本技术涉及计算机视觉技术领域,具体为中间层数据流动态脱敏方法及系统,包括以下步骤:接入自带ODBC和JDBC驱动的虚拟数据库,捕捉输入的医疗数据流,对数据内容和标签进行分析,计算每个数据字段的敏感性指标,根据计算结果结合医疗数据访问的历史频率和用户角色,判定数据敏感级别,通过计算字段中的关键词密度和访问频率的关联性,输出医疗数据敏感级别关联表。本发明中,通过动态捕捉医疗数据流,根据敏感性指标和用户行为实时调整脱敏规则,有效提高处理数据的适应性和效率,实时更新脱敏策略,增加对变化数据流的敏感性响应,通过对数据流结构和访问模式的连续监控,确保数据在传输和处理过程中的完整性与安全性。
背景技术
数据脱敏技术领域涉及一系列方法和系统,旨在对处理、传输或存储的敏感数据进行修改,从而防止数据在未经授权的环境下泄露其原始内容。该技术通常应用在需要保护个人隐私或企业机密的场景中,如金融服务、健康保健和公共服务等行业。数据脱敏的方法包括但不限于数据掩码、伪造、随机化和分段,可以确保即使数据被非法访问,其真实信息也无法被识别或使用。
其中,中间层数据流动态脱敏方法,特别在医疗行业中,保护患者的隐私至关重要,同时确保医疗服务提供者能够在符合法规的前提下访问和分析必要的数据,能够实时地在数据从一层系统传输到另一层系统的过程中进行脱敏处理,动态脱敏保证数据在传输过程中的安全性和私密性,同时支持医疗机构进行数据分析和处理而不暴露患者的敏感信息,主要用途是在保障数据安全的同时,提高医疗数据处理的效率和灵活性,支持医疗机构改进服务质量和运营效率。
现有技术在处理动态变化的数据流方面表现出局限性,主要是因为静态的脱敏规则无法及时响应数据访问模式的变化,可能导致数据保护不充分或处理效率下降。在高要求的医疗环境中,这种不足会阻碍关键信息的及时访问,降低医疗决策的效率。静态方法在实际操作中往往缺乏对数据流访问动态的适应能力,难以支持高效的数据分析和实时监控,从而在紧急医疗情况下可能无法提供必要的数据支持。此外,固定的脱敏策略不适应法规和政策的快速变化,限制了医疗机构在数据处理与隐私保护间的灵活调整,导致数据利用的潜力未能充分发挥。
实现思路