基于依存句法的信息敏感度研究

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随着信息化的快速发展,关乎个人隐私、企业机密甚至国家安全的敏感信息存在形式越来越多、量也越来越大,它们具有不同敏感等级。目前,自动定密研究很少,而传统的手工标记或分级,往往效率低下且效果不理想。因此利用计算机对敏感信息进行自动分析、自动定密成了一个重要而实用的研究课题。在很多信息敏感度研究中,需要多粒度的敏感信息分析。首先,本文提出了一种基于依存句法的句子敏感度算法(Sentence Sensitivity Analysis Based on Dependency Parsing,SSAD),以句子为单位,在进行依存句法分析的基础上,提取包含句子核心结构和敏感信息的最精简架构(以下简称句架),并进行语义距离及句子位置的分析,再结合句子所含敏感词汇考虑,计算出句子的敏感值。最后将已分析的句架信息进行存储,以便进一步处理。为分析文档敏感度,在有效分析句子级敏感信息的基础上,本文提出了基于依存句法的文档敏感度算法(Document Sensitivity Analysis Based on Dependency Parsing,DSAD),以文档为单位,在进行分段、分句及依存句法分析之后,根据已有句架及相似性来分析计算敏感值。若文档已分级,则结合文档密级和文档所含敏感句信息计算文档敏感值;若文档未分级,则通过敏感词汇及句架的分布计算文档密级,再结合文档所含敏感句信息计算文档敏感值。为解决同一敏感信息在不同时间段具有不同敏感度的问题,本文还提出了一种动态更新敏感词汇敏感度的策略。实验结果表明,上述算法能有效计算句子级和文档级信息的敏感度,并能对未分级文档进行较好的分级和排序。
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