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龙图腾网获悉江西警察学院申请的专利一种拼接尺度自适应的结构化敏感数据检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120804635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511300151.3，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种拼接尺度自适应的结构化敏感数据检测方法及系统是由黄烨;邵国林;吴丹;庞孟;李昊云;徐健锋;涂敏;谷真真;周颖;欧阳欢设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种拼接尺度自适应的结构化敏感数据检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于人工智能和数据安全领域，公开了一种拼接尺度自适应的结构化敏感数据检测方法及系统，方法包括：先将结构化数据的多个字段用预设分隔符拼接成文本序列，再进行字符集编码得到字符索引序列；接着将字符索引序列输入嵌入层和双向长短期记忆网络提取时序特征，通过自注意力机制模块生成全局依赖特征，采用多尺度滑动窗口提取多尺度局部特征，经门控机制融合生成中间特征，再通过空间注意力模块得到空间增强特征，最后拼接全局依赖特征与空间增强特征得到融合特征；最后将融合特征输入分类器，得到结构化数据的敏感数据类别。该方法拼接尺度自适应性强、特征表示丰富、检测精度高且鲁棒性好，适用于结构化文本中的隐私信息分类场景。

本发明授权一种拼接尺度自适应的结构化敏感数据检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种拼接尺度自适应的结构化敏感数据检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、数据预处理步骤：获取结构化数据，将所述结构化数据中的多个字段通过预设分隔符拼接成一文本序列，并将所述文本序列进行字符集编码，得到一字符索引序列；其中，将所述结构化数据中的多个字段通过预设分隔符拼接成一文本序列，具体包括：依据训练数据集统计各字段的长度分布，并预设一拼接尺度阈值λ；对于待处理的字段，判断其长度，若该字段长度大于所述阈值λ，则按阈值λ长度对该字段进行分段截断，并在每个截断段的末尾添加一预设的特殊标记；若该字段长度小于所述阈值λ，则对该字段的字符序列进行循环，并将循环得到的字符序列填充至原字段末尾，直至该字段的总长度达到阈值λ； S2、特征提取与融合步骤：该步骤包括： 将所述字符索引序列输入一嵌入层以获得一字符嵌入序列，再将所述字符嵌入序列输入一双向长短期记忆网络，提取得到一时序特征； 建立第一特征处理路径，将所述时序特征输入一自注意力机制模块，通过建模所述文本序列中字符间的全局依赖关系，生成一全局依赖特征；其中，所述自注意力机制模块的处理过程具体包括：将输入的所述时序特征，分别通过第一投影矩阵、第二投影矩阵和第三投影矩阵进行线性变换，生成查询向量Q、键向量K和值向量V；通过对所述查询向量Q和所述键向量K的转置进行矩阵乘法，并对所得结果进行缩放处理和Softmax函数归一化，计算得到一注意力权重矩阵；将所述注意力权重矩阵与所述值向量V进行矩阵乘法，以得到加权聚合后的所述全局依赖特征； 建立与所述第一特征处理路径并行的第二特征处理路径，该路径包括： 对所述时序特征采用多尺度滑动窗口进行特征提取，以获得一多尺度局部特征； 通过一门控机制将所述时序特征与所述多尺度局部特征进行融合，生成一中间特征； 将所述中间特征输入一空间注意力模块，对所述中间特征进行特征加权，得到一空间增强特征； 将所述全局依赖特征与所述空间增强特征沿特征维度进行拼接，得到一融合特征； S3、分类步骤：将所述融合特征输入至分类器，得到所述结构化数据的敏感数据类别。

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