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龙图腾网恭喜国网电力空间技术有限公司;国家电网有限公司申请的专利一种基于机器学习的敏感数据探查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：CN119884897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510387379.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于机器学习的敏感数据探查方法及系统是由杨璇;王佳颖;孟小前;郑思嘉;叶子;宫雅文;白皓东;黎泽承;吴建雄;白雪;李冽庚;方平凯设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的敏感数据探查方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习的敏感数据探查方法及系统，通过从电力相关数据源中采集包括杆塔位置数据、机场位置数据及重要场站位置数据的原始数据，并对其进行异常值清洗、数据格式统一等预处理操作，生成结构化数据；基于预处理后的数据，提取包括位置分布、空间关联性及数据频次在内的多维特征向量，并结合敏感性标注规则生成模型训练数据，利用机器学习算法构建并优化敏感数据探查模型；目标数据集通过训练完成的模型进行敏感性分析，生成敏感性分类标签，并对探查出的敏感数据按照分类标签实施分级保护，其中对高敏感数据采用加密存储与访问控制策略；本发明能够高效、准确地识别和保护敏感数据，适用于电力相关领域的数据安全需求。

本发明授权一种基于机器学习的敏感数据探查方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的敏感数据探查方法，其特征在于，包括：从电力相关数据源中采集包括杆塔位置数据、机场位置数据、重要场站位置数据在内的原始数据；对所述原始数据进行预处理，其中，所述预处理包括清洗异常值、统一数据格式及标准化地理坐标，生成预处理后的结构化数据；基于预处理后的结构化数据，生成多维特征向量；根据预先规定的敏感性标注规则，将所述多维特征向量与其对应的敏感性标注标签组合，生成模型训练数据；其中，所述多维特征向量包括位置分布、空间关联性、数据频次；基于所述模型训练数据，利用机器学习算法构建敏感数据探查模型；通过迭代优化训练所述敏感数据探查模型，获得用于识别目标数据敏感程度的模型参数；根据所述模型参数，获得训练完成的敏感数据探查模型；将目标数据集输入所述敏感数据探查模型，获得模型输出结果；根据所述模型输出结果，标注目标数据集中包括的敏感数据，生成敏感性分类标签；其中，所述目标数据集采用预处理后的目标结构化数据；根据敏感性分类标签，对探查到的敏感数据进行分级保护，包括对高敏感数据的加密存储与访问控制策略；其中，所述基于预处理后的结构化数据，生成多维特征向量，包括：将输入的地理数据按照预设的规则划分为等距网格单元，其中，每个网格单元对应指定的地理范围；计算每个网格单元内地理数据点的数量，表示为网格密度；对所述网格密度值进行归一化处理，生成反映地理数据局部分布特征的位置分布特征；对每个地理数据点，计算其与一组预定义重要设施的距离；根据设施类型分配权重，将各距离值与对应权重进行加权平均，得到空间关联值；对所有地理数据点的空间关联值进行归一化处理，生成空间关联性特征；其中，所述重要设施包括杆塔、机场和变电站；对每个地理数据点的时间属性进行分析，将其在固定时间周期内的出现次数统计为频次值；通过设定时间衰减权重，对频次值进行加权处理后归一化，生成描述时空活跃程度的时空频次特征；将每个地理数据点的归一化位置分布特征、空间关联性特征和时空频次特征组合，生成多维特征向量，并输出用于模型训练的特征向量数据集。

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