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申请/专利权人：天津商业大学
摘要：本发明公开了一种基于大规模语言模型的APP敏感特征检测方法及系统。包括爬取与应用程序敏感资源文件相关的页面，解析并提取出多种类型元素信息并保存；对保存的元素信息进行预处理；构建多维隐私策略敏感特征约束模式，据此标注语料库；构建基于大规模语言模型的敏感特征分类检测模型，采用标注语料库的数据进行训练，并微调模型参数；采用微调后的基于大规模语言模型的敏感特征分类检测模型，对输入的APP敏感特征数据进行检测。本申请综合考虑了主题信息、法律法规和应用市场要求等多个维度，不仅关注与用户隐私直接相关的通用数据访问和处理的描述，更关注该领域的特定术语和要求，为开发者提供了实施隐私保护措施的指导和参考。
主权项：1.一种基于大规模语言模型的APP敏感特征检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、爬取与应用程序敏感资源文件相关的页面，从所爬取页面的HTML数据中解析并提取出多种类型元素信息，并按照不同的等级分别保存在相应类型的元素里；S2、对保存的元素信息进行预处理；S3、基于主题信息提取、法律法规分析、应用市场要求三个层次，构建多维隐私策略敏感特征约束模式；基于多维隐私策略敏感特征约束模式构建标注语料库；S4、构建基于大规模语言模型的敏感特征分类检测模型，采用标注语料库的数据对构建的基于大规模语言模型的敏感特征分类检测模型进行训练，并微调模型参数；S5、采用微调后的基于大规模语言模型的敏感特征分类检测模型，对输入的APP敏感特征数据进行检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津商业大学 基于大规模语言模型的APP敏感特征检测方法及系统
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