敏感数据识别的工作原理是什么？

敏感数据识别的工作原理主要基于以下几个方面：

一、基于规则的方法

​预定义规则

• 首先确定一系列预定义的规则来识别敏感数据。这些规则可以基于数据的格式、内容特征等。例如，对于身份证号码，可以定义规则为18位数字（或17位数字加1位校验码），并且符合特定的编码规则；对于信用卡号，通常是16位数字，且满足Luhn算法验证等。

​正则表达式匹配

• 利用正则表达式来查找符合特定模式的数据。例如，通过正则表达式可以识别出电子邮件地址、电话号码等具有一定格式的数据。如果数据符合预定义的正则表达式模式，就可能被判定为敏感数据。

二、基于数据分类的方法

​建立分类体系

• 构建一个数据分类体系，将数据分为不同的类别，如个人信息、财务数据、医疗数据等。然后确定哪些类别属于敏感数据类别。例如，个人信息中的身份证号码、银行卡号等被归类为敏感的个人信息。

​特征分析与分类

• 对数据进行特征分析，根据数据的属性将其归入相应的类别。例如，通过分析数据的字段名称（如“姓名”“地址”等）、数据来源（如来自人力资源部门的员工信息）以及数据内容（如包含个人的出生日期等信息）来确定数据是否属于敏感数据类别。

三、机器学习与数据挖掘方法

​监督学习

• 在有标记的数据集上进行训练，标记数据集中明确指出哪些数据是敏感的，哪些是非敏感的。例如，使用包含各种类型数据（其中部分数据已被标记为敏感数据，如已知的信用卡信息样本）的数据集来训练模型。模型学习到敏感数据的特征后，就可以对新的数据进行分类，判断其是否为敏感数据。

​无监督学习

• 在没有预先标记的数据上进行聚类等操作。例如，将企业内部的各种数据聚成不同的簇，然后通过分析簇的特征来确定哪些簇可能包含敏感数据。如果某个簇中的数据与其他正常业务数据有明显差异，并且符合敏感数据的一些潜在特征（如数据量小但价值高、涉及特定敏感领域的关键词等），则可以进一步深入分析该簇中的数据是否为敏感数据。

四、语义分析方法

​自然语言处理技术

• 对于文本数据，利用自然语言处理技术进行语义分析。例如，识别文本中提到的敏感概念，如“商业机密”“个人隐私”等关键词及其相关表述。如果一段文本围绕这些敏感概念展开并且涉及到具体的可能被视为敏感的数据内容，就可以判定为包含敏感数据。

​上下文理解

• 考虑数据的上下文环境来判断是否为敏感数据。例如，单独的“123456”可能不是敏感数据，但如果它出现在“银行卡密码：123456”这样的上下文中，就可以判定为敏感数据。