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融合公平、公正和透明法规技术化的多模态隐私保护方法
申请号: | CN202011098222.3 | 全文下载 | |
申请日: | 2020-10-14 | 公开/公告日: | 2021-01-15 |
公开/公告号: | CN 112231750A |
本发明提供一种融合公平、公正和透明法规技术化的多模态隐私保护方法,包括:S1、基于用户在网络产生的行为数据提取隐私资源,根据隐私资源构建对应用户的DIKW图谱;S2、监测是否产生关于隐私资源流通的决策,并在产生决策时获取参与者信息,所述参与者包括生成器、通信器和获取者;S3、基于DIKW图谱分析参与者在隐私资源流通过程中的权限,根据分析结果判断关于隐私资源流通的决策的合法性。本发明基于多模态和跨模态内容的本质计算实现了对用户隐私资源的有效保护,同时基于DIKW图谱技术实现了对存储、传输、计算以及隐私数据保护的集成处理效率的优化。
引领隐私保护新潮流!融合公平、公正和透明法规技术的多模态隐私保护方法现已问世!
我们自豪地宣布,我们的最新专利——"融合公平、公正和透明法规技术化的多模态隐私保护方法"(专利号:CN202011098222.3)已经面世。该专利提供了一种创新的方法,通过融合公平、公正和透明法规技术,为用户的隐私资源提供全面保护。
我们的方法包括以下关键步骤:
提取隐私资源:基于用户在网络中产生的行为数据,我们提取出与隐私相关的资源,并根据这些资源构建用户的DIKW图谱。这一步骤使我们能够全面了解用户的隐私需求和资源。
监测和决策:我们监测是否有关于隐私资源流通的决策,并在决策产生时获取参与者的信息。参与者包括生成器、通信器和获取者。通过监测和获取信息,我们能够实时了解隐私资源的流动情况。
权限分析和合法性判断:基于DIKW图谱,我们对参与者在隐私资源流通过程中的权限进行分析,并根据分析结果判断关于隐私资源流通的决策的合法性。这一步骤确保了决策的公平性和合规性。
我们的方法基于多模态和跨模态内容的本质计算实现了对用户隐私资源的有效保护。同时,通过DIKW图谱技术的应用,我们实现了对存储、传输、计算以及隐私数据保护的集成处理效率的优化。
这一专利的问世将为隐私保护领域带来革命性的变革。我们致力于保护用户的隐私权益,推动公平、公正和透明的隐私保护法规的技术化实现。
加入我们的行列,体验领先的多模态隐私保护方法,确保您的隐私始终得到最佳的保护!立即了解更多详情,探索隐私保护的新纪元!
想象一下,您是一家医疗机构的医生,拥有大量的患者隐私数据,包括病历、诊断结果和治疗方案等。您希望确保这些敏感数据的安全性和隐私保护。
使用我们的专利技术——"融合公平、公正和透明法规技术化的多模态隐私保护方法",您可以轻松实现以下目标:
多模态数据保护:您的医疗机构可能涉及多种类型的数据,如文本、图像和声音等。我们的方法可以有效地处理这些多模态数据,确保每种数据类型都得到适当的保护和处理。
公平和公正的数据流通:当您需要与其他医疗机构、保险公司或研究机构共享患者数据时,我们的方法可以确保数据的公平和公正流通。通过基于DIKW图谱的权限分析,我们可以评估不同参与者对数据的合法访问权限,确保数据在传输过程中不会被滥用或泄露。
透明的隐私保护:我们的方法注重透明度,确保您对数据的处理过程有清晰的了解。您可以追踪和监测数据流动的决策过程,并确保这些决策符合相关的隐私保护法规和准则。
法规合规性:我们的方法将法规要求融入到隐私保护过程中,确保您的医疗机构在处理患者数据时符合相关的法律法规。这将大大减少您面临的合规风险,并增加患者对您机构的信任。
这些仅仅是我们专利技术的一些应用案例,通过融合公平、公正和透明法规技术,我们可以实现医疗领域的多模态隐私保护,确保您的患者数据始终安全可靠。选择我们的专利技术,您将拥有一种前沿的、创新的方法来保护敏感数据,树立医疗机构的信誉,并推动医疗行业的隐私保护标准向前发展。
以下是实现融合公平、公正和透明法规技术化的多模态隐私保护方法的一般步骤:
数据提取和DIKW图谱构建:
从网络中提取用户行为数据,这些数据可能包括文本、图像、声音等多模态数据。
根据这些数据构建每个用户的DIKW图谱,将其作为隐私资源的表示。
决策监测和参与者信息获取:
监测涉及隐私资源流通的决策过程,例如数据共享、访问控制等。
在产生决策时获取参与者的相关信息,包括生成器(数据提供方)、通信器(数据传输方)和获取者(数据使用方)。
权限分析和决策合法性判断:
基于DIKW图谱对参与者在隐私资源流通过程中的权限进行分析和评估。
根据分析结果判断关于隐私资源流通的决策是否合法和合规,确保数据的公平、公正和透明流通。
多模态数据处理和保护:
根据不同的数据类型和隐私需求,采用适当的技术和算法对多模态数据进行加密、脱敏、匿名化等处理,确保数据的安全性和隐私保护。
在处理过程中,要考虑到数据的完整性、可用性和可追溯性,以保证数据的质量和可信度。
法规合规性考虑:
将相关的法规和隐私保护准则纳入到隐私保护方法中,确保数据的处理过程符合法律法规的要求。
针对不同地区和行业的法规要求进行定制化调整,以确保合规性和合法性。
通过以上步骤,融合公平、公正和透明法规技术化的多模态隐私保护方法可以实现对用户隐私资源的有效保护和管理。这一方法可以在多个领域应用,包括医疗、金融、电子商务等,为组织和用户提供安全可靠的数据交换和共享环境。
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