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龍圖騰網獲悉奧多比公司申請的專利用于防止敏感數據在線公開的機器學習模型獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114462616B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110864458.1，技術領域涉及：G06N20/00；該發明授權用于防止敏感數據在線公開的機器學習模型是由I·梅加;R·奧里比奧;R·伯克;M·薩德設計研發完成，并于2021-07-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本用于防止敏感數據在線公開的機器學習模型在說明書摘要公布了：本公開的實施例涉及用于防止敏感數據在線公開的機器學習模型。系統和方法使用將機器學習模型與內容編輯工具一起使用來防止或減輕敏感數據的無意公開和傳播。通過將經訓練機器學習模型應用于經由界面的輸入字段接收的一組非結構化文本數據，可以標識與私人信息相關聯的實體。通過標識實體之間的連接來計算針對文本數據的隱私得分，實體之間的連接根據累積隱私風險對隱私得分做出貢獻，隱私得分指示私人信息的潛在暴露。界面被更新為包括將輸入字段內的一組非結構化文本數據的目標部分與輸入字段內的一組非結構化文本數據的其他部分區分開的指示符，其中對目標部分的修改改變由隱私得分指示的私人信息的潛在暴露。

本發明授權用于防止敏感數據在線公開的機器學習模型在權利要求書中公布了：1.一種計算機實現的方法，包括： 由內容取回子系統檢測被錄入到圖形界面的輸入字段中的一組非結構化文本數據的錄入； 響應于檢測到所述錄入并且利用自然語言處理子系統，通過至少將經訓練機器學習模型應用于所述輸入字段中的所述一組非結構化文本數據，來標識與私人信息相關聯的多個實體； 由所述自然語言處理子系統確定針對所標識的所述實體的實體類型；以及 基于所確定的所述實體類型，由評分子系統向圖模型中的實體之間的鏈接分配權重； 由所述評分子系統通過標識所述實體之間的連接來計算針對所述文本數據的隱私得分，所述實體之間的所述連接根據累積隱私風險對所述隱私得分做出貢獻，其中所述隱私得分基于所述權重，所述隱私得分指示由所述一組非結構化文本數據對所述私人信息的潛在暴露；以及 由報告子系統將所述圖形界面實時更新為包括指示符，所述指示符將所述輸入字段內的所述一組非結構化文本數據的目標部分與所述輸入字段內的所述一組非結構化文本數據的其他部分區分開，其中對所述目標部分的修改改變由所述隱私得分指示的所述私人信息的所述潛在暴露。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人奧多比公司，其通訊地址為：美國加利福尼亞州；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。