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申请/专利权人：广州岸边网络科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于用户终端的隐私风险排查方法，实时监控用户在不同应用的不同输入信息，并在网络中进行查询，当检测到与用户输入的信息相匹配的内容时，查询该信息对应的应用程序的数据访问权限，判断所述权限是否能造成用户输入信息泄露，若所述权限可能导致用户的输入信息泄露，则限制该应用的权限并提醒用户该应用的风险，拦截对于风险应用的输入信息，通过相应数据处理方式对输入信息进行转换，并提交转换后的数据代替用户输入的信息，当用户需要获取输入的信息内容时，通过中间转换再将用户输入的信息转换回用户原来输入的信息。

主权项：1.一种基于用户终端的隐私风险排查方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，用户在执行用户信息输入时，对客户输入的数据进行预处理，获取用户输入的隐私信息及输入的应用平台，其中，所述隐私信息包括用户的身份信息、密码信息；步骤2，在用户输入的隐私信息中增加标注并记录用户输入所述隐私信息对应的应用平台和标注内容，其中，所述标注为根据第一预设模板对隐私信息进行修改，以保证修改后的用户隐私信息的可读性和非正确性，其中，所述第一预设模板为将用户在同一应用平台按时间倒序顺序将用户的输入行为特征进行排序，组成一个用户输入信息矩阵，当检测到用户输入信息中存在的敏感关键词时，对用户的敏感信息进行标注，所述标注的信息为根据预设词库匹配的插入信息；构建神经网络训练模型，通过所述的神经网络训练模型对标注信息和对应的用户输入信息进行可读性训练，在完成训练后得到可信度高的预设模板，将得到的用户输入信息矩阵输入到神经网络训练模型中进行处理，得到用户全部输入信息的信息副本，所述神经网络训练模型进一步包括：输入层、嵌入层、乘积层、递归层以及输出层；所述输入层的输入由N个输入域组成，每个所述输入域都与所述嵌入层中相连接，其中，嵌入层具有不同的嵌入向量；所述乘积层通过计算不同嵌入向量之间的向量乘积或者向量点乘得到相关向量；步骤3，将增加标注后的隐私信息通过隐私泄露模块进行查询和匹配，当检测到标注信息或者对应的隐私信息时，判断应用平台存在泄密风险；步骤4，在所述步骤3判断应用平台存在风险后，根据标注信息判断泄露信息的相似程度，当检测到任一隐私信息的相似度达到第一相似度时，通过所述应用平台根据第二预设模板继续输入第一数量的与标注后的隐私信息相近似的虚拟用户隐私信息；步骤5，将所述步骤4生成的虚拟用户隐私信息再通过所述隐私泄露模块进行查询和匹配，当检测到虚拟用户隐私信息或者检测到的信息相似度大于第二相似度时，通过应用平台注入第二数量的虚拟用户隐私信息以稀释用户可能的正确隐私信息的被检索几率。

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