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龙图腾网获悉湖南蛛蛛机器人科技有限公司申请的专利一种基于数字化安全的档案信息处理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121118113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511642874.1，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于数字化安全的档案信息处理方法及系统是由郑海伟;刘燕;张旭;伊彦圣;卢廿廿设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字化安全的档案信息处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字化安全的档案信息处理方法及系统，涉及电数字数据处理技术领域，包括以下步骤，获取档案信息的第一元数据，基于预设标签体系模板，采用规则匹配与人工审核结合的分层逻辑，对第一元数据进行敏感标签与非敏感标签识别，且预设标签体系模板通过历史样本学习与新标签案例校验实现动态迭代，对敏感标签对应的第一元数据，依据敏感标签进行差异化脱敏处理，对非敏感标签对应的第一元数据不进行脱敏处理，并进行整合，得到第二元数据，通过三大维度高效协同，动态迭代的标签体系，提升识别精准度，分层识别既提升效率保障质量又降低成本，差异化脱敏处理保护安全减小损耗，整合元数据助档案安全高效流转。

本发明授权一种基于数字化安全的档案信息处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字化安全的档案信息处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S100，获取档案信息的第一元数据； 步骤S200，基于预设标签体系模板，采用规则匹配与人工审核结合的分层逻辑，对所述第一元数据进行敏感标签与非敏感标签识别，且所述预设标签体系模板通过历史样本学习与新标签案例校验实现动态迭代； 步骤S300，对所述敏感标签对应的第一元数据，依据所述敏感标签进行差异化脱敏处理，对所述非敏感标签对应的第一元数据不进行脱敏处理； 步骤S400，将所述脱敏处理的敏感标签对应第一元数据与未进行脱敏处理的非敏感标签对应第一元数据进行整合，得到第二元数据； 预设标签体系模板的构建方式包括： 所述预设标签体系模板包括分类规则及对应的共性特征库； 所述分类规则包括敏感标签的分类规则与非敏感标签的分类规则，其中，所述敏感标签的分类规则判定逻辑包括敏感标签对应的字段特征和敏感标签对应的内容范围，所述非敏感标签的分类规则包括非敏感标签的排除条件； 所述敏感标签对应的字段特征包括与身份标识敏感标签、技术机密敏感标签、商业数据敏感标签、隐私信息敏感标签分别对应的字段名称、数据类型及字段层级，其中，与身份标识敏感标签对应的字段名称为关联主体唯一标识类名称、数据类型为个体身份编码型、字段层级为核心关联字段； 与技术机密敏感标签对应的字段名称为技术参数名称、数据类型为技术文档型、字段层级为核心技术字段； 与商业数据敏感标签对应的字段名称为商业信息名称、数据类型为商业交易或资产型、字段层级为核心业务字段； 与隐私信息敏感标签对应的字段名称为个人隐私名称、数据类型为私人信息记录型、字段层级为隐私关联字段； 敏感标签对应的内容范围包括与身份标识敏感标签、技术机密敏感标签、商业数据敏感标签、隐私信息敏感标签分别对应的信息内容边界，其中，与身份标识敏感标签对应的信息内容边界为可唯一识别关联主体身份的信息范围； 与技术机密敏感标签对应的信息内容边界为未公开的核心技术信息范围； 与商业数据敏感标签对应的信息内容边界为具有商业价值且未披露的商业信息范围； 与隐私信息敏感标签对应的信息内容边界为受保护的个人私密信息范围； 所述排除条件具体为： 排除包括敏感标签对应的字段特征的第一元数据、排除落入敏感标签对应的内容范围的第一元数据、排除具备敏感管理属性关联特征的第一元数据，其中，敏感管理属性关联特征包括第一元数据密级为秘密及以上、保管期限标注永久保密、访问权限标识为仅限核心人员的属性特征； 对接历史元数据的样本，通过人工审核标注样本中的敏感标签与非敏感标签以得到标注后的样本，再提取标注后的样本中敏感标签与非敏感标签分别对应的共性特征，同时构建预设的共性特征库，将共性特征存入对应标签属性的特征项中，共性特征库与分类规则协同，为第一元数据的标签识别提供特征匹配依据，并将共性特征补充至分类规则； 按照预设周期，收集档案信息处理过程中产生的未被当前分类规则覆盖的新标签案例，新标签案例包括第一元数据内容、关联字段及业务场景信息； 由预设审核主体对新标签案例进行校验，确定新标签案例标签属性，标签属性包括为敏感标签或非敏感标签； 并提取标签属性对应的第一元数据特征，第一元数据特征包括字段标识特征、内容关键词特征及管理属性关联特征； 基于校验确认的标签属性及第一元数据特征，更新所述分类规则的判定逻辑，并补充共性特征库中对应标签属性的特征项； 将更新后的分类规则及共性特征整合至预设标签体系模板，通过替换旧版本模板或形成版本叠加实现模板迭代，使预设标签体系模板适配新标签案例对应的业务场景及合规要求，以维持对第一元数据中敏感标签与非敏感标签识别的长期精准性； 且迭代后的预设标签体系模板实时应用于第一元数据的敏感标签与非敏感标签识别过程； 采用规则匹配与人工审核结合的分层逻辑，对第一元数据进行敏感标签与非敏感标签识别，包括： 获取第一元数据，调用预设标签体系模板，预设标签体系模板包括敏感标签的分类规则与非敏感标签的分类规则及对应的共性特征库； 对第一元数据按字段结构进行结构化拆分，得到若干独立的元数据单元，元数据单元对应第一元数据中的字段标识数据片段、内容描述数据片段、管理属性数据片段或关联主体数据片段； 针对每个元数据单元，提取元数据单元对应的特征； 特征包括字段标识特征、内容关键词特征及管理属性关联特征，其中，字段标识特征包括字段名称、数据类型及字段层级； 内容关键词特征包括核心表述词汇、数据格式标识及语义指向； 管理属性关联特征包括数据密级、保管期限及访问权限标识； 将元数据单元的特征与预设标签体系模板中敏感标签的分类规则进行匹配，具体包括： 若字段标识特征匹配敏感标签对应的字段特征，且内容关键词特征落入敏感标签对应的内容范围，则标记元数据单元为敏感标签； 对未标记为敏感标签的元数据单元，先依据非敏感标签的排除条件进行筛查，若未触发排除条件，则将元数据单元对应的特征与非敏感标签对应的共性特征库进行比对，若匹配度超过预设阈值，则标记元数据单元为非敏感标签； 对既未匹配敏感标签也未匹配非敏感标签的元数据单元，标记为待确认标签，并生成包括元数据单元的特征及关联业务场景的审核请求，发送至预设审核终端； 接收审核终端返回的标签属性确认结果，将待确认标签更新为敏感标签或非敏感标签，并汇总所有元数据单元的标签识别结果，形成第一元数据的标签清单； 标签识别结果包括元数据单元对应的敏感标签和非敏感标签及标签来源，标签来源包括敏感标签的字段标识特征匹配与内容关键词特征匹配、非敏感标签的排除条件筛查与共性特征库的阈值比对、待确认标签的审核终端确认。

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