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龙图腾网获悉中信建投证券股份有限公司申请的专利基于层次信息增强与图卷积网络的敏感数据检测方法和装置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：CN121479840B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610024165.5，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权基于层次信息增强与图卷积网络的敏感数据检测方法和装置是由谷航宇;张健;徐政钧;刘逸雄;潘建东设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于层次信息增强与图卷积网络的敏感数据检测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于层次信息增强与图卷积网络的敏感数据检测方法和装置，涉及数据处理技术领域。该方法结合文本序列语义BERT、实体层次结构层次嵌入和实体关联关系图卷积，提升对复杂敏感场景如多实体共现的建模能力，进而提升复杂敏感场景下敏感数据的检测准确性；并且，通过疑似敏感实体类型的风险等级构建树状层次结构，可以灵活调整不同维度实体关联的风险权重，适配多样化敏感数据检测需求；此外，基于预训练BERT模型、包含节点和边的图结构，可以快速迁移至不同领域如医疗、金融等的敏感数据检测任务。

本发明授权基于层次信息增强与图卷积网络的敏感数据检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于层次信息增强与图卷积网络的敏感数据检测方法，其特征在于，所述方法包括： 将待检测文本转换为Token序列，得到待检测文本的序列； 将待检测文本的序列输入预训练BERT模型，获取包含上下文语义的字或者词嵌入向量，并捕捉序列的依赖关系，输出序列特征； 使用预先训练好的命名实体识别模型，根据预先定义的疑似敏感实体类型集合，从待检测文本中提取各类型疑似敏感实体值； 根据疑似敏感实体类型的风险等级构建树状层次结构，对于各类型疑似敏感实体值，通过预设的层次遍历算法生成该类型疑似敏感实体值在树中的层级索引，并通过嵌入层生成该类型疑似敏感实体值的层次向量；将待检测文本中所有类型疑似敏感实体值的层次向量按疑似敏感实体类型去重后，通过平均池化操作生成文本级层次嵌入特征向量Lagg； 将待检测文本中的各类型疑似敏感实体值及非敏感文本单元作为节点，将节点之间的关联关系作为边，构建包含节点和边的无向图； 基于构建的无向图，将序列特征经过平均池化操作，提取每个节点的字符嵌入，作为图卷积网络的节点初始特征；通过多层图卷积网络聚合节点及节点的邻域特征，并通过平均池化操作生成句子级图特征向量Esent； 将序列特征、文本级层次嵌入特征向量Lagg和句子级图特征向量Esent，拼接为融合特征；将融合特征通过全连接层和激活函数，输出待检测文本包含敏感数据的概率值。

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