融合本体推理与GNN的隐私数据识别与动态脱敏方法及系统

本发明公开了一种融合本体推理与GNN的隐私数据识别与动态脱敏方法及系统，属于数据安全与隐私保护技术领域。本发明以数据内容图谱为核心载体，通过敏感数据本体建模、数据内容图谱构建、本体偏置图注意力识别、分级优先级访问控制、Mosaic风险预判、动态脱敏策略生成、最大风险值统一判定闭环七个步骤，实现上下文相关隐性敏感数据精准识别、Mosaic效应重识别风险主动防御与多角色差异化动态脱敏。本发明可应用于政务、医疗、金融等高合规要求场景，大大提高了节点敏感等级识别准确率，以及高风险组合访问的主动拦截率，在保障数据安全的同时显著提升数据可用性。