一种基于深度语义理解的数据安全分类分级方法

本发明公开了一种基于深度语义理解的数据安全分类分级方法，方采用三层架构设计，包括数据采集层、分类处理层和规则适配层，通过动态Prompt生成、多模态深度语义理解、自适应更新等核心技术实现数据的自动化分类分级；首先从数据库中提取元数据信息，通过自然语言处理技术分析业务上下文特征；使用大模型解析数据安全政策法规，提取分类标准；将业务元数据与政策标准融合，通过GPT2模型生成适配的Prompt指令。本发明无需人工维护标签库，能够处理不规范命名字段，支持跨行业应用，分类准确率达96%以上，效率比传统方法提升60倍以上，实现了数据安全分类分级的全面自动化和智能化。