(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210579320.1 (22)申请日 2022.05.25 (71)申请人 杭州锘崴信息科技有限公司 地址 310053 浙江省杭州市滨江区浦沿街 道东信大道6 6号4号楼254室 (72)发明人 王爽　郭兰停　王帅　李帜　 (74)专利代理 机构 北京中创云知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11837 专利代理师 肖佳 (51)Int.Cl. G16H 50/70(2018.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 40/30(2020.01) G06F 40/289(2020.01) (54)发明名称 一种数据分类分级方法、 装置、 电子设备和 存储介质 (57)摘要 本发明实施例涉及一种数据分类 分级方法、 装置、 电子设备和存储介质， 所述方法包括： 获取 数据分类分级模型和标准化处理后的待分析数 据； 采用该分类 分级模型对该待分析数据进行特 征提取， 以确定其数据特征； 采用该分类分级模 型根据所述数据特征对待分析数据进行分类， 得 到分类结果； 采用该分类分级模 型根据预设的分 级规则和分类结果对待分析数据进行分级， 得到 分级结果； 输出分级结果。 本发明实施例的技术 方案， 通过对待分析数据进行特征提取以实现分 类分级， 提高了数据分类分级处理的准确性； 同 时提供了基于可信执行环境技术的数据分类分 级方法， 为数据和模型提供数据传输安全、 计算 安全、 存储安全等全生命周期的隐私安全保护。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 114883005 A 2022.08.09 CN 114883005 A 1.一种数据分类分级方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取数据分类分级模型和标准 化处理后的待分析 数据； 在可信执行环境中， 采用该分类分级模型对该待分析数据进行特征提取， 以确定其数 据特征； 在可信执行环境中， 采用该分类分级模型根据所述数据特征对待分析数据进行分类， 得到分类结果； 在可信执行环境中， 采用该分类分级模型根据预设的分级规则和分类结果对待分析数 据进行分级， 得到分级结果； 输出分级结果， 并根据分级结果对待分析 数据进行处 理。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述特 征提取包括： 提取待分析 数据中每一条 数据的特 征； 将该条数据的特征与该条数据的前M条数据和后N条数据的特征相结合， 形成该条数据 的特征向量； 其中， M和N均为大于等于1的自然数。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述待分析数据包括格式数据和非格 式数 据； 所述待分析 数据为格式数据时， M＝M1， N ＝N1； 所述待分析 数据为非格式数据时， M＝M2， N ＝N2； M2>M1且N2>N1。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 通过识别该待分析数据中是否包括特殊标 识确定该 数据为格式数据或非格式数据； 所述特殊标识包括下划线、 文字间的空白、 文字书 写类型标识。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 依据分级结果， 为待分析数据中各等级的数据添加相应等级的标记信息， 形成数据处 理结果， 所述标记信息包括： 为数据添加等级对应的背 景颜色、 为数据添加等级编号中的至 少一种； 提供交互页面， 以在交 互页面中展示数据处 理结果； 基于在交互页面中的数据调整操作， 确定数据调整信息， 所述数据调整信息包括新增 标记信息和标记信息调整信息； 依据数据调整信息对待分析数据的分级结果进行调整， 并对分类分级模型进行调整， 以得到调整后的分类分级模型。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 依据分级结果确定待分析数据中隐藏数据的隐藏等级， 所述隐藏等级包括全部隐藏和 部分隐藏； 按照隐藏 等级， 为待分析 数据中的隐藏数据添加马赛克， 形成输出 数据。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 还包括： 从第一数据源获取数据分类分级 模型， 从第二数据源获取待分析数据， 其中， 所述第一数据源和第二数据源为不同的数据 源； 将所述数据分类分级模型和待分析 数据传输 至可信执 行环境中进行分析。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114883005 A 28.一种医学 数据分类分级方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取数据分类分级模型和标准化处理后的待分析数据， 所述待分析数据包括医学文本 数据或图像数据； 在可信执行环境中， 采用该分类分级模型对该待分析数据进行特征提取， 以确定其数 据特征； 在可信执行环境中， 采用该分类分级模型根据所述数据特征对待分析数据进行分类， 得到分类结果； 在可信执行环境中， 采用该分类分级模型根据预设的分级规则和分类结果对待分析数 据进行分级， 得到分级结果； 输出分级结果， 并根据分级结果对待分析 数据进行处 理。 9.一种数据分类分级装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取 数据分类分级模型和标准 化处理后的待分析 数据； 特征提取模块， 用于在可信执行环境中采用该分类分级模型对该待分析数据进行特征 提取， 以确定其数据特 征； 分类模块， 用于在可信执行环境中采用该分类分级模型根据所述数据 特征对待分析数 据进行分类， 得到分类结果； 分级模块， 用于在可信执行环境中采用该分类分级模型根据预设的分级规则和分类结 果对待分析 数据进行分级， 得到分级结果； 输出模块， 用于 输出分级结果， 并根据分级结果对待分析 数据进行处 理。 10.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的可执 行指令， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求 1‑8中任一项 所述的分类 分级方法。 11.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机可执行指令， 其特征在于， 所述可执 行指令被处 理器执行时实现如权利要求1 ‑8中任一项所述的分类分级方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114883005 A 3