创新加速,保旺达推动AI模型在非结构化数据分类分级中深入应用
更新时间:2024-03-20 来源: 编辑:管理员 浏览:284


在数据的保护和安全共享过程中,分类分级是所有工作的前提。保旺达一直于数据分类分级领域不断探索实践,沉淀出针对非结构化数据分类分级的AI模型近期,技术团队突破创新,开创性地以数据安全底座为支撑、以AI算法模型为驱动,推出全新基于NLP的无监督分类分级模型,并于数据安全项目中成功落地应用,守住数据安全防护最前线。



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常见分类分级方式应用局限

当前各企业内部均积累了大量的非结构化文档,其中大部分为无标签数据。目前常见的无标签文档分类分级采用的是正则表达式匹配方式,其处理流程是先通过人工查看部分非结构化文档,并总结出正则模式,然后对数据进行匹配,匹配成功则划分到对应分类分级,匹配不成功文档归类缺失。

但是这种处理方式有许多局限性:

首先,企业积累的非结构化文档数量巨大,正则匹配只利用了少部分无标签数据资源,更多的正则模式没有被提取出来,覆盖率低

其次,随着非结构化文档的不断积累,数据分布可能会出现变化,初期开发的正则表达式不及时修改就会导致数据漏判和误判

此外,非结构化文档往往是具有多页、字符数量多的长文本,使用正则表达式对全文进行匹配效率低下

正则表达式匹配方式,对于非结构化文档的分类分级不够精准,既不能完全符合合规要求,也难以对所有无标签数据设置不同类型的保护措施,使数据置于泄露风险之中。

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非结构化数据自动分类分级技术方案

为破解传统正则表达式匹配方式的缺陷,为行业内提供更高精准度、更高效的非结构化文档分类分级方式,更敏捷地驱动数据防护,保旺达技术研发团队深入解构生成式人工智能、UEBA等各项前沿技术,AI大模型与数据分类分级场景深度融合,沉淀出多个技术模型。

在历经多轮实验、多番能力验证后,保旺达在原有模型基础上拓展升级,迭代出更智能的非结构化数据自动分类分级方法,擘画数据安全AI技术融合发展新蓝图

该方法的核心是利用NLP技术有效结合无监督学习和监督学习模型,分阶段来实现对非结构化数据的分类分级在初期阶段使用无监督学习模型,通过对比学习+聚类的方式对大量的无标签样本进行分类分级,来累积初始的标签样本;之后通过监督学习模型来进一步提升整体分类分级的准确性。

在无监督学习环节,保旺达技术团队开发了“文本对比学习+KMeans聚类“的方式进行建模。

无监督对比学习模型自定义伪标签“文本相似”和“文本不相似”来构建正负样本,把自己定义的伪标签当作分类信号来完成建模和训练提取模型中间层的结果作为文本向量。接下来通过对文本向量进行聚类,从而完成无监督分类分级。


NLP作为一种自然语言处理技术,AI技术的一个重要子领域,保旺达将其深刻融入至非结构化数据分类分级模型的建立当中;而跑通无监督对比学习模型,意味着表征能力更强,相似句的相似度更高,非相似句的相似度更低。保旺达以AI技术领跑数据安全赛道,持续为客户打造领先的数据分类分级生产力。



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基于NLP的无监督分类分级模型技术优势

基于NLP的无监督分类分级模型,是数据分类分级领域的一次重大创新,目前已经在数据安全具体项目中落地应用,其前瞻性和实用性也获得了客户和权威机构的认可。根据实际运行的数据,无监督学习模型已经被验证在覆盖范围、准确率、效率和扩展性能上实现了新突破,有效破除了正则表达式匹配方式的缺陷。
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高覆盖率


该方法提取非结构化文档的短文本特征,并开发出不同类型文档解析器,解析文档多范畴特征,有效利用大量的无标签数据作为训练资源能够对更大范围的非结构化文档进行特征提取。经过对比,该方法预测数据的覆盖率能达到90%+,比正则匹配方法覆盖率提升50%。
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高匹配效率


该方法设计了通用的文档解析器,可以快速对长文档抽取出主题概括。同时该方法搭载的基于NLP的无监督对比学习模型,是一种融合AI技术的无监督式文本向量抽取方式,实现的效果是在不监督数据的情况下生成高质量的句子向量。根据实际运行数据,在GPU加速下,该方法能够在1秒以内完成对长文档分类分级而正则表达式匹配方式则需10秒以上,效率提升90%.

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高准确率


该方法中的文本对比学习模型参考了SimCSE结构,建模过程中使用Dropout层赋予神经元随机失活能力,实现同一数据得到2个不同的文档特征向量功能。之后使用softmax分类器对特征向量进行2分类,即可完成“文档相似”和“文档不相似”的判定。模型本身先进性优越,因此匹配的准确率能够一直保持高水准。
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高扩展性


该模型结构可以直接迁移到其他业务上:文档解析功能可以扩展到其他文档类型;模型在设计上各环节解耦,获取到文档向量后可以采用多种方式进行分类分级,并不限于KMeans聚类;对比学习+聚类的结构可以应用在多个业务场景,使用对应的训练数据源即可。


未来,基于NLP的非结构化数据分类分级模型这类全新工具和新模型会不断涌现,推动AI技术和数据安全的融合创新,赋能数据分级分类应用技术进入一个新时代,为各行业带来更高效、更创新的数据安全解决方案。保旺达将在技术落地性方面做出更多努力,促进AI+非结构化数据分类分级方法更大范围应用实践,精准识别数据价值、深度防护重点数据,护航数据安全。


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