(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 202210164785.0 (22)申请日 2022.02.23 (71)申请人 哈尔滨学院 地址 150000 黑龙江省哈尔滨市南岗区中 兴大道109号 (72)发明人 林泽鸿　 (74)专利代理 机构 北京冠和权律师事务所 11399 专利代理师 万晶晶 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01) G06F 16/9536(2019.01) G06F 16/583(2019.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 40/30(2020.01)G06N 20/00(2019.01) G06Q 50/00(2012.01) (54)发明名称 一种基于图像数据和深度学习的隐私决策 推荐系统 (57)摘要 本发明提供了一种基于图像数据和深度学 习的隐私决策推荐系统。 模型库： 用于通过深度 学习技术预先对 大量社交隐私样 本进行学习， 生 成多个不同隐私等级判定的深度学习模型； 语意 识别模块： 用于接收到将图像数据发出的指令 时， 将所述图像数据中图像的表 面信息转化为语 意信息； 隐私识别模块： 用于将所述语意信息导 入所述模型库， 对图像数据的隐私等级进行判 定； 决策模块： 用于在隐私等级确定之后， 向用户 反馈图像发出决策； 其中， 所述图像发出决策包 括： 即时发出决策、 禁止发出决策和部分发出决 策。 权利要求书3页 说明书11页 附图2页 CN 114595382 A 2022.06.07 CN 114595382 A 1.一种基于图像数据和深度学习的隐私决策推荐系统， 其特 征在于， 包括： 模型库： 用于通过深度学习技术预先对大量社交隐私样本进行学习， 生成多个不同隐 私等级判定的深度学习模型； 语意识别模块： 用于接收到将图像数据发出的指令时， 将所述图像数据中图像的表面 信息转化为语意信息； 隐私识别模块： 用于将所述语意信息导入所述模型库， 对图像数据的隐私等级进行判 定； 隐私识别模块： 用于在隐私等级确定之后， 向用户反馈图像发出决策； 其中， 所述图像发出决策包括： 即时发出决策、 禁止发出决策和部分发出决策。 2.如权利要求1所述的一种基于图像数据和深度学习的隐私决策推荐系统， 其特征在 于， 所述系统还 包括： 隐私判定模块： 用于根据用户的历史隐私设定信息， 获取用户设定不同隐私等级的设 定标准； 其中 所述设定标准包括： 图片内容标准、 社交类型 标准和图片存 储位置标准； 分类器构建模块： 根据所述设定标准， 建立基于图片信息提取的图片分类 器； 其中， 所述图片信息包括： 图像表面信息分类 器、 社交类型分类 器和图片存 储分类器； 所述图片分类 器包括： 信息内容分类 器和图片类型分类 器； 样本筛选模块： 根据 所述图片分类器， 对用户的历史隐私数据进行筛选， 确定社交隐私 样本； 等级划分模块： 用于对不同社交隐私样本进行隐私意识计算和隐私信任计算， 根据计 算结果， 划分隐私等级， 确定不同社交隐私等级的社交隐私样本； 其中， 所述社交隐私样本包括： 低风险隐私样本、 中风险隐私样本和高风险隐私样本 。 3.如权利要求2所述的一种基于图像数据和深度学习的隐私决策推荐系统， 其特征在 于， 所述等级划分模块包括： 数据提取单元： 用于确定用户终端上存在的社交程序， 根据所述社交程序建立API爬取 接口， 获取用户数据； 其中， 所述用户数据为社交过程中产生的图像数据； 数据预处 理单元： 用于对所述用户数据进行 预处理， 确定用户数据的语意内容； 其中， 所述预处理包括： 图文转化处理、 分词处理、 隐私标注处理额TF ‑IDF处理和图像命名实 体分类处 理； 计算单元： 将所述语意内容进行隐私意识计算， 确定隐私意识值， 并将所述语意内容进 行隐私信任计算， 确定隐私信任值； 等级划分单元： 根据 所述隐私信任值和隐私意识值， 建立二元 决策树， 确定不同图像数 据的敏感值， 根据所述敏感值， 进行隐私等级划分； 其中， 所述隐私等级包括： 低风险隐私、 中风险隐私和高风险隐私； 所述敏感值按照隐私等级具有对应的敏感值阈值。 4.如权利要求1所述的一种基于图像数据和深度学习的隐私决策推荐系统， 其特征在 于， 所述模型库包括： 深度学习模型 搭建单元： 预先设置基于不同隐私等级的深度学习模型； 其中，权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114595382 A 2所述深度学习模块包括： 低风险隐私模型、 中风险隐私模型和高风险隐私模型； 深度学习训练单元： 用于将所述社交隐私样本对应的导入深度学习模型， 病进行数据 迭代计算， 并在迭代计算后， 确定模型最优参数； 模型库单 元： 用于根据所述模型最优参数， 生成深度学习的深度学习模型库。 5.如权利要求1所述的一种基于图像数据和深度学习的隐私决策推荐系统， 其特征在 于， 所述语意识别模块包括： 指令识别单元： 用于对用户终端的社交软件进行隐私监控， 判断是否存在图像发出指 令； 反馈单元： 用于在存在图像发出指令时， 生成反馈信号； 标注单元： 用于感应到所述反馈信号时， 确定需要发出的图像的图像地址， 根据 所述图 像地址， 对图像的表面信息进行语意标注； 分词处理单元： 用于根据所述语意标注， 对图像的表面信息进行分词， 生成词汇集 合； 语意转化单元： 用于根据 所述词汇集合， 对每个图像进行语意转化， 生成每个图像的语 意文本。 6.如权利要求1所述的一种基于图像数据和深度学习的隐私决策推荐系统， 其特征在 于， 所述隐私识别模块包括： 匹配单元： 用于根据 所述语意信息， 进行深度 学习模型的稳态匹配， 确定所述语意信 息 对应的唯一深度学习模型； 其中， 所述稳态匹配包括： 将所述语意信息和不同深度学习模型进行稳态计算， 确定稳态程 度， 根据所述稳态程度确定唯一深度识别模型； 导入单元： 用于将所述语义信息导入所述唯一深度学习模型， 确定隐私等级值； 等级判定单 元： 用于根据所述隐私等级值， 确定对应的隐私等级。 7.如权利要求1所述的一种基于图像数据和深度学习的隐私决策推荐系统， 其特征在 于， 所述决策模块包括： 离散属性判定单元： 用于根据 所述图像数据的隐私等级， 匹配对应的离散模型， 确定离 散值； 连续属性判定单元： 用于根据 所述图像数据的隐私等级， 匹配对应的连续模型， 确定连 续值； 数据集生成单元： 用于根据所述离 散值和连续 值， 生成对应的语意泛化数据集； 自适应分配隐私预算单元： 根据所述泛化数据集， 进行隐私预算， 构建隐私决策树， 确 定所述图像数据中可发出的图像和不可发出的图像； 细分方案 选择单元： 根据所述隐私决策树， 进行隐私决策细分， 生成图像发出 方案； 决策单元： 根据 所述图像发出方案， 向用户终端界面发出图像发出方案， 并获取的选择 指令。 8.如权利要求1所述的一种基于图像数据和深度学习的隐私决策推荐系统， 其特征在 于： 所述即时发出 决策还包括： 获取图像接收端信 息， 判断接收端是否存在隐私获取授权， 并在图像接收端存在隐私获取授权时， 执 行即时隐私决策； 所述禁止发出 决策还包括： 根据所述图像数据的风险等级， 对发出指令进行记录， 并生权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114595382 A 3