基于深度強(qiáng)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)的敏感信息內(nèi)容精準(zhǔn)識(shí)別研究

基于深度強(qiáng)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)的敏感信息內(nèi)容精準(zhǔn)識(shí)別研究一、引言隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信息量呈現(xiàn)爆炸性增長(zhǎng)。在如此龐大的信息海洋中，敏感信息的識(shí)別和防護(hù)變得愈發(fā)重要。傳統(tǒng)的內(nèi)容識(shí)別方法常常面臨著效率低下、準(zhǔn)確性不高、誤報(bào)漏報(bào)等問(wèn)題。因此，本文提出了一種基于深度強(qiáng)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)的敏感信息內(nèi)容精準(zhǔn)識(shí)別方法，旨在提高敏感信息識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率。二、背景與意義敏感信息通常涉及到國(guó)家安全、商業(yè)機(jī)密、個(gè)人隱私等方面，其泄露和濫用可能帶來(lái)嚴(yán)重的后果。因此，對(duì)敏感信息的精準(zhǔn)識(shí)別和防護(hù)顯得尤為重要。傳統(tǒng)的敏感信息識(shí)別方法主要依賴(lài)于人工篩選和關(guān)鍵詞匹配，但這種方法在處理海量信息時(shí)效率低下，且易受人為因素影響。而基于深度學(xué)習(xí)的敏感信息識(shí)別方法雖然能夠提高識(shí)別準(zhǔn)確性，但在數(shù)據(jù)共享和模型優(yōu)化方面存在挑戰(zhàn)。聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為一種新興的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，能夠在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)實(shí)現(xiàn)模型共享和優(yōu)化。將深度學(xué)習(xí)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)相結(jié)合，可以有效地解決敏感信息識(shí)別中的數(shù)據(jù)安全和模型優(yōu)化問(wèn)題。因此，本研究具有重要的理論和實(shí)踐意義，對(duì)于提高敏感信息識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率具有重要意義。三、相關(guān)技術(shù)綜述3.1深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，具有強(qiáng)大的特征提取和表示學(xué)習(xí)能力。在敏感信息識(shí)別中，深度學(xué)習(xí)可以通過(guò)學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)中的特征規(guī)律，提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。3.2聯(lián)邦學(xué)習(xí)聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過(guò)在多個(gè)設(shè)備上共享模型更新而非原始數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了隱私保護(hù)和模型優(yōu)化的雙重目標(biāo)。在敏感信息識(shí)別中，聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以有效地解決數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題，提高模型的泛化能力。3.3深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合了深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜任務(wù)的自主學(xué)習(xí)和決策。在敏感信息識(shí)別中，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以進(jìn)一步提高模型的適應(yīng)性和魯棒性。四、基于深度強(qiáng)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)的敏感信息內(nèi)容精準(zhǔn)識(shí)別方法4.1方法概述本研究提出了一種基于深度強(qiáng)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)的敏感信息內(nèi)容精準(zhǔn)識(shí)別方法。該方法首先利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)提取敏感信息的特征；然后，通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)模型共享和優(yōu)化；最后，利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)一步提高模型的適應(yīng)性和魯棒性。4.2方法流程（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)注和分詞等預(yù)處理操作，為后續(xù)的特征提取和模型訓(xùn)練做好準(zhǔn)備。（2）特征提?。豪蒙疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)提取敏感信息的特征，包括文本、圖像、音頻等多種類(lèi)型的信息。（3）模型訓(xùn)練：采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練敏感信息識(shí)別模型，通過(guò)在多個(gè)設(shè)備上共享模型更新而非原始數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)和模型優(yōu)化的雙重目標(biāo)。（4）深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化：在訓(xùn)練好的模型基礎(chǔ)上，利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)一步提高模型的適應(yīng)性和魯棒性。（5）模型評(píng)估與調(diào)整：對(duì)優(yōu)化后的模型進(jìn)行評(píng)估，根據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行模型調(diào)整和優(yōu)化。五、實(shí)驗(yàn)與分析5.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)集本實(shí)驗(yàn)采用公開(kāi)的敏感信息數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)環(huán)境包括高性能計(jì)算機(jī)、深度學(xué)習(xí)框架和聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺(tái)等。5.2實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與過(guò)程本實(shí)驗(yàn)首先進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提??；然后，利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練敏感信息識(shí)別模型；最后，通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，我們采用了多種評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)模型的性能進(jìn)行評(píng)估。5.3結(jié)果與分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于深度強(qiáng)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)的敏感信息內(nèi)容精準(zhǔn)識(shí)別方法在準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)上均取得了較好的效果。與傳統(tǒng)的敏感信息識(shí)別方法相比，該方法在處理海量信息時(shí)具有更高的效率和準(zhǔn)確性。此外，該方法還能有效地保護(hù)用戶(hù)隱私和數(shù)據(jù)安全。六、結(jié)論與展望本文提出了一種基于深度強(qiáng)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)的敏感信息內(nèi)容精準(zhǔn)識(shí)別方法，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性和優(yōu)越性。該方法不僅提高了敏感信息識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率，還保護(hù)了用戶(hù)隱私和數(shù)據(jù)安全。然而，該方法仍存在一些局限性，如對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的適應(yīng)性和魯棒性有待進(jìn)一步提高。未來(lái)研究可以從以下幾個(gè)方面展開(kāi)：（1）進(jìn)一步優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型，提高特征提取和表示學(xué)習(xí)的能力；（2）探索更高效的聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法，提高模型共享和優(yōu)化的效果；（3）結(jié)合其他人工智能技術(shù)，如自然語(yǔ)言處理、圖像處理等，提高敏感信息識(shí)別的全面性和準(zhǔn)確性；（4）研究該方法在實(shí)際應(yīng)用中的部署和推廣，為網(wǎng)絡(luò)安全和社會(huì)治理提供有力支持。七、進(jìn)一步的研究方向7.1優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型為了進(jìn)一步提高敏感信息識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率，我們需要對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行更深入的優(yōu)化。這包括改進(jìn)模型的架構(gòu)，增強(qiáng)特征提取和表示學(xué)習(xí)的能力。具體而言，我們可以采用更先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或其變體，以更有效地捕捉數(shù)據(jù)的上下文信息和時(shí)空依賴(lài)性。此外，還可以通過(guò)引入注意力機(jī)制、殘差學(xué)習(xí)等技術(shù)，提升模型的表示能力和泛化能力。7.2探索更高效的聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種保護(hù)用戶(hù)隱私的數(shù)據(jù)共享和學(xué)習(xí)技術(shù)。為了提高模型共享和優(yōu)化的效果，我們需要探索更高效的聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法。這包括改進(jìn)通信協(xié)議、優(yōu)化數(shù)據(jù)同步機(jī)制、提高模型更新的頻率等。同時(shí)，我們還需要考慮如何平衡模型的隱私保護(hù)和準(zhǔn)確性，以確保在保護(hù)用戶(hù)隱私的前提下，最大限度地提高敏感信息識(shí)別的準(zhǔn)確性。7.3結(jié)合其他人工智能技術(shù)敏感信息識(shí)別是一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題，涉及到多種類(lèi)型的信息和場(chǎng)景。因此，我們可以結(jié)合其他人工智能技術(shù)，如自然語(yǔ)言處理、圖像處理等，以提高敏感信息識(shí)別的全面性和準(zhǔn)確性。例如，我們可以利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)文本信息進(jìn)行語(yǔ)義分析和情感分析，以更全面地理解信息的含義和背景。同時(shí)，我們還可以利用圖像處理技術(shù)對(duì)圖像信息進(jìn)行敏感物體識(shí)別和場(chǎng)景分析，以更準(zhǔn)確地識(shí)別圖像中的敏感信息。7.4實(shí)際應(yīng)用中的部署和推廣敏感信息識(shí)別技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全和社會(huì)治理中具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。為了將該方法應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景中，我們需要進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用中的部署和推廣。這包括與相關(guān)機(jī)構(gòu)和企業(yè)合作，共同開(kāi)發(fā)和應(yīng)用該技術(shù)；同時(shí)，我們還需要對(duì)技術(shù)進(jìn)行不斷的改進(jìn)和優(yōu)化，以適應(yīng)不同場(chǎng)景和需求的變化。此外，我們還需要加強(qiáng)技術(shù)培訓(xùn)和普及，提高公眾對(duì)敏感信息識(shí)別的認(rèn)識(shí)和意識(shí)。八、結(jié)論與展望本文提出了一種基于深度強(qiáng)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)的敏感信息內(nèi)容精準(zhǔn)識(shí)別方法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性和優(yōu)越性。該方法不僅提高了敏感信息識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率，還保護(hù)了用戶(hù)隱私和數(shù)據(jù)安全。然而，該研究仍存在一些挑戰(zhàn)和局限性，如對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的適應(yīng)性和魯棒性有待進(jìn)一步提高。未來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，敏感信息識(shí)別技術(shù)將面臨更多的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。我們相信，通過(guò)不斷的研究和探索，我們可以進(jìn)一步優(yōu)化該方法，提高其適應(yīng)性和魯棒性，為網(wǎng)絡(luò)安全和社會(huì)治理提供更有力的支持。同時(shí)，我們還需要加強(qiáng)技術(shù)的普及和推廣，提高公眾對(duì)敏感信息識(shí)別的認(rèn)識(shí)和意識(shí)，共同構(gòu)建一個(gè)更加安全、智能的社會(huì)。九、技術(shù)細(xì)節(jié)與實(shí)現(xiàn)9.1深度強(qiáng)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架為了實(shí)現(xiàn)敏感信息內(nèi)容的精準(zhǔn)識(shí)別，我們采用了深度強(qiáng)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架。該框架結(jié)合了深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)，通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的機(jī)制在分布式設(shè)備上共同學(xué)習(xí)模型，不僅提高了學(xué)習(xí)效率，還能保護(hù)用戶(hù)隱私。在框架中，我們使用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）來(lái)提取圖像中的特征。CNN能夠有效地提取圖像的局部特征，而LSTM則可以處理序列數(shù)據(jù)，對(duì)于識(shí)別文本信息非常有效。通過(guò)將兩者結(jié)合，我們可以實(shí)現(xiàn)圖像和文本信息的綜合識(shí)別。9.2數(shù)據(jù)集與預(yù)處理為了訓(xùn)練和測(cè)試我們的模型，我們使用了一個(gè)大規(guī)模的敏感信息數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含了各種類(lèi)型的敏感信息，如個(gè)人身份信息、政治敏感信息等。在預(yù)處理階段，我們對(duì)圖像進(jìn)行了縮放、裁剪、去噪等操作，以便模型更好地提取特征。同時(shí)，我們還對(duì)文本信息進(jìn)行了分詞、去停用詞等操作，以降低模型的復(fù)雜度。9.3模型訓(xùn)練與優(yōu)化在訓(xùn)練過(guò)程中，我們采用了聯(lián)邦學(xué)習(xí)的機(jī)制，使得多個(gè)設(shè)備可以共同學(xué)習(xí)一個(gè)模型。通過(guò)不斷地迭代和優(yōu)化，模型可以逐漸提高對(duì)敏感信息的識(shí)別能力。同時(shí)，我們還使用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法，通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰機(jī)制來(lái)引導(dǎo)模型學(xué)習(xí)更好的策略。為了進(jìn)一步提高模型的性能，我們還采用了多種優(yōu)化技術(shù)，如梯度下降、dropout、正則化等。這些技術(shù)可以幫助模型更好地泛化到不同的場(chǎng)景和需求。9.4模型評(píng)估與改進(jìn)在模型訓(xùn)練完成后，我們需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和改進(jìn)。我們使用了多種評(píng)估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等。通過(guò)這些指標(biāo)，我們可以了解模型在不同場(chǎng)景下的性能表現(xiàn)。根據(jù)評(píng)估結(jié)果，我們可以對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)。一方面，我們可以調(diào)整模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)，以適應(yīng)不同的場(chǎng)景和需求。另一方面，我們還可以收集更多的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型，以提高其泛化能力。十、應(yīng)用場(chǎng)景與推廣10.1網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的應(yīng)用敏感信息識(shí)別技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。通過(guò)該技術(shù)，我們可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的敏感信息，如個(gè)人身份信息、密碼等。一旦發(fā)現(xiàn)敏感信息泄露或被非法獲取，我們可以及時(shí)采取措施進(jìn)行防范和應(yīng)對(duì)。10.2社會(huì)治理領(lǐng)域的應(yīng)用除了網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域外，敏感信息識(shí)別技術(shù)還可以應(yīng)用于社會(huì)治理領(lǐng)域。例如，在公共安全領(lǐng)域中，我們可以利用該技術(shù)對(duì)社交媒體中的恐怖主義信息進(jìn)行識(shí)別和監(jiān)控。在醫(yī)療領(lǐng)域中，我們可以對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行保護(hù)和隱私管理。為了將該技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景中并推廣其應(yīng)用范圍我們需要與相關(guān)機(jī)構(gòu)和企業(yè)進(jìn)行合作共同開(kāi)發(fā)和應(yīng)用該技術(shù)同時(shí)我們還需要加強(qiáng)技術(shù)培訓(xùn)和普及提高公眾對(duì)敏感信息識(shí)別的認(rèn)識(shí)和意識(shí)以便更好地發(fā)揮該技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全和社會(huì)治理中的作用。十一、挑戰(zhàn)與展望雖然基于深度強(qiáng)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)的敏感信息內(nèi)容精準(zhǔn)識(shí)別方法具有很大的應(yīng)用潛力但仍面臨一些挑戰(zhàn)和局限性。例如在復(fù)雜場(chǎng)景下的適應(yīng)性和魯棒性有待進(jìn)一步提高此外隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展新的攻擊手段和威脅也可能不斷出現(xiàn)需要我們不斷研究和探索以應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。未來(lái)我們將繼續(xù)優(yōu)化該方法提高其適應(yīng)性和魯棒性為網(wǎng)絡(luò)安全和社會(huì)治理提供更有力的支持。同時(shí)我們還將加強(qiáng)技術(shù)的普及和推廣與更多機(jī)構(gòu)和企業(yè)進(jìn)行合作共同推動(dòng)人工智能技術(shù)在敏感信息識(shí)別領(lǐng)域的發(fā)展為構(gòu)建一個(gè)更加安全、智能的社會(huì)做出貢獻(xiàn)。十二、技術(shù)細(xì)節(jié)與實(shí)現(xiàn)基于深度強(qiáng)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)的敏感信息內(nèi)容精準(zhǔn)識(shí)別方法涉及到多個(gè)技術(shù)層面的細(xì)節(jié)和實(shí)現(xiàn)過(guò)程。首先，我們需要構(gòu)建一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，該模型能夠從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和識(shí)別出敏感信息。這需要利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），來(lái)提取和解析數(shù)據(jù)中的特征。在模型訓(xùn)練階段，我們需要利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)的思想，將數(shù)據(jù)分散在多個(gè)設(shè)備或節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行訓(xùn)練，而不是將所有數(shù)據(jù)集中在一個(gè)中心服務(wù)器上。這樣可以保護(hù)用戶(hù)的隱私，同時(shí)也能提高模型的泛化能力和魯棒性。在訓(xùn)練過(guò)程中，我們需要設(shè)計(jì)合適的損失函數(shù)和優(yōu)化算法，以加快模型的訓(xùn)練速度并提高識(shí)別精度。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)部分，我們需要設(shè)計(jì)一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，以引導(dǎo)模型在面對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)能夠做出正確的決策。這可以通過(guò)定義一系列的狀態(tài)、動(dòng)作和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。通過(guò)不斷地與環(huán)境進(jìn)行交互和學(xué)習(xí)，模型可以逐漸提高其識(shí)別敏感信息的能力。此外，我們還需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證。這包括使用測(cè)試數(shù)據(jù)集來(lái)評(píng)估模型的性能，以及通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證我們的方法是否優(yōu)于其他方法。我們還需要關(guān)注模型的泛化能力，即在面對(duì)不同場(chǎng)景和數(shù)據(jù)時(shí)，模型是否能夠保持較高的識(shí)別精度。十三、應(yīng)用場(chǎng)景拓展除了之前提到的網(wǎng)絡(luò)安全和社會(huì)治理領(lǐng)域，敏感信息識(shí)別技術(shù)還可以應(yīng)用于其他領(lǐng)域。例如，在金融領(lǐng)域，我們可以利用該技術(shù)對(duì)金融交易數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控和分析，以發(fā)現(xiàn)潛在的欺詐行為和風(fēng)險(xiǎn)。在教育領(lǐng)域，我們可以利用該技術(shù)對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，以提供個(gè)性化的教學(xué)服務(wù)和支持。此外，我們還可以將敏感信息識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。在物聯(lián)網(wǎng)中，大量的設(shè)備和數(shù)據(jù)需要進(jìn)行管理和保護(hù)。通過(guò)應(yīng)用該技術(shù)，我們可以對(duì)設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控和分析，以發(fā)現(xiàn)潛在的安全威脅和風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，我們還可以利用該技術(shù)對(duì)用戶(hù)的隱私進(jìn)行保護(hù)，以確保用戶(hù)的權(quán)益和安全。十四、隱私保護(hù)與倫理考量在應(yīng)用敏感信息識(shí)別技術(shù)時(shí)，我們需要充分考慮隱私保護(hù)和倫理考量。首先，我們需要確保所收集和處理的數(shù)據(jù)是合法的和合規(guī)的，避免侵犯用戶(hù)的隱私權(quán)和權(quán)益。其次，我們需要采取一系列的技術(shù)手段和措施來(lái)保護(hù)用戶(hù)的隱私，如數(shù)據(jù)加密、匿名化處理等。此外，我們還需要考慮倫理問(wèn)題。在應(yīng)用敏感信息識(shí)別技術(shù)時(shí)，我們需要遵循道德和倫理原則，避免濫用技術(shù)和侵犯人權(quán)。我們需要與相關(guān)機(jī)構(gòu)和企業(yè)進(jìn)行合作，共同制定倫理規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，以確保技術(shù)的合理、合法和道德應(yīng)用。十五、總結(jié)與未來(lái)展望基于深度強(qiáng)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)的敏感信息內(nèi)容精準(zhǔn)識(shí)別方法具有很大的應(yīng)用潛力和發(fā)