Resumen

El sistema de clasificación y graduación adopta diferentes esquemas de protección de seguridad para diferentes tipos de datos mediante la implementación de la gestión de clasificación y graduación de datos, lo cual es un medio pretecnológico importante para la protección de seguridad de datos y la prevención de fugas de datos. Este documento presenta la clasificación de inteligencia artificial, el aprendizaje automático y otros medios para aprender y entrenar documentos empresariales según las características de los datos sensibles de la empresa. El modelo de entrenamiento generado puede identificar y clasificar de manera inteligente flujos de archivos, mejorando la eficiencia y precisión del trabajo de clasificación y graduación. Al mismo tiempo, se comparan las diferencias, ventajas y desventajas de los algoritmos K-NN (K-Vecinos más Cercanos), DT (Árbol de Decisión) y LinearSVC. Los datos experimentales muestran que el algoritmo LinearSVC es aplicable a datos de alta dimensión, con características de datos discretos y dispersos y un gran número de funciones, lo cual es más adecuado para la clasificación de datos sens

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Clasificación; Sistema de graduación; Esquemas de protección de seguridad; Datos; Inteligencia artificial; Aprendizaje automático
• Keywords:Classification; Gradation system; Security protection schemes; Data; Artificial intelligence; Machine learning