22、基于语义信息的保密性模型设计与性能分析

基于语义信息的保密性模型设计与性能分析

1. 性能分析概述

在设计的系统中，有两个关键特征值得分析：识别危险词汇的精度和分割过程的效率。通过对背景细化采用谨慎的通用固定值执行，能取得相似的性能。为了进行分析，使用了相同数量的文档来计算识别危险词汇的精度。这些文档包含一些基于现行法律背景下涉及信息保密性的敏感对象和极其敏感的个体相关内容。

例如，医疗信息保密政策要求医院和医疗保健公司在将持续医疗文档提供给保险公司以进行员工报销或汽车事故理赔之前，保护所传输疾病的相关情况。这些词汇明确提及疾病，并且在语义上与需要保护的指示相关联。同样，欧盟信息安全指令指出，安全应避免可能的歧视。

基于相关文献，维基百科被用作信息来源，因为它组织了引人关注的信息安全条件，其内容紧凑且语义丰富。

为了为每个文档提供此类信息安全保障，必须使用背景细化框架的多种示例。首先，针对相应文档进行基本的HIV细化，将披露需要保护元素的独立单词或词组视为危险词汇。随后，使用语义逻辑概述作为固定值，以展示允许暴露的最大程度。对于被诊断为性传播疾病的HIV，“疾病”、“感染”和“病症”被用作概述。

2. 评估参数

为了评估基于语义信息分割方案设计的优势，设计并使用了相关的分割策略进行评估。每个敏感词汇的无经验方案存储在一个独特的位置。全面的不熟悉策略虽然略微满足保密性要求，但可能需要大量的位置。

以下是评估每个分割策略效率的质量参数：
- 云位置数量 ：确保所有信息段以满足保密性要求的精确格式存储所需的云位置数量。这是一个关键特征，通常表明云位置增加会导致服务供应商用户的存储成本增加。此外，