本申请涉及数据分类与分级的，尤其是一种基于深度学习的数据安全分类分级检测技术。
背景技术：
1、随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为现代社会运作的基石之一，在处理大规模数据集时，数据分类与分级变得尤为重要，它们对于提高信息检索效率、优化数据存储管理以及增强决策支持系统的性能等方面发挥着不可替代的作用。
2、现有的分类方法通常对噪声数据和异常值较为敏感，导致分类性能下降，当一个数据集中某些类别的样本远多于其他类别时，传统的分类算法倾向于偏向多数类，忽略少数类，造成分类结果不准确，许多机器学习方法需依赖于数据本身的结构及复杂性来手工开发特征提取器，这不仅耗时耗力，而且降低了模型的通用性，当数据的维度增加时，传统的算法往往会遇到“维度灾难”，其性能大幅下降，无法有效处理复杂的数据结构。因此，针对上述问题提出一种基于深度学习的数据安全分类分级检测技术。
技术实现思路
1、在本实施例中提供了一种基于深度学习的数据安全分类分级检测技术用于解决现有技术中的普通数据分类分级方法无法有效处理复杂的数据结构的问题。
2、根据本申请的一个方面，提供了一种基于深度学习的数据安全分类分级检测技术，所述基于深度学习的数据安全分类分级检测技术包括如下步骤：
3、(1)数据采集与预处理；
4、(2)lstm神经网络设计；
5、(3)模型训练与调优；
6、(4)模型评估与部署。
7、进一步地，所述步骤(1)中，进行对收集、清洗和准备数据过程进行细化。
8、进一步地，所述步骤(1)中，数据采集与预处理包括如下步骤：
9、1、从各种来源和平台自动收集目标数据集，确保数据的多样性和丰富性；
10、2、校验收集到的数据完整性和一致性，丢弃或标记损坏和不完整的记录；
11、3、清洗数据，包括去除噪声、平滑异常数据点、填充缺失值；
12、4、将所有数据转化成统一的格式，如csv、json或xml等，便于后续处理；
13、5、使用算法识别和选取对分类任务最有影响的特征，剔除信息含量低的特征；
14、6、对数值特征进行规范化处理，如最小-最大规范化，使其数值落在[0,1]区间内；
15、7、对于时序数据，重构数据格式以适配lstm模型的输入；
16、8、对于类别型特征进行序列编码，如文本数据的词袋模型或词嵌入；
17、9、将处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集，比例采用7:2:1；
18、10、审查预处理后的数据质量，保证其符合训练模型的要求；
19、11、结束。
20、进一步地，所述步骤(2)中，以数据的特性和需求作为指导设计lstm网络结构，包括确定网络的大小、层数、lstm单元的配置和连接方法，以及选择适合问题类型的激活函数和损失函数。
21、进一步地，所述步骤(2)中，lstm网络架构设计包括如下步骤：
22、1、设计输入层，为lstm定义正确的输入数据形状和类型；
23、2、对于文本数据，集成嵌入层来转换单词为向量；
24、3、叠加一个或多个lstm层，以捕捉数据中长期依赖关系；
25、4、添加一个或多个完全连接的隐层，以提升模型抽象能力；
26、5、在每个lstm层后添加dropout层防止过拟合；
27、6、为lstm层和全连接层选择合适的激活函数，常用的有relu和tanh；
28、7、根据分类任务需求，配置输出层和激活函数，例如多类别分类使用softmax；
29、8、选择与任务相符的损失函数，比如多类别分类问题选择分类交叉熵损失；
30、9、选择适宜的优化器(如adam或sgd)，并设置其超参数；
31、10、使用如随机初始化、xavier初始化等策略初始化模型参数；
32、11、结束。
33、进一步地，所述步骤(3)中，lstm模型利用预处理的数据进行训练。
34、进一步地，所述步骤(3)中，过程包括多次迭代、性能监控、模型评估和超参数的优化。
35、进一步地，所述模型训练与优化包括如下步骤：
36、1、加载处理好的训练数据，并确定批次大小与训练轮次；
37、2、启动训练循环，将数据分批次输入到lstm网络中；
38、3、监控和记录训练过程中的准确率和损失值，以评估模型性能；
39、4、在每个训练轮次结束后，使用验证集评估模型泛化能力；
40、5、如果验证性能不再提升，降低学习率以细化模型权重更新；
41、6、如果在连续几个验证周期内性能无提升，则触发早停机制；
42、7、根据验证结果调整网络层、神经元数和超参数等；
43、8、分析错误分类案例，识别模型在哪些类型的数据上表现不佳；
44、9、运用反馈信息，迭代优化模型架构和学习算法；
45、10、确定最佳模型架构和参数后，固化模型以便测试和部署；
46、11、结束。
47、进一步地，所述步骤(4)中，部署环境的搭建、api的封装以及监控和维护策略的制定。
48、进一步地，所述步骤(4)中，模型评估与部署包括如下步骤：
49、1、加载最优的模型版本，并准备测试数据集；
50、2、利用测试集对模型进行全面评估，并记录分类结果；
51、3、深入分析评估结果，确定模型的精确度、召回率与f1分数等指标；
52、4、对误分类的案例进行分析，持续调优；
53、5、验证模型是否符合部署标准，如响应时间和资源消耗；
54、6、制定模型上线、回滚和更新的策略，以及监控系统指标；
55、7、将模型封装为服务，如restful api或微服务，方便集成与访问；
56、8、在模型部署后，实时监控模型性能和系统状态；
57、9、根据监控结果和用户反馈对模型定期进行调优和更新；
58、10、结束。
59、通过本申请上述实施例，可以极大地提升了处理复杂数据集时的准确性和效率，为用户提供了更加精确的数据分析工具，本申请通过优化的深层网络结构，用于捕捉数据中的复杂和非线性关系，从而在分类和分级中实现了更高的性能，本申请使用创新损失函数和平衡策略来处理类别不平衡问题，从而有效提升了在不平衡数据集上进行分类的准确性。
1.一种基于深度学习的数据安全分类分级检测技术，其特征在于：所述基于深度学习的数据安全分类分级检测技术包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的数据安全分类分级检测技术，其特征在于：所述步骤(1)中，进行对收集、清洗和准备数据过程进行细化。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的数据安全分类分级检测技术，其特征在于：所述步骤(1)中，数据采集与预处理包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的数据安全分类分级检测技术，其特征在于：所述步骤(2)中，以数据的特性和需求作为指导设计lstm网络结构，包括确定网络的大小、层数、lstm单元的配置和连接方法，以及选择适合问题类型的激活函数和损失函数。
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的数据安全分类分级检测技术，其特征在于：所述步骤(2)中，lstm网络架构设计包括如下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的数据安全分类分级检测技术，其特征在于：所述步骤(3)中，lstm模型利用预处理的数据进行训练。
7.根据权利要求1所述的基于深度学习的数据安全分类分级检测技术，其特征在于：所述步骤(3)中，过程包括多次迭代、性能监控、模型评估和超参数的优化。
8.根据权利要求1所述的基于深度学习的数据安全分类分级检测技术，其特征在于：所述模型训练与优化包括如下步骤：
9.根据权利要求1所述的基于深度学习的数据安全分类分级检测技术，其特征在于：所述步骤(4)中，部署环境的搭建、api的封装以及监控和维护策略的制定。
10.根据权利要求1所述的基于深度学习的数据安全分类分级检测技术，其特征在于：所述步骤(4)中，模型评估与部署包括如下步骤：
