一种Electron应用实时敏感信息脱敏方法及系统

本发明公开了一种Electron应用实时敏感信息脱敏方法及系统，属于人工智能与信息安全交叉技术领域，该方法的实现包括以下步骤：Electron应用运行过程中，实时采集用户的文本输入流；利用融合了BiLSTM‑CRF深度学习模型、正则表达式规则库和知识图谱的混合检测框架，对文本中的敏感信息进行识别；基于Transformer的语义理解模块对识别出的信息进行上下文分析，生成敏感信息的语义标签；通过敏感信息置信度评分模型计算每一项识别结果的置信度分值；根据所述置信度分值应用不同的脱敏策略。本发明实现智能识别，构建动态学习系统并实现新概念自动发现与学习。