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申请/专利权人：贵州人和致远数据服务有限责任公司

摘要：本发明公开了一种基于培训学员信息数据采集的便携式手机采集软件系统，实现职业技能培训人员信息的快速采集，便于政府监督机构，培训学校，班主任等角色能够快速的通过便携式的手机APP，能够前往培训的乡镇，村落等偏远地区采集当地培训学员培训意向学员的基础信息，培训意向信息等，并能够将采集到的数据，上传至职业技能培训人员管理系统，实现40项数据采集信息无纸化，有效的解决信息难采集，信息难管理，信息难保存的问题。

主权项：1.一种基于培训学员信息数据采集的便携式手机采集软件系统，其特征在于：包括信息采集系统、职业技能培训人员管理系统；所述信息采集系统包括OCR识别程序与身份证蓝牙模块，通过OCR识别程序与身份证蓝牙模块适配可进行身份证的识别，智能化读取身份证芯片数据，快速匹配录入学员基础信息，同时调用移动客户端的摄像头，拍摄学员身份证实体照片、学员户口本实体照片以及其他需要采集的图片进行存储；所述职业技能培训人员管理系统用于存储和管理学员的基础信息数据,并根据移动客户端的信息采集系统上传的信息进行归集与整理，并用于进行培训前的学员资质审查，培训中的实名制监管，培训后的报表导出和在线审核功能提供数据通道；同时本移动客户端采集软件采用数据安全及隐私保护方向的安全技术、AI技术长期积累保障整体数据安全可控;数据采集后数据信息存储至云端的数据库管理系统,存放在巨量资料的文件夹中，该文件夹位于数据库管理系统的云端上；对敏感数据进行数据脱敏，通过脱敏算法将敏感数据进行遮蔽、变形，将敏感级别降低后对外发放，或供访问使用；针对云端数据的调度治理分为数据调度、血缘分析和权限管理，血缘分析是保证数据融合的一个手段，通过血缘分析实现数据融合处理的可追溯；最后数据经过隐私保护形成数据报表、数据查询、数据地图和AI模型；所述数据脱敏的过程为：发现敏感数据、标识敏感数据、确定脱敏方法、定义脱敏规则、执行脱敏操作和评估脱敏效果；所述发现敏感数据首先定义数据脱敏工作执行的范围，在该范围内执行敏感数据的发现工作；通过数据表名称、字段名称、数据记录内容、数据表备注和数据文件内容直接匹配或正则表达式匹配的方式发现敏感数据；确保数据引用的完整性；数据发现手段应支持主流的数据库系统、数据仓库系统、文件系统，同时应支持云计算环境下的主流新型存储系统；尽量利用自动化工具执行数据发现工作，并降低该过程对生产系统的影响；数据发现工具具有扩展机制，可根据业务需要自定义敏感数据的发现逻辑；固化常用的敏感数据发现规则，避免重复定义数据发现规则；所述标识敏感数据指在通过业务梳理发现了敏感数据之后，需要对敏感数据进行标识，包括标识敏感数据的位置和敏感数据的格式，以便后续对敏感数据的访问、传输和处理进行跟踪和监督；在标识敏感数据时，应该尽早在数据的收集阶段就对敏感数据进行识别和标识，这样便于在数据的整个生命周期阶段对敏感数据进行有效管理；敏感数据的标识方法必须考虑到便捷性和安全性，使得标识后的数据很容易被识别，同时，要确保敏感数据标识信息不容易被恶意攻击者删除和篡改；敏感数据的标识方法应支持静态数据的敏感标识以及动态流数据的敏感标识；所述确定脱敏方法指在对标识后的敏感数据进行脱敏前，应首先确定脱敏方法，数据脱敏方案包括静态数据脱敏和动态数据脱敏；不同的数据脱敏方案对数据源的影响不同，脱敏的时效性也不一样；脱敏方案确定后，就可以选择对应的数据脱敏工具；在确定数据脱敏方案时，静态数据脱敏方法是对原始数据进行一次脱敏后，脱敏后的结果数据多次使用，非常适合使用场景比较单一的场合；动态数据脱敏方法只是在敏感数据显示时，针对不同用户需求，对显示数据进行屏蔽处理的数据脱敏方式，动态数据脱敏方法要求系统有安全措施确保用户不能够绕过数据脱敏层次直接接触敏感数据；动态数据脱敏比较适合用户需求不确定、使用场景复杂的情形；所述定义脱敏规则指针对组织机构内已识别和标识出的敏感数据，组织机构需建立敏感数据在相关业务场景下的脱敏规则；在敏感数据生命周期识别的基础上，明确存在数据脱敏需求的业务场景，并结合行业法规的要求和业务场景的需求，制定相应业务场景下有效的数据脱敏规则；在该过程中，识别组织机构业务开展过程中应遵循的个人隐私保护和数据安全保护领域国内外法规、行业监管规范或标准，以此作为数据脱敏规则必须遵循的原则；对已识别出的敏感数据执行生命周期，明确在生命周期各阶段，用户对数据的访问需求和当前的权限设置情况，分析整理出存在数据脱敏需求的业务场景；数据脱敏工具应提供扩展机制，从而让用户可根据需求自定义脱敏的方法；通过数据脱敏工具选择数据脱敏方法时，脱敏工具中应对各类方法的使用进行详细的说明，说明应包括规则的实现原理、数据引用完整性影响、数据语义完整性影响、数据分布频率影响、约束和限制，以支撑脱敏工具的使用者在选择脱敏方式时做出正确的选择；应固化常用的敏感数据脱敏规则，避免数据脱敏项目实施过程中重复定义数据脱敏规则；所述执行脱敏操作根据已定义的数据脱敏规则、以及数据脱敏工作的流程和数据脱敏工具的运维管理制度，在实际业务运营过程中执行数据脱敏，包括条数据脱敏和块数据脱敏；条数据脱敏是对单条数据根据脱敏规则实施脱敏，块数据脱敏是对聚合数据实施脱敏；在日常的脱敏工作中，监控分析数据脱敏过程的稳定性、以及对业务的影响性，同时对脱敏工作开展定期的安全审计，已发现脱敏工作中存在的安全风险；在该过程中，支持从数据源克隆数据到新环境，并在新环境中进行脱敏过程的执行；也支持在数据源端直接进行脱敏；对脱敏任务的管理，采用自动化管理的方式提升任务管理效率；执行对脱敏任务的运行监控，关注任务执行的稳定性、以及脱敏任务对业务的影响；设置专人定期对数据脱敏的相关日志记录进行安全审计，审计应重点关注高权限账号的操作日志和脱敏工作的记录日志；发布审计报告，并跟进审计中发现的例外和异常；所述评估脱敏效果通过收集、整理数据脱敏工作执行的数据，对数据脱敏的前期工作开展情况进行反馈，从而优化相关规程、明确数据脱敏过程中应关注的事项；在该过程中，利用测试工具评估脱敏后数据对应用系统的功能、性能的影响，从而明确对整体业务服务水平的影响；测试负载应尽量保证与生产环境一致，应尽量提供从生产环境克隆数据访问负载到脱敏系统进行回放测试的功能；根据组织业务发展的情况和脱敏工作执行的反馈，优化数据脱敏工作开展的规程，旨在全组织机构范围内增强数据安全能力并满足合规要求。

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