Проверка документа на соответствие требованиям о персональных данных с использованием нейронной сети

1. Способ проверки документов на соответствие требованиям о персональных данных, реализуемый по крайней мере с помощью одного сервера, и включающий:
a) проводят сканирование сайта, во время которого выявляют документ, относящийся к обработке персональных данных;
b) проводят преобразование текста выявленного документа в требуемый вид, при этом преобразование проводят согласно типу документа;
c) проводят преобразование текста, полученного на шаге b) в векторное представление, где векторное представление содержит по меньшей мере один вектор, сформированный на основании текста документа;
d) передают каждый сформированный вектор в качестве исходных данных набору обученных моделей машинного обучения, где обученный набор содержит по крайней мере одну нейронную сеть, выходной слой которой предсказывает наличие в тексте документа ошибки, связанной с нарушением требований о персональных данных;
e) получают в качестве выходных данных от набора обученных моделей машинного обучения информацию о наличие в тексте документа ошибки, связанной с нарушением требований о персональных данных;
f) в случае получении информации о наличие в тексте документа ошибки вносят изменения в текст документа, которое устраняет найденную ошибку и передают документ обратно на сайт.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что на шаге b) при преобразовании текста документа используется по крайней мере один из приемов: токенизацию, нормализацию, лемматизацию, стемминг и фильтрацию стоп - слова.
3. Способ по п. 2, отличающийся тем, что использование приема преобразования зависит от языка текста, который представлен в документе.
4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что на шаге b) после преобразования текста проводят оценку размера текста документа на основании которой определяют необходимость разделения текста на части, где частью текста является параграф, абзац или страница.
5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что на шаге с) формируют векторное представление полученного текста на основании n-грамм, где на шаге b) при преобразовании текста документа предварительно формируют п-граммы из словосочетаний или последовательности букв.
6. Способ по п. 1, отличающийся тем, что на шаге с) формируют векторное представление полученного текста используя векторно-семантические модели на основании искусственных нейронных сетей.
7. Способ по п. 1, отличающийся тем, что набор обученных моделей машинного обучения, содержит количество нейронный сетей равное количеству выявляемых ошибок, где последовательно или параллельно передают исходные данные каждой нейронной сети.
8. Способ по п. 1, отличающийся тем, что ошибки указывают по крайней мере на следующие нарушения:
отсутствие наименование лица (компании), который производит обработку персональных данных;
отсутствие контактов оператора, собирающего персональные данные, например, соглашение не содержит адреса компании, которая собирает данные;
не указана цель сбора персональных данных;
не указаны данные, которые подлежат сбору, т.е. отсутствует список собираемых данных;
не указан срок хранения персональных данных;
не указаны третьи лица, которым могут быть переданы персональные данные.
9. Способ по п. 1, отличающийся тем, что обученная нейронная сеть является рекуррентной нейронной сетью на основании AWD-LSTM языковой модели.
10. Способ по п. 1, отличающийся тем, что на выходе из нейронной сети информация дополнительно содержит сведения о части текста, в которой найдена ошибка, и о нарушении, которому соответствует выявленная ошибка.
11. Способ по п. 1, отличающийся тем, что вносимые изменения в текст документа включают поиск в хранилище образца части текста, который устраняет обнаруженную ошибку, с последующей заменой части текста на образец части текста.
12. Сервер для проверки документов на соответствие требованиям о персональных данных, включающий в себя процессор, в котором конфигурация процессора настроена таким образом, чтобы сервер мог осуществлять способ по п. 1.