核心技术

将包含一个或多个关键字的列表与目标文件进行比较，支持普通关键字和近邻关键字匹配。近邻关键字可定义字间距范围，在出现位于该范围内的字时系统也能检测到相关内容。

通过预定义的规则字符串表达对字符串的过滤逻辑，支持配置正则表达式（如手机号、身份证号等）对外发内容进行精准检测。

由一组具有不同权重的关键字集合组成，每个关键字可根据需要定义为任意正数或负数，主要用于无法用简单关键字组合来定义文档内容的场景。

使用 Python 语言编写的检测脚本，可更精确匹配复杂内容，主要用于对文档有专门格式要求或特定标识的场景。

将模式匹配与数据验证器相结合进行内容检测。模式类似于正则表达式但更有效，验证器用于准确性检查，确保遵从性。

索引内容指纹（IDM）采用分段指纹提取实现非结构化文档的模糊匹配；精确内容指纹（EDM）对结构化数据（各类表格）进行精确匹配，具备无序性、精确性和高速匹配效率。

包括光学字符识别（OCR）、图章识别（独特技术，基于机器学习+神经网络定位圆形图章、文字拉直、OCR识别）、物体识别、标志识别和人脸识别。

赛猊腾龙经过大量研发投入的独特技术：采用基于机器学习+神经网络的标志识别模糊匹配圆形图章，文字拉直处理，再进行 OCR 文字识别。

通过文本基本处理（中文分词、语言模型、特征权重、关键词提取）和高层语义分析（词向量和句向量分析、主题模型、深度神经网络、文本分类）理解文本深层含义。

深度解析文本上下文语境，突破传统关键字匹配的语义盲区，精准识别隐含敏感信息。先进算法将文本置于真实语境中理解和分析，实现更精准的敏感信息识别。

基于海量安全数据与行业语料进行持续预训练与微调，构建专属数据安全大模型。系统具备自适应学习能力，持续优化识别模型，降低误报率，提升安全防护智能化水平。