「我在網購平台填寫信用卡號，會不會被盜刷？」我聽過好幾次類似的問題，如果平台真的不慎洩露敏感資料(特別是包含 個人識別資訊(PII) 的數據)，處理者(Data Processor)大機率要接受罰款或消費者提起集體訴訟等狀況 ; 所以🥸，AI與ML能做到的「自動數據分類」技術，便是隱私管理中的關鍵部分，將數據中的敏感區分類與標注(特別是PII、金融數據或醫療記錄)，這在應對GDPR、CCPA等隱私法規的要求中頗為重要。

數據的準備與預處理：

1. 搜集數據
2. 數據清理：處理數據中的多餘資訊，例如：刪除重複項、填補缺失、修正錯誤數據。
3. 數據轉換：轉換為適合模型處理的格式。
   • 文字數據：進行分詞、詞幹提取、去除停用詞(出現頻率高但對分析沒幫助的詞)等。
   • 結構化數據：標準化數值和格式化日期。

建立分類模型 🧙🏻：

1. 選擇模型：根據數據特性和需求選擇適合的ML模型。常見模型包括支援向量機(SVM)、決策樹、隨機森林、 深度學習模型(卷積神經網絡CNN、長短期記憶網絡LSTM)等。
2. 特徵提取：從原始數據中提取特徵，用以訓練模型，例如：對於文本數據可以提取詞頻、TF-IDF、詞嵌入 等特徵。
3. 標註數據集：將數據分為訓練集、驗證集和測試集。
   • 訓練集：訓練模型。
   • 驗證集：調整模型超參數。
   • 測試集：評估模型性能。

以上，對於處理敏感訊息，這些模型應會較為合適：

LSTM:被廣泛應用於文本數據處理，能夠捕捉上下文關係。
BERT:基於Transformer架構的預訓練語言模型。

模型訓練 📟：

使用訓練數據集來訓練模型，通過多次迭代調整模型的權重和參數，以最小化損失函數，提升分類準確性，此外，訓練過程中利用驗證集來監控模型的性能，避免過擬合(過度適應訓練數據而無法處理新數據)。
(＊損失函數：幫助量化模型的預測誤差，常見有：分類問題、回歸問題)

調整：

使用測試集來評估模型最終性能，包含準確率、F1分數 (🏎️??) 等，根據評估結果調整模型超參數。

結果處理：

根據模型輸出進行標註，再加以處理，例如：標註為「敏感」的數據進行加密。

改進：

定期對自動分類結果進行分析，配合增量學習或自我學習機制，使模型能隨著數據分佈變化持續更進。

綜上所述，利用預先訓練的ML模型來分析數據並識別類型，而這些模型可以基於自然語言處理(NLP)或深度學習技術來檢測數據中的敏感部分。