摘要
本发明涉及神经网络多层感知技术领域，具体为基于神经网络多层感知的敏感数据审计方法，包括数据收集，数据预处理，特征选择，多层感知神经网络集成，模型训练，实时数据流处理，模型评估，结果分析，隐私保护增强。本发明中，通过多层感知器(MLP)神经网络的深度学习能力，显著提升了对数据特征的感知和提取能力。实时数据流处理技术的引入使得系统能够对敏感数据泄露进行及时响应，有效降低了安全风险。自适应学习机制确保了模型能够持续适应新型威胁，保持高效检测能力。差分隐私技术在数据处理和模型训练过程中提供了强有力的隐私保护，避免了用户隐私泄露的风险。
