一种利用矩阵替换实现数据脱敏的方法与流程

1.本发明涉及数据脱敏技术领域，特别涉及一种利用矩阵替换实现数据脱敏的方法。


背景技术：

2.数据脱敏是指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。在涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下，在不违反系统规则条件下，对真实数据进行改造并提供测试使用，如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息都需要进行数据脱敏。
3.数据脱敏一般是采用不同的方式，比如，对某部分数据的固定替换，随机替换等方式，对某些数据进行去隐私化，但是在替换过程中，并不会因为数据类型的不同而采用不同的方式去隐私化，一般都是设定好的某种方式去隐私化，这会导致脱敏过于单一，导致不能对隐私进行很好的保护。
4.因此，本发明提出一种利用矩阵替换实现数据脱敏的方法。


技术实现要素：

5.本发明提供一种利用矩阵替换实现数据脱敏的方法，用以通过确定待脱敏数据的数据类型，来调取编码策略构建矩阵，并根据矩阵中元素的系数与属性，进行元素替换，得到脱敏数据，便于对数据的有效保护。
6.本发明提供一种利用矩阵替换实现数据脱敏的方法，包括：步骤1：获取待脱敏数据，并确定所述待脱敏数据的数据类型组合，来从组合数据库中调取数据编码策略；步骤2：按照所述数据编码策略对所述待脱敏数据进行数据编码，构建得到待脱敏矩阵；步骤3：分析所述待脱敏矩阵中每个待脱敏元素的脱敏系数以及脱敏属性，并按照所述脱敏系数以及脱敏属性，对需替换的元素进行替换，得到脱敏数据。优选的，获取待脱敏数据之前，包括：对输入界面进行第一提取，同时，对输入界面上的输入信息进行第二提取；根据第一提取结果，确定所述输入界面的隐私输入项，并分别确定每个隐私输入项的预设隐私性；根据第二提取结果，确定每个隐私输入项的填选准确性；其中，表示基于第二提取结果确定的对应隐私输入项的输入信息；表示对应隐私输入项的标准信息；表示基于第二提取结果确定的对应隐私输入项的有效信息，
且有效信息的信息量小于对应输入信息的信息量；表示针对对应隐私输入项的输入信息的第一参考系数；表示针对对应隐私输入项的有效信息的第二参考系数；表示对应隐私输入项的填选准确性；基于输入项-隐私性-权重映射表，获取与所述预设隐私性匹配的允许脱敏权重；基于输入项-准确性-权重映射表，获取与所述填选准确性匹配的允许脱敏权重；根据预设隐私性以及填选准确性，确定对应隐私输入项的允许脱敏值；其中，表示对应隐私输入项与预设隐私性相关的允许脱敏权重；表示对应隐私输入项与填选准确性相关的允许脱敏权重；当所述允许脱敏值大于预设值时，将对应隐私输入项的输入信息作为待定数据；基于所有待定数据，组合成待脱敏数据。
7.优选的，获取待脱敏数据，并确定所述待脱敏数据的数据类型组合，包括：对所述待脱敏数据进行数据聚类分析，获取得到若干子数据；将每个子数据分别输入到数据判别模型中，获取得到对应子数据匹配的类型类别概率；筛选最大概率对应的类型作为对应子数据的主要数据类型；基于所有主要数据类型，构建得到所述待脱敏数据的数据类型组合。
8.优选的，基于所有主要数据类型，构建得到所述待脱敏数据的数据类型组合，包括：按照与每个子数据所对应的主要数据类型一致的概率值进行由大到小排列，得到数据集合；对所述数据集合中的同类型第二数据进行第一标定，确定同类型的分布位置，并统计对应同类型的第一概率值；统计所述数据集合中所有第二数据的总概率值；基于第一概率值以及总概率值，确定对应同类型的第一比值，同时，确定每个第二数据的概率值基于总概率值的第三比值；确定同类型中每个第二数据的概率值基于对应同类型的第一概率值的第二比值；根据第一比值、第二比值以及第三比值，构建对应每个第二数据的第一数组；按照所述第一数组，分别向对应的第二数据设置参考标签，构建得到数据类型组合。
9.优选的，来从组合数据库中调取数据编码策略，包括：确定所述组合数据库中存在的每个子数据的参考标签以及主要数据类型；同时，还确定对应子数据基于输入隐私项的总隐私性；按照每个子数据的参考标签、主要数据类型以及总隐私性，确定对应子数据的调取因子；基于所有调取因子，获取得到调取组合命令；
按照所述调取组合命令，从所述组合数据库中，调取数据编码策略。
10.优选的，按照所述数据编码策略对所述待脱敏数据进行数据编码，构建得到待脱敏矩阵，包括：获取所述数据编码策略的编码流程以及每个编码流程对应匹配的待编码数据；按照所述编码流程对对应待编码数据进行数据编码，并分析每个编码流程对应的数据编码结果的行列显示位置；基于所有行列显示位置，确定上下边界以及左右边界，并进行编码补齐处理，构建得到待脱敏矩阵。
11.优选的，分析所述待脱敏矩阵中每个待脱敏元素的脱敏系数以及脱敏属性，包括：获取所述待脱敏矩阵中的每个待脱敏元素的编码信息；将所述编码信息输入到信息分析模型中，获取得到所述编码信息的编码保护指标；基于所述编码保护指标，确定对应待脱敏元素的脱敏系数；同时，对所述编码保护指标进行保护类型划分，分别计算每个划分结果的总类型权重；筛选总类型权重大于预设权重的最终划分类型，并基于类型-属性数据库，调取得到脱敏属性。
12.优选的，按照所述脱敏系数以及脱敏属性，对需替换的元素进行替换，得到脱敏数据，包括：基于所述脱敏系数以及脱敏属性，确定对应待脱敏元素的脱敏级别；筛选所述脱敏级别大于预设级别的第一元素，并对第一元素的位置进行锁定；按照对应第一元素的脱敏级别，来匹配对应的替换信息进行替换，得到脱敏数据。
13.优选的，基于所述脱敏系数以及脱敏属性，确定对应待脱敏元素的脱敏级别，包括：确定所述脱敏系数对应的编码保护指标与脱敏属性对应的编码保护指标的重叠指标；基于所述重叠指标，确定对应待脱敏元素的参考系数；当所述参考系数与脱敏系数的比值大于1/2时，按照所述脱敏系数与脱敏属性，确定对应待脱敏元素的脱敏级别；否则，确定所述参考系数与脱敏系数的第一差值系数以及所述参考系数与预设系数的第二差值系数；根据所述第一差值系数与第二差值系数，确定所述参考系数的允许调整范围；按照所述允许调整范围的最小值，从所述编码保护指标中筛选第一指标，且所述第一指标对应的第一调整系数与最小值一致；按照所述允许调整范围的最大值，从所述编码保护指标中筛选第二指标，且所述第二指标对应的第二调整系数与最大值一致；筛选所述第一指标与第二指标的重叠指标以及从所述第二指标所对应剩余指标中随机筛选一半数量的指标，作为调整指标；基于所述调整指标与所筛选的总类型权重大于预设权重的最终划分类型所匹配
的指标，作为最终指标，来获取新的脱敏属性；基于所述脱敏系数以及新的脱敏属性，得到对应待脱敏元素的脱敏级别。
14.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
15.下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
16.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：图1为本发明实施例中一种利用矩阵替换实现数据脱敏的方法的流程图。
具体实施方式
17.以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
18.本发明提供一种利用矩阵替换实现数据脱敏的方法，如图1所示，包括：步骤1：获取待脱敏数据，并确定所述待脱敏数据的数据类型组合，来从组合数据库中调取数据编码策略；步骤2：按照所述数据编码策略对所述待脱敏数据进行数据编码，构建得到待脱敏矩阵；步骤3：分析所述待脱敏矩阵中每个待脱敏元素的脱敏系数以及脱敏属性，并按照所述脱敏系数以及脱敏属性，对需替换的元素进行替换，得到脱敏数据。
19.该实施例中，待脱敏数据，就比如是用户信息等，需要进行隐私保护的数据，且待脱敏数据的数据类型组合，比如，姓名、身份证信息、工作信息、年龄、住址、工作地址等，都可以视为不同的数据类型。
20.该实施例中，组合数据库包括不同数据类型的组合以及与组合匹配的策略在内，因此，可以获取得到对应的匹配策略。
21.该实施例中，数据编码策略指的是通过对组合数据库中的不同待脱敏数据按照所述所属类型进行编码，也就是用编码来代替对应的待脱敏数据。
22.该实施例中，数据编码可以是数字编码、字母编码、字符编码等，主要是为了对待脱敏数据进行编码，来构建得到待脱敏矩阵，该待脱敏矩阵是根据对应编码数据需要处于为位置进行确定来最后构建得到的。
23.该实施例中，在按照策略进行编码的过程中，该策略其实已经对不同类型的数据需要处于的位置已经进行了确定，比如，对身份证信息进行编码之后，该身份证信息占用的是第二行，对工作信息进行编码之后，该工作信息占用的是第三行，对姓名编码之后，该姓名占用的是第一行的前两列，对年龄进行编码之后，该年龄占用的是第一行的第三列等，因此，可以构建得到待脱敏矩阵，也就是该待脱敏矩阵中是包含对应的待脱敏数据可以表示的信息在内的。
24.该实施例中，在获取得到矩阵之后，该矩阵中的每个元素都具备脱敏系数以及脱
敏属性，进而来确定需要替换的元素，比如是对第二行第一列的元素进行*替换，当所有需要替换的元素都替换之后，可以得到脱敏数据。
25.上述技术方案的有益效果是：通过确定待脱敏数据的数据类型，来调取编码策略构建矩阵，并根据矩阵中元素的系数与属性，进行元素替换，得到脱敏数据，便于对数据的有效保护。
26.本发明提供一种利用矩阵替换实现数据脱敏的方法，获取待脱敏数据之前，包括：对输入界面进行第一提取，同时，对输入界面上的输入信息进行第二提取；根据第一提取结果，确定所述输入界面的隐私输入项，并分别确定每个隐私输入项的预设隐私性；根据第二提取结果，确定每个隐私输入项的填选准确性；其中，表示基于第二提取结果确定的对应隐私输入项的输入信息；表示对应隐私输入项的标准信息；表示基于第二提取结果确定的对应隐私输入项的有效信息，且有效信息的信息量小于对应输入信息的信息量；表示针对对应隐私输入项的输入信息的第一参考系数；表示针对对应隐私输入项的有效信息的第二参考系数；表示对应隐私输入项的填选准确性；基于输入项-隐私性-权重映射表，获取与所述预设隐私性匹配的允许脱敏权重；基于输入项-准确性-权重映射表，获取与所述填选准确性匹配的允许脱敏权重；根据预设隐私性以及填选准确性，确定对应隐私输入项的允许脱敏值；其中，表示对应隐私输入项与预设隐私性相关的允许脱敏权重；表示对应隐私输入项与填选准确性相关的允许脱敏权重；当所述允许脱敏值大于预设值时，将对应隐私输入项的输入信息作为待定数据；基于所有待定数据，组合成待脱敏数据。
27.该实施例中，在确定待脱敏数据之前，需要确定对应的允许脱敏值，进而来包括后续在构建脱敏矩阵中，对元素分析的有效性。
28.该实施例中，输入界面指的是可以输入信息的界面，在该界面进行第一提取，主要是为了获取隐私输入项，比如，需要填写，姓名、性别、年龄、电话号码等，且每个隐私输入项的预设隐私性都是预先设置好的。
29.该实施例中，隐私输入项的填选准确性，一方面是按照隐私输入项的填写规则确定的，比如，姓名需要拼音，手机号码需要11位等，一方面是按照隐私输入项之间的制约规则确定的，比如，手机号码与姓名的一致性等，进而，第一参考系数取值一般为0.6，第二参考系数取值一般为0.4。
30.该实施例中，输入项-隐私性-权重映射表是基于不同的填选输入项、匹配的隐私性以及对应的允许脱敏权重确定的，且输入项-准确性-权重映射表是基于不同的填选输入项、匹配的准确性以及对应的允许脱敏权重确定的。
31.该实施例中，允许脱敏值主要是基于隐私性以及准确性对应的权重来确定的，且预设值是预先设置好的，比如，数据1的允许脱敏值大于预设值，此时，就将对应的数据1作为待定数据。
32.上述技术方案的有益效果是：通过从预设隐私性以及填选准确性两方面来考虑，来确定对应隐私输入项的允许脱敏值，进而来筛选得到待定数据，最后组合成待脱敏数据，为后续构建矩阵提供基础。
33.本发明提供一种利用矩阵替换实现数据脱敏的方法，获取待脱敏数据，并确定所述待脱敏数据的数据类型组合，包括：对所述待脱敏数据进行数据聚类分析，获取得到若干子数据；将每个子数据分别输入到数据判别模型中，获取得到对应子数据匹配的类型类别概率；筛选最大概率对应的类型作为对应子数据的主要数据类型；基于所有主要数据类型，构建得到所述待脱敏数据的数据类型组合。
34.该实施例中，待脱敏数据，比如是包括：数据1、数据2以及数据3在内的，此时，通过对数据1、2以及3进行聚类，来获取子数据，子数据12以及子数据3。
35.该实施例中，数据判别模型是预先训练好的，且是基于不同的数据样本以及数据样本所匹配的类型、匹配概率为基础，训练得到的，因此，可以获取到对应子数据匹配的类型类别概率。
36.该实施例中，由于每个子数据都会存在对应匹配的类型类别概率，因此，需要筛选最大概率对应的类型来作为对应子数据的主要数据类型，进而构建得到数据类型组合。
37.上述技术方案的有益效果是：通过对数据进行聚类分析，并对每个子数据进行类别概率获取，便于构建得到数据类型组合，为后续构建矩阵提供基础。
38.本发明提供一种利用矩阵替换实现数据脱敏的方法，基于所有主要数据类型，构建得到所述待脱敏数据的数据类型组合，包括：按照与每个子数据所对应的主要数据类型一致的概率值进行由大到小排列，得到数据集合；对所述数据集合中的同类型第二数据进行第一标定，确定同类型的分布位置，并统计对应同类型的第一概率值；统计所述数据集合中所有第二数据的总概率值；基于第一概率值以及总概率值，确定对应同类型的第一比值，同时，确定每个第二数据的概率值基于总概率值的第三比值；确定同类型中每个第二数据的概率值基于对应同类型的第一概率值的第二比值；根据第一比值、第二比值以及第三比值，构建对应每个第二数据的第一数组；按照所述第一数组，分别向对应的第二数据设置参考标签，构建得到数据类型组合。
39.该实施例中，比如，子数据1、2、3，对应的概率分别为0.8、0.9、0.7，此时，得到的数
据集合是按照概率0.9、0.8以及0.7为顺序排列的。
40.该实施例中，比如，子数据1和3为同类型，子数据2为同类型，此时，就可以统计同类型对应的子数据1和3的第一概率值为1.5，对应的总概率值为2.4，第一比值为1.5/2.4，第三比值为：0.9/2.4，0.8/2.4，0.7/2.4。
41.该实施例中，子数据1和3对应的第二比值为：0.8/1.5，0.7/1.5。
42.子数据2对应的第二比值为：0.9/0.9。
43.该实施例中，子数据1对应的第一数组为：1.5/2.4、0.8/1.5以及0.8/2.4。
44.子数据2对应的第一数组为：0.9/2.4、0.9/2.4以及0.9/0.9。
45.子数据3对应的第一数组为：1.5/2.4、0.7/1.5以及0.7/2.4。
46.该实施例中，参考标签是为了向第二数据进行设置，以此，来构建得到数据类型组合，且通过设置参考标签，主要是为了对对应数据所匹配的调取命令进行确定，保证后续获取策略的准确性。
47.该实施例中，参考标签主要是按照第一比值、第二比值以及第三比值来得到的。
48.上述技术方案的有益效果是：通过构建数据集合，并对同类型数据进行标定以及分别计算相应的三个比值，来设置标签，为后续进行策略调取提供基础。
49.本发明提供一种利用矩阵替换实现数据脱敏的方法，来从组合数据库中调取数据编码策略，包括：确定所述组合数据库中存在的每个子数据的参考标签以及主要数据类型；同时，还确定对应子数据基于输入隐私项的总隐私性；按照每个子数据的参考标签、主要数据类型以及总隐私性，确定对应子数据的调取因子；基于所有调取因子，获取得到调取组合命令；按照所述调取组合命令，从所述组合数据库中，调取数据编码策略。
50.该实施例中，由于子数据是聚类得到的，所以，一个子数据可能会涉及多个隐私输入项，进而来根据涉及到的隐私输入项对应的隐私性为基础进行和计算，得到总隐私性。
51.该实施例中，调取因子是从数据库中调取得到的，且该数据库是包括参考标签、主要数据类型以及总隐私性为组合以及与该组合匹配的调取因子为基础。
52.该实施例中，每个调取因子都是针对对应的子数据的，所以，通过对所有的子数据对应的调取因子的一个总的获取，便于得到调取组合命令，且每个调取因子都对应一个调取编号，所以，可以得到调取组合命令。
53.该实施例中，组合数据库是包括命令以及与命令匹配的策略在内的。
54.上述技术方案的有益效果是：通过确定子数据的参考标签、主要数据类型以及总隐私性，便于有效获取因子，得到命令，进而得到策略，为后续数据脱敏提供有效基础。
55.本发明提供一种利用矩阵替换实现数据脱敏的方法，按照所述数据编码策略对所述待脱敏数据进行数据编码，构建得到待脱敏矩阵，包括：获取所述数据编码策略的编码流程以及每个编码流程对应匹配的待编码数据；按照所述编码流程对对应待编码数据进行数据编码，并分析每个编码流程对应的数据编码结果的行列显示位置；基于所有行列显示位置，确定上下边界以及左右边界，并进行编码补齐处理，构建
得到待脱敏矩阵。
56.该实施例中，数据编码策略是预先设置好的，只是通过对数据的分析，来有效的调取相关的策略，进而按照策略进行后续处理。
57.该实施例中，数据编码主要是为了对待编码数据进行编码，且编码结果是可以代表待编码数据的。
58.该实施例中，行列显示位置是基于编码策略就可以确定得到的，不同的待编码数据所处的行列位置可以是不一样的。
59.该实施例中，由于在确定的过程中，每行出现的列会不一样，因此，来确定基于行的左右边界以及基于列的上下边界，来构建得到矩阵。
60.上述技术方案的有益效果是：通过按照编码策略对待编码数据进行数据编码，且分析不同结果的行列显示位置以及对最大边界的确定，便于构建得到矩阵。
61.本发明提供一种利用矩阵替换实现数据脱敏的方法，分析所述待脱敏矩阵中每个待脱敏元素的脱敏系数以及脱敏属性，包括：获取所述待脱敏矩阵中的每个待脱敏元素的编码信息；将所述编码信息输入到信息分析模型中，获取得到所述编码信息的编码保护指标；基于所述编码保护指标，确定对应待脱敏元素的脱敏系数；同时，对所述编码保护指标进行保护类型划分，分别计算每个划分结果的总类型权重；筛选总类型权重大于预设权重的最终划分类型，并基于类型-属性数据库，调取得到脱敏属性。
62.该实施例中，矩阵中的每个行列位置都对应一个元素，且该元素是基于编码来表示的，且信息分析模型是预先训练好的，且该模型是基于不同的编码信息以及与该编码信息所匹配的指标在内训练得到的，因此，可以得到编码保护指标。
63.该实施例中，在确定脱敏系数的时候，根据每个编码保护指标的指标权重以及保护等级，来累加和计算得到对应的脱敏系数。
64.该实施例中，对指标进行保护类型的划分，进而来确定不同类型的总类型权重，也就是根据模型来获取得到保护指标的过程中，就已经向每个指标都赋予了权重，因此，可以获取得到不同划分结果的总类型权重。
65.该实施例中，预设权重是预先设置好的，一般取值为0.4，类型-属性数据库是包括不同的划分类型以及与不同类型所匹配的属性在内的，因此，可以得到脱敏属性，比如是针对其中某个符号进行隐藏等。
66.上述技术方案的有益效果是：通过确定编码信息并基于模型进行分析，通过对指标进行分析确定脱敏系数以及对应的脱敏属性，为后续替换提供有效基础。
67.本发明提供一种利用矩阵替换实现数据脱敏的方法，按照所述脱敏系数以及脱敏属性，对需替换的元素进行替换，得到脱敏数据，包括：基于所述脱敏系数以及脱敏属性，确定对应待脱敏元素的脱敏级别；筛选所述脱敏级别大于预设级别的第一元素，并对第一元素的位置进行锁定；按照对应第一元素的脱敏级别，来匹配对应的替换信息进行替换，得到脱敏数据。
68.上述技术方案的有益效果是：通过确定脱敏级别以及对元素的筛选，可以有效的实现对信息的替换，得到脱敏数据。
69.本发明提供一种利用矩阵替换实现数据脱敏的方法，基于所述脱敏系数以及脱敏属性，确定对应待脱敏元素的脱敏级别，包括：确定所述脱敏系数对应的编码保护指标与脱敏属性对应的编码保护指标的重叠指标；基于所述重叠指标，确定对应待脱敏元素的参考系数；当所述参考系数与脱敏系数的比值大于1/2时，按照所述脱敏系数与脱敏属性，确定对应待脱敏元素的脱敏级别；否则，确定所述参考系数与脱敏系数的第一差值系数以及所述参考系数与预设系数的第二差值系数；根据所述第一差值系数与第二差值系数，确定所述参考系数的允许调整范围；按照所述允许调整范围的最小值，从所述编码保护指标中筛选第一指标，且所述第一指标对应的第一调整系数与最小值一致；按照所述允许调整范围的最大值，从所述编码保护指标中筛选第二指标，且所述第二指标对应的第二调整系数与最大值一致；筛选所述第一指标与第二指标的重叠指标以及从所述第二指标所对应剩余指标中随机筛选一半数量的指标，作为调整指标；基于所述调整指标与所筛选的总类型权重大于预设权重的最终划分类型所匹配的指标，作为最终指标，来获取新的脱敏属性；基于所述脱敏系数以及新的脱敏属性，得到对应待脱敏元素的脱敏级别。
70.该实施例中，脱敏系数是针对的全部编码保护指标，脱敏属性是针对的部分编码保护指标，当存在重叠指标时，可以确定对应的参考系数，且参考系数主要是为了对后续确定脱敏级别提供一个基础。
71.该实施例中，参考系数与脱敏系数的计算过程是类似的，也就是最后计算的参考系数肯定是小于脱敏系数的，因此，来确定两者的比值以及比值与1/2的比较，来有效的确定脱敏级别。
72.该实施例中，第一差值系数是脱敏系数-参考系数的结果。
73.该实施例中，第二差值系数是预设系数-参考系数的结果。
74.该实施例中，允许调整范围即为：[预设系数-参考系数,脱敏系数-参考系数]。
[0075]
该实施例中，最小值为预设系数-参考系数，最大值为脱敏系数-参考系数。
[0076]
该实施例中，在筛选第一指标的过程中，是指所有编码保护指标除去重叠指标之后在余下的指标中筛选的，且第二指标的筛选基础也是一样的。
[0077]
该实施例中，也就是按照筛选的指标最后计算得到的系数与对应的最小值以及最大值是一致的。
[0078]
该实施例中，比如，存在10个剩余指标，那么调整指标就是从10个剩余指标中随机筛选的5个。
[0079]
该实施例中，通过将筛选的与原本划分好的来进行重新确定，最后获取新的脱敏属性。
[0080]
该实施例中，参考系数的计算公式可以是根据对应的指标权重以及指标对应的指标值进行乘积累计和得到的。
[0081]
上述技术方案的有益效果是：通过确定脱敏系数与脱敏属性对应的重叠指标，来确定参考系数进而通过与脱敏系数进行比较，便于有效确定脱敏级别，为后续提供方便，且还通过按照最小值以及最大值对指标筛选的方式，来获取新的属性，进而来得到脱敏级别，为进行数据脱敏提供有效基础。
[0082]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。