本發(fā)明是有關(guān)于一種量化式數(shù)據(jù)分析方法，且特別是有關(guān)于一種與信息安全相關(guān)的數(shù)據(jù)分析方法。

背景技術(shù)：
近年來，一些研究機(jī)構(gòu)指出，全球企業(yè)因資料外泄所造成的損失，達(dá)1兆美元以上，一些研究報(bào)告也指出，2011年的資料外泄個(gè)案是2010年的五倍多，而企業(yè)安全的十大威脅中，“員工不經(jīng)意中而泄漏重要信息”和“資料被內(nèi)部成員竊取”等威脅分別位于第二和第五名，由內(nèi)部成員外泄機(jī)密的事件逐年增加，已與外部入侵竊取機(jī)密的比例相當(dāng)。為了保護(hù)企業(yè)內(nèi)部的重要數(shù)據(jù)，許多企業(yè)均采用信息安全(informationsecurity)管理系統(tǒng)來監(jiān)控企業(yè)內(nèi)部的各種信息，避免重要數(shù)據(jù)外流而造成企業(yè)的重大損失。一般而言，這些企業(yè)的信息安全政策會(huì)對(duì)計(jì)算機(jī)的文檔寫出權(quán)限、光盤燒錄權(quán)限、文檔打印權(quán)限、軟/硬件使用權(quán)限、網(wǎng)頁瀏覽權(quán)限、網(wǎng)絡(luò)傳輸權(quán)限及記錄查詢...等做出設(shè)定與紀(jì)錄，以對(duì)企業(yè)內(nèi)部的計(jì)算機(jī)信息進(jìn)行控管。然而，目前企業(yè)內(nèi)部所采用的信息安全控管方法，大多無法十分準(zhǔn)確有效地找出需要保密的文件，極有可能將一般員工的私人文件也當(dāng)成機(jī)敏文件處理，造成員工的困擾；或是需要龐大的資源來對(duì)企業(yè)內(nèi)部的文件進(jìn)行管控，消耗了龐大的人力與物力成本。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
因此，本發(fā)明的一方面是在提供一種量化式數(shù)據(jù)分析方法，能夠有效且準(zhǔn)確地對(duì)企業(yè)內(nèi)部的文件或是應(yīng)用程序進(jìn)行管控，降低人力與物力成本。依據(jù)本發(fā)明一實(shí)施例，量化式數(shù)據(jù)分析方法應(yīng)用于一計(jì)算機(jī)系統(tǒng)當(dāng)中，以判斷一待測(cè)文件是否具敏感性，此量化式數(shù)據(jù)分析方法是取得計(jì)算機(jī)系統(tǒng)當(dāng)中的一樣本數(shù)據(jù)；對(duì)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)容進(jìn)行分段，以取得至少一原始數(shù)據(jù)段落；對(duì) 原始數(shù)據(jù)段落進(jìn)行劃分，以取得多個(gè)原始文句；自原始文句當(dāng)中擷取出多個(gè)原始文句屬性；以及依據(jù)原始文句屬性，建立多個(gè)訓(xùn)練特征向量。本發(fā)明的另一方面是在提供一種量化式數(shù)據(jù)分析裝置，能夠有效且準(zhǔn)確地對(duì)企業(yè)內(nèi)部的文件或是應(yīng)用程序進(jìn)行管控，降低人力與物力成本。依據(jù)本發(fā)明的另一實(shí)施例，量化式數(shù)據(jù)分析裝置內(nèi)建于一電子裝置當(dāng)中，以判斷一待測(cè)文件或是正在執(zhí)行的一應(yīng)用程序是否具敏感性，此量化式數(shù)據(jù)分析裝置內(nèi)含一文本特征建置器以及一鄰似特征搜尋器。文本特征建置器含有一數(shù)據(jù)擷取器、一數(shù)據(jù)劃分器以及一文句分析器。數(shù)據(jù)擷取器取得一樣本數(shù)據(jù)或是一待測(cè)文件，并分別自樣本數(shù)據(jù)或是待測(cè)文件中，抽取出一原始數(shù)據(jù)或是一待測(cè)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)劃分器對(duì)原始數(shù)據(jù)或是待測(cè)數(shù)據(jù)的內(nèi)容進(jìn)行分段，以取得至少一原始數(shù)據(jù)段落或是至少一待測(cè)數(shù)據(jù)段落，并對(duì)原始數(shù)據(jù)段落或是待測(cè)數(shù)據(jù)段落進(jìn)行劃分，以取得多個(gè)原始文句或是多個(gè)待測(cè)文句。文句分析器自原始文句或是待測(cè)文句當(dāng)中，擷取出數(shù)個(gè)原始文句屬性或是數(shù)個(gè)待測(cè)文句屬性，并依據(jù)原始文句屬性或是待測(cè)文句屬性，建立數(shù)個(gè)訓(xùn)練特征向量或是多個(gè)待測(cè)特征向量。鄰似特征搜尋器依據(jù)待測(cè)特征向量、訓(xùn)練特征向量，以及差異臨界值，決定待測(cè)文件是否為具敏感性。以上實(shí)施例的量化式數(shù)據(jù)分析裝置以及量化式數(shù)據(jù)分析方法，是運(yùn)用量化方式參考前后文的特征，以文件內(nèi)容為基礎(chǔ)進(jìn)行分析，不因單一關(guān)鍵詞而造成誤判；對(duì)于未知文件或稍作修改的已知文件皆能正確判斷，增加了可應(yīng)用的層面。附圖說明為讓本發(fā)明的上述和其它目的、特征、優(yōu)點(diǎn)與實(shí)施例能更明顯易懂，所附附圖的說明如下：圖1是繪示本發(fā)明一實(shí)施方式量化式數(shù)據(jù)分析方法的流程圖；圖2A、圖2B以及圖2C是繪示本發(fā)明兩種實(shí)施方式量化式數(shù)據(jù)分析方法的流程圖；圖3是繪示本發(fā)明一實(shí)施方式特征向量說明示意圖；圖4是繪示本發(fā)明一實(shí)施方式量化式數(shù)據(jù)分析裝置的方塊圖；圖5A、圖5B以及圖5C是分別繪示本發(fā)明三種實(shí)施方式當(dāng)中電子裝置的 應(yīng)用示意圖?！局饕M件符號(hào)說明】具體實(shí)施方式以下實(shí)施例的量化式數(shù)據(jù)分析裝置以及量化式數(shù)據(jù)分析方法，是運(yùn)用量化方式參考前后文的特征，對(duì)文件內(nèi)容為基礎(chǔ)進(jìn)行分析，未知文件或稍作修改的已知文件皆能正確判斷；此外，使用者可自訂相似度門檻值，作為分類的依據(jù)，增加了比對(duì)的彈性。請(qǐng)參見圖1，其是繪示本發(fā)明一實(shí)施方式量化式數(shù)據(jù)分析方法的流程圖。量化式數(shù)據(jù)分析方法應(yīng)用于一計(jì)算機(jī)系統(tǒng)當(dāng)中，此計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可為區(qū)域計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、網(wǎng)際計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，或是電話計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，以判斷一待測(cè)文件是否具敏感性。量化式數(shù)據(jù)分析方法首先取得計(jì)算機(jī)系統(tǒng)當(dāng)中的一樣本數(shù)據(jù)(步驟101)，例如，至計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫當(dāng)中，取得企業(yè)、公司的教育訓(xùn)練文件、營業(yè)秘密或商業(yè)秘密文件、企劃文書、規(guī)格說明書、企業(yè)宣傳文件等，公司或是企業(yè)不希望外流的數(shù)據(jù)，作為樣本數(shù)據(jù)，以這些樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)容為基礎(chǔ)，來判斷其它文件的內(nèi)容是否具敏感性。在取得樣本數(shù)據(jù)之后，對(duì)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)容進(jìn)行分段(步驟103)，目地在取得至少一原始數(shù)據(jù)段落。接著，量化式數(shù)據(jù)分析方法會(huì)對(duì)所取得的原始數(shù)據(jù)段落進(jìn)行劃分(步驟105)，以取得數(shù)個(gè)原始文句。一般而言，可以使用句號(hào)來對(duì)原始數(shù)據(jù)段落進(jìn)行劃分，每出現(xiàn)一個(gè)句號(hào)，代表一個(gè)句子的開始以及另一個(gè)句 子的結(jié)束，借此得到數(shù)個(gè)原始文句。在步驟105取得數(shù)個(gè)原始文句之后，接著自這些原始文句當(dāng)中擷取出數(shù)個(gè)原始文句屬性(步驟107)，其中，這些文句屬性可以是字?jǐn)?shù)、空白數(shù)目、逗號(hào)數(shù)目、引號(hào)數(shù)目、冒號(hào)數(shù)目、分號(hào)數(shù)目，以及英文與數(shù)字?jǐn)?shù)目。也就是說，可以對(duì)一個(gè)原始文句內(nèi)所含有的字?jǐn)?shù)、空白數(shù)目、逗號(hào)數(shù)目、引號(hào)數(shù)目、冒號(hào)數(shù)目、分號(hào)數(shù)目，以及英文與數(shù)字?jǐn)?shù)目進(jìn)行累計(jì)加總，以得到加總數(shù)目。最后再依據(jù)原始文句屬性，建立數(shù)個(gè)訓(xùn)練特征向量(步驟109)，其中，這些訓(xùn)練特征向量是用來判斷待測(cè)文件是否具敏感性的基礎(chǔ)。舉例來說，在取得待測(cè)文件的某一些特征向量之后，可以將待測(cè)文件的特征向量與所建立的訓(xùn)練特征向量進(jìn)行比對(duì)，以兩向量之間的差距為基礎(chǔ)，判斷待測(cè)文件是否為機(jī)敏文件。最后再將這些訓(xùn)練特征向量?jī)?chǔ)存至計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的一數(shù)據(jù)庫(步驟111)，以在數(shù)據(jù)庫當(dāng)中累積訓(xùn)練特征向量。請(qǐng)同時(shí)參照?qǐng)D2A、圖2B以及圖2C，其是繪示本發(fā)明兩種實(shí)施方式量化式數(shù)據(jù)分析方法的流程圖。在此兩實(shí)施方式當(dāng)中，步驟101～步驟109是與圖1的實(shí)施方式相同，都是對(duì)企業(yè)或公司的樣本數(shù)據(jù)建立訓(xùn)練特征向量。除了步驟101至步驟109以外，本實(shí)施方式當(dāng)中的步驟201至步驟211則是用來決定差異臨界值T，這個(gè)差異臨界值T是用來判斷文件敏感性的參數(shù)之一。量化式數(shù)據(jù)分析方法首先修改樣本數(shù)據(jù)(步驟201)。詳細(xì)來說，如果公司或是企業(yè)對(duì)資料敏感性的認(rèn)定抱持較為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度，也就是說，即使待測(cè)文件與樣本數(shù)據(jù)之間存在不少的差異，此待測(cè)文件仍然可能被判斷為具敏感性，那么在修改樣本數(shù)據(jù)時(shí)，就可以對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行較大幅度的修改，以取得容忍度較大的差異臨界值T。在步驟201之后，量化式數(shù)據(jù)分析方法會(huì)對(duì)修改后的樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)容進(jìn)行分段(步驟203)，以取得至少一修改數(shù)據(jù)段落，然后再對(duì)修改數(shù)據(jù)段落進(jìn)行劃分(步驟205)，以取得數(shù)個(gè)修改文句；接著，量化式數(shù)據(jù)分析方法會(huì)自修改文句當(dāng)中擷取出數(shù)個(gè)修改文句屬性(步驟207)，依據(jù)修改文句屬性，建立數(shù)個(gè)修改特征向量(步驟209)。在此需要特別說明的是，修改特征向量與訓(xùn)練特征向量的建立方法大致相同。最后再依據(jù)訓(xùn)練特征向量以及修改特征向量之間的差異大小，決定差異臨界值T(步驟211)，這個(gè)差異臨界值T是用來判斷待測(cè)特征向量是否具相似性。 詳細(xì)來說，可以先將修改特征向量減去訓(xùn)練特征向量得到一個(gè)原始差異矩陣，然后將原始差異矩陣乘以一個(gè)加權(quán)矩陣，來得到一個(gè)量化矩陣，再依據(jù)這個(gè)量化矩陣的數(shù)值，決定出差異臨界值T。在差異臨界值T取得之后，量化式數(shù)據(jù)分析方法會(huì)繼續(xù)對(duì)需要檢驗(yàn)的待測(cè)文件進(jìn)行分析，待測(cè)文件的分析主要分成兩種方法，分別繪示于圖2B以及圖2C。如圖2B的實(shí)施方式所繪示，量化式數(shù)據(jù)分析方法會(huì)繼續(xù)取得待測(cè)文件的一待測(cè)數(shù)據(jù)(步驟213)，然后對(duì)待測(cè)數(shù)據(jù)的內(nèi)容進(jìn)行分段(步驟215)，以取得至少一待測(cè)數(shù)據(jù)段落；接著繼續(xù)對(duì)待測(cè)數(shù)據(jù)段落進(jìn)行劃分(步驟217)，以取得數(shù)個(gè)待測(cè)文句，并自待測(cè)文句當(dāng)中擷取出數(shù)個(gè)待測(cè)文句屬性(步驟219)，然后依據(jù)待測(cè)文句屬性，建立數(shù)個(gè)待測(cè)特征向量(步驟221)。在此需要特別說明的是，待測(cè)特征向量群與修改特征向量群、訓(xùn)練特征向量群的建立方法大致相同，各向量除了代表其來源文句，向量之間的順序也依循來源文句的順序。當(dāng)步驟221取得數(shù)個(gè)待測(cè)特征向量之后，再依據(jù)待測(cè)特征向量、訓(xùn)練特征向量，及差異臨界值T，逐一比對(duì)以決定待測(cè)文件是否具敏感性。詳細(xì)來說，是將待測(cè)特征向量群依序且逐一與訓(xùn)練特征向量群各元素計(jì)算差異，如圖2C所繪示，首先自待測(cè)特征向量群中選取第一個(gè)待測(cè)特征向量，作為現(xiàn)行待測(cè)特征向量(步驟225)。接著以現(xiàn)行待測(cè)特征向量為基礎(chǔ)，搭配參數(shù)矩陣R，篩選訓(xùn)練特征向量子集合(步驟227)，參數(shù)矩陣R用以初步篩選與待測(cè)特征向量數(shù)值相似的訓(xùn)練特征向量子集合，參數(shù)矩陣R的各元素為對(duì)應(yīng)特征向量各元素之差(距離)。挑選出的訓(xùn)練特征向量各元素與待測(cè)特征向量各元素的距離(絕對(duì)值)應(yīng)小于參數(shù)矩陣R對(duì)應(yīng)的數(shù)值。舉例來說，待測(cè)特征向量Q[3，4，5，6，7，8，9]搭配參數(shù)矩陣R[2，10，10，10，10，10，10]，第一個(gè)元素(數(shù)值為3)適合的范圍為1至5，若訓(xùn)練向量P11[1，4，5，6，7，8，9]，則符合挑選條件；若為訓(xùn)練向量P12[6，3，3，6，3，3，3]，則因第一個(gè)元素(數(shù)值為6)與待測(cè)向量對(duì)應(yīng)元素之差超過2，不符合挑選條件。在此步驟227當(dāng)中，被選取的訓(xùn)練特征向量于訓(xùn)練特征向量群的原始位置，不得小于先前循環(huán)發(fā)現(xiàn)具相似性訓(xùn)練特征向量的位置；若先前沒有發(fā)現(xiàn)具相似性的訓(xùn)練特征向量，則無此限制。之后，逐一計(jì)算現(xiàn)行待測(cè)特征向量與訓(xùn)練特征向量子集合各元素的差異 (步驟229)，然后判斷現(xiàn)行待測(cè)特征向量是否具有相似性(步驟231)，其中，若結(jié)果小于差異臨界值T，則判定現(xiàn)行待測(cè)特征向量有相似性。倘若在步驟231當(dāng)中，若發(fā)現(xiàn)現(xiàn)行待測(cè)向量具相似性，則參考鄰近邊界值A(chǔ)(AdjacencymarginA)，檢查現(xiàn)行待測(cè)特征向量先前的數(shù)個(gè)待測(cè)向量是否也具相似性(步驟235)；倘若具相似性，則判定待測(cè)文件具敏感性(步驟237)，結(jié)束檢查；其中是依據(jù)待測(cè)特征向量、訓(xùn)練特征向量子集合當(dāng)中的訓(xùn)練特征向量，以及一鄰近邊界值A(chǔ)，決定待測(cè)文件是否具敏感性。若發(fā)現(xiàn)待測(cè)文件中任意兩個(gè)具相似性的待測(cè)特征向量的間隔距離小于或等于A，則代表待測(cè)文件具敏感性，此時(shí)量化式數(shù)據(jù)分析方法可回報(bào)一肯定值；反之，若所有具相似性的待測(cè)特征向量的間隔距離均大于A，則代表待測(cè)文件不具敏感性，此時(shí)量化式數(shù)據(jù)分析方法可回報(bào)一否定值。倘若待測(cè)文件不具敏感性，則選取下一個(gè)待測(cè)特征向量作為現(xiàn)行待測(cè)特征向量，然后重復(fù)前述步驟。倘若前述步驟循環(huán)無法找到任意距離在A內(nèi)的具相似性待測(cè)特征向量，則判定待測(cè)文件不具敏感性(步驟239)。當(dāng)判斷出待測(cè)文件具有敏感性之后，量化式數(shù)據(jù)分析方法可以拒絕傳輸此一具敏感性的待測(cè)文件、直接刪除此待測(cè)文件，或是作出其它處理。請(qǐng)參見圖3，其是繪示本發(fā)明一實(shí)施方式特征向量說明示意圖。如圖3所繪示，訓(xùn)練特征向量P1、P2、P3是對(duì)樣本數(shù)據(jù)301分析得來。當(dāng)樣本數(shù)據(jù)301被修改之后，會(huì)得到修改后的樣本數(shù)據(jù)303，修改后的樣本數(shù)據(jù)303經(jīng)過分析后，會(huì)得出修改特征向量Q1、Q2、Q3。這些特征向量則內(nèi)含字?jǐn)?shù)、空白數(shù)目、逗號(hào)數(shù)目、引號(hào)數(shù)目、冒號(hào)數(shù)目、分號(hào)數(shù)目，以及大寫字母數(shù)目等信息。請(qǐng)參見圖4，其是繪示本發(fā)明一實(shí)施方式量化式數(shù)據(jù)分析裝置的方塊圖。量化式數(shù)據(jù)分析裝置400，內(nèi)建于一電子裝置當(dāng)中，以判斷一待測(cè)文件或是正在執(zhí)行的一應(yīng)用程序是否具敏感性，此量化式數(shù)據(jù)分析裝置含有文本特征建置器405、鄰似特征搜尋器415、信息標(biāo)注器417，以及數(shù)據(jù)庫413。文本特征建置器405含有數(shù)據(jù)擷取器407、數(shù)據(jù)劃分器409，以及文句分析器411。數(shù)據(jù)擷取器407用以取得樣本數(shù)據(jù)401或是待測(cè)文件403，并分別自樣本數(shù)據(jù)401或是待測(cè)文件403中，抽取出一原始數(shù)據(jù)或是一待測(cè)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)劃分器409對(duì)抽取出的原始數(shù)據(jù)或是待測(cè)數(shù)據(jù)的內(nèi)容進(jìn)行分段，以取得至少一原始數(shù)據(jù)段落或是至少一待測(cè)數(shù)據(jù)段落。數(shù)據(jù)劃分器409并對(duì)原始數(shù)據(jù)段落或是待 測(cè)數(shù)據(jù)段落進(jìn)行劃分，以取得數(shù)個(gè)原始文句或是數(shù)個(gè)待測(cè)文句。文句分析器411自原始文句或是待測(cè)文句當(dāng)中，擷取出數(shù)個(gè)原始文句屬性或是數(shù)個(gè)待測(cè)文句屬性，并依據(jù)原始文句屬性或是待測(cè)文句屬性，建立數(shù)個(gè)訓(xùn)練特征向量或是數(shù)個(gè)待測(cè)特征向量。鄰似特征搜尋器415負(fù)責(zé)依據(jù)待測(cè)特征向量、訓(xùn)練特征向量，以及差異臨界值T，決定待測(cè)文件是否為具敏感性。當(dāng)鄰似特征搜尋器415判定待測(cè)文件具敏感性時(shí)，信息標(biāo)注器417為待測(cè)文件加上標(biāo)注，例如，可將文件標(biāo)示為機(jī)密文件，以防止外流。除了加注標(biāo)示之外，信息標(biāo)注器417還可以對(duì)具敏感性的待測(cè)文件作進(jìn)一步的處理，例如，可以通知信息安全系統(tǒng)拒絕傳輸此一具敏感性的待測(cè)文件、直接刪除此待測(cè)文件，或是作出其它處理。請(qǐng)同時(shí)參見圖5A、圖5B以及圖5C，其是分別繪示本發(fā)明三種實(shí)施方式當(dāng)中電子裝置的應(yīng)用示意圖，前述實(shí)施方式當(dāng)中所提及的量化式數(shù)據(jù)分析裝置，則內(nèi)建于這些電子裝置當(dāng)中，以判斷待測(cè)文件或是正在執(zhí)行的應(yīng)用程序是否具敏感性。在圖5A當(dāng)中，電子裝置為安全網(wǎng)關(guān)器(SecurityGateway)505，這個(gè)安全網(wǎng)關(guān)器505負(fù)責(zé)管控由個(gè)人計(jì)算機(jī)傳遞至因特網(wǎng)上的各種待測(cè)文件，以判斷在網(wǎng)絡(luò)上傳遞的待測(cè)文件是否具敏感性。舉例來說，安全網(wǎng)關(guān)器505會(huì)監(jiān)控個(gè)人計(jì)算機(jī)501要往外傳遞的電子郵件，看看這些電子郵件是否夾帶具有敏感性的附加文檔，如果電子郵件所夾帶的附加文檔具有敏感性，則安全網(wǎng)關(guān)器505可以攔截這封電子郵件，禁止電子郵件往外傳送。在圖5B當(dāng)中，電子裝置為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)509的一數(shù)據(jù)探索器(Explorer)，數(shù)據(jù)探索器會(huì)探索局域網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)主機(jī)515或是服務(wù)器所內(nèi)含的待測(cè)文件是否具敏感性。舉例來說，數(shù)據(jù)探索器會(huì)檢驗(yàn)計(jì)算機(jī)主機(jī)515或是服務(wù)器所提供的服務(wù)是否違反企業(yè)、公司內(nèi)部的規(guī)定，例如，計(jì)算機(jī)主機(jī)515或是服務(wù)器是否不當(dāng)?shù)靥峁┚W(wǎng)絡(luò)鄰居或是共享軟件(FileTransferProtocol；FTP)來分享數(shù)據(jù)。另外，在圖5C當(dāng)中，電子裝置為端點(diǎn)代理器525，以使用者行為為基礎(chǔ)監(jiān)控并攔截文檔存取相關(guān)應(yīng)用程序接口(API)，如：開啟文檔應(yīng)用程序接口527、打印文檔應(yīng)用程序接口529以及燒錄文檔應(yīng)用程序接口523。舉例而言，當(dāng)使用者欲進(jìn)行上述行為，端點(diǎn)代理器可于受監(jiān)控的應(yīng)用程序接口被呼叫的當(dāng)下，自應(yīng)用程序接口參數(shù)截取欲存取的文檔，并進(jìn)行量化數(shù)據(jù)分析。若判定預(yù)存取 的文檔具敏感性，則依既定政策阻擋或進(jìn)一步處理；若否，則回歸原有運(yùn)作流程。以上實(shí)施例的量化式數(shù)據(jù)分析方法以及量化式數(shù)據(jù)分析裝置，是以文件內(nèi)容為基礎(chǔ)進(jìn)行分析，參考前后文的特征，對(duì)于未知文件或稍作修改的已知文件皆能正確判斷，不會(huì)因?yàn)閱我魂P(guān)鍵詞而造成誤判；且提供效能選項(xiàng)，讓使用者根據(jù)硬件性能及系統(tǒng)資源自行調(diào)整搜尋范圍以及差異容忍度；使用者也可自訂相似度門檻值，作為分類的依據(jù)；除此之外，量化式數(shù)據(jù)分析方法以及量化式數(shù)據(jù)分析裝置還可以自機(jī)敏數(shù)據(jù)分段擷取量化特征，每次學(xué)習(xí)的結(jié)果可作為后續(xù)調(diào)校的依據(jù)。雖然本發(fā)明已以實(shí)施方式揭露如上，然其并非用以限定本發(fā)明，任何在本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域當(dāng)中具有通常知識(shí)者，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，當(dāng)可作各種的更動(dòng)與潤飾，因此本發(fā)明的保護(hù)范圍當(dāng)視所附的權(quán)利要求書所界定的范圍為準(zhǔn)。