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随着大数据环境下数据安全问题逐渐增加，潜在破坏信息量也不断增加，传统应用决策树的信息分层隔离方法，处理的破坏信息量存在一定的限制，无法实现大规模破坏信息的准确分层隔离。提出一种应用动态分层和最优熵滤波器的破坏信息分层隔离方法，在大数据环境下破坏信息的静态分层的基础上，分析了潜在破坏信息的动态分层，塑造破坏信息状态模型与破坏信息隔离模型，通过滤波器对破坏信息的状态进行预测，将潜在破坏信息隔离问题简化成熵最优化问题，获取破坏信息状态误差的概率密度函数，确保破坏信息状态误差的概率密度函数的熵最小化，分离出潜在破