数字技术的快速发展导致中文敏感信息泄露风险加剧，而传统基于匹配规则和机器学习的方法在复杂实体边界和中文上下文处理时存在不足。针对中文敏感信息的命名实体识别问题提出了一种基于span机制和动态解码策略的改进模型，在BERT+BiLSTM+CRF模型的基础上，加入span机制以更好地捕捉实体边界的位置信息。实验结果表明，相较于未加入span的基线模型，新模型的准确性和F1值显著提升，F1得分为96.7%,在处理长距离依赖关系和复杂实体时表现更加出色。