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一種基于車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的安全管理和檢索方法與流程

文檔序號:40385456發(fā)布日期:2024-12-20 12:08閱讀:5來源:國知局
一種基于車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的安全管理和檢索方法與流程

本發(fā)明涉及信息,尤其涉及一種基于車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的安全管理和檢索方法。


背景技術(shù):

1、車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在存儲過程中面臨著隱私保護和高效檢索的矛盾。一方面,敏感的車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)需要進行加密存儲,防止未經(jīng)授權(quán)的訪問和泄露;另一方面,頻繁的數(shù)據(jù)檢索和查詢操作要求數(shù)據(jù)能夠高效地匹配和定位。傳統(tǒng)的加密方案雖然能夠保護數(shù)據(jù)隱私,但是加密后的數(shù)據(jù)無法直接進行搜索和匹配,必須先對數(shù)據(jù)進行解密,再執(zhí)行查詢操作,這大大降低了數(shù)據(jù)檢索的效率。

2、此外,車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的加密涉及多個參與方,包括數(shù)據(jù)提供方、加密服務提供方、密鑰管理方等。如何在保證數(shù)據(jù)隱私的同時,實現(xiàn)各參與方的協(xié)同加密,是一個亟待解決的問題。協(xié)同加密需要考慮各方的權(quán)限劃分和職責界定,以及加密過程中的通信和同步機制。權(quán)限劃分不當可能導致參與方越權(quán)訪問數(shù)據(jù);而通信和同步機制不完善,則可能造成加密過程的延遲和阻塞。如何設(shè)計一套安全高效的多方協(xié)同加密方案,保護數(shù)據(jù)隱私的同時,又不影響加密過程的性能,是車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲面臨的一個技術(shù)挑戰(zhàn)。


技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種基于車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的安全管理和檢索方法,主要包括:

2、根據(jù)車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的敏感程度和訪問頻率,采用屬性加密算法對數(shù)據(jù)進行加密,將數(shù)據(jù)的屬性信息作為加密參數(shù),生成對應的密文數(shù)據(jù)和屬性索引,存儲到分布式數(shù)據(jù)庫中;

3、通過聯(lián)邦學習技術(shù),在不泄露各方原始數(shù)據(jù)的前提下,協(xié)同訓練全局的密鑰管理模型,利用模型參數(shù)聚合和更新機制,實現(xiàn)多方參與下的安全密鑰管理方案;

4、當需要檢索數(shù)據(jù)時,用戶提交檢索請求和身份認證信息,系統(tǒng)驗證用戶身份后,根據(jù)請求的關(guān)鍵詞和授權(quán)屬性,在屬性索引中匹配出符合條件的密文數(shù)據(jù)標識;

5、系統(tǒng)根據(jù)密文數(shù)據(jù)標識,從分布式數(shù)據(jù)庫中獲取對應的密文數(shù)據(jù),通過安全多方計算協(xié)議,在不解密數(shù)據(jù)的情況下,直接對密文數(shù)據(jù)進行關(guān)鍵詞匹配計算;

6、若匹配結(jié)果滿足設(shè)定的相關(guān)性閾值,則將該密文數(shù)據(jù)作為候選結(jié)果返回給用戶,并根據(jù)用戶的訪問權(quán)限,動態(tài)調(diào)整相關(guān)性閾值,實現(xiàn)權(quán)限控制下的細粒度數(shù)據(jù)檢索;

7、系統(tǒng)記錄用戶的檢索行為和訪問模式,通過隱私保護數(shù)據(jù)挖掘算法,在不獲取用戶隱私信息的前提下,對用戶行為進行分析,挖掘出潛在的安全威脅和異常訪問模式;

8、根據(jù)挖掘出的安全威脅和異常模式,動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)加密策略和訪問控制策略,對可疑用戶進行權(quán)限限制或訪問阻斷,提高系統(tǒng)的安全防護能力;

9、采用區(qū)塊鏈技術(shù),對數(shù)據(jù)加密、密鑰管理、用戶訪問等關(guān)鍵操作進行記錄和驗證,形成不可篡改的安全審計日志,實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期的可追溯和可審計,保障系統(tǒng)的可信和可控。

10、本發(fā)明實施例提供的技術(shù)方案可以包括以下有益效果:

11、本發(fā)明公開了一種基于車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的安全管理和檢索系統(tǒng),該系統(tǒng)采用屬性加密算法、聯(lián)邦學習、安全多方計算協(xié)議和區(qū)塊鏈技術(shù),實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的高效保護和精準檢索。獨特的業(yè)務場景問題包括如何在保證數(shù)據(jù)安全的前提下,實現(xiàn)對敏感車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的有效檢索和訪問控制。針對這一問題,本發(fā)明通過以下幾個步驟解決:

12、1.數(shù)據(jù)加密與存儲:利用屬性加密算法,將數(shù)據(jù)的屬性信息作為加密參數(shù),生成密文數(shù)據(jù)和屬性索引,并存入分布式數(shù)據(jù)庫。這確保了數(shù)據(jù)在存儲和傳輸過程中的安全性。

13、2.密鑰管理與聯(lián)邦學習:采用聯(lián)邦學習技術(shù)協(xié)同訓練全局的密鑰管理模型,不同參與方可以在不泄露各自原始數(shù)據(jù)的情況下,共同優(yōu)化和更新密鑰管理策略。

14、3.安全數(shù)據(jù)檢索:用戶提交檢索請求后,本發(fā)明通過身份驗證和屬性授權(quán)檢查,從屬性索索引中匹配并獲取密文數(shù)據(jù)。利用安全多方計算協(xié)議,直接在密文上進行關(guān)鍵詞匹配計算,無需解密數(shù)據(jù),保證了數(shù)據(jù)使用過程中的隱私安全。

15、4.細粒度訪問控制:根據(jù)用戶的訪問權(quán)限和檢索結(jié)果的相關(guān)性,動態(tài)調(diào)整相關(guān)性閾值,實現(xiàn)細粒度的數(shù)據(jù)訪問控制。

16、5.數(shù)據(jù)挖掘與安全策略調(diào)整:利用隱私保護數(shù)據(jù)挖掘算法分析用戶行為,發(fā)現(xiàn)潛在的安全威脅和異常訪問模式,據(jù)此動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)加密策略和訪問控制策略。

17、6.安全審計與區(qū)塊鏈技術(shù):所有關(guān)鍵操作,如數(shù)據(jù)加密、密鑰管理、用戶訪問等,均通過區(qū)塊鏈技術(shù)進行記錄和驗證,形成安全審計日志,確保數(shù)據(jù)操作的不可篡改性和可追溯性。

18、總體的技術(shù)效果或作用總結(jié)為:本發(fā)明提供一種保障車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)安全和隱私的全面解決方案,通過先進的加密技術(shù)和智能合約,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的安全存儲、精準檢索、細粒度訪問控制和有效的安全監(jiān)管,大大提高了系統(tǒng)的安全防護能力和管理效率,同時保障了用戶數(shù)據(jù)的隱私安全。



技術(shù)特征:

1.一種基于車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的安全管理和檢索方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述根據(jù)車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的敏感程度和訪問頻率,采用屬性加密算法對數(shù)據(jù)進行加密,將數(shù)據(jù)的屬性信息作為加密參數(shù),生成對應的密文數(shù)據(jù)和屬性索引,存儲到分布式數(shù)據(jù)庫中,包括:

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述通過聯(lián)邦學習技術(shù),在不泄露各方原始數(shù)據(jù)的前提下,協(xié)同訓練全局的密鑰管理模型,利用模型參數(shù)聚合和更新機制,實現(xiàn)多方參與下的安全密鑰管理方案,包括:

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,所述通過聯(lián)邦學習技術(shù),在不泄露各方原始數(shù)據(jù)的前提下,協(xié)同訓練全局的密鑰管理模型,利用模型參數(shù)聚合和更新機制,實現(xiàn)多方參與下的安全密鑰管理方案,還包括:

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述當需要檢索數(shù)據(jù)時,用戶提交檢索請求和身份認證信息,系統(tǒng)驗證用戶身份后,根據(jù)請求的關(guān)鍵詞和授權(quán)屬性,在屬性索引中匹配出符合條件的密文數(shù)據(jù)標識,包括:

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述系統(tǒng)根據(jù)密文數(shù)據(jù)標識,從分布式數(shù)據(jù)庫中獲取對應的密文數(shù)據(jù),通過安全多方計算協(xié)議,在不解密數(shù)據(jù)的情況下,直接對密文數(shù)據(jù)進行關(guān)鍵詞匹配計算,包括:

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述若匹配結(jié)果滿足設(shè)定的相關(guān)性閾值,則將該密文數(shù)據(jù)作為候選結(jié)果返回給用戶,并根據(jù)用戶的訪問權(quán)限,動態(tài)調(diào)整相關(guān)性閾值,實現(xiàn)權(quán)限控制下的細粒度數(shù)據(jù)檢索,包括:

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述系統(tǒng)記錄用戶的檢索行為和訪問模式,通過隱私保護數(shù)據(jù)挖掘算法,在不獲取用戶隱私信息的前提下,對用戶行為進行分析,挖掘出潛在的安全威脅和異常訪問模式,包括:

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述根據(jù)挖掘出的安全威脅和異常模式,動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)加密策略和訪問控制策略,對可疑用戶進行權(quán)限限制或訪問阻斷,提高系統(tǒng)的安全防護能力,包括:

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述采用區(qū)塊鏈技術(shù),對關(guān)鍵操作進行記錄和驗證,形成不可篡改的安全審計日志,實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期的可追溯和可審計,保障系統(tǒng)的可信和可控;所述關(guān)鍵操作包括數(shù)據(jù)加密、密鑰管理、用戶訪問,包括:


技術(shù)總結(jié)
本申請?zhí)峁┮环N基于車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的安全管理和檢索方法,包括:通過聯(lián)邦學習技術(shù),在不泄露各方原始數(shù)據(jù)的前提下,協(xié)同訓練全局的密鑰管理模型,利用模型參數(shù)聚合和更新機制,實現(xiàn)多方參與下的安全密鑰管理方案;當需要檢索數(shù)據(jù)時,用戶提交檢索請求和身份認證信息,系統(tǒng)驗證用戶身份后,根據(jù)請求的關(guān)鍵詞和授權(quán)屬性,在屬性索引中匹配出符合條件的密文數(shù)據(jù)標識;系統(tǒng)根據(jù)密文數(shù)據(jù)標識,從分布式數(shù)據(jù)庫中獲取對應的密文數(shù)據(jù),通過安全多方計算協(xié)議,在不解密數(shù)據(jù)的情況下,直接對密文數(shù)據(jù)進行關(guān)鍵詞匹配計算;根據(jù)挖掘出的安全威脅和異常模式,動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)加密策略和訪問控制策略,對可疑用戶進行權(quán)限限制或訪問阻斷,提高系統(tǒng)的安全防護能力。

技術(shù)研發(fā)人員:潘龍
受保護的技術(shù)使用者:廣東靈頓智鏈信息技術(shù)有限公司
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2024/12/19
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