深圳市共筑数科信息技术有限公司王仕苗获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳市共筑数科信息技术有限公司申请的专利基于深度学习的实时数据分类与分级加密系统及方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120408705B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510504104.4,技术领域涉及:G06F21/62;该发明授权基于深度学习的实时数据分类与分级加密系统及方法是由王仕苗设计研发完成,并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的实时数据分类与分级加密系统及方法在说明书摘要公布了:本发明提供了基于深度学习的实时数据分类与分级加密系统及方法包括:将实时数据划分为若干个独立数据帧,识别每一独立数据帧对应的数据属性,根据数据属性构建对应实时数据的正数据表征,根据正数据表征将所述实时数据划分到对应的数据集中,基于数据属性构建随机密文序列对对应的独立数据帧进行加密训练,根据每一独立数据帧对应的加密效果构建初加密实时数据,选取数据集中包含的若干个随机已加密方式对初加密实时数据进行若干次局部加密,确定实时数据的密级并进行保存,可以针对不同的数据先进行分类,然后进行相应的加密,既保障了需加密数据的保密性,又减少了对非加密数据的处理,全意保障需加密数据的安全。
本发明授权基于深度学习的实时数据分类与分级加密系统及方法在权利要求书中公布了:1.基于深度学习的实时数据分类与分级加密系统,其特征在于,包括: 分帧处理模块,用于将实时数据划分为若干个独立数据帧,识别每一所述独立数据帧对应的数据属性; 数据分类模块,用于根据所述数据属性构建对应所述实时数据的正数据表征,根据所述正数据表征将所述实时数据划分到对应的数据集中; 初步加密模块,用于基于所述数据属性构建随机密文序列对对应的独立数据帧进行加密,根据每一所述独立数据帧对应的加密效果构建初加密实时数据; 深度加密模块,用于选取所述数据集中包含的若干个随机加密方式对所述初加密实时数据中的每一所述独立数据帧进行局部加密,确定所述实时数据的密级并进行保存; 其中,所述初步加密模块,包括: 密文构建单元,用于根据所述数据属性确定对应所述独立数据帧的无效加密方式,并删除对应的无效密文,确定了所述实时数据的若干组有效密文,对所述有效密文进行混沌处理,生成所述实时数据的混沌密文序列; 加密训练单元,用于在所述混沌密文序列中选取序列片段,得到每一所述独立数据帧对应的随机密文,利用所述随机密文对对应的所述独立数据帧进行加密,利用得到的加密数据帧覆盖对应的所述独立数据帧,根据每一所述加密数据帧对应的覆盖率为相应的所述随机密文进行加密效果评分; 加密执行单元,用于分别为每一所述独立数据帧选取评分最高的目标随机密文,基于所述独立数据帧的排序顺序将所述目标随机密文进行排序,生成所述实时数据的执行密文,根据所述正数据表征选取所述独立数据的有效加密方式,利用所述有效加密方式和所述执行密文对所述实时数据进行加密,生成初加密实时数据。
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