一种基于大模型的对象存储数据加密方法

本发明特别涉及一种基于大模型的对象存储数据加密方法。该基于大模型的对象存储数据加密方法，将用户数据分块并进行压缩，利用云存储提供商积累的历史数据和已知安全威胁，训练深度学习大模型；根据大模型预测结果，选择最优的加密算法和密钥管理策略；对预处理后的数据进行加密，并将加密数据和元数据存储到云存储系统中；当用户需要访问数据时，读取元数据，获取解密密钥，恢复出原始数据。该基于大模型的对象存储数据加密方法，高效、安全、灵活，能够根据数据特性和安全环境的变化，智能化地选择最优的加密策略，并实现动态加密，从而显著提高了数据的安全性和隐私性，能够满足现代对象存储系统的需求。