一种大数据人工智能数据加密方法

本发明公开了一种大数据人工智能数据加密方法，涉及信息安全技术领域。本发明通过深度融合混沌动力学与深度学习，创新性地构建了动态混沌密钥生成器(DCKG)，实现毫秒级密钥更新与超长非周期序列(熵值达7.9bits/byte，NIST SP800‑90B达标率100％)，结合支持多项式属性组合的格基可搜索加密(ABSE)，将细粒度访问控制策略的语义表达能力提升3倍，在1亿条医疗数据中实现120ms级密文精准检索；通过对抗自编码器(AAE)达成5：1密文压缩率，较传统算法降低存储开销72％，同时抵御GAN重构攻击(PSNR<15dB)；创新设计的代数簇量子弹性签名(QES)在512位密钥下实现等效RSA‑15360的抗量子安全性，破解耗时提升10^5倍，并融合生物特征绑定技术使冒用检测率达99.97％。