摘要
本发明公开了一种基于人工智能的安全运算方法及系统,涉及数据安全技术领域,包括采集第一终端设备产生的原始数据,并通过预设加密算法对原始数据进行加密处理,得到加密数据;在第一终端设备上构建权重矩阵,根据加密数据和权重矩阵生成训练样本集;将训练样本集传输至第二终端设备,第二终端设备基于深度神经网络模型对训练样本集进行拟合运算,输出特征向量;根据特征向量与预设阈值的比对结果,建立安全评分模型,安全评分模型对应多个安全等级;依据安全等级选择相应的运算策略,对加密数据执行差分隐私保护处理。本发明通过结合加密数据与人工智能模型,避免了传统方法中的解密处理,从而降低了安全隐患并提升了计算效率。
技术关键词
加密数据
深度神经网络模型
终端设备
训练样本集
生成训练样本
差分隐私保护
加密算法
矩阵
数据安全技术
人工智能模型
编码器结构
正则化参数
多项式
噪声系数
指标
注意力机制
加密模块
动态更新
系统为您推荐了相关专利信息
视觉特征
报告自动生成方法
深度神经网络模型
解码器
医学影像数据
嵌入水印信息
图像水印方法
盲水印提取
概率密度函数
图像数字水印方法
锂电池剩余使用寿命
支持向量机模型
搜索算法
锂离子电池
数据