一种基于风险驱动的自适应数据加密方法

本发明提供了一种基于风险驱动的自适应数据加密方法，属于基于深度学习的数据安全技术领域；首先，通过采集通信行为序列、拓扑结构与设备状态等上下文信息，构建多维输入特征；其次，设计基于回声状态网络与多头注意力机制的通信风险智能评估模块，实现对通信行为类型与风险等级的联合识别；之后，构建由规则树与策略神经网络协同组成的加密策略决策模块，依据识别结果在限定策略空间内得到最佳扰动等级、伪装等级、加密算法与通道类型等策略组合；最终，根据策略结果执行结构扰动、行为伪装与数据加密封装，并通过隐蔽通道进行安全传输。本发明突破了传统通信加密技术对上下文缺乏建模、策略获取不可控、加密粒度粗放等局限，具备显著技术优势。