摘要
本发明公开了一种改进的Paillier动态算子方法及系统,涉及密码学与机器学习交叉技术领域,包括基于数据类型敏感度动态适配加密算法及参数,构建动态层次化加密协议;通过稀疏梯度选择性加密,对梯度向量绝对值最大的梯度坐标进行加密;对农业时序数据进行周期性与分频段加密编码,并优化加密运算效率。本发明所述方法通过先稀疏后加密的反向工作流减少无效加密操作,提升加密效率,面向农业数据定制化编码,减少加密数据量,抗量子扩展设计,可抵御量子计算机攻击。
技术关键词
动态
机器学习交叉技术
周期性重复
时序
加密算法
坐标
数据编码
加密模块
明文
面向农业
掩膜
量子计算机
多项式
参数
掩码矩阵
频段
系统为您推荐了相关专利信息
多尺度
数据处理方法
频率
神经网络模型
图像识别模型
智能家居预警方法
双重认证
区块链共识网络
风险识别模型
智能家居预警系统
温度预测方法
LSTM模型
烧结炉
传感器组合
长短期记忆网络
滑坡检测方法
卷积模块
注意力
池化特征
神经网络模型构建
预测预警方法
地质灾害监测
地质灾害风险
监测点
可视化平台