摘要
本发明提供了一种数据隐私可控的分布式智能陪伴方法及系统。该方法包括:用户数据分级处理步骤,根据数据类型与敏感等级将用户交互数据划分为多级;多中心分布式存储步骤,根据数据敏感性与隐私配置将数据分散存储至本地、边缘或可信中心节点;本地优先智能处理步骤,优先在本地或边缘终端完成推理与特征分析;联邦学习协同训练步骤,基于扰动参数参与全局模型训练,保障数据不出本地;隐私保护等级配置步骤,结合用户偏好与上下文场景动态调整保护策略;差异化权限控制步骤,基于用户身份、行为特征及认知状态调整数据调用权限;具备高安全性、可解释性与个性化隐私保护能力,适用于家庭陪伴、老年看护、远程教育等多种场景。
技术关键词
分布式智能
数据迁移机制
生成个性化推荐
分布式存储模块
负荷
隐私保护能力
云端服务器
差分隐私机制
数据生命周期
数据存储
拉普拉斯噪声
多模态传感器
数据访问权限
场景上下文
多设备协同
陪伴系统
可信执行环境
策略
签名机制
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