摘要
本发明涉及一种基于人工智能的数据共享安全与风险规避方法,包括以下步骤:S1:在数据共享前,对所有敏感数据进行加密处理,加密处理操作是在操作系统的文件管理子系统上部署加密插件来实现数据加密,基于用户态与内核态交付,实现“逐文件逐密钥”加密;将预设的加密信息与共享文件的存储类型进行关联,形成加密共享文件存储类型,实现对共享文件的加密管理;S2:为数据共享过程制定智能合约;S3:实时监控共享过程并对用户的行为模式进行分析,以识别异常行为或潜在的安全威胁;通过机器学习算法中的风险规避强化学习,从有限的预先收集的数据中学习策略,检测到偏离这些模式的行为时发出警报;S4:通过区块链技术对整个数据共享流程进行回溯,从数据泄露或安全事件发生的点开始,逐步追踪至数据共享的最初环节。
技术关键词
风险规避方法
分布式账本
机器学习算法
区块链技术
管理子系统
密钥衍生函数
合规性
操作系统
密钥管理
身份认证机制
智能合约部署
非对称加密算法
访问控制机制
数据收集系统
插件
内核态
系统为您推荐了相关专利信息
多元预测模型
故障预测模型
海岛地区
退化模型
剩余寿命预测方法
土壤重金属污染
高光谱成像设备
高光谱成像技术
搭载高光谱传感器
交叉验证方法
三维结构
植被面积
数据校正
代表
森林地上生物量
LSTM模型
数据收集模块
模型更新
交易特征
链路
更新系统
数据收集模块
特征提取模块
在线学习技术
分析奠定基础