一种用于数据安全的深度学习降噪分析平台

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一种用于数据安全的深度学习降噪分析平台
申请号:CN202511109440
申请日期:2025-08-08
公开号:CN121000436A
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种用于数据安全的深度学习降噪分析平台,涉及数据处理技术领域,包括边缘终端、云端、客户端和数据传输模块;边缘终端包括数据采集模块,用于采集原始数据;边缘数据处理模块,用于对所述原始数据进行特征提取和归一化处理,生成特征归一化数据;该用于数据安全的深度学习降噪分析平台,通过设置边缘数据处理模块,使得采集的数据在边缘终端进行特征提取和归一化分析后,再进行加密传输到云端进行汇总和数据分析,降低了传输数据到云端进行分析过程中的数据敏感性,且仅在用户申请时传输原始数据,极大降低了数据泄密的可能,保证了数据的安全性。
技术关键词
加解密模块 加解密算法 数据安全 数据处理模块 数据传输模块 深度学习模型 云端 生成特征 噪声特征 权限管理模块 加密数据 数据可视化显示 客户端 平台 数据采集模块 终端 生成用户
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