基于深度学习的动态数据加密方法

专利主权项内容

1.基于深度学习的动态数据加密方法，其特征在于，所述方法包括：动态密钥生成部分和动态数据加密部分；所述动态密钥生成部分，用于复制除当前时间点以外的任意一个时间点的目标数据，将复制的目标数据表示为一个多维张量；构建一个深层的卷积神经网络模型，包括多个卷积层、池化层和全连接层，在卷积层中，使用卷积操作处理多维张量，提取特征，得到多维张量特征；在池化层中，使用池化操作来减少多维张量特征的维度，得到低维张量特征；在全连接层，输入低维张量特征，以生成动态密钥；所述动态数据加密部分，用于对当前时间点的目标数据使用生成的动态密钥进行加密后，得到加密后的当前目标数据，使用生成的动态密钥对复制的目标数据进行加密，得到加密后的目标数据，对加密后的目标数据进行特征提取，得到特征表示，删除复制的目标数据；使用改进的支持向量机对特征表示进行训练，得到分类器；更新改进的支持向量机的决策边界以适应当前时间点的目标数据，得到更新后的分类器；将更新后的分类器应用于加密后的当前目标数据，得到解密后的当前时间点的目标数据。。 （来自 ）