【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息
，尤其是涉及人工智能与信息安全保密领域，特别是面向访问对象的、人工智能的、人隐私和信息保密管理的设计方法和系统。
技术介绍
信息保密技术已经发展了很多年，对于国家机构、军队、金融等体单位来说，无论是保密技术还是保密制度，都很完善，也早就在使用。这种保密技术的最大特点就是“一刀切、一把锁”，也就是说把全部涉密信息统统“一刀切”地保密，然后用“一把锁”把它放到一个保密柜中，不分具体信息，也不分访问对象。任何访问对象，要么完全不能够访问，要么得到授权、打开保密柜之后，就能够访问全部涉密信息。随着保密技术的发展，这种“一刀切、一把锁”式的保密技术，已经不适合日新月异、信息爆炸时代的发展需求，多样化、个性化的需求已经跃然纸上。例如，在你的手里里、电脑中，可能存放着技术资料、报价单和个人的私密照片，技术资料需要对同行保密，报价单需要对客户保密，而私密照片可能需要对所有人保密，如果是采用“一刀切、一把锁”方式保密，那么当你需要跟同事探讨技术资料的时候，不得不打开那“一把锁”的时候，不担心他看见了你的隐私泄密吗？当你打开了保密信息，正在显示在显示屏上，这时你忽然离开，而保密访问对象恰好走过来看到了你的保密信息……，类似尴尬场景，比比皆是。如何设计出一种满足多样化保密需求和使用便捷、用戶体验友好的保密系统，已经迫在眉睫。专利技术人提出“一种CMS面向对象的人工智能信息保密系统”就是解决这一尴尬难题的方法。专利技术人认为，任何一个信息的保密，都是针对访问对象而言的，如果脱离了访问对象，保密将毫无意义！保密就是要建立信息和访问对象之间的关系，这个关系...
【技术保护点】
一种CMS面向对象的人工智能信息保密系统，其特征在于：通过在信息和访问对象之间建立一一对应的保密关系来实现精准保密，任何一个信息对任何一个访问对象是否保密，是由保密关系确定；系统设立对于信息、访问对象和保密关系的识别定义；所述信息分为保密信息和非保密信息，访问对象分保密访问对象和非保密访问对象；所述保密关系具体是：保密信息具有保密访问对象和／或非保密访问对象，非保密信息没有任何保密访问对象；信息的保密访问对象禁止访问该信息，信息的非保密访问对象允许访问该信息；只能访问非保密信息而不能访问任何保密信息的访问对象为普通访客。
【技术特征摘要】
1.一种CMS面向对象的人工智能信息保密系统，其特征在于：通过在信息和访问对象之间建立一一对应的保密关系来实现精准保密，任何一个信息对任何一个访问对象是否保密，是由保密关系确定；系统设立对于信息、访问对象和保密关系的识别定义；所述信息分为保密信息和非保密信息，访问对象分保密访问对象和非保密访问对象；所述保密关系具体是：保密信息具有保密访问对象和／或非保密访问对象，非保密信息没有任何保密访问对象；信息的保密访问对象禁止访问该信息，信息的非保密访问对象允许访问该信息；只能访问非保密信息而不能访问任何保密信息的访问对象为普通访客。2.根据权利要求1，所述的一种CMS面向对象的人工智能信息保密系统，其特征在于：系统需要运行在宿主设备上；系统包含3R版本、传统设备版本、单用户版本和多用户版本，系统包含终端模式、云模式和分布模式；系统包含定义主人、定义新信息、定义新访问对象、定义保密关系、持续识别访问对象、闪退访问和访问对象感知功能；系统包含知识库；所述宿主设备，是指3R设备和传统设备，还可以是它们的周边设备；所述3R包含VR虚拟现实、AR增强虚拟现实和MR混合现实，所述3R设备是指VR虚拟现实设备、AR增强虚拟现实设备、MR混合现实设备；所述传统设备是指智能手机、PAD、PDA、电脑、信息设备、云模式设备以及智能化设备和信息化设备；宿主设备上包含外界感知传感器，可以是图像视频传感器、音频传感器、指纹传感器、唇纹传感器、生物纹传感器、触摸传感器、一维动作传感器、多维动作传感器、速度传感器、加速度传感器、多轴传感器、手势识别传感器、体势识别传感器、温度传感器、湿度传感器、气压传感器、距离传感器、GPS传感器、北斗传感器、卫星定位及通信传感器、电压传感器、电流传感器、光线传感器、无线传感器；宿主设备还可以包含显示器，例如3R显示器、视网膜投影显示器、手机屏幕显示器，还包含投影、LED、OLED、CRT、TN、TFT；此外，宿主设备还可以包含信息处理系统和网络通信功能；这些传感器和网络通信功能用于采集图像、视频、音频、动作、手势、体势、指纹、唇纹、生物纹、电信号、光信号、温湿度信号、距离信号、卫星定位信号、触摸的信号；这些显示器用于显示信息内容；信息处理系统用于在宿主设备、其它设备和网络之间传递信息和处理信息；所述3R版本，是指运行在3R设备和其周边设备上的本系统软件版本；所述传统设备版本，是指运行在传统设备及其周边设备上的本系统软件版本；所述单用户版本，是指只设定一个主人和多个访问对象，所述多用户版本，是指支持多个用户，每个用户可以设定一个主人和多个访问对象；所述终端模式是指系统软件和信息的存储运行在终端宿主设备上；所述云模式是指信息是存储在云端，包含私有云和公共云，系统软件可以运行在设备端和云端；所述分布模式是把信息、访问对象和保密关系存储在不同的物理和逻辑的位置，使用时，由本系统统一调度和管理；所述定义主人，是指访问对象中的特殊成员，对于单用户版本来说，主人是本系统的拥有者，可以定义信息和访问对象及其之间的保密关系；对于多用户来说，每个用户的主人是本用户的拥有者，可以定义信息和访问对象及其之间的保密关系；主人权限可以分若干级，本系统或用户的使用者包含主人，但是主人不包含本系统或用户的使用者；所述信息是包含照片、视频、音频、图形、图像、文本、表格、文档、聊天记录、备忘录、日程表、电商数据、银行账号及数据、电游账号及数据、宿主设备上安装的软件清单及数据、宿主设备自身数据；信息和访问对象的管理包含单独的和分组的；所述定义新信息，是指本系统遇到一个信息加入本系统时，识别该信息，检索本系统知识库中现有的信息，如果发现没有该信息，则判断为新信息，对其进行编号及命名，具体包含新建、删除、修改、保存、排序、检索以及版本管理功能；所述定义新访问对象，是指系统遇到一个访问对象加入本系统时，识别该访问对象，检索系统知识库中现有的访问对象，如果发现没有该访问对象，则判断为新访问对象，对其进行编号及命名，具体包含新建、删除、修改、保存、排序、检索以及版本管理功能；所述定义保密关系，是指定义各保密个信息所属的保密访问对象，不属于保密访问对象的都确定为非保密访问对象，具体包含新建、删除、修改、保存、排序、检索以及版本管理功能；非保密信息不需要定义保密关系；所述持续识别访问对象，是指系统能够持续、实时地监视并且识别有没有访问对象的加入，它贯穿于系统访问信息的始终；所述知识库，是指系统设立的知识库，其中包含信息、访问对象和保密关系，还包含隶属度、阈值、发生时间，以增量式记录存储；所述闪退访问，是指系统立即退出对于当前信息的访问和内容的显示，关闭该信息，此后，还可以显示一个非保密信息；所述访问对象感知，具体分为人为感知和自动感知；所述人为感知，是指系统的使用者发现有保密访问对象加入时的人为动作，包含触摸宿主设备上屏幕中的特定按钮、摇动宿主设备、转动宿主设备、语音指令以改变图像视频传感器中感知的图像变化，以便系统闪退访问；所述识别定义包含人工识别定义和AI识别定义，所述人工识别是指由本系统的主人来人为识别和定义对于信息、访问对象以及他们之间的保密关系；所述AI识别定义包含AI访问对象识别、AI信息识别、AI保密关系识别以及它们的定义；所述系统的各种信息内容的存储采用数据库方式和文件方式。3.根据权利要求2，所述的一种CMS面向对象的人工智能信息保密系统，其特征在于，所述AI访问对象识别，是系统通过被动方式感知、采集获得访问对象的信号之后，针对采集信号进行的人工智能的识别方法，具体包含：访问对象自动感知、信号整理、特征提取、隶属度定义、阈值定义、学习训练、对象识别、遗传矫正、结果处理和学认新人；所述访问对象自动感知，是指系统的使用者正在访问信息时，发生另外的访问对象加入事件，这是通过所述宿主设备上的感知传感器采集获得的，具体是对于访问对象的面部图像信号、虹膜信号、语音信号、指纹信号、掌纹信号、唇纹信号、生物纹信号信号的感知；还可以是视界内容变动信号——图像视频传感器所感知的区域中图像视频内容的变化采集，尤其是面部图像感知；还可以是通过宿主设备上的网络通信渠道获得；所述信号整理，就是在所述访问对象自动感知后，系统得到的信号，对于该信号进行统一格式的整理，并且记录到知识库；所述特征提取，是指通过对同一个访问对象进行若干次的信号采集整理，提取出共同的特征值并记录到知识库；所述隶属度计算，是指针对整理后的数据与特征值进行比较，计算出相似程度的百分数，以此作为访问对象与特征值的隶属度，并把它记录到知识库；所述阈值定义，是指针对隶属度确定一个阈值，使得隶属度大于该阈值的，就判断为属于所述特征值所指定的访问对象，隶属度小于该阈值的，判断为不属于所述特征值所指定的访问对象，该判断作为系统判断，系统将此阈值记录到知识库；所述学习训练，是指对于包含已经提取过共同特征的访问对象在内的若干个其它访问对象进行信号采集，再进行系统判断，然后再由系统的主人对此系统判断进行人工识别判断，如果系统判断与人工判断相符，则提高阈值一个步进量，再重做系统判断并且与人工变量对比，直到系统判断与人工判断不相符为止，此时，把上一个阈值作为临界点记录到知识库；如果系统判断与人工判断不相符，则减小阈值一个步进量，再重做系统判断并且与人工变量对比，直到系统判断与人工判断相符为止，此时，把当前阈值作为临界点记录到知识库；系统将此学习训练过程中的隶属度、阈值、访问对象的属性和访问时间都记录到知识库；所述对象识别，是指在经过上述学习训练后，系统再次对访问对象的识别，此时，在经过采集、整理、计算隶属度后，直接提取知识库中该访问对象的阈值，得出系统判断，检索出具体访问对象，如果检索不到，就认定该访问对象是普通访客，并且记录到知识库；所述遗传矫正，是指在对象识别的过程中，系统的主人发现系统判断错误，人工识别判断与系统判断再次不相符，此时系统再次启动学习训练功能，并且在知识库中回溯以往的知识，重新调整访问对象的阈值，并且记录到知识库；所述结果处理，是指系统经过对象识别和系统判断后，如果该访问对象是当前系统正在访问的信息的保密访问对象，则系统立即执行闪退访问，并且只要该访问对象一直在系统中的时候，不能再访问任何对该访问对象的保密信息；如果该访问对象是当前系统正在访问的信息的非保密访问对象，则继续访问；所述学认新人，是指当一个新的访问对象出现的时候，系统去认识并建立其档案，此过程主要是对于新的访问对象的学习训练。4.根据权利要求2，所述的一种CMS面向对象的人工智能信息保密系统，其特征在于，所述AI信息识别包含信息采集、编辑保密关系、知识库、信号整理、特征提取、隶属度定义、阈值定义、学习训练、信息识别、遗传矫正和认新信息；所述信息采集，包含通过宿主设备上的感知传感器采集获得和／或通过宿主设备上的网络通信渠道获得和／或通过系统的使用者在宿主设备上通过手工打字、绘画、编辑、修改、语音、加工获得；信息内容包含图像、视频、语音、文字、符号、运动轨迹、网页，并且记录到知识库；所述编辑保密关系，是指由系统的主人来识别判断和定义信息是否属于保密信息，如果是保密信息，就要确定其保密对象，完成保密关系定义，如果不是保密信息，则不需要定义保密对象；具体由系统提供一个编辑界面，显示该信息和系统已经存在的访问对象名单，再由主人根据自己的判断，选择和编辑该信息需要对哪些访问对象保密，并将结果记录到知识库；所述信号整理，就是在信息获得后，对于该信号进行统一格式的整理；所述特征提取，是指通过对同一类的若干信息进行各自的信号采集整理，按照敏感程度提取出共同的特征值并记录到知识库；所述隶属度定义，是指将信息整理后的数据与特征值进行比较，计算出相似程度的百分数，以此作为信息相似的隶属度，系统将此隶属度记录到知识库；所述阈值定义，是指针对隶属度确定一个信息相似阈值，隶属度大于该阈值的，就判断为属于所述特征值所指定的信息类别；隶属度小于该阈值的，判断为不属于所述特征值所指定的信息类别；该判断作为系统判断，系统将此信息阈值记录到知识库；所述学习训练，是指系统对于信息的隶属度、阈值计算和判断的训练，具体是系统先计算出该信息的隶属度和阈值，得出系统判断，然后再由系统的主人进行人工判断，如果系统判断与人工判断相符，则提高阈值一个步进量，再重做系统判断并且与人工变量对比，直到系统判断与人工判断不相符为止，此时，把上一个阈值作为临界点记录到知识库；如果系统判断与人工判断不相符，则减小阈值一个步进量，再重做系统判断并且与人工变量对比，直到系统判断与人工判断相符为止，此时，把当前阈值作为临界点记录到知识库；系统将此学习训练过程中的隶属度、阈值、访问对象和信息的属性记录到知识库；所述信息识别，是指在经过上述学习训练后，系统再次对信息的识别；此时，在经过采集、整理、计算隶属度后，检索知识库，如果检索成功，直接提取知识库中该信息的阈值，得出系统判断；如果系统判断找到哪一个信...
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