基于机器学习的工业云图像数据脱敏及验证的系统和方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于机器学习的工业云图像数据脱敏及验证的系统和方法，包括图像数据采集终端、图像处理设备、图像传输系统、私有云、公有云以及公有云验证单元，所述图像数据采集终端依次与图像处理设备、图像传输系统连接，所述图像传输系统分别与私有云、公有云连接，所述图像传输系统与公有云之间设有公有云验证单元，运用机器学习预训练的缺陷识别模型和敏感信息识别模型同时处理图片，并在完整保留缺陷信息的同时，去除了敏感信息；在私有云中保留了原始图片，在公有云中保留了脱敏的缺陷图片，并通过公有云的密钥机制，确保了公有云对上传数据合法性的验证。

【技术实现步骤摘要】
基于机器学习的工业云图像数据脱敏及验证的系统和方法
本专利技术涉及人工智能领域的机器学习技术及其数据合法性验证技术，具体涉及一种基于机器学习的工业云图像数据脱敏及验证的系统和方法。
技术介绍
云计算服务与工业结合催生了工业云平台，企业在向工业云上传数据时存在敏感信息泄漏的风险。一般来说，企业为保护自有敏感信息，倾向于采用私有云及公有云的混合云架构。私有云架构在企业内部，数据上传至外部的公有云平台前，都需要进行数据脱敏。目前常见的方法除了人工手动去除敏感信息之外，通常采用关键字匹配或正则表达式匹配的方法针对数据库查询SQL语句进行自动脱敏，此方法对于文本数据有一定效果，但对于图像数据基本无效。公有云平台接收上传的数据多用于大数据分析并服务于众多企业，同样需要对各私有云上传的数据进行合法合规验证。本专利技术提供了一种基于机器学习的工业混合云数据脱敏及验证方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于机器学习的工业云图像数据脱敏及验证的系统和方法。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现：一种基于机器学习的工本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器学习的工业云图像数据脱敏及验证的系统，其特征在于：包括图像数据采集终端、图像处理设备、图像传输系统、私有云、公有云以及公有云验证单元，所述图像数据采集终端依次与图像处理设备、图像传输系统连接，所述图像传输系统分别与私有云、公有云连接，所述图像传输系统与公有云之间设有公有云验证单元。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的工业云图像数据脱敏及验证的系统，其特征在于：包括图像数据采集终端、图像处理设备、图像传输系统、私有云、公有云以及公有云验证单元，所述图像数据采集终端依次与图像处理设备、图像传输系统连接，所述图像传输系统分别与私有云、公有云连接，所述图像传输系统与公有云之间设有公有云验证单元。


2.根据权利要求1所述的工业云图像数据脱敏及验证的系统，其特征在于：所述图像数据采集终端内装载有机器学习图像分析系统。


3.根据权利要求1所述的工业云图像数据脱敏及验证的系统，其特征在于：所述图像处理设备内装载有图像数据采集终端采集的原始图像、机器学习训练的缺陷识别模型以及敏感信息识别模型、用于裁切敏感信息的裁切单元、公有云密钥系统，所述原始图像分别与图像传输系统、缺陷识别模型以及敏感信息识别模型连接，所述缺陷识别模型以及敏感信息识别模型均与裁切单元连接，所述裁切单元与公有云密钥系统连接。


4.根据权利要求3所述的工业云图像数据脱敏及验证的系统，其特征在于：所述图像传输系统包括与私有云连接的原始图像传输单...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲁刚，
申请(专利权)人：北京精思博智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11