一种具备加密功能的数据处理方法和系统技术方案

本发明专利技术属于数据处理领域，尤其是一种具备加密功能的数据处理方法和系统，其数据处理方法包括以下步骤：S1、收集需要处理的数据，对数据进行识别，识别后进行分类；S2、对数据进行分布式并行信息处理，将处理后的数据进行存储；S3、提取存储的数据，通过加密机制下的参数交换方式，在不违反数据隐私法规情况下，建立数据共有虚拟模型，数据处理系统包括数据采集模块、数据识别模块、数据分类模块、神经网络处理模块、存储模块、提取模块、虚拟建模模块、模型输出模块、数据共享模块、数据查询模块、身份验证模块，本发明专利技术可以在确保数据隐私不泄露的前提下，实现数据共享，解决数据孤岛问题。解决数据孤岛问题。

【技术实现步骤摘要】
一种具备加密功能的数据处理方法和系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种具备加密功能的数据处理方法和系统。

技术介绍

[0002]数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。
[0003]现有技术中，数据处理不能解决数据孤岛和数据隐私的问题，因此我们提出了一种具备加密功能的数据处理方法和系统，用来解决上述问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在数据处理不能解决数据孤岛和数据隐私的问题的缺点，而提出的一种具备加密功能的数据处理方法和系统。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0006]一种具备加密功能的数据处理方法，包括以下步骤：
[0007]S1、收集需要处理的数据，对数据进行识别，识别后进行分类；
[0008]S2、对数据进行分布式并行信息处理，将处理后的数据进行存储；
[0009]S3、提取存储的数据，通过加密机制下的参数交换方式，在不违反数据隐私法规情况下，建立数据共有虚拟模型；
[0010]S4、将建立的虚拟模型上传至共享平台；
[0011]S5、使用人员经过身份验证，登录共享平台，即可查看虚拟模型。
[0012]本专利技术还提出了一种具备加密功能的数据处理系统，包括数据采集模块、数据识别模块、数据分类模块、神经网络处理模块、存储模块、提取模块、虚拟建模模块、模型输出模块、数据共享模块、数据查询模块、身份验证模块、审核模块、判断模块和优化模块，所述数据采集模块和数据识别模块连接，数据识别模块和数据分类模块连接，数据分类模块与神经网络处理模块连接，神经网络处理模块与存储模块连接，存储模块和提取模块和审核模块连接，提取模块和虚拟建模模块连接，虚拟建模模块与模型输出模块连接，模型输出模块与数据共享模块连接，身份验证模块与数据查询模块连接，数据查询模块与数据共享模块连接，所述审核模块与判断模块连接，判断模块与优化模块连接，优化模块与神经网络处理模块连接。
[0013]优选的，所述数据采集模块用于对数据进行采集，并将采集的数据传输至数据识别模块，数据识别模块用于对接收的数据进行识别，并将识别的数据传输至数据分类模块。
[0014]优选的，所述数据分类模块用于对数据进行分类，并将分类后的数据传输至神经网络处理模块，神经网络处理模块用于对接收的数据进行分布式并行信息处理，并将处理后的数据传输存储模块，存储模块用于对数据进行存储。
[0015]优选的，所述提取模块用于对存储模块中的数据进行提取，将提取的数据传输至
虚拟建模模块，虚拟建模模块用于在加密机制下的参数交换方式，在不违反数据隐私法规情况下，建立数据共有虚拟模型，将虚拟模型传输至模型输出模块。
[0016]优选的，所述模型数据模块用于对虚拟模型进行输出，将虚拟模型传输至数据共享模块，身份验证模块用于对登录人员进行身份验证，数据查询模块用于验证通过的人员进行数据查询。
[0017]优选的，所述审核模块用于对存储模块中存储的数据进行提取，审核，将审核结果传输至判断模块。
[0018]优选的，所述判断模块用于对接收的数据进行判断，优化模块用于对神经网络处理模块进行优化。
[0019]优选的，还包括优化展示模块，优化展示模块与优化模块连接，优化展示模块用于对优化模块优化后的神经网络处理模块进行效果展示。
[0020]与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：
[0021]提取模块对存储模块中的数据进行提取，将提取的数据传输至虚拟建模模块，虚拟建模模块在加密机制下的参数交换方式，在不违反数据隐私法规情况下，建立数据共有虚拟模型，将虚拟模型传输至模型输出模块，可以解决数据隐私泄露问题，模型数据模块对虚拟模型进行输出，将虚拟模型传输至数据共享模块，实现数据的共享，避免出现数据孤岛的问题；
[0022]审核模块对存储模块中存储的数据进行提取，审核，将审核结果传输至判断模块，判断模块对接收的数据进行判断，当判断有问题时，优化模块对神经网络处理模块进行优化；
[0023]本专利技术可以在确保数据隐私不泄露的前提下，实现数据共享，解决数据孤岛问题。
附图说明
[0024]图1为本专利技术提出的一种具备加密功能的数据处理方法的流程图；
[0025]图2为本专利技术提出的一种具备加密功能的数据处理系统的原理框图。
具体实施方式
[0026]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0027]实施例一
[0028]参照图1
‑
2，一种具备加密功能的数据处理方法，包括以下步骤：
[0029]S1、收集需要处理的数据，对数据进行识别，识别后进行分类；
[0030]S2、对数据进行分布式并行信息处理，将处理后的数据进行存储；
[0031]S3、提取存储的数据，通过加密机制下的参数交换方式，在不违反数据隐私法规情况下，建立数据共有虚拟模型；
[0032]S4、将建立的虚拟模型上传至共享平台；
[0033]S5、使用人员经过身份验证，登录共享平台，即可查看虚拟模型。
[0034]本专利技术还提出了一种具备加密功能的数据处理系统，包括数据采集模块、数据识别模块、数据分类模块、神经网络处理模块、存储模块、提取模块、虚拟建模模块、模型输出
模块、数据共享模块、数据查询模块、身份验证模块、审核模块、判断模块和优化模块，数据采集模块和数据识别模块连接，数据识别模块和数据分类模块连接，数据分类模块与神经网络处理模块连接，神经网络处理模块与存储模块连接，存储模块和提取模块和审核模块连接，提取模块和虚拟建模模块连接，虚拟建模模块与模型输出模块连接，模型输出模块与数据共享模块连接，身份验证模块与数据查询模块连接，数据查询模块与数据共享模块连接，审核模块与判断模块连接，判断模块与优化模块连接，优化模块与神经网络处理模块连接。
[0035]本实施例中，数据采集模块用于对数据进行采集，并将采集的数据传输至数据识别模块，数据识别模块用于对接收的数据进行识别，并将识别的数据传输至数据分类模块。
[0036]本实施例中，数据分类模块用于对数据进行分类，并将分类后的数据传输至神经网络处理模块，神经网络处理模块用于对接收的数据进行分布式并行信息处理，并将处理后的数据传输存储模块，存储模块用于对数据进行存储。
[0037]本实施例中，提取模块用于对存储模块中的数据进行提取，将提取的数据传输至虚拟建模模块，虚拟建模模块用于在加密机制下的参数交换方式，在不违反数据隐私法规情况下，建立数据共有虚拟模型，将虚拟模型传输至模型输出模块。
[0038]本实施例中，模型数据模块用于对虚拟模型进行输出，将虚拟模型传输至本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种具备加密功能的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集需要处理的数据，对数据进行识别，识别后进行分类；S2、对数据进行分布式并行信息处理，将处理后的数据进行存储；S3、提取存储的数据，通过加密机制下的参数交换方式，在不违反数据隐私法规情况下，建立数据共有虚拟模型；S4、将建立的虚拟模型上传至共享平台；S5、使用人员经过身份验证，登录共享平台，即可查看虚拟模型。2.一种具备加密功能的数据处理系统，包括数据采集模块、数据识别模块、数据分类模块、神经网络处理模块、存储模块、提取模块、虚拟建模模块、模型输出模块、数据共享模块、数据查询模块、身份验证模块、审核模块、判断模块和优化模块，其特征在于，所述数据采集模块和数据识别模块连接，数据识别模块和数据分类模块连接，数据分类模块与神经网络处理模块连接，神经网络处理模块与存储模块连接，存储模块和提取模块和审核模块连接，提取模块和虚拟建模模块连接，虚拟建模模块与模型输出模块连接，模型输出模块与数据共享模块连接，身份验证模块与数据查询模块连接，数据查询模块与数据共享模块连接，所述审核模块与判断模块连接，判断模块与优化模块连接，优化模块与神经网络处理模块连接。3.根据权利要求2所述的一种具备加密功能的数据处理系统，其特征在于，所述数据采集模块用于对数据进行采集，并将采集的数据传输至数据识别模块，数据识别模块用于对接收的数据进行识别，并将识别的数据传输至数据分类模块。4...

【专利技术属性】
技术研发人员：余就裕，崔龙强，黎远伟，
申请(专利权)人：深圳高新邦技术有限公司，
类型：发明
国别省市：