一种基于BP神经网络与遗传算法的数据销毁安全管控优化策略制造技术

本发明专利技术提出了一种基于BP神经网络和遗传优化算法的数据销毁安全管控逆向最优策略，用于提高数据安全销毁的效率和准确性。包括构建装甲车数据销毁安全管控策略模型，所述装甲车数据销毁安全管控策略模型用于描述影响数据销毁时间的关键因素；利用BP神经网络构建装甲车数据销毁安全管控策略预测模型；利用装甲车数据销毁安全管控策略预测模型，预测满足销毁时间要求的单位步长内的，所有可能采用的安全销毁策略集；利用遗传算法，从符合数据销毁总时间要求的安全销毁策略集中选出最优销毁策略。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机，具体涉及一种数据销毁管控逆向最优策略。

技术介绍

0、技术背景

1、在数字化时代，随着大数据和云计算等技术的不断发展，数据已成为企业的重要资产之一。随着隐私和数据保护法规的出台，企业需要采取有效的措施保护用户的个人数据。例如欧盟的通用数据保护条例(gdpr)、美国的《加州消费者隐私法案》(ccpa)等，这些法规要求企业必须在合适的时候销毁用户的个人数据。数据泄露或不当使用可能会相关企业带来重大的风险和损失。因此，社会各界开始对数据销毁策略模型进行研究和应用，采取适当的数据销毁措施来保护企业和用户的数据安全。对于军用装甲车辆领域，数据安全日益成为了一个重要的话题。随着数据量的增大和数据存储技术的不断更新，如何快速、高效地销毁大量数据成为了一个挑战。

2、在装甲车辆领域，数据销毁的重要性不容忽视，这与信息安全、作战效力以及保护国家机密等因素有关。数据销毁在装甲车辆领域的重要性体现在以下四个方面：

3、1.保护机密信息：装甲车辆可能搭载各种敏感信息，如战术计划、通信数据、作战地图等。如果这些信息不正确地被本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于BP神经网络与遗传算法的数据销毁安全管控策略，其特征在于：构建装甲车数据销毁安全管控策略模型，所述装甲车数据销毁安全管控策略模型用于描述影响数据销毁时间的关键因素；利用BP神经网络构建装甲车数据销毁安全管控策略预测模型；利用装甲车数据销毁安全管控策略预测模型，预测满足销毁时间要求的单位步长内的，所有可能采用的安全销毁策略集；利用遗传算法，从符合数据销毁总时间要求的安全销毁策略集中选出最优销毁策略。

2.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络与遗传算法的数据销毁安全管控策略，其特征在于：装甲车数据销毁安全管控策略模型为：以装甲车整车上各个数据存储节点为目标，每个目...

【技术特征摘要】

1.一种基于bp神经网络与遗传算法的数据销毁安全管控策略，其特征在于：构建装甲车数据销毁安全管控策略模型，所述装甲车数据销毁安全管控策略模型用于描述影响数据销毁时间的关键因素；利用bp神经网络构建装甲车数据销毁安全管控策略预测模型；利用装甲车数据销毁安全管控策略预测模型，预测满足销毁时间要求的单位步长内的，所有可能采用的安全销毁策略集；利用遗传算法，从符合数据销毁总时间要求的安全销毁策略集中选出最优销毁策略。

2.根据权利要求1所述的一种基于bp神经网络与遗传算法的数据销毁安全管控策略，其特征在于：装甲车数据销毁安全管控策略模型为：以装甲车整车上各个数据存储节点为目标，每个目标的特征包括每个目标的类型、每个目标对应的数据存储介质、每个数据存储介质存储的数据量、以及每个数据存储介质选用的数据销毁模式。

3.根据权利要求2所述的一种基于bp神经网络与遗传算法的数据销毁安全管控策略，其特征在于：预测过程中，针对实际需求对安全管控策略进行约束。

4.根据权利要求3所述的一种基于bp神经网络的数据销毁时间预测方法，其特征在于：整车数据存储节点...

【专利技术属性】
技术研发人员：常福，周娜，高明，胡建军，李耀伟，李欣颜，伊欣研，
申请(专利权)人：中国北方车辆研究所，
类型：发明
国别省市：