【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据安全技术，尤其涉及基于边缘隐私计算的数据安全网关方法及系统。
技术介绍
1、传统的数据处理方式通常将数据上传到云端进行集中式处理,但这种方式存在以下问题:一方面,大量敏感数据的上传和存储容易引发数据泄露和隐私侵犯等安全隐患；另一方面,海量数据的上传对网络带宽和延迟提出了很高的要求,难以满足实时处理的需求。
2、为了解决这些问题,边缘计算应运而生。边缘计算将计算、存储和网络资源部署在靠近数据源的网络边缘,通过在本地处理数据,可以大幅减少数据上传量,降低网络传输压力,提高数据处理效率。但是,在边缘节点上直接处理敏感数据仍然面临数据安全和隐私泄露的风险,别是在多方参与的场景下,不同参与方对数据的所有权和使用权界定不清,缺乏有效的隐私保护机制。
3、现有技术中,针对边缘计算的数据安全和隐私保护问题,已有一些解决方案。一类方案是基于传统的加密技术,如对称加密、公钥加密等,将敏感数据加密后再上传到边缘节点,但这种方案无法支持对加密数据的直接处理,需要先将数据解密才能进行计算,存在数据泄露风险。另一类方案是基...
【技术保护点】
1.基于边缘隐私计算的数据安全网关方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述数据访问权限对所述请求的数据信息进行自适应隐私处理，确定所述数据访问权限对应的隐私保护等级，得到隐私保护数据包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用联邦学习算法在所述用户设备与数据安全网关之间建立隐私保护模型，并利用所述隐私保护模型对所述隐私保护数据进行二次隐私保护，得到二次隐私保护数据包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述同态加密后的隐私数据切分为多个数据分片，并利用秘密分享算法为每个数据分...
【技术特征摘要】
1.基于边缘隐私计算的数据安全网关方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述数据访问权限对所述请求的数据信息进行自适应隐私处理，确定所述数据访问权限对应的隐私保护等级，得到隐私保护数据包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用联邦学习算法在所述用户设备与数据安全网关之间建立隐私保护模型，并利用所述隐私保护模型对所述隐私保护数据进行二次隐私保护，得到二次隐私保护数据包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述同态加密后的隐私数据切分为多个数据分片，并利用秘密分享算法为每个数据分片生成验证份额，将所述数据分片和验证份额通过区块链网络发...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱易翔，肖清旺，姚俊，
申请(专利权)人：翼盾上海智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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