【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能、数据安全与隐私保护,具体为一种基于数据安全性与隐私保护的ai模型私域与公域协同处理系统。
技术介绍
1、随着人工智能技术的飞速发展,ai模型在各行各业的应用日益广泛,然而,数据的安全性与隐私性成为制约其进一步应用的重要瓶颈,在实际应用中,企业往往面临数据孤岛问题,即数据分散在多个私有环境中,难以有效整合利用,同时,由于数据隐私保护法规(如gdpr、ccpa等)的严格实施,企业在利用这些数据训练ai模型时,必须严格遵守隐私保护原则,防止数据泄露。
2、在现有技术中,ai模型通常需要在单一数据环境中训练与部署,要么完全依赖于私域数据,导致模型泛化能力不足;要么将敏感数据上传至公域,存在严重的隐私泄露风险,因此,如何在保障数据安全与隐私的前提下,实现ai模型在私域与公域之间的有效协同处理成为亟待解决的问题。
技术实现思路
1、为实现以上目的,本专利技术通过以下技术方案予以实现:一种基于数据安全性与隐私保护的ai模型私域与公域协同处理系统,包括协同处理平台,所述
...【技术保护点】
1.一种基于数据安全性与隐私保护的AI模型私域与公域协同处理系统,包括协同处理平台,其特征在于,所述协同处理平台通信连接有公私域策略选择模块、私域数据处理模块、安全传输通道模块、公域模型训练与优化模块、隐私保护机制模块以及模型反馈与融合模块,其中,各模块间电信号连接;
2.根据权利要求1所述的一种基于数据安全性与隐私保护的AI模型私域与公域协同处理系统,其特征在于:所述公私域策略选择模块中,提取信息特征并匹配AI模型的过程包括:
3.根据权利要求2所述的一种基于数据安全性与隐私保护的AI模型私域与公域协同处理系统,其特征在于:所述信息增益的计算
<...【技术特征摘要】
1.一种基于数据安全性与隐私保护的ai模型私域与公域协同处理系统,包括协同处理平台,其特征在于,所述协同处理平台通信连接有公私域策略选择模块、私域数据处理模块、安全传输通道模块、公域模型训练与优化模块、隐私保护机制模块以及模型反馈与融合模块,其中,各模块间电信号连接;
2.根据权利要求1所述的一种基于数据安全性与隐私保护的ai模型私域与公域协同处理系统,其特征在于:所述公私域策略选择模块中,提取信息特征并匹配ai模型的过程包括:
3.根据权利要求2所述的一种基于数据安全性与隐私保护的ai模型私域与公域协同处理系统,其特征在于:所述信息增益的计算表达式为:
4.根据权利要求3所述的一种基于数据安全性与隐私保护的ai模型私域与公域协同处理系统,其特征在于:所述私域数据处理模块中,预处理敏感数据的过程包括:
5.根据权利要求4所述的一种基于数据安全性与隐私保护的ai模型私域与公域协同处理系统,其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员:单海洋,李丹瑛,孙丙龙,
申请(专利权)人:浙江辉驿网络科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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