【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据安全，具体指一种工业数据传输的隐私保护方法。
技术介绍
1、随着工业互联网的发展，工业数据的采集和处理逐渐成为智能制造和工业优化的核心环节。然而，工业数据往往包含大量敏感信息，包括生产过程中的设备状态、产品质量监控、人员行为数据等，这些数据的隐私保护成为当前工业数字化转型中的一项重要挑战。
2、在传统的工业数据传输和处理过程中，由于数据需要通过公共网络进行传输，且通常存储在集中式服务器中，容易面临数据泄露、篡改和滥用等安全风险。现有的隐私保护技术主要集中在加密传输和数据匿名化上，但这些技术仍然无法有效解决数据隐私、数据质量和模型优化之间的矛盾。
3、为了解决这一问题，采用联邦学习技术进行分布式训练已成为一种理想的方案。联邦学习允许各客户端在本地训练模型，而无需将原始数据上传到中央服务器，从而保护了数据隐私。然而，现有的联邦学习框架仍存在一些问题，如模型训练过程中隐私泄露的风险、客户端数据质量的差异和模型参数的高效聚合等问题。
4、因此，如何在保证数据隐私的前提下，提升工业数据质量，优...
【技术保护点】
1.一种工业数据传输的隐私保护方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种工业数据传输的隐私保护方法，其特征在于，所述步骤1中，本地化处理的方法包括窗口大小调整、噪声去除和数据清洗。
3.根据权利要求2所述的一种工业数据传输的隐私保护方法，其特征在于，所述窗口大小调整方法为：
4.根据权利要求1所述的一种工业数据传输的隐私保护方法，其特征在于，所述噪声去除的方法为：
5.根据权利要求1所述的一种工业数据传输的隐私保护方法，其特征在于，所述数据清洗的方法为：
6.根据权利要求1所述的一种工业数...
【技术特征摘要】
1.一种工业数据传输的隐私保护方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种工业数据传输的隐私保护方法，其特征在于，所述步骤1中，本地化处理的方法包括窗口大小调整、噪声去除和数据清洗。
3.根据权利要求2所述的一种工业数据传输的隐私保护方法，其特征在于，所述窗口大小调整方法为：
4.根据权利要求1所述的一种工业数据传输的隐私保护方法，其特征在于，所述噪声去除的方法为：
5.根据权利要求1所述的一种工业数据传输的隐私保护方法，其特征在于，所述数据清洗的方法为：
6.根据权利要求1所述的一种工业数据传输的隐私保护方法，其特征在于，所述局部全连接神经网络采用多层感知...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈佰平，朱冠宇，赵建勇，严义，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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