基于模型上下文协议的AI数据安全管理方法及系统技术方案

本申请公开了一种基于模型上下文协议的AI数据安全管理方法及系统。方法能够实时采集和解析模型状态、环境参数和用户会话信息，生成动态加密策略和权限令牌。各节点通过MCP协议上传加密梯度，并附加差分隐私噪声，联邦学习协调器利用安全多方计算技术聚合参数，生成全局模型，并通过MCP协议同步更新模型版本至所有节点。本方法及系统可应用于智能客服、医疗诊断等场景，显著提升数据安全性与合规性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能与数据安全交叉，特别涉及一种基于模型上下文协议的ai数据安全管理方法及系统。

技术介绍

1、随着ai技术的快速发展，数据隐私保护、模型安全传输及动态访问控制成为亟待解决的问题。

2、传统ai系统通常采用固定的加密和访问控制规则，无法适应动态变化的模型上下文，如实时资源状态、用户权限变更等。此外，集中式数据存储和传输易受攻击，而联邦学习等分布式方案虽能保护隐私，但缺乏细粒度的上下文感知能力。现有通信协议（如http/rpc）也未深度集成安全机制，需额外设计加密和审计模块，导致效率低下。

技术实现思路

1、基于此，本申请实施例提供了一种基于模型上下文协议的ai数据安全管理方法及系统，本申请通过动态感知模型上下文（如模型版本、用户会话、硬件资源），实现自适应加密、细粒度访问控制及隐私保护，解决传统方案中安全策略僵化、隐私泄露风险高的问题。

2、第一方面，提供了一种基于模型上下文协议的ai数据安全管理方法，该方法包括：

3、实时采集模型的上下文信息；其中，所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于模型上下文协议的AI数据安全管理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的AI数据安全管理方法，其特征在于，实时采集模型的上下文信息，包括：

3.根据权利要求1所述的AI数据安全管理方法，其特征在于，解析采集到的上下文信息生成动态安全策略，包括：

4.根据权利要求1所述的AI数据安全管理方法，其特征在于，根据生成的动态安全策略，执行数据的加密操作和访问控制，包括：

5.根据权利要求1所述的AI数据安全管理方法，其特征在于，所述在分布式节点间安全聚合模型参数以生成全局模型，包括：

6.根据权利要求1所述...

【技术特征摘要】

1.一种基于模型上下文协议的ai数据安全管理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的ai数据安全管理方法，其特征在于，实时采集模型的上下文信息，包括：

3.根据权利要求1所述的ai数据安全管理方法，其特征在于，解析采集到的上下文信息生成动态安全策略，包括：

4.根据权利要求1所述的ai数据安全管理方法，其特征在于，根据生成的动态安全策略，执行数据的加密操作和访问控制，包括：

5.根据权利要求1所述的ai数据安全管理方法，其特征在于，所述在分布式节点间安全聚合模型参数以生成全局模型，包括：

6.根据权利要求1所述的ai数据安全管理方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：范端胜，李刚，
申请(专利权)人：北京世纪龙脉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：