一种用户数据云端、边端、终端协同交互加解密方法与流程

技术特征：
1.一种用户数据云端、边端、终端协同交互加解密方法，其特征在于：包括以下步骤：采集用户数据，并对所述用户数据加密，获得第一数据集，并将所述第一数据集发送到云端；对所述第一数据集进行预处理，获得第二数据集，并对所述第二数据集中的数据进行数据应用，将所述第二数据集发送到边端进行处理；通过所述边端对所述第二数据集进行处理后，再通过用户终端对处理后的所述第二数据集进行解密。2.根据权利要求1所述的用户数据云端、边端、终端协同交互加解密方法，其特征在于：对所述用户数据加密的过程为：所述用户终端通过数据密钥对所述用户数据进行加密。3.根据权利要求2所述的用户数据云端、边端、终端协同交互加解密方法，其特征在于：所述数据密钥只存在于所述用户终端内，且所述数据密钥数量为1。4.根据权利要求1所述的用户数据云端、边端、终端协同交互加解密方法，其特征在于：所述预处理至少包括：数据清洗、数据集成、数据规约和数据转换。5.根据权利要求4所述的用户数据云端、边端、终端协同交互加解密方法，其特征在于：在对所述第一数据集进行所述数据清洗和所述数据集成的过程中，还加入了特征反函数，基于所述特征反函数生成部分第二数据集。6.根据权利要求4所述的用户数据云端、边端、终端协同交互加解密方法，其特征在于：在对所述第一数据集进行所述数据规约和所述数据转换的过程中，还加入了数据动态提取，基于所述数据动态提取生成部分第二数据集。7.根据权利要求1所述的用户数据云端、边端、终端协同交互加解密方法，其特征在于：所述预处理的方法为：基于云端、边端和用户终端三种对数据不同的处理要求，分别对所述第一数据集进行处理，获得各自加密状态下的数据预处理反函数和数据应用特征反函数。8.根据权利要求2或4所述的用户数据云端、边端、终端协同交互加解密方法，其特征在于：所述用户终端对所述第二数据集进行解密的过程中，所述用户终端基于所述数据密钥和所述预处理用到的四个处理方法对所述第二数据集进行解密和数据应用。9.根据权利要求8所述的用户数据云端、边端、终端协同交互加解密方法，其特征在于：需通过所述用户终端进行访问请求，再将实现对第二数据集的解密及其数据应用。10.根据权利要求9所述的用户数据云端、边端、终端协同交互加解密方法，其特征在于：所述通过边端对第二数据集进行处理的过程中，包括：通过所述边端获取所述第二数据集，并传输到所述云端，基于深度学习进行训练，将训练好的模型发送到所述边端和所述用户终端。

技术总结
本发明公开了一种用户数据云端、边端、终端协同交互加解密方法，包括步骤：采集用户数据，并对用户数据加密，获得第一数据集，并将第一数据集发送到云端；对第一数据集进行预处理，获得第二数据集，并将第二数据集分别发送到用户终端和边端进行处理；对发送到用户终端中的部分第二数据集解密并进行处理；对发送到边端的部分第二数据集进行处理。本发明方法有助于大数据在云、边、端三个分布式与集中式协同的情况下开展基于大数据的信息安全与应用交互，实现大数据在访问、处理和应用中的实时性、安全性、可用性和精准性，为智能网联交通大数据、金融应用大数据、物联网应用大数据等赋能更好的技术应用前景。能更好的技术应用前景。能更好的技术应用前景。


技术研发人员：张雷 谈剑锋 欧冬秀 丁震宇 张家诚 石建兵 张帅飞
受保护的技术使用者：同济大学
技术研发日：2021.07.14
技术公布日：2021/10/15