一种数据的加密管理方法及系统与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种数据的加密管理方法及系统。


背景技术：

2.在大数据背景下信息通信打破了传统信息交流方式的限制，极大提升了信息传递的质量与速度，更加安全可靠、方便快捷，提升了人们的生活质量和工作效率。顾名思义，数据加密技术就是在数据传输的过程中，将明文按照特定的规律和算法进行处理，以密文的形式进行传输，接收到信息后再根据特定的规律和算法将密文破解成明文进一步降低信息泄露的风险，在现有技术中数据加密存储过程传输时延长，存在处理效率低，以及数据不安全的技术问题，实现了减少传输时间，保证数据安全并提高了处理效率。


技术实现要素：

3.本技术提供了一种数据的加密管理方法及系统，用于针对解决现有技术中存在的数据加密存储过程传输时延长，存在处理效率低，以及数据不安全的技术问题。
4.鉴于上述问题，本技术提供了一种数据的加密管理方法及系统。
5.第一方面，本技术提供了一种数据的加密管理方法，所述方法包括：由基于雾计算构建的数据加密平台内的中间层接收来自目标用户上传的待加密数据，其中，所述数据加密平台内包括远端和中间层，所述中间层内包括多个节点；获取所述待加密数据的数据规模和所述目标用户选取的加密等级信息；将所述数据规模和所述加密等级信息输入所述中间层内的加密方案分析模型，获得目标加密方案和加密算力信息；将所述数据规模输入所述中间层内的缩略分析模型内，获得缩略计算算力信息；根据所述加密算力信息、所述缩略计算算力信息以及所述多个节点与所述目标用户的传输时延，构建节点评价函数，计算所述多个节点的加密管理得分，并确定目标节点；通过所述目标节点，按照所述目标加密方案对所述待加密数据进行加密，获得加密数据，并上传至所述远端进行存储，并计算获取所述待加密数据的缩略数据，存储至所述目标节点。
6.第二方面，本技术提供了一种数据的加密管理系统，所述系统包括：数据接收模块，所述数据接收模块用于由基于雾计算构建的数据加密平台内的中间层接收来自目标用户上传的待加密数据，其中，所述数据加密平台内包括远端和中间层，所述中间层内包括多个节点；加密等级模块，所述加密等级模块用于获取所述待加密数据的数据规模和所述目标用户选取的加密等级信息；第一输入模块，所述第一输入模块用于将所述数据规模和所述加密等级信息输入所述中间层内的加密方案分析模型，获得目标加密方案和加密算力信息；第二输入模块，所述第二输入模块用于将所述数据规模输入所述中间层内的缩略分析模型内，获得缩略计算算力信息；第一计算模块，所述第一计算模块用于根据所述加密算力信息、所述缩略计算算力信息以及所述多个节点与所述目标用户的传输时延，构建节点评价函数，计算所述多个节点的加密管理得分，并确定目标节点；存储模块，所述存储模块用于通过所述目标节点，按照所述目标加密方案对所述待加密数据进行加密，获得加密数据，
并上传至所述远端进行存储，并计算获取所述待加密数据的缩略数据，存储至所述目标节点。
7.本技术中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
8.本技术提供的一种数据的加密管理方法及系统，涉及数据处理技术领域，解决了现有技术中数据加密存储过程传输时延长，存在处理效率低，以及数据不安全的技术问题，实现了减少传输时间，保证数据安全并提高了处理效率。
附图说明
9.图1为本技术提供了一种数据的加密管理方法流程示意图；
10.图2为本技术提供了一种数据的加密管理方法中获得加密算力信息流程示意图；
11.图3为本技术提供了一种数据的加密管理方法中获得缩略计算算力信息流程示意图；
12.图4为本技术提供了一种数据的加密管理系统结构示意图。附图标记说明：数据接收模块1，加密等级模块2，第一输入模块3，第二输入模块4，第一计算模块5，存储模块6。
具体实施方式
13.本技术通过提供一种数据的加密管理方法及系统，用于解决现有技术中数据加密存储过程传输时延长，存在处理效率低，以及数据不安全的技术问题。
14.实施例一
15.如图1所示，本技术实施例提供了一种数据的加密管理方法，该方法包括：
16.步骤s100：由基于雾计算构建的数据加密平台内的中间层接收来自目标用户上传的待加密数据，其中，所述数据加密平台内包括远端和中间层，所述中间层内包括多个节点；
17.具体而言，本技术实施例提供的一种数据的加密管理方法应用于一种数据的加密管理系统，为保证后期在数据传输加密的过程中加密管理的处理效率，因此需要对数据加密平台进行构建，数据加密平台基于雾计算构建，在数据加密平台中包含远端、中间层，该远端是指远程服务器，该中间层是用于接收目标用户所上传的待加密数据，连接用户和远端，且在中间层内包含多个节点，其所构建的中间层可以基于雾计算，即在雾计算中对待加密的数据的处理及应用均集中在网络边缘的设备中，而非完全云端储存，目标用户所上传的待加密数据是指未经加密过用于和接收端进行传输的数据，为后期实现对数据加密进行管理作为重要参考依据。
18.步骤s200：获取所述待加密数据的数据规模和所述目标用户选取的加密等级信息；
19.具体而言，对目标用户所上传的待加密数据的数据规模进行提取，该数据规模是指数据集的大小，例如基于数据的行数或列数来衡量，而数据规模越大，对数据进行处理和分析的难度就越大，所需的算力就越大，进一步的，获取目标用户根据自身的需求，对待加密数据对应选取的加密等级，示例性的，加密等级包含1-10的十个等级，用户可根据数据的重要性选择加密等级，以不同程度的保障数据的保密性和安全，对目标用户所选取的加密等级信息进行获取，进而为实现对数据加密进行管理做保障。
20.步骤s300：将所述数据规模和所述加密等级信息输入所述中间层内的加密方案分析模型，获得目标加密方案和加密算力信息；
21.进一步而言，如图2所示，本技术步骤s300还包括：
22.步骤s310：根据所述数据加密平台预设历史时间范围内的数据加密记录，获取样本数据规模集合以及样本加密等级信息集合；
23.步骤s320：根据所述样本加密等级信息集合，获取样本加密方案集合，根据所述样本数据规模集合和样本加密方案集合，获取样本加密算力信息集合；
24.步骤s330：构建所述样本加密等级信息集合内的多个样本加密等级信息和所述样本加密方案集合内的多个样本加密方案的映射关系，获得所述加密方案分析模型内的方案分析单元；
25.步骤s340：采用所述样本数据规模集合、样本加密方案集合和样本加密算力信息集合作为构建数据，构建所述加密方案分析模型内的算力分析单元；
26.步骤s350：将所述加密等级信息输入所述方案分析单元，获得所述目标加密方案，将所述数据规模和所述目标加密方案输入所述算力分析单元，获得所述加密算力信息。
27.进一步而言，本技术步骤s341包括：
28.步骤s341：以数据规模为第一决策特征，采用所述样本数据规模集合内的多个样本数据规模，构建多层第一决策划分节点，每层第一决策划分节点根据输入的数据规模进行二分类划分决策；
29.步骤s342：以加密方案为第二决策特征，采用所述样本加密方案集合内的多个样本加密方案，构建多层第二决策划分节点，每层第二决策划分节点内按照一种样本加密方案进行判断决策；
30.步骤s343：连接所述多层第一决策划分节点和所述多层第二决策划分节点，并获取所述多层第一决策划分节点和所述多层第二决策划分节点共同决策获得的多个决策结果；
31.步骤s344：采用所述样本加密算力信息集合内的多个样本加密算力信息，对所述多个决策结果进行对应标记，获得所述算力分析单元。
32.具体而言，由于在对待加密数据进行加密的过程中，需要获取待加密数据进行加密时所需的算力，以匹配具有相应算力的节点，进一步的，根据数据加密平台对历史时间范围内所包含的数据加密记录进行获取，其中所获预设历史时间范围内的数据加密记录由相关技术人员根据历史时间内的数据加密样本数据规模和样本加密等级信息的数据进行获取，预设历史时间范围例如可为过去一年的时间，从而对样本数据规模集合以及样本加密等级信息集合进行获取，样本数据规模集合是指在历史时间范围内的数据加密记录中所包含多个数据的不同数据规模的集合，样本加密等级信息集合是指根据上述数据规模与数据等级的关系，对样本数据规模集合中的样本数据规模对应设置加密等级，并将所有所设样本加密等级进行汇总的集合，进一步的，在样本加密等级信息集合的基础上，根据数据加密等级制定不同的加密方案，示例性的，若数据加密等级高则所制定的加密方案就复杂，并将所获所有加密方案进行整合后记作样本加密方案集合，继而再以样本加密等级信息集合与样本加密方案集合进行数据加密的结合，是指根据样本加密等级信息匹配样本加密方案，即样本加密等级信息越高，则样本加密方案越复杂，进一步获取不同数据规模的数据采用
不同加密方案进行加密所需的算力，获得样本加密算力信息集合，进一步的对样本加密等级信息集合内所包含的多个样本加密等级信息以及样本加密方案集合内的多个样本加密方案的映射关系进行构建，示例性的，当多个样本加密方案集合与多个样本加密等级信息具有映射关系时，多个样本加密方案集合取一值，多个样本加密等级信息有且只有一个值对应，而多个样本加密等级信息取一值，多个样本加密方案集合可以有多个值对应，并根据所构建的映射关系对加密方案分析模型中所包含的方案分析单元进行获取，进一步的，将对样本数据规模集合、样本加密方案集合以样本加密算计信息集合进行采用，并将以上三者作为构建数据，对加密方案分析模型内的算力分析单元进行构建，其构建构成可以是：基于决策树算法，根据样本数据规模集合中所包含的多个样本数据规模对多层第一决策划分节点进行构建，并将所数据规模作为第一决策特征，第一决策特征为多层第一决策划分节点的划分标准，同时每层第一决策划分节点均对所输入的数据规模对数据进行二分类划分决策，并将划分获得的两个分类结果输下层的第一决策划分节点，将数据规模通过多层的二分类划分，将数据划分至不同的数据规模区间，进一步的，根据样本加密方案集合内的多个样本加密方案集合内的多个样本加密方案对多层第二决策划分节点进行构建，将加密方案作为第二决策特征，第二决策特征为第二决策划分节点的划分标准，同时每层第二决策划分节点内按照加密方案中所包含的其中一种样本加密方案对数据进行判断决策，判断是否属于该层第二决策划分节点内的样本加密方案，最终将多层第一决策划分节点与多层第二决策划分节点进行连接，例如连接多层第一决策划分节点的底层节点与多层第二决策划分节点的底层节点，以保证根据第一决策特征所划分出的数据规模与根据第二决策特征所划分出的加密方案相结合，从而对多层第一决策划分节点与多层第二决策划分节点进行共同决策，继而获得共同决策后的决策结果，在多个决策结果中包含采用不同加密方案对不同数据规模的待加密传输数据进行加密的加密算力信息，进一步的，将不同数据规模的数据采用不同加密方案进行加密时所需的算力进行整合记作样本加密算力信息集合，且样本加密算力信息集合中包含多个样本加密算力信息，由于划分得到不同的数据规模和不同的加密方案均具有对应的加密算力，因此将多个样本加密算力信息对上述所获多个决策结果进行标记，其中样本加密算力信息与多个决策结果为对应关系，在此基础上完成对加密方案分析模型中算力分析单元的构建，最终将待加密数据的加密等级信息输入至加密方案分析模型中的方案分析单元，匹配输出待加密数据的目标加密方案，再将待加密数据的数据规模与所输出的目标加密方案一同输入至算力分析单元中进行数据规模与目标加密方案的匹配，从而对加密算力信息进行输出，为后续实现对数据加密进行管理夯实基础。
33.步骤s400：将所述数据规模输入所述中间层内的缩略分析模型内，获得缩略计算算力信息；
34.进一步而言，如图3所示，本技术步骤s400还包括：
35.步骤s410：根据所述数据加密平台预设历史时间范围内的数据加密记录，获取样本数据规模集合和样本缩略计算算力信息集合；
36.步骤s420：采用所述样本数据规模集合和样本缩略计算算力信息集合，构建所述缩略分析模型；
37.步骤s430：将所述数据规模输入所述缩略分析模型内，获得所述缩略计算算力信息。
38.进一步而言，本技术步骤s420包括：
39.步骤s421：对所述样本数据规模集合和样本缩略计算算力信息集合内的数据进行数据标识，获得构建数据集；
40.步骤s422：基于神经网络，构建所述缩略分析模型的网络结构；
41.步骤s423：采用所述构建数据集，对所述缩略分析模型进行监督训练、验证和测试，在满足预设条件的情况下，获得所述缩略分析模型。
42.具体而言，将待加密数据的数据规模输入至加密平台中间层内所包含的缩略分析模型中，对待加密数据的缩略计算算力信息进行获取，缩略计算算力信息是指在对待加密信息进行缩略计算时所需要的算力，缩略计算是用于生成待加密数据的缩略信息，以供用户快速浏览调用，示例性的，若待加密数据为图片，则与之对应的缩略信息为缩略图，并将其在节点内进行存储，以便于进行快速浏览，进一步的，根据上述所获的数据加密平台预设历史时间范围内的数据加密记录，对样本数据规模集合和样本缩略计算算力信息集合进行提取，并通过样本数据规模集合和样本缩略计算算力信息集合对缩略分析模型进行构建，其构建过程可以为：首先对样本数据规模集合和样本缩略计算算力信息集合内的数据分别进行数据特征的标识，将标识的所有数据记作构建数据集，进一步的，缩略分析模型为机器学习中的，可以不断进行自我迭代优化的神经网络模型，所述缩略分析模型通过训练数据集和监督数据集训练获得，其中，训练数据集中的每组训练数据均包括第一参考数据和第二参考数据，监督数据集为与训练数据集一一对应的监督数据。
43.缩略分析模型构建过程为：将训练数据集中每一组训练数据输入缩略分析模型，通过这组训练数据对应的监督数据进行缩略分析模型的输出监督调整，当缩略分析模型的输出结果与监督数据一致，则当前组训练结束，将训练数据集中全部的训练数据均训练结束，则缩略分析模型训练完成。
44.为了保证缩略分析模型的准确性，可以通过测试数据集进行缩略分析模型的测试处理，举例而言，测试准确率可以设定为80%，当测试数据集的测试准确率满足80%时，则缩略分析模型构建完成。
45.最终将待加密数据的数据规模输入至构建完成的缩略分析模型内，输出待加密数据的缩略计算算力信息，实现对数据加密进行管理有着推进的作用。
46.步骤s500：根据所述加密算力信息、所述缩略计算算力信息以及所述多个节点与所述目标用户的传输时延，构建节点评价函数，计算所述多个节点的加密管理得分，并确定目标节点；
47.进一步而言，本技术步骤s500还包括：
48.步骤s510：根据所述加密算力信息、所述缩略计算算力信息以及所述多个节点与所述目标用户的传输时延，构建所述节点评价函数，如下式：
[0049][0050]
其中，为第i个节点的加密管理得分，为第一权重，为第i个节点的算力，为加密算力信息，为缩略计算算力信息，为第二权重，n为多个节点的数量，为第i个节点与目标用户的传输时延。
[0051]
进一步而言，本技术步骤s520包括：
[0052]
步骤s521：采用所述节点评价函数，计算获得所述多个节点的多个加密管理得分；
[0053]
步骤s522：按照从大到小的顺序，将所述多个加密管理得分进行排序，并选择所述排序内最靠前且处于空闲的节点，作为所述目标节点。
[0054]
具体而言，为保证对待加密数据进行加密管理的准确度，因此需要基于加密方案分析模型所输出的加密算力信息、缩略分析模型所输出的缩略计算算力信息以及加密平台中间层内所包含的多个节点与目标用户在对待加密数据进行加密传输时的数据传输时间延迟构建出如下节点评价函数：
[0055][0056]
其中，为第i个节点的加密管理得分，为第一权重，为第i个节点的算力，为加密算力信息，为缩略计算算力信息，为第二权重，n为多个节点的数量，为第i个节点与目标用户的传输时延。
[0057]
节点与目标用户的传输时延越短则越好，提升数据加密管理的效率，通过所构建的如上公式对多个节点的加密管理得分进行计算，其中，默认第二权重优选大于第一权重，示例性的，第二权重可以设定为0.7，第一权重则为0.3，进一步的，根据计算所获多个节点的加密管理得分对目标节点进行确定，是指采用如上所构建的节点评价函数，对多个节点的每个节点的多个加密管理得分进行计算，并将多个加密管理得分按照从大到小的顺序进行序列化排序，并选择排序内最靠前，即加密管理得分最高且处于空闲的节点，将所选择的节点作为目标节点，以便为后期对数据加密进行管理时作为参照数据。
[0058]
步骤s600：通过所述目标节点，按照所述目标加密方案对所述待加密数据进行加密，获得加密数据，并上传至所述远端进行存储，并计算获取所述待加密数据的缩略数据，存储至所述目标节点。
[0059]
具体而言，将上述所确定的目标节点作为基础，按照加密方案分析模型所输出的目标加密方案对目标用户所上传的待加密数据进行数据加密，从而对完成加密的加密数据进行获取，并将加密完成的加密数据上传至加密平台中的远端进行存储，进一步的，示例性地，通过如下公式对加密数据的缩略数据进行获取：
[0060][0061]
其中，λ为待加密数据的缩略数据α为待加密数据β待加密数据中的非关键信息数据。最终将如上公式计算所获的待加密数据缩略数据储存至所确定的目标节点中，实现了减少传输时间，保证数据安全并提高了处理效率。
[0062]
综上所述，本技术实施例提供的一种数据的加密管理方法，至少包括如下技术效果，实现了减少传输时间，保证数据安全并提高了处理效率。
[0063]
实施例二
[0064]
基于与前述实施例中一种数据的加密管理方法相同的发明构思，如图4所示，本技术提供了一种数据的加密管理系统，系统包括：
[0065]
数据接收模块1，所述数据接收模块1用于由基于雾计算构建的数据加密平台内的
中间层接收来自目标用户上传的待加密数据，其中，所述数据加密平台内包括远端和中间层，所述中间层内包括多个节点；
[0066]
加密等级模块2，所述加密等级模块2用于获取所述待加密数据的数据规模和所述目标用户选取的加密等级信息；
[0067]
第一输入模块3，所述第一输入模块3用于将所述数据规模和所述加密等级信息输入所述中间层内的加密方案分析模型，获得目标加密方案和加密算力信息；
[0068]
第二输入模块4，所述第二输入模块4用于将所述数据规模输入所述中间层内的缩略分析模型内，获得缩略计算算力信息；
[0069]
第一计算模块5，所述第一计算模块5用于根据所述加密算力信息、所述缩略计算算力信息以及所述多个节点与所述目标用户的传输时延，构建节点评价函数，计算所述多个节点的加密管理得分，并确定目标节点；
[0070]
存储模块6，所述存储模块6用于通过所述目标节点，按照所述目标加密方案对所述待加密数据进行加密，获得加密数据，并上传至所述远端进行存储，并计算获取所述待加密数据的缩略数据，存储至所述目标节点。
[0071]
进一步而言，系统还包括：
[0072]
数据加密记录模块，所述数据加密记录模块用于根据所述数据加密平台预设历史时间范围内的数据加密记录，获取样本数据规模集合以及样本加密等级信息集合；
[0073]
集合获取模块，所述集合获取模块用于根据所述样本加密等级信息集合，获取样本加密方案集合，根据所述样本数据规模集合和样本加密方案集合，获取样本加密算力信息集合；
[0074]
映射模块，所述映射模块用于构建所述样本加密等级信息集合内的多个样本加密等级信息和所述样本加密方案集合内的多个样本加密方案的映射关系，获得所述加密方案分析模型内的方案分析单元；
[0075]
单元构建模块，所述单元构建模块用于采用所述样本数据规模集合、样本加密方案集合和样本加密算力信息集合作为构建数据，构建所述加密方案分析模型内的算力分析单元；
[0076]
第三输入模块，所述第三输入模块用于将所述加密等级信息输入所述方案分析单元，获得所述目标加密方案，将所述数据规模和所述目标加密方案输入所述算力分析单元，获得所述加密算力信息。
[0077]
进一步而言，系统还包括：
[0078]
第四输入模块，所述第四输入模块用于以数据规模为第一决策特征，采用所述样本数据规模集合内的多个样本数据规模，构建多层第一决策划分节点，每层第一决策划分节点根据输入的数据规模进行二分类划分决策；
[0079]
节点构建模块，所述节点构建模块用于以加密方案为第二决策特征，采用所述样本加密方案集合内的多个样本加密方案，构建多层第二决策划分节点，每层第二决策划分节点内按照一种样本加密方案进行判断决策；
[0080]
决策模块，所述决策模块用于连接所述多层第一决策划分节点和所述多层第二决策划分节点，并获取所述多层第一决策划分节点和所述多层第二决策划分节点共同决策获得的多个决策结果；
[0081]
标记模块，所述标记模块用于采用所述样本加密算力信息集合内的多个样本加密算力信息，对所述多个决策结果进行对应标记，获得所述算力分析单元。
[0082]
进一步而言，系统还包括：
[0083]
集合获取模块，所述集合获取模块用于根据所述数据加密平台预设历史时间范围内的数据加密记录，获取样本数据规模集合和样本缩略计算算力信息集合
[0084]
模型构建模块，所述模型构建模块用于采用所述样本数据规模集合和样本缩略计算算力信息集合，构建所述缩略分析模型；
[0085]
第五输入模块，所述第五输入模块用于将所述数据规模输入所述缩略分析模型内，获得所述缩略计算算力信息。
[0086]
进一步而言，系统还包括：
[0087]
数据标识模块，所述数据标识模块用于对所述样本数据规模集合和样本缩略计算算力信息集合内的数据进行数据标识，获得构建数据集；
[0088]
结构构建模块，所述结构构建模块用于基于神经网络，构建所述缩略分析模型的网络结构；
[0089]
模型获取模块，所述模型获取模块用于采用所述构建数据集，对所述缩略分析模型进行监督训练、验证和测试，在满足预设条件的情况下，获得所述缩略分析模型。
[0090]
进一步而言，系统还包括：
[0091]
公式模块，所述公式模块用于根据所述加密算力信息、所述缩略计算算力信息以及所述多个节点与所述目标用户的传输时延，构建所述节点评价函数，如下式：
[0092][0093]
其中，为第i个节点的加密管理得分，为第一权重，为第i个节点的算力，为加密算力信息，为缩略计算算力信息，为第二权重，n为多个节点的数量，为第i个节点与目标用户的传输时延。
[0094]
进一步而言，系统还包括：
[0095]
第二计算模块，所述第二计算模块用于采用所述节点评价函数，计算获得所述多个节点的多个加密管理得分；
[0096]
排序模块，所述排序模块用于按照从大到小的顺序，将所述多个加密管理得分进行排序，并选择所述排序内最靠前且处于空闲的节点，作为所述目标节点。
[0097]
本说明书通过前述对一种数据的加密管理方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种数据的加密管理系统，对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

技术特征：
1.一种数据的加密管理方法，其特征在于，所述方法包括：由基于雾计算构建的数据加密平台内的中间层接收来自目标用户上传的待加密数据，其中，所述数据加密平台内包括远端和中间层，所述中间层内包括多个节点；获取所述待加密数据的数据规模和所述目标用户选取的加密等级信息；将所述数据规模和所述加密等级信息输入所述中间层内的加密方案分析模型，获得目标加密方案和加密算力信息；将所述数据规模输入所述中间层内的缩略分析模型内，获得缩略计算算力信息；根据所述加密算力信息、所述缩略计算算力信息以及所述多个节点与所述目标用户的传输时延，构建节点评价函数，计算所述多个节点的加密管理得分，并确定目标节点；通过所述目标节点，按照所述目标加密方案对所述待加密数据进行加密，获得加密数据，并上传至所述远端进行存储，并计算获取所述待加密数据的缩略数据，存储至所述目标节点。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述数据规模和所述加密等级信息输入所述中间层内的加密方案分析模型，获得目标加密方案和加密算力信息，包括：根据所述数据加密平台预设历史时间范围内的数据加密记录，获取样本数据规模集合以及样本加密等级信息集合；根据所述样本加密等级信息集合，获取样本加密方案集合，根据所述样本数据规模集合和样本加密方案集合，获取样本加密算力信息集合；构建所述样本加密等级信息集合内的多个样本加密等级信息和所述样本加密方案集合内的多个样本加密方案的映射关系，获得所述加密方案分析模型内的方案分析单元；采用所述样本数据规模集合、样本加密方案集合和样本加密算力信息集合作为构建数据，构建所述加密方案分析模型内的算力分析单元；将所述加密等级信息输入所述方案分析单元，获得所述目标加密方案，将所述数据规模和所述目标加密方案输入所述算力分析单元，获得所述加密算力信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用所述样本数据规模集合、样本加密方案集合和样本加密算力信息集合作为构建数据，构建所述加密方案分析模型内的算力分析单元，包括：以数据规模为第一决策特征，采用所述样本数据规模集合内的多个样本数据规模，构建多层第一决策划分节点，每层第一决策划分节点根据输入的数据规模进行二分类划分决策；以加密方案为第二决策特征，采用所述样本加密方案集合内的多个样本加密方案，构建多层第二决策划分节点，每层第二决策划分节点内按照一种样本加密方案进行判断决策；连接所述多层第一决策划分节点和所述多层第二决策划分节点，并获取所述多层第一决策划分节点和所述多层第二决策划分节点共同决策获得的多个决策结果；采用所述样本加密算力信息集合内的多个样本加密算力信息，对所述多个决策结果进行对应标记，获得所述算力分析单元。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述数据规模输入所述中间层内的缩略分析模型内，获得缩略计算算力信息，包括：
据所述数据加密平台预设历史时间范围内的数据加密记录，获取样本数据规模集合和样本缩略计算算力信息集合；采用所述样本数据规模集合和样本缩略计算算力信息集合，构建所述缩略分析模型；将所述数据规模输入所述缩略分析模型内，获得所述缩略计算算力信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，采用所述样本数据规模集合和样本缩略计算算力信息集合，构建所述缩略分析模型，包括：对所述样本数据规模集合和样本缩略计算算力信息集合内的数据进行数据标识，获得构建数据集；基于神经网络，构建所述缩略分析模型的网络结构；采用所述构建数据集，对所述缩略分析模型进行监督训练、验证和测试，在满足预设条件的情况下，获得所述缩略分析模型。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述加密算力信息、所述缩略计算算力信息以及所述多个节点与所述目标用户的传输时延，构建节点评价函数，包括：根据所述加密算力信息、所述缩略计算算力信息以及所述多个节点与所述目标用户的传输时延，构建所述节点评价函数，如下式：其中，为第i个节点的加密管理得分，为第一权重，为第i个节点的算力，为加密算力信息，为缩略计算算力信息，为第二权重，n为多个节点的数量，为第i个节点与目标用户的传输时延。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，计算所述多个节点的加密管理得分，并确定目标节点，包括：采用所述节点评价函数，计算获得所述多个节点的多个加密管理得分；按照从大到小的顺序，将所述多个加密管理得分进行排序，并选择所述排序内最靠前且处于空闲的节点，作为所述目标节点。8.一种数据的加密管理系统，其特征在于，所述系统包括：数据接收模块，所述数据接收模块用于由基于雾计算构建的数据加密平台内的中间层接收来自目标用户上传的待加密数据，其中，所述数据加密平台内包括远端和中间层，所述中间层内包括多个节点；加密等级模块，所述加密等级模块用于获取所述待加密数据的数据规模和所述目标用户选取的加密等级信息；第一输入模块，所述第一输入模块用于将所述数据规模和所述加密等级信息输入所述中间层内的加密方案分析模型，获得目标加密方案和加密算力信息；第二输入模块，所述第二输入模块用于将所述数据规模输入所述中间层内的缩略分析模型内，获得缩略计算算力信息；第一计算模块，所述第一计算模块用于根据所述加密算力信息、所述缩略计算算力信息以及所述多个节点与所述目标用户的传输时延，构建节点评价函数，计算所述多个节点的加密管理得分，并确定目标节点；
存储模块，所述存储模块用于通过所述目标节点，按照所述目标加密方案对所述待加密数据进行加密，获得加密数据，并上传至所述远端进行存储，并计算获取所述待加密数据的缩略数据，存储至所述目标节点。

技术总结
本发明提供了一种数据的加密管理方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：将待加密数据的数据规模和目标用户选取的加密等级信息输入中间层内的加密方案分析模型，获得目标加密方案和加密算力信息，将数据规模输入中间层内的缩略分析模型内，获得缩略计算算力信息，根据加密算力信息、缩略计算算力信息以及多个节点与目标用户的传输时延，构建节点评价函数，确定目标节点，按照目标加密方案对待加密数据进行加密，并上传至远端进行存储，并计算获取待加密数据的缩略数据存储至目标节点，解决了现有技术中数据加密存储过程传输时延长，存在处理效率低，以及数据不安全的技术问题，实现了减少传输时间，保证数据安全并提高了处理效率。了处理效率。了处理效率。


技术研发人员：宋远岑 陈育鸣 庄健民 蔡定国
受保护的技术使用者：江苏华存电子科技有限公司
技术研发日：2023.05.23
技术公布日：2023/10/11