(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211165240.8 (22)申请日 2022.09.23 (71)申请人 高印 地址 561000 贵州省安 顺市西秀区中华 东 路13号 (72)发明人 高印　孙小梅　 (51)Int.Cl. G06F 21/60(2013.01) G06F 16/215(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于大数据 的数据分级加密方法及AI 系统 (57)摘要 本申请提供的一种基于大数据的数据分级 加密方法及AI系统， 获得针对第一对象收集的业 务互动数据； 对所述业务互动数据进行识别处 理； 利用若干个数据清洗线程， 对进行识别处理 后的业务互动数据进行清洗处理， 得到若干个第 一清洗结果； 将所述若干个第一清洗结果进行加 权处理， 得到与所述业务互动数据向量相同的第 一待加密数据； 结合所述第一待加密数据和第二 待加密数据的相似度， 确定所述业务互动数据中 是否携带有第二对象， 在确定所述业务互动数据 中携带有所述第二对象时， 对所述业务互动数据 进行加密处理， 从而能够提高数据加密的准确 性， 因此， 能够有效的保障数据的安全性和可靠 性。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115391810 A 2022.11.25 CN 115391810 A 1.一种基于大 数据的数据分级加密方法， 其特 征在于， 该 方法至少包括： 获得针对所述第一对象收集的业务互动数据； 对所述业务互动数据进行识别处理； 利 用若干个数据清洗线程， 对进行识别处理后的业务互动数据进行清洗处理， 得到若干个第 一清洗结果； 其中， 所述若干个数据清洗线程中不同数据清洗线程的数据清洗块的清洗区 域不同； 将所述若干个第 一清洗结果进行加权处理， 得到与所述业务互动数据向量相同的第 一 待加密数据； 结合所述第 一待加密数据和第 二待加密数据的相似度， 确定所述业务互动数据中是否 携带有第二对 象， 所述第二对 象与所述第一对 象的数据安全等级不同； 所述第二待加密数 据是通过对指 定的样本数据进 行清洗处理所得； 在确定所述业务互动数据中携带有所述第 二对象时， 对所述 业务互动数据进行加密处 理。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述结合所述第 一待加密数据和第 二待加 密数据的相似度， 确定识别所述业务互动数据中是否携带有第二对象之前， 还包括： 通过所 述若干个数据 清洗线程， 逐一对指 定的样本数据进 行清洗处理， 得到若干个第二清洗结果； 将所述若干个第二清洗结果进行加权处 理， 得到所述样本数据对应的第二待加密数据。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述业务互动数据进行识别处理， 包括： 利用指 定的异常许可变量， 以及所述第一对象 的业务互动数据的平均安全向量， 对所 述业务互动数据中各事 件进行异常许 可处理。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述利用指定的异常许可变量， 以及所述 第一对象的业务互动数据的平均安全向量， 对所述业务互动数据中各事件点进行异常许可 处理， 包括： 针对所述第 一对象的业务互动数据的各个事件： 通过所述第 一对象的业务互动数据的 平均安全向量和该事件的特征向量的比较结果， 确定第一变量； 通过所述异常许可变量对 所述第一变量进行 处理， 得到第二变量； 结合所述各个事件的第二变量， 得到进 行异常许可 处理后的数据。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 结合所述各个事件的第二变量， 得到进行 异常许可 处理后的数据， 包括： 针对所述各个事件： 将该事件的第二变量和指 定向量的融合 结果， 确定为该事件的第三变量； 将所述指 定向量和所述第三变量的比较结果， 确定为该事 件衍生后的特征向量； 结合所述各个事件衍生后的特征向量， 得到进行异常许可处理后的 数据。 6.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 进行所述异常许可处理之前， 该方法还包 括利用如下方式对所述第一对象的业务互动数据进行去极化向量清洗： 针对所述第一对象 的业务互动数据中的各个事件： 通过指定的数据清洗块确定该事件对应的数据集合， 该数 据集合中包括若干个事件， 将所述若干个事件的特征向量的去极化向量视为该事件的特征 向量。 7.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述识别处理还包括： 在进行所述异常许 可处理之后， 将所述异常许 可处理后的数据进行优化。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 将所述异常许可处理后的数据进行优化， 具体包括： 对所述异常许可处理后的数据进行无量纲简化处理： 对所述无量纲简化处理后权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115391810 A 2的数据进行优化； 对 优化后的数据进行挖掘处 理； 其中， 在所述识别处理之后， 所述清洗处理之前， 所述方法还包括： 对所述优化后的数 据进行数据反馈操作。 9.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 结合所述第 一待加密数据和第 二待加密数 据的相似度， 确定所述业务互动数据中是否携带有第二对象之后， 所述方法还包括： 响应于 所述业务互动数据中涵盖所述第二对象， 对所述业务互动数据中所述第二对象的数据向量 区间进行区间放大处 理。 10.一种基于大数据的数据分级加密AI系统， 其特征在于， 包括互相之间通信的处理器 和存储器， 所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行， 以实现权利要求 1‑9任 一项所述的AI系统。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115391810 A 3