CN112258373A - 一种数据处理的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种数据处理的方法和装置，所述方法包括：通过获取针对算法客户端的模型文件，并确定针对所述模型文件的提取码，生成针对所述模型文件的模型密钥，并采用所述模型密钥，对所述模型文件进行加密，得到加密模型文件，确定针对所述算法客户端的私钥信息和公钥信息，将所述提取码、所述加密模型文件，以及所述私钥信息存储至算法库，并将所述算法库嵌入所述算法客户端。在本发明实施例中，实现了对模型文件进行加密，通过对模型密钥加密，保证了服务器与客户端之间传输的数据的安全性。
Description
技术领域
本发明涉及平台安全技术领域，特别是涉及一种数据处理的方法和装置。
背景技术
目前，大数据的发展与应用在飞速发展的同时，也存在诸多问题，例如：数据开放共享不足、应用领域不广、数据资源开发利用不足、无序滥用现象严重等。
在智慧城市建设中，大数据发挥着重要作用，根据以往的智慧城市建设的经验，由于缺少统一的开发管理平台，只能独立建设各个城市应用，从而导致各个城市应用之间存在数据壁垒、应用壁垒问题，形成大量信息孤岛，无法发挥大数据的作用和价值。因而，亟待探索出能够推广使用的统一云平台，用以破除各城市应用之间的条块分割、消除信息鸿沟，实现大数据的量质融合。
在构建统一的开发管理平台的过程中，往往会涉及到服务器端与客户端之间的数据传输，如果服务器端与客户端之间传输的数据被第三方截获，如黑客，则会给服务器端与客户端的用户带来严重损失，因此，需要提高数据的安全性。
发明内容
鉴于上述问题，提出了以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种数据处理的方法和装置，包括：
一种数据处理的方法，所述方法包括：
获取针对算法客户端的模型文件，并确定针对所述模型文件的提取码；
生成针对所述模型文件的模型密钥，并采用所述模型密钥，对所述模型文件进行加密，得到加密模型文件；
确定针对所述算法客户端的私钥信息和公钥信息；
将所述提取码、所述加密模型文件，以及所述私钥信息存储至算法库，并将所述算法库嵌入所述算法客户端。
可选地，还包括：
根据所述提取码、所述模型密钥，以及所述公钥信息，生成密钥文件；
将所述密钥文件发送至密钥服务器。
可选地，所述算法客户端用于：
向所述密钥服务器发送的针对所述加密模型文件的模型解密请求；其中，所述模型解密请求包括所述提取码和第一随机数；
所述算法客户端接收所述密钥服务器返回的所述模型解密请求对应的解密指示信息，并采用所述解密指示信息对所述加密模型文件进行解密；其中，所述解密指示信息包括所述模型密钥和第二随机数。
可选地，所述密钥服务器用于：
接收所述算法客户端发送的针对所述加密模型文件的模型解密请求；其中，所述模型解密请求包括所述提取码和第一随机数；
生成所述模型解密请求对应的解密指示信息，并将所述解密指示信息返回所述算法客户端，以使所述算法客户端采用所述解密指示信息对所述加密模型文件进行解密；其中，所述解密指示信息包括所述模型密钥和第二随机数。
可选地，所述模型密钥由所述密钥服务器采用所述公钥信息加密，所述算法客户端通过所述私钥信息对接收到的模型密钥进行解密。
可选地，所述提取码为所述模型文件的标识信息。
可选地，所述模型文件为用于处理视觉数据的模型文件。
一种数据处理的装置，所述装置包括：
模型文件获取模块，用于获取针对算法客户端的模型文件，并确定针对所述模型文件的提取码；
模型文件加密模块，用于生成针对所述模型文件的模型密钥，并采用所述模型密钥，对所述模型文件进行加密，得到加密模型文件；
私钥信息和公钥信息确定模块，用于确定针对所述算法客户端的私钥信息和公钥信息；
存储模块，用于将所述提取码、所述加密模型文件，以及所述私钥信息存储至算法库，并将所述算法库嵌入所述算法客户端。
一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的一种数据处理的方法。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的一种数据处理的方法。
本发明实施例具有以下优点：
在本发明实施例中，通过获取针对算法客户端的模型文件，并确定针对所述模型文件的提取码，生成针对所述模型文件的模型密钥，并采用所述模型密钥，对所述模型文件进行加密，得到加密模型文件，确定针对所述算法客户端的私钥信息和公钥信息，将所述提取码、所述加密模型文件，以及所述私钥信息存储至算法库，并将所述算法库嵌入所述算法客户端，实现了对模型文件进行加密，通过对模型密钥加密，保证了服务器与客户端之间传输的数据的安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对本发明的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例提供的一种云平台的整体架构图；
图2是本发明一实施例提供的一种数据处理的方法的步骤流程图；
图3是本发明一实施例提供的一种数据处理的方法的实例示意图；
图4是本发明一实施例提供的一种数据处理的装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在智慧城市建设中，通过搭建标准统一、入口统一、采集统一、管理统一、服务统一、数据统一的跨域多维大数据公共服务云平台，建立城市级统一数据标准，打破数据壁垒，汇聚区域物联网(Internet of Things，IOT)与系统数据资源，承载智慧城市所有业务系统，并通过数据开放共享、平台能力开放、打造智慧城市生态。
跨域多维大数据公共服务云平台的建设目标，是通过引入云计算，大数据，物联网，移动互联等先进技术建设一个智慧城市的各类主体、各级业务协同机构和各领域的智慧应用形成一个开放、互联、智能的智慧城市生态体系，促进城市管理、社会民生、资源环境、经济产业各领域的数据共享，提升行政效率、城市治理能力、居民生活品质，促进行业融合发展、推动产业转型升级、创新商业模式，并向实现跨域多维大数据公共服务云平台的推广应用。
跨域多维大数据公共服务云平台主要涉及云计算、大数据、物联网、人工智能等前沿IT信息技术：
1、云计算技术：云计算主要由弹性计算、网络、存储、数据库、安全、中间件六大核心组件构成，提供弹性、快速、稳定、安全的资源及算力服务。
2、大数据技术：以数据构建与管理为核心，通过数据计算、数据开发、数据分析、数据可视化等相关组件，提供数据打通、数据整合、数据治理、数据共享等能力。
3、物联网技术：物联网平台提供了一站式的设备接入、设备管理、监控运维、安全保障等服务，作为时空物联引擎的重要组成，可提供物联基础能力支撑，满足未来新型智慧城市智能治理的需要。
4、人工智能技术：以AI算法开发平台为核心，通过视觉AI、文本语音识别、自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)平台、地图服务等相关组件，提供一系列智能化服务。
如图1所示，云平台中部署有互联网引擎、时空物联引擎、跨域多维大数据引擎、区域物联传感系统、开放服务网关、区域应用门户、安全运维系统、开放运营系统、其他结构，其中，开放服务网关包括融合业务共享中心、融合数据创新中心。
以下对云平台的各个部分进行具体说明：
(一)时空物联引擎
时空物联引擎由地理信息系统(Geographic Information System，GIS)、建筑信息模型(Building Information Modeling，BIM)以及区域物联网平台构成，用于将空间数据与三维模型应用于区域物联网。
地理信息系统是一种特定的十分重要的空间信息系统，可以在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述。
建筑信息模型是以三维数字技术为基础，集成了建筑工程项目各种相关信息的工程数据模型，并且建立的模型随着项目进展处于不断深化和变化中。
(二)互联网引擎
互联网引擎中部署了云效(DevOps)以及分布式中间件，用于实现对数据的高效资源共享、高效功能共享。
其中，DevOps为Development和Operations的组合词，是一组过程、方法与系统的统称，用于促进应用程序/软件工程的开发、技术运营和质量保障部门之间的沟通、协作与整合。
分布式中间件是介于应用系统和系统软件之间的一类软件，使用系统软件所提供的基础服务或功能，衔接网络上应用系统的各个部分或不同的应用，能够达到资源共享、功能共享的目的。
(三)跨域多维大数据引擎
跨域多维大数据引擎部署有统一数据管理平台以及大数据引擎，用于实现对跨域数据的统一化管理。
(四)区域物联传感系统
区域物联传感系统由压力、湿度、摄像头、光源、红外传感、温度等相关传感设备及设备数据构成。
(五)融合业务共享中心与融合数据创新中心
融合业务共享中心可以按业务分类将各区域数据进行融合后创建不同的数据共享中心，例如：个人信息中心、信用信息中心、法人信息中心、金融服务中心、旅游服务中心、综合治理服务中心、时空服务中心、物联网服务中心等共享中心。
融合数据创新中心通过数据融合体系和AI算法体系实现对融合数据的实现创新应用，AI算法体系包括：全时全域交通动态感知引擎、渐进式视频搜索引擎、大规模视觉计算平台。
融合业务共享中心与融合数据创新中心将数据进行融合处理后可以通过区域应用门户呈现处理后的数据。
(六)区域应用门户
在区域应用门户中，主要分为生态环保、全域旅游、物业城市、企业智能服务、电子围栏、智慧社区、国际人才岛、区域经济大脑、跨境电商、跨域鉴权等板块。用户通过区域应用门户进入各板块，并获取经处理后的数据所组成的各板块对应的资讯信息。
(七)安全运维系统
安全运维系统包括安全保障、多云管理、区域云统一管理、平台接口等，用于保障整个云平台的安全运行。
(八)开放运营系统
开放运营系统包括统一入口、能力开放、运营平台等，用于建立数据的统一入口，接入各区域数据。
(九)其他结构
此外，还可以通过超算集群、区域云计算平台、openstackfiware集群(一个开源的云计算管理平台项目，是一系列软件开源项目的组合)，对数据进行处理。
参照图2，示出了本发明一实施例提供的一种数据处理的方法的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤201，获取针对算法客户端的模型文件，并确定针对所述模型文件的提取码；
其中，提取码可以为模型文件的标识信息，模型文件可以为用于处理视觉数据的模型文件。
在实际应用中，融合数据创新中心可以部署区域AI视觉平台，区域视觉AI平台可以基于视觉数据提供全时全域交通动态感知引擎的业务服务和渐进式视频搜索引擎的业务服务，算法客户端可以预置至少一个与区域AI视觉平台中任意一个业务服务对应的模型文件，进而可以获取针对该算法客户端的模型文件，并确定针对模型文件的提取码，如模型文件的标识信息。
步骤202，生成针对所述模型文件的模型密钥，并采用所述模型密钥，对所述模型文件进行加密，得到加密模型文件；
在确定针对模型文件的提取码后，可以采用预置的加密算法，如采用密码字典，生成针对模型文件的模型密钥，进而可以采用该模型密钥对模型文件进行加密，得到加密模型文件。
在实际应用中，可以针对不同类型的模型文件生成不同的模型密钥，进而避免其他模型文件的模型密钥泄露所造成的影响，即模型文件与模型密钥一一对应。
步骤203，确定针对所述算法客户端的私钥信息和公钥信息；
其中，私钥信息和公钥信息可以为针对模型密钥的密钥信息，模型密钥可以由采用公钥信息加密，可以通过私钥信息对接收到的模型密钥进行解密。
在得到加密模型文件后，可以根据预置的加密算法，如加密字典，生成针对模型密钥的私钥信息和公钥信息。
步骤204，将所述提取码、所述加密模型文件，以及所述私钥信息存储至算法库，并将所述算法库嵌入所述算法客户端。
其中，算法库可以包括至少一个模型文件的加密模型文件，以及与模型文件对应的私钥信息。
在确定私钥信息和公钥信息后，可以将提取码、加密模型文件，以及私钥信息存储至算法库，并将算法库嵌入算法客户端，以便于算法客户端的后续使用。
在本发明一实施例中，所述方法还包括：
根据所述提取码、所述模型密钥，以及所述公钥信息，生成密钥文件，将所述密钥文件发送至密钥服务器。
在确定私钥信息和公钥信息后，可以根据提取码、模型密钥，以及公钥信息生成密钥文件，并将密钥文件发送至密钥服务器，以便于密钥服务器的后续使用。
在实际应用中，密钥服务器可以存储有至少一个加密模型文件的模型密钥，以及与模型密钥对应的公钥信息。
在本发明一实施例中，算法客户端可以用于：
向所述密钥服务器发送的针对所述加密模型文件的模型解密请求，所述算法客户端接收所述密钥服务器返回的所述模型解密请求对应的解密指示信息，并采用所述解密指示信息对所述加密模型文件进行解密。
其中，解密指示信息可以包括模型密钥和第二随机数，模型解密请求可以包括提取码和第一随机数，随机数可以为按照一定的规律生成的随机数值，也可以为具有随机性的数值，即与数据中的数值毫无关系。
在实际应用中，当算法客户端需要使用区域AI视觉平台中的某个业务服务时，算法客户端可以与密钥服务器建立通信连接，进而可以向密钥服务器发送与该业务服务对应的加密模型文件的模型解密请求，的针对某个业务服务的服务授权请求。
在接收密钥服务器返回的模型解密请求对应的解密指示信息后，可以获取解密指示信息中针对加密模型文件的模型密钥，进而可以采用该模型密钥，对加密模型文件进行解密，以获得区域AI视觉平台中的某个业务服务。
在本发明一实施例中，模型密钥可以由密钥服务器采用公钥信息加密，进而算法客户端可以确定与该公钥信息对应的私钥信息，并通过该私钥信息对接收到的模型密钥进行解密，以获取模型密钥。
在本发明一实施例中，密钥服务器可以用于：
接收所述算法客户端发送的针对所述加密模型文件的模型解密请求，生成所述模型解密请求对应的解密指示信息，并将所述解密指示信息返回所述算法客户端，以使所述算法客户端采用所述解密指示信息对所述加密模型文件进行解密。
在接收算法客户端发送的针对目标模型的模型解密请求后，可以获取模型解密请求中的提取码，进而可以根据提取码，确定对应的加密模型文件，并获取与该模型文件对应的模型密钥，可以根据该对应的模型密钥，生成对应的解密指示信息，并将解密指示信息返回算法客户端。
在本发明一实施例中，可以采用公钥信息对模型密钥加密，进而可以将加密后的模型密钥返回至算法客户端，以使算法客户端可以确定与该公钥信息对应的私钥信息，并通过该私钥信息对接收到的模型密钥进行解密，获取模型密钥进行加密模型文件解密。
在本发明实施例中，通过获取针对算法客户端的模型文件，并确定针对所述模型文件的提取码，生成针对所述模型文件的模型密钥，并采用所述模型密钥，对所述模型文件进行加密，得到加密模型文件，确定针对所述算法客户端的私钥信息和公钥信息，将所述提取码、所述加密模型文件，以及所述私钥信息存储至算法库，并将所述算法库嵌入所述算法客户端，实现了对模型文件进行加密，通过对模型密钥加密，保证了服务器与客户端之间传输的数据的安全性。
以下结合图3对本发明一种数据处理的方法的实施例进行示例性说明：
1、可以获取针对算法客户端的模型文件，并确定针对模型文件的提取码；
2、可以生成针对该加密模型文件的模型密钥，并根据该模型密钥对模型文件进行加密，得到加密模型文件，可以生成对模型密钥进行加密的私钥信息和公钥信息；
3、将提取码、加密模型文件，以及私钥信息存储至算法库，并将算法库嵌入算法客户端；
4、根据提取码、模型密钥，以及公钥信息，生成密钥文件，将密钥文件发送至密钥服务器。
需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
参照图4，示出了本发明一实施例提供的一种数据处理的装置的结构示意图，具体可以包括如下模块：
模型文件获取模块401，用于获取针对算法客户端的模型文件，并确定针对所述模型文件的提取码；
模型文件加密模块402，用于生成针对所述模型文件的模型密钥，并采用所述模型密钥，对所述模型文件进行加密，得到加密模型文件；
私钥信息和公钥信息确定模块403，用于确定针对所述算法客户端的私钥信息和公钥信息；
存储模块404，用于将所述提取码、所述加密模型文件，以及所述私钥信息存储至算法库，并将所述算法库嵌入所述算法客户端。
在本发明一实施例中，所述装置还包括：
密钥文件生成模块，用于根据所述提取码、所述模型密钥，以及所述公钥信息，生成密钥文件；
密钥文件发送模块，用于将所述密钥文件发送至密钥服务器。
在本发明一实施例中，所述算法客户端用于：
向所述密钥服务器发送的针对所述加密模型文件的模型解密请求；其中，所述模型解密请求包括所述提取码和第一随机数；
所述算法客户端接收所述密钥服务器返回的所述模型解密请求对应的解密指示信息，并采用所述解密指示信息对所述加密模型文件进行解密；其中，所述解密指示信息包括所述模型密钥和第二随机数。
在本发明一实施例中，所述密钥服务器用于：
接收所述算法客户端发送的针对所述加密模型文件的模型解密请求；其中，所述模型解密请求包括所述提取码和第一随机数；
生成所述模型解密请求对应的解密指示信息，并将所述解密指示信息返回所述算法客户端，以使所述算法客户端采用所述解密指示信息对所述加密模型文件进行解密；其中，所述解密指示信息包括所述模型密钥和第二随机数。
在本发明一实施例中，所述模型密钥由所述密钥服务器采用所述公钥信息加密，所述算法客户端通过所述私钥信息对接收到的模型密钥进行解密。
在本发明一实施例中，所述提取码为所述模型文件的标识信息。
在本发明一实施例中，所述模型文件为用于处理视觉数据的模型文件。
在本发明实施例中，通过获取针对算法客户端的模型文件，并确定针对所述模型文件的提取码，生成针对所述模型文件的模型密钥，并采用所述模型密钥，对所述模型文件进行加密，得到加密模型文件，确定针对所述算法客户端的私钥信息和公钥信息，将所述提取码、所述加密模型文件，以及所述私钥信息存储至算法库，并将所述算法库嵌入所述算法客户端，实现了对模型文件进行加密，通过对模型密钥加密，保证了服务器与客户端之间传输的数据的安全性。
本发明一实施例还提供了一种电子设备，可以包括处理器、存储器及存储在存储器上并能够在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上一种数据处理的方法。
本发明一实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上一种数据处理的方法。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本发明实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对所提供的一种数据处理的方法和装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种数据处理的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取针对算法客户端的模型文件，并确定针对所述模型文件的提取码；
生成针对所述模型文件的模型密钥，并采用所述模型密钥，对所述模型文件进行加密，得到加密模型文件；
确定针对所述算法客户端的私钥信息和公钥信息；
将所述提取码、所述加密模型文件，以及所述私钥信息存储至算法库，并将所述算法库嵌入所述算法客户端。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述提取码、所述模型密钥，以及所述公钥信息，生成密钥文件；
将所述密钥文件发送至密钥服务器。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述算法客户端用于：
向所述密钥服务器发送的针对所述加密模型文件的模型解密请求；其中，所述模型解密请求包括所述提取码和第一随机数；
所述算法客户端接收所述密钥服务器返回的所述模型解密请求对应的解密指示信息，并采用所述解密指示信息对所述加密模型文件进行解密；其中，所述解密指示信息包括所述模型密钥和第二随机数。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述密钥服务器用于：
接收所述算法客户端发送的针对所述加密模型文件的模型解密请求；其中，所述模型解密请求包括所述提取码和第一随机数；
生成所述模型解密请求对应的解密指示信息，并将所述解密指示信息返回所述算法客户端，以使所述算法客户端采用所述解密指示信息对所述加密模型文件进行解密；其中，所述解密指示信息包括所述模型密钥和第二随机数。
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述模型密钥由所述密钥服务器采用所述公钥信息加密，所述算法客户端通过所述私钥信息对接收到的模型密钥进行解密。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取码为所述模型文件的标识信息。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型文件为用于处理视觉数据的模型文件。
8.一种数据处理的装置，其特征在于，所述装置包括：
模型文件获取模块，用于获取针对算法客户端的模型文件，并确定针对所述模型文件的提取码；
模型文件加密模块，用于生成针对所述模型文件的模型密钥，并采用所述模型密钥，对所述模型文件进行加密，得到加密模型文件；
私钥信息和公钥信息确定模块，用于确定针对所述算法客户端的私钥信息和公钥信息；
存储模块，用于将所述提取码、所述加密模型文件，以及所述私钥信息存储至算法库，并将所述算法库嵌入所述算法客户端。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的一种数据处理的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的一种数据处理的方法。
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