CN117251697A - 一种智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统，具体涉及数据安全领域，包括信息采集模块、综合分析模块、比对校验模块和预警处理模块，采集智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的安全稳定信息和状态波动信息，并传送至综合分析模块，建立风险波动模型，通过数学分析对智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的安全状态进行评估分类，并生成分析信号，根据不同的分析信号进行甄别分析，运用数学建模评估智能穿戴设备的风险状态情况，并进行风险广播，本发明通过监测数据风险浮动指数，对智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统运作状态进行综合分析，判断异常数据并发出预警提示，便于及时感知异常隐患现象，防范风险。

Description

一种智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统

技术领域

本发明是涉及数据安全领域，更具体地说，本发明是一种智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统。

背景技术

智能穿戴设备的数据安全是指保护设备所收集、存储和传输的个人和敏感信息，以防止未经授权的访问、泄露、篡改或滥用，智能穿戴设备收集和处理用户的生理数据、健康信息、位置信息等敏感信息，数据安全对于智能穿戴设备至关重要，因为泄露或滥用这些信息可能对用户的隐私和安全构成威胁，

任何连接到互联网的东西都可能在某个时候面临攻击，攻击者可能尝试使用各种方法远程破坏智能穿戴设备的安全数据，智能穿戴设备在部分功能上类似医疗设备，但其所收集处理的数据并不遵循医学行业的严格数据监管模式，这不仅给智能穿戴设备的用户带来了隐私泄露的风险，同时也对智能穿戴设备的生产厂商带来了数据控制的挑战，目前的现行网络数据安全并没有对涉及用户隐私的生理健康数据所搭载的智能穿戴设备实施额外保护措施。

为解决上述缺陷，现提出一种技术方案。

发明内容

本发明的目的是提供一种智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统，以解决背景技术中的不足。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案:包括信息采集模块、综合分析模块、比对校验模块和预警处理模块；

信息采集模块用于采集智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的安全稳定信息和状态波动信息，并将安全稳定信息和状态波动信息传送至综合分析模块；

综合分析模块用于根据状态波动信息和安全稳定信息进行综合分析，建立风险波动模型，通过数学分析对智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的安全状态进行评估分类；

比对校验模块用于根据智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的安全状态类型与预设校验标准进行比对分析，并生成分析信号；

预警处理模块用于根据不同的分析信号进行预警判断，通过对不同信号的甄别分析，运用数学建模评估智能穿戴设备的风险状态情况，并进行风险广播。

在一个优选地实施方式中，安全稳定信息为智能穿戴设备的设备安全波动系数；

以智能穿戴设备的启动密钥的密码形式层次丰富度为L，且L为整数，以字符密码的字符格式差异度为D，且D为正整数，以系统远程控制介入性为I，计算设备安全波动系数；

密码形式层次丰富度为智能穿戴设备启动密钥的可选形式数量，启动密钥形式包括基础且必须的字符密码，以及图形密码，还包括指纹识别、瞳孔识别、面部识别在内的各种生物识别模式；

字符格式差异度为基础字符密码的规定格式字符类型数量，规定格式字符类型包括大写字母、小写字母、数字、特殊字符；

系统远程控制介入性为智能穿戴设备的硬件可遥制性，具备系统遥制或数据远程操作、芯片自毁功能的智能穿戴设备即具有系统远程控制介入性。

在一个优选地实施方式中，状态波动信息包括智能穿戴设备的安全数据传输响应延迟系数和跳频一致性效率系数；

安全数据传输响应延迟系数的获取逻辑为：

获取智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的最佳安全数据传输延迟时间范围并标记为Dt1-Dt2，对一个时间周期内的安全数据传输延迟时间进行标号记录，提取其中超出最佳安全数据传输延迟时间范围极限Dt2的数据并标记，根据标记数据集合的均值与最佳安全数据传输延迟时间范围计算安全数据传输响应延迟系数；

跳频一致性效率系数的获取逻辑为：

获取智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统中智能穿戴设备终端的安全数据传输跳频转换时刻和服务器节点根据加密密钥进行跳频转换的时刻，并进行标记，对比发送端与接收端的安全数据内容，计算安全数据的传输完整率，在满足安全数据规定的预设传输完整率的前提下，根据标准时钟计算发送端跳频时刻与接收端调频时刻的差值，根据若干个周期的完整安全数据传输过程，整合为跳频时刻差值数据集合，通过跳频时刻差值数据集合的标准差计算跳频一致性效率系数。

在一个优选地实施方式中，通过智能穿戴设备的数据安全保障性能进行智能穿戴设备分级的逻辑；

将计算所得智能穿戴设备的设备安全波动系数与预设的设备安全波动系数阈值进行对比，当设备安全波动系数大于等于设备安全波动系数阈值，将设备安全等级标定为一级；

当设备安全波动系数小于设备安全波动系数阈值，将设备安全等级标定为次级。

在一个优选地实施方式中，对次级智能穿戴设备进行信号甄别的逻辑；

根据设备安全波动系数、安全数据传输响应延迟系数和跳频一致性效率系数计算智能穿戴设备的数据风险浮动指数，将次级智能穿戴设备的数据风险浮动指数与预设的数据风险浮动指数阈值进行对比，当次级智能穿戴设备的数据风险浮动指数大于等于数据风险浮动指数阈值时，则标记为敏感信号，当次级智能穿戴设备的数据风险浮动指数小于数据风险浮动指数阈值时，则标记为稳态信号。

在一个优选地实施方式中，根据信号甄别进行风险状态分析和风险广播的逻辑；

预警处理模块将一个周期时间T内所标记的敏感信号整合为敏感信号数据集合并进行标定，计算数据集合内若干个数据风险浮动指数的标准差，并将数据风险浮动指数的标准差标定为Bj，并将数据风险浮动指数标准差Bj与预设的数据风险浮动指数标准差阈值Dj进行对比，根据对比结果进行预警处理，处理逻辑如下：

若Bj大于等于Dj，则对智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统标记为高风险等级，提示工作人员智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统存在严重风险隐患，需要进行检测维护；

若Bj小于Dj，则对智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统标记为低风险等级，提示工作人员智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统存在低风险隐患，不需要进行检测维护。

在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

本发明通过对智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的数据风险浮动指数进行检测，当发现数据处理稳定性和安全性出现异常时，对智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统后续运作状态进行综合分析，判断异常隐患并发出预警提示，一方面便于工作人员及时感知异常隐患现象，对异常隐患进行提前检测，有效防止数据处理的稳定性和安全性降低导致的风险发生，进而有效地防止系统安全风险或数据安全故障的发生，另一方面便于工作人员检测多信息数据链防越级跳闸控制系统综合状态，便于工作人员进行检测管理，提高工作效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的系统模块图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅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做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。

实施例1

请参阅图1所示，本发明是一种智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统，包括信息采集模块、综合分析模块、比对校验模块和预警处理模块；

信息采集模块用于采集智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的状态波动信息和安全稳定信息，并将状态波动信息和安全稳定信息传送至综合分析模块；

综合分析模块用于根据状态波动信息和安全稳定信息进行综合分析，建立安全监测模型，通过数学分析对智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的安全状态进行评估分类；

比对校验模块用于根据智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的安全状态类型与预设校验标准进行比对分析，并生成分析信号；

预警处理模块用于根据不同的分析信号进行预警判断，通过对不同信号的甄别分析，通过数学建模评估智能穿戴设备的风险状态情况，并进行风险广播；

智能可穿戴设备根据其用途能够分为两类，一类是专业医疗器械，一类是大众消费品，专业医疗器械遵循严格的医疗生产标准，制造复杂，结构精密，以非侵入式的便携心电监测仪为例，具有高精度传感器及优化算法，能够24小时监测患者的心率、呼吸、血氧等多项医学数据，体积较大，价格高昂，监测数据属于医疗数据，接受医疗行业的严格监管要求，其数据安全性往往较高；但更广泛的大众消费品类别的智能穿戴设备所收集数据属于网络数据，行业监管力度低于医疗行业，且更依赖不同智能穿戴设备所属厂商的数据保障能力，数据安全性缺乏一致性保障标准；

智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统通过对数据安全性保障能力进行规划，包括设备安全和传输安全；

设备安全即硬件设计角度的终端安全考量，在设备自身层面，加入启动密钥、生物密码、用户授权识别、系统遥制、数据远程删除、芯片自毁等功能能够大幅增强设备自身的安全性，有效避免在智能穿戴设备遗失或被盗后，因设备安全性薄弱而危及智能穿戴设备的安全数据；

根据设备安全性的若干个维度，对智能穿戴设备的设备安全性进行评估，计算设备安全波动系数，以智能穿戴设备的启动密钥的密码形式层次丰富度为L，且L为整数，以字符密码的字符格式差异度为D，且D为正整数，以系统远程控制介入性为I，计算设备安全波动系数，设备安全波动系数Ds表达式为式中，/>分别为密码形式层次丰富度L、字符格式差异度D、系统远程控制介入性I的比例系数，且均大于0；

密码形式层次丰富度为智能穿戴设备启动密钥的可选形式数量，启动密钥形式包括基础且必须的字符密码，以及图形密码，还包括指纹识别、瞳孔识别、面部识别在内的各种生物识别模式；

需要指出的是，密码形式包括且不限于以上各种密码形式，具体的密码形式根据本领域专业技术人员进行区分判断；

字符格式差异度为基础字符密码的规定格式字符类型数量，规定格式字符类型包括大写字母、小写字母、数字、特殊字符；

系统远程控制介入性为智能穿戴设备的硬件可遥制性，具备系统遥制或数据远程操作、芯片自毁功能的智能穿戴设备即具有系统远程控制介入性；

对启动密钥可选形式的数量、基础字符密码的格式复杂度和设备的系统远程控制介入性进行综合评估，能够合理判断智能穿戴设备的设备硬件层面的数据安全性；

实施例2

若智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的数据传输延迟时间过长，可能会对智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统产生如下的严重影响：

实时监控不准确：如果数据传输延迟过长，那么系统无法提供准确的实时监控和反馈，这对某些应用来说可能是致命的，例如医疗设备需要实时监测患者的健康状况，或者运动跟踪设备需要提供即时反馈；

数据丢失或不完整：长时间的延迟可能导致数据包的丢失或不完整传输，这可能会引发数据损坏或不准确的问题，尤其是在大量数据传输的情况下，如多媒体文件或传感器数据；

安全风险：延迟过长可能会增加数据在传输中被截获或篡改的风险，这可能对用户的隐私和数据安全构成威胁，特别是对于包含敏感信息的应用，如健康记录或位置数据；

因此，避免智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的数据传输延迟时间过长能够有效防止以上严重后果的产生；

智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的数据传输延迟时长通过安全数据传输响应延迟系数进行表现，具体计算过程如下：

S101、获取智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的最佳安全数据传输延迟时间范围，并将智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的最佳安全数据传输延迟时间范围标记为Dt1-Dt2;

需要指出的是，通过对智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统进行压力性能测试，以不同的间隔时间测试智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的数据处理和逻辑运算能力能否保持高效准确的状态，由此确定智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的最佳安全数据传输延迟时间范围；

S102、获取智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统在一个时间周期T内的安全数据传输延迟时间，并将智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统在一个时间周期T内的安全数据传输延迟时间标定为Dl，且，其中k为正整数；

需要说明的是，能够使用性能检测工具组件对智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统进行状态分析和监测，开源的系统性能监测工具包括Prometheus、InfluxDB、Zabbix等，能够使用多维度数据模型，监测数据定义多个标签，通过时间序列对性能数据进行记录保存；

S103、获取智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统在一个时间周期T内的安全数据传输延迟时间Dl超出最佳安全数据传输延迟时间范围极限Dt2的数据，并将超出最佳安全数据传输延迟时间范围极限Dt2的安全数据传输延迟时间数据标定为Dz，且，其中j为正整数；

S104、计算安全数据传输响应延迟系数Dx的表达式为;

由安全数据传输响应延迟系数的表达式可知，智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统在T时间内生成的安全数据传输响应延迟系数越大，则智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统运行的稳定性和数据安全性越差，反之，智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统在T时间内生成的安全数据传输响应延迟系数越小，则智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统运行的稳定性和数据安全性越好；

智能穿戴设备的安全数据在进行网络传输的过程中可能遭到在途攻击，在途攻击方会利用处于数据通讯中相互信任的两方之间，对通讯内容进行拦截，为保证智能穿戴设备的安全数据避免被拦截或提高通信数据的解析难度，对智能穿戴设备的安全数据进行跳频加密，并根据跳频通讯的同步性和频率转换效率，对安全数据的跳频一致性效率进行评估；

智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的跳频一致性效率系数的计算步骤如下：

S201、获取智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统中智能穿戴设备终端安全数据传输跳频转换时刻，并将智能穿戴设备终端安全数据传输跳频转换时刻标定为Ta，获取智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统中服务器节点根据加密密钥进行跳频转换的时刻，并将服务器节点根据加密密钥进行跳频转换的时刻标定为Ts；

需要说明的是，智能穿戴设备终端安全数据传输跳频转换时刻根据智能穿戴设备的传感器监测日志进行确定和声明，服务器节点根据加密密钥进行跳频转换的时刻根据服务器数据处理日志进行标记；

S202、根据一个完整的数据传输周期中智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统发送端与接收端的安全数据内容对比，计算安全数据的传输完整率，传输完整率Ti的表达式为式中，Re为接收端服务器节点所接收安全数据包大小，Se为发送端智能穿戴设备传感器所发送安全数据包大小；

S203、将计算所得传输完整率与预设传输完整率进行对比，在满足安全数据规定的预设传输完整率的前提下，根据标准时钟计算发送端跳频时刻Ta与接收端调频时刻Ts的差值，则跳频时刻差值Td的计算表达式为；

需要说明的是，标准时间为国家授时中心铯原子钟所声明的时间；

S204、根据若干个周期的完整安全数据传输过程，整合为跳频时刻差值数据集合，并标定跳频时刻差值为Tf，且，其中f为数据集合中跳频时刻差值的编号，且h为正整数；

S205、计算跳频时刻差值数据集合的标准差Pz，标准差Pz的计算表达式为，式中/>为跳频时刻差值的平均值，即/>；

S206，计算跳频一致性效率系数Fc的表达式为；

根据跳频一致性效率系数的计算表达式可知，智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的跳频一致性效率系数越大，则智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的稳定性和数据安全性越差，反之，智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的跳频一致性效率系数越小，则智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的稳定性和数据安全性越好。

实施例3

对智能穿戴设备的设备安全性进行分级，将计算所得智能穿戴设备的设备安全波动系数与预设的设备安全波动系数阈值进行对比，当设备安全波动系数大于等于设备安全波动系数阈值，将设备安全等级标定为一级；

当设备安全波动系数小于设备安全波动系数阈值，将设备安全等级标定为次级；

对次级设备安全等级的智能穿戴设备进行风险安全评估，计算数据风险浮动指数，数据风险浮动指数Rd的计算表达式为，式中，Ds为设备安全波动系数，Dx为安全数据传输响应延迟系数，Fc为跳频一致性效率系数，由数据风险浮动指数的计算表达式可知，设备安全波动系数越大，安全数据传输响应延迟系数越大，跳频一致性效率系数越大，则数据风险浮动指数越大，智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的稳定性和数据安全性越差；

计算次级设备的数据风险浮动指数，将次级设备的数据风险浮动指数与预设的数据风险浮动指数阈值进行对比，当次级设备的数据风险浮动指数大于等于数据风险浮动指数阈值时，则标记为敏感信号，当次级设备的数据风险浮动指数小于数据风险浮动指数阈值时，则标记为稳态信号；

预警处理模块将一个周期时间T内所标记的敏感信号整合为敏感信号数据集合并将数据集合内的数据风险浮动指数进行标定为Rs，其中s为数据风险浮动指数编号，即，其中g为正整数；

计算数据集合内若干个数据风险浮动指数的标准差，并将数据风险浮动指数的标准差标定为Bj，并将数据风险浮动指数标准差Bj与预设的数据风险浮动指数标准差阈值Dj进行对比，根据对比结果进行预警处理，处理逻辑如下：

若Bj大于等于Dj，则对智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统标记为高风险等级，提示工作人员智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统存在严重风险隐患，需要进行检测维护；

若Bj小于Dj，则对智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统标记为低风险等级，提示工作人员智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统存在低风险隐患，不需要进行检测维护;

本发明通过对智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的数据风险浮动指数进行检测，当发现数据处理稳定性和安全性出现异常时，对智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统后续运作状态进行综合分析，判断异常隐患并发出预警提示，一方面便于工作人员及时感知异常隐患现象，对异常隐患进行提前检测，有效防止数据处理的稳定性和安全性降低导致的风险发生，进而有效地防止系统安全风险或数据安全故障的发生，另一方面便于工作人员检测多信息数据链防越级跳闸控制系统综合状态，便于工作人员进行检测管理，提高工作效率。

上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。

上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序货物的形式实现。所述计算机程序货物包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。

应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的货物销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件货物的形式体现出来，该计算机软件货物存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统，其特征在于：包括信息采集模块、综合分析模块、比对校验模块和预警处理模块；

信息采集模块用于采集智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的安全稳定信息和状态波动信息，并将安全稳定信息和状态波动信息传送至综合分析模块；

综合分析模块用于根据状态波动信息和安全稳定信息进行综合分析，建立风险波动模型，通过数学分析对智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的安全状态进行评估分类；

比对校验模块用于根据智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的安全状态类型与预设校验标准进行比对分析，并生成分析信号；

预警处理模块用于根据不同的分析信号进行预警判断，通过对不同信号的甄别分析，运用数学建模评估智能穿戴设备的风险状态情况，并进行风险广播。

2.根据权利要求1所述的一种智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统，其特征在于：安全稳定信息为智能穿戴设备的设备安全波动系数；

以智能穿戴设备的启动密钥的密码形式层次丰富度为L，且L为整数，以字符密码的字符格式差异度为D，且D为正整数，以系统远程控制介入性为I，计算设备安全波动系数；

密码形式层次丰富度为智能穿戴设备启动密钥的可选形式数量，启动密钥形式包括基础且必须的字符密码，以及图形密码，还包括指纹识别、瞳孔识别、面部识别在内的各种生物识别模式；

字符格式差异度为基础字符密码的规定格式字符类型数量，规定格式字符类型包括大写字母、小写字母、数字、特殊字符；

系统远程控制介入性为智能穿戴设备的硬件可遥制性，具备系统遥制或数据远程操作、芯片自毁功能的智能穿戴设备即具有系统远程控制介入性。

3.根据权利要求1所述的一种智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统，其特征在于：状态波动信息包括智能穿戴设备的安全数据传输响应延迟系数和跳频一致性效率系数；

安全数据传输响应延迟系数的获取逻辑为：

获取智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统的最佳安全数据传输延迟时间范围并标记为Dt1-Dt2，对一个时间周期内的安全数据传输延迟时间进行标号记录，提取其中超出最佳安全数据传输延迟时间范围极限Dt2的数据并标记，根据标记数据集合的均值与最佳安全数据传输延迟时间范围计算安全数据传输响应延迟系数；

跳频一致性效率系数的获取逻辑为：

获取智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统中智能穿戴设备终端的安全数据传输跳频转换时刻和服务器节点根据加密密钥进行跳频转换的时刻，并进行标记，对比发送端与接收端的安全数据内容，计算安全数据的传输完整率，在满足安全数据规定的预设传输完整率的前提下，根据标准时钟计算发送端跳频时刻与接收端调频时刻的差值，根据若干个周期的完整安全数据传输过程，整合为跳频时刻差值数据集合，通过跳频时刻差值数据集合的标准差计算跳频一致性效率系数。

4.根据权利要求1所述的一种智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统，其特征在于：通过智能穿戴设备的数据安全保障性能进行智能穿戴设备分级的逻辑；

将计算所得智能穿戴设备的设备安全波动系数与预设的设备安全波动系数阈值进行对比，当设备安全波动系数大于等于设备安全波动系数阈值，将设备安全等级标定为一级；

当设备安全波动系数小于设备安全波动系数阈值，将设备安全等级标定为次级。

5.根据权利要求4所述的一种智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统，其特征在于：对次级智能穿戴设备进行信号甄别的逻辑；

根据设备安全波动系数、安全数据传输响应延迟系数和跳频一致性效率系数计算智能穿戴设备的数据风险浮动指数，将次级智能穿戴设备的数据风险浮动指数与预设的数据风险浮动指数阈值进行对比，当次级智能穿戴设备的数据风险浮动指数大于等于数据风险浮动指数阈值时，则标记为敏感信号，当次级智能穿戴设备的数据风险浮动指数小于数据风险浮动指数阈值时，则标记为稳态信号。

6.根据权利要求5所述的一种智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统，其特征在于：根据信号甄别进行风险状态分析和风险广播的逻辑；

预警处理模块将一个周期时间T内所标记的敏感信号整合为敏感信号数据集合并进行标定，计算数据集合内若干个数据风险浮动指数的标准差，并将数据风险浮动指数的标准差标定为Bj，并将数据风险浮动指数标准差Bj与预设的数据风险浮动指数标准差阈值Dj进行对比，根据对比结果进行预警处理，处理逻辑如下：

若Bj大于等于Dj，则对智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统标记为高风险等级，提示工作人员智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统存在严重风险隐患，需要进行检测维护；

若Bj小于Dj，则对智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统标记为低风险等级，提示工作人员智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统存在低风险隐患，不需要进行检测维护。