CN117527399B - 用于智能家居的信息安全加密方法及系统 - Google Patents
用于智能家居的信息安全加密方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117527399B CN117527399B CN202311606341.9A CN202311606341A CN117527399B CN 117527399 B CN117527399 B CN 117527399B CN 202311606341 A CN202311606341 A CN 202311606341A CN 117527399 B CN117527399 B CN 117527399B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- type
- types
- household equipment
- determining
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 198
- 238000011835 investigation Methods 0.000 claims abstract description 42
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 11
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 9
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 5
- 238000010411 cooking Methods 0.000 claims description 5
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 5
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 claims description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
- H04L63/04—Network architectures or network communication protocols for network security for providing a confidential data exchange among entities communicating through data packet networks
- H04L63/0428—Network architectures or network communication protocols for network security for providing a confidential data exchange among entities communicating through data packet networks wherein the data content is protected, e.g. by encrypting or encapsulating the payload
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L12/00—Data switching networks
- H04L12/28—Data switching networks characterised by path configuration, e.g. LAN [Local Area Networks] or WAN [Wide Area Networks]
- H04L12/2803—Home automation networks
- H04L12/2807—Exchanging configuration information on appliance services in a home automation network
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Selective Calling Equipment (AREA)
Abstract
本发明公开了一种用于智能家居的信息安全加密方法及系统,该方法包括:获取用户调研数据和历史信息安全事故记录;根据所述用户调研数据和所述历史信息安全事故记录,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则;在目标家居设备需要传输目标传输数据时,根据所述目标传输数据对应的数据类型和所述目标家居设备的家居设备类型,以及所述级别规则,确定所述目标传输数据对应的安全级别;根据所述安全级别,确定所述目标传输数据对应的传输加密算法和密钥,并根据所述传输加密算法和密钥对所述目标传输数据进行加密传输。可见,本发明能够充分根据家居数据的级别来确定传输加密的强度,提高智能家居设备的信息传输安全。
Description
技术领域
本发明涉及信息安全技术领域,尤其涉及一种用于智能家居的信息安全加密方法及系统。
背景技术
智能家居设备的发展,加上信息技术的改进,使得智能家居设备能够拥有更加强大的处理器和信息处理能力,但这些发展也让家居设备场景中的信息安全问题面临更大的挑战。
但现有技术在实现家居设备的信息安全维护时,没有考虑到利用用户调研数据和历史信息安全事故来建立不同数据的级别规则,并以此确定信息传输中的加密强度,因此显然现有技术实现的智能家居设备的信息安全程度有所欠缺。可见,现有技术存在缺陷,亟需解决。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于,提供一种用于智能家居的信息安全加密方法及系统,能够充分根据家居数据的级别来确定传输加密的强度,提高智能家居设备的信息传输安全,减少信息泄露或信息攻击事故。
为了解决上述技术问题,本发明第一方面公开了一种用于智能家居的信息安全加密方法,所述方法包括:
获取用户调研数据和历史信息安全事故记录;
根据所述用户调研数据和所述历史信息安全事故记录,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则;
在目标家居设备需要传输目标传输数据时,根据所述目标传输数据对应的数据类型和所述目标家居设备的家居设备类型,以及所述级别规则,确定所述目标传输数据对应的安全级别;
根据所述安全级别,确定所述目标传输数据对应的传输加密算法和密钥,并根据所述传输加密算法和密钥对所述目标传输数据进行加密传输。
作为一种可选的实施方式,在本发明第一方面中,所述用户调研数据包括用户上报数据、用户问卷填写数据和用户电话沟通数据中的至少一种;和/或,所述历史信息安全事故记录包括多个家居设备在历史时间段的多个历史信息泄露事故和对应的事故数据传输记录;和/或,所述家居设备类型包括监控类型、门锁类型、清理类型、控制类型、照明类型、烹饪类型中的至少一种;和/或,所述数据类型包括控制类型、通知类型、文字类型、图像类型、声音类型中的至少一种。
作为一种可选的实施方式,在本发明第一方面中,所述根据所述用户调研数据和所述历史信息安全事故记录,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则,包括:
根据所述用户调研数据,统计每一家居设备类型对应的家居传输数据的用户反馈出错率;
根据所述用户调研数据,统计每一数据类型的家居传输数据的用户反馈出错率;
根据所述历史信息安全事故记录,统计每一家居设备类型对应的家居传输数据的历史事故出现率;
根据所述历史信息安全事故记录,统计每一数据类型的家居传输数据的历史事故出现率;
根据每一所述家居设备类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,以及每一所述数据类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则。
作为一种可选的实施方式,在本发明第一方面中,所述根据每一所述家居设备类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,以及每一所述数据类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则,包括:
对于任一所述家居设备类型和任一所述数据类型,计算该家居设备类型的用户反馈出错率和该数据类型之间的用户反馈出错率之间的出错率差值,以及计算该家居设备类型的历史事故出现率和该数据类型之间的历史事故出现率之间的出现率差值;
根据所述出错率差值和所述出现率差值,对所有所述家居设备类型和所有所述数据类型进行聚类划分,以得到多个类型集合;每一所述类型集合包括至少一个所述家居设备类型和至少一个所述数据类型;所述类型集合中的所述家居设备类型和所述数据类型之间的所述出错率差值和所述出现率差值满足预设的阈值规则;
计算每一所述类型集合中的所有所述家居设备类型和所有所述数据类型的用户反馈出错率和历史事故出现率的平均值,得到每一所述类型集合对应的出错概率;
基于所述出错概率从大到小,对所有所述类型集合进行排序得到集合序列;
建立每一所述类型集合中包括的所述家居设备类型和所述数据类型与,该类型集合在所述集合序列中的位次,之间的数学对应关系,得到不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则。
作为一种可选的实施方式,在本发明第一方面中,所述根据所述目标传输数据对应的数据类型和所述目标家居设备的家居设备类型,以及所述级别规则,确定所述目标传输数据对应的安全级别,包括:
将所述目标传输数据对应的数据类型和所述目标家居设备的家居设备类型,组成一个目标类型集合;
计算每一所述类型集合和所述目标类型集合之间的类型相似度;
将所述类型相似度最高的所述类型集合对应的在所述集合序列中的位次,确定为所述目标传输数据对应的安全级别。
作为一种可选的实施方式,在本发明第一方面中,所述根据所述安全级别,确定所述目标传输数据对应的传输加密算法和密钥,包括:
根据所述安全级别,从多个候选加密算法中确定出目标加密算法,以确定为所述目标传输数据对应的传输加密算法;
根据所述安全级别,从多个候选密钥确定算法中确定出目标密钥确定算法;
通过所述目标密钥确定算法以及所述目标传输数据,确定所述目标传输数据对应的密钥。
作为一种可选的实施方式,在本发明第一方面中,所述根据所述安全级别,从多个候选密钥确定算法中确定出目标密钥确定算法,包括:
对于每一候选密钥确定算法,从所述历史安全信息事故中确定该候选密钥确定算法所对应的信息事故数量占所有事故数量的比例,得到该候选密钥确定算法对应的比例参数;
将该候选密钥确定算法在历史时间段生成的每一历史密钥输入至训练好的密钥复杂度预测神经网络模型中,以得到每一历史密钥对应的复杂度,并计算该候选密钥确定算法的所有所述历史密钥对应的复杂度的平均值,得到该候选密钥确定算法对应的复杂度参数;
计算所述复杂度参数和所述比例参数的比值,得到该候选密钥确定算法的算法安全参数;
根据所述算法安全参数从大到小对所有所述候选密钥确定算法进行排序,得到算法序列,将所述算法序列中所述安全级别对应的位次的所述候选密钥确定算法,确定为目标密钥确定算法。
本发明第二方面公开了一种用于智能家居的信息安全加密系统,所述系统包括:
获取模块,用于获取用户调研数据和历史信息安全事故记录;
分析模块,用于根据所述用户调研数据和所述历史信息安全事故记录,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则;
确定模块,用于在目标家居设备需要传输目标传输数据时,根据所述目标传输数据对应的数据类型和所述目标家居设备的家居设备类型,以及所述级别规则,确定所述目标传输数据对应的安全级别;
加密模块,用于根据所述安全级别,确定所述目标传输数据对应的传输加密算法和密钥,并根据所述传输加密算法和密钥对所述目标传输数据进行加密传输。
作为一种可选的实施方式,在本发明第二方面中,所述用户调研数据包括用户上报数据、用户问卷填写数据和用户电话沟通数据中的至少一种;和/或,所述历史信息安全事故记录包括多个家居设备在历史时间段的多个历史信息泄露事故和对应的事故数据传输记录;和/或,所述家居设备类型包括监控类型、门锁类型、清理类型、控制类型、照明类型、烹饪类型中的至少一种;和/或,所述数据类型包括控制类型、通知类型、文字类型、图像类型、声音类型中的至少一种。
作为一种可选的实施方式,在本发明第二方面中,所述分析模块根据所述用户调研数据和所述历史信息安全事故记录,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则的具体方式,包括:
根据所述用户调研数据,统计每一家居设备类型对应的家居传输数据的用户反馈出错率;
根据所述用户调研数据,统计每一数据类型的家居传输数据的用户反馈出错率;
根据所述历史信息安全事故记录,统计每一家居设备类型对应的家居传输数据的历史事故出现率;
根据所述历史信息安全事故记录,统计每一数据类型的家居传输数据的历史事故出现率;
根据每一所述家居设备类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,以及每一所述数据类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则。
作为一种可选的实施方式,在本发明第二方面中,所述分析模块根据每一所述家居设备类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,以及每一所述数据类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则的具体方式,包括:
对于任一所述家居设备类型和任一所述数据类型,计算该家居设备类型的用户反馈出错率和该数据类型之间的用户反馈出错率之间的出错率差值,以及计算该家居设备类型的历史事故出现率和该数据类型之间的历史事故出现率之间的出现率差值;
根据所述出错率差值和所述出现率差值,对所有所述家居设备类型和所有所述数据类型进行聚类划分,以得到多个类型集合;每一所述类型集合包括至少一个所述家居设备类型和至少一个所述数据类型;所述类型集合中的所述家居设备类型和所述数据类型之间的所述出错率差值和所述出现率差值满足预设的阈值规则;
计算每一所述类型集合中的所有所述家居设备类型和所有所述数据类型的用户反馈出错率和历史事故出现率的平均值,得到每一所述类型集合对应的出错概率;
基于所述出错概率从大到小,对所有所述类型集合进行排序得到集合序列;
建立每一所述类型集合中包括的所述家居设备类型和所述数据类型与,该类型集合在所述集合序列中的位次,之间的数学对应关系,得到不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则。
作为一种可选的实施方式,在本发明第二方面中,所述确定模块根据所述目标传输数据对应的数据类型和所述目标家居设备的家居设备类型,以及所述级别规则,确定所述目标传输数据对应的安全级别的具体方式,包括:
将所述目标传输数据对应的数据类型和所述目标家居设备的家居设备类型,组成一个目标类型集合;
计算每一所述类型集合和所述目标类型集合之间的类型相似度;
将所述类型相似度最高的所述类型集合对应的在所述集合序列中的位次,确定为所述目标传输数据对应的安全级别。
作为一种可选的实施方式,在本发明第二方面中,所述加密模块根据所述安全级别,确定所述目标传输数据对应的传输加密算法和密钥的具体方式,包括:
根据所述安全级别,从多个候选加密算法中确定出目标加密算法,以确定为所述目标传输数据对应的传输加密算法;
根据所述安全级别,从多个候选密钥确定算法中确定出目标密钥确定算法;
通过所述目标密钥确定算法以及所述目标传输数据,确定所述目标传输数据对应的密钥。
作为一种可选的实施方式,在本发明第二方面中,所述加密模块根据所述安全级别,从多个候选密钥确定算法中确定出目标密钥确定算法的具体方式,包括:
对于每一候选密钥确定算法,从所述历史安全信息事故中确定该候选密钥确定算法所对应的信息事故数量占所有事故数量的比例,得到该候选密钥确定算法对应的比例参数;
将该候选密钥确定算法在历史时间段生成的每一历史密钥输入至训练好的密钥复杂度预测神经网络模型中,以得到每一历史密钥对应的复杂度,并计算该候选密钥确定算法的所有所述历史密钥对应的复杂度的平均值,得到该候选密钥确定算法对应的复杂度参数;
计算所述复杂度参数和所述比例参数的比值,得到该候选密钥确定算法的算法安全参数;
根据所述算法安全参数从大到小对所有所述候选密钥确定算法进行排序,得到算法序列,将所述算法序列中所述安全级别对应的位次的所述候选密钥确定算法,确定为目标密钥确定算法。
本发明第三方面公开了另一种用于智能家居的信息安全加密系统,所述系统包括:
存储有可执行程序代码的存储器;
与所述存储器耦合的处理器;
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码,执行本发明第一方面公开的用于智能家居的信息安全加密方法中的部分或全部步骤。
本发明第四方面公开了一种计算机存储介质,所述计算机存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令被调用时,用于执行本发明第一方面公开的用于智能家居的信息安全加密方法中的部分或全部步骤。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
本发明能够根据用户调研数据和历史信息安全事故记录来确定出不同家居传输数据的级别规则,以在后续传输中确定数据的级别和对应的加密算法参数,从而能够充分根据家居数据的级别来确定传输加密的强度,提高智能家居设备的信息传输安全,减少信息泄露或信息攻击事故。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例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是本发明实施例公开的一种用于智能家居的信息安全加密方法的流程示意图;
图2是本发明实施例公开的一种用于智能家居的信息安全加密系统的结构示意图;
图3是本发明实施例公开的另一种用于智能家居的信息安全加密系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,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、完整地描述,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。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象,而不是用于描述特定顺序。此外,术语“包括”和“具有”以及它们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或端没有限定于已列出的步骤或单元,而是可选地还包括没有列出的步骤或单元,或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或端固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本发明公开了一种用于智能家居的信息安全加密方法及系统,能够根据用户调研数据和历史信息安全事故记录来确定出不同家居传输数据的级别规则,以在后续传输中确定数据的级别和对应的加密算法参数,从而能够充分根据家居数据的级别来确定传输加密的强度,提高智能家居设备的信息传输安全,减少信息泄露或信息攻击事故。以下分别进行详细说明。
实施例一
请参阅图1,图1是本发明实施例公开的一种用于智能家居的信息安全加密方法的流程示意图。其中,图1所描述的方法可以应用于相应的数据处理设备、数据处理终端、数据处理服务器中,且该服务器可以是本地服务器,也可以是云服务器,本发明实施例不做限定如图1所示,该用于智能家居的信息安全加密方法可以包括以下操作:
101、获取用户调研数据和历史信息安全事故记录。
可选的,用户调研数据包括用户上报数据、用户问卷填写数据和用户电话沟通数据中的至少一种。
可选的,历史信息安全事故记录包括多个家居设备在历史时间段的多个历史信息泄露事故和对应的事故数据传输记录。
102、根据用户调研数据和历史信息安全事故记录,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则。
可选的,家居设备类型包括监控类型、门锁类型、清理类型、控制类型、照明类型、烹饪类型中的至少一种。
可选的,数据类型包括控制类型、通知类型、文字类型、图像类型、声音类型中的至少一种。
103、在目标家居设备需要传输目标传输数据时,根据目标传输数据对应的数据类型和目标家居设备的家居设备类型,以及级别规则,确定目标传输数据对应的安全级别。
104、根据安全级别,确定目标传输数据对应的传输加密算法和密钥,并根据传输加密算法和密钥对目标传输数据进行加密传输。
可见,实施本发明实施例所描述的方法能够根据用户调研数据和历史信息安全事故记录来确定出不同家居传输数据的级别规则,以在后续传输中确定数据的级别和对应的加密算法参数,从而能够充分根据家居数据的级别来确定传输加密的强度,提高智能家居设备的信息传输安全,减少信息泄露或信息攻击事故。
作为一种可选的实施例,上述步骤中的,根据用户调研数据和历史信息安全事故记录,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则,包括:
根据用户调研数据,统计每一家居设备类型对应的家居传输数据的用户反馈出错率;
根据用户调研数据,统计每一数据类型的家居传输数据的用户反馈出错率;
根据历史信息安全事故记录,统计每一家居设备类型对应的家居传输数据的历史事故出现率;
根据历史信息安全事故记录,统计每一数据类型的家居传输数据的历史事故出现率;
根据每一家居设备类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,以及每一数据类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则。
具体的,用户反馈出错率可以为特定家居设备类型或特定数据类型对应的家居传输数据所对应的所有用户调研数据中被用户反馈有出错的数据占所有用户调研数据的比率。
具体的,历史事故出现率可以为特定家居设备类型对应的家居传输数据所对应的所有历史信息安全事故记录中出现信息安全事故的记录占所有历史信息安全事故记录的比率。
通过上述实施例,能够通过对每一家居设备类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,以及每一数据类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率的计算,来确定级别规则,从而能够确定出更加合理和准确的不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则,便于后续能够充分根据家居数据的级别来确定传输加密的强度,提高智能家居设备的信息传输安全。
作为一种可选的实施例,上述步骤中的,根据每一家居设备类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,以及每一数据类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则,包括:
对于任一家居设备类型和任一数据类型,计算该家居设备类型的用户反馈出错率和该数据类型之间的用户反馈出错率之间的出错率差值,以及计算该家居设备类型的历史事故出现率和该数据类型之间的历史事故出现率之间的出现率差值;
根据出错率差值和出现率差值,对所有家居设备类型和所有数据类型进行聚类划分,以得到多个类型集合;每一类型集合包括至少一个家居设备类型和至少一个数据类型;类型集合中的家居设备类型和数据类型之间的出错率差值和出现率差值满足预设的阈值规则;
计算每一类型集合中的所有家居设备类型和所有数据类型的用户反馈出错率和历史事故出现率的平均值,得到每一类型集合对应的出错概率;
基于出错概率从大到小,对所有类型集合进行排序得到集合序列;
建立每一类型集合中包括的家居设备类型和数据类型与,该类型集合在集合序列中的位次,之间的数学对应关系,得到不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则。
具体的,阈值规则可以限定出错率差值和出现率差值应小于预设的差值阈值,该差值阈值可以由操作人员根据经验或实验数据来确定。
可选的,上述聚类划分可以通过动态规划算法来实现,如K-MEANS算法或其他粒子群演化算法。
可选的,建立每一类型集合中包括的家居设备类型和数据类型与,该类型集合在集合序列中的位次,之间的数学对应关系,可以通过多项式数学关系模型以及对应的最小二乘法拟合算法来拟合得到。
通过上述实施例,能够通过对所有家居设备类型和所有数据类型进行聚类划分,以得到多个类型集合,并进一步建立每一类型集合中包括的家居设备类型和数据类型与该类型集合在集合序列中的位次之间的数学对应关系,从而能够确定出更加合理和准确的不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则,便于后续能够充分根据家居数据的级别来确定传输加密的强度,提高智能家居设备的信息传输安全。
作为一种可选的实施例,上述步骤中的,根据目标传输数据对应的数据类型和目标家居设备的家居设备类型,以及级别规则,确定目标传输数据对应的安全级别,包括:
将目标传输数据对应的数据类型和目标家居设备的家居设备类型,组成一个目标类型集合;
计算每一类型集合和目标类型集合之间的类型相似度;
将类型相似度最高的类型集合对应的在集合序列中的位次,确定为目标传输数据对应的安全级别。
可选的,类型相似度的计算,可以通过向量距离算法来实现。
可选的,根据目标传输数据对应的数据类型和目标家居设备的家居设备类型,以及级别规则,确定目标传输数据对应的安全级别的方式,也可以为直接将目标传输数据对应的数据类型和目标家居设备的家居设备类型输入至上述实施例中拟合得到的数学关系模型以得到对应的级别参数。
通过上述实施例,能够通过将类型相似度最高的类型集合对应的在集合序列中的位次,确定为目标传输数据对应的安全级别,从而能够确定出更加合理和准确的家居传输数据对应的级别规则,便于后续能够充分根据家居数据的级别来确定传输加密的强度,提高智能家居设备的信息传输安全。
作为一种可选的实施例,上述步骤中的,根据安全级别,确定目标传输数据对应的传输加密算法和密钥,包括:
根据安全级别,从多个候选加密算法中确定出目标加密算法,以确定为目标传输数据对应的传输加密算法;
根据安全级别,从多个候选密钥确定算法中确定出目标密钥确定算法;
通过目标密钥确定算法以及目标传输数据,确定目标传输数据对应的密钥。
具体的,根据安全级别,从多个候选加密算法中确定出目标加密算法的方式,可以为根据不同候选加密算法本身的算法加密程度参数以及历史的加密事故记录的事故率来综合对候选加密算法进行优先级确定,并根据安全级别选取优先级更高,也即加密效果更好的候选加密算法进行后续的加密。
通过上述实施例,能够通过根据安全级别在多个候选的加密算法和密钥算法中确定目标传输数据对应的传输加密算法和密钥算法,从而能够充分根据家居数据的级别来确定传输加密的强度,提高智能家居设备的信息传输安全。
作为一种可选的实施例,上述步骤中的,根据安全级别,从多个候选密钥确定算法中确定出目标密钥确定算法,包括:
对于每一候选密钥确定算法,从历史安全信息事故中确定该候选密钥确定算法所对应的信息事故数量占所有事故数量的比例,得到该候选密钥确定算法对应的比例参数;
将该候选密钥确定算法在历史时间段生成的每一历史密钥输入至训练好的密钥复杂度预测神经网络模型中,以得到每一历史密钥对应的复杂度,并计算该候选密钥确定算法的所有历史密钥对应的复杂度的平均值,得到该候选密钥确定算法对应的复杂度参数;
计算复杂度参数和比例参数的比值,得到该候选密钥确定算法的算法安全参数;
根据算法安全参数从大到小对所有候选密钥确定算法进行排序,得到算法序列,将算法序列中安全级别对应的位次的候选密钥确定算法,确定为目标密钥确定算法。
通过上述实施例,能够通过根据安全级别在多个候选的密钥算法中确定目标传输数据对应的密钥算法,从而能够充分根据家居数据的级别来确定传输加密的强度,提高智能家居设备的信息传输安全。
实施例二
请参阅图2,图2是本发明实施例公开的一种用于智能家居的信息安全加密系统的结构示意图。其中,图2所描述的系统可以应用于相应的数据处理设备、数据处理终端、数据处理服务器中,且该服务器可以是本地服务器,也可以是云服务器,本发明实施例不做限定。如图2所示,该系统可以包括:
获取模块201,用于获取用户调研数据和历史信息安全事故记录;
分析模块202,用于根据用户调研数据和历史信息安全事故记录,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则;
确定模块203,用于在目标家居设备需要传输目标传输数据时,根据目标传输数据对应的数据类型和目标家居设备的家居设备类型,以及级别规则,确定目标传输数据对应的安全级别;
加密模块204,用于根据安全级别,确定目标传输数据对应的传输加密算法和密钥,并根据传输加密算法和密钥对目标传输数据进行加密传输。
作为一种可选的实施例,用户调研数据包括用户上报数据、用户问卷填写数据和用户电话沟通数据中的至少一种;和/或,历史信息安全事故记录包括多个家居设备在历史时间段的多个历史信息泄露事故和对应的事故数据传输记录;和/或,家居设备类型包括监控类型、门锁类型、清理类型、控制类型、照明类型、烹饪类型中的至少一种;和/或,数据类型包括控制类型、通知类型、文字类型、图像类型、声音类型中的至少一种。
作为一种可选的实施例,分析模块202根据用户调研数据和历史信息安全事故记录,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则的具体方式,包括:
根据用户调研数据,统计每一家居设备类型对应的家居传输数据的用户反馈出错率;
根据用户调研数据,统计每一数据类型的家居传输数据的用户反馈出错率;
根据历史信息安全事故记录,统计每一家居设备类型对应的家居传输数据的历史事故出现率;
根据历史信息安全事故记录,统计每一数据类型的家居传输数据的历史事故出现率;
根据每一家居设备类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,以及每一数据类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则。
作为一种可选的实施例,分析模块202根据每一家居设备类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,以及每一数据类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则的具体方式,包括:
对于任一家居设备类型和任一数据类型,计算该家居设备类型的用户反馈出错率和该数据类型之间的用户反馈出错率之间的出错率差值,以及计算该家居设备类型的历史事故出现率和该数据类型之间的历史事故出现率之间的出现率差值;
根据出错率差值和出现率差值,对所有家居设备类型和所有数据类型进行聚类划分,以得到多个类型集合;每一类型集合包括至少一个家居设备类型和至少一个数据类型;类型集合中的家居设备类型和数据类型之间的出错率差值和出现率差值满足预设的阈值规则;
计算每一类型集合中的所有家居设备类型和所有数据类型的用户反馈出错率和历史事故出现率的平均值,得到每一类型集合对应的出错概率;
基于出错概率从大到小,对所有类型集合进行排序得到集合序列;
建立每一类型集合中包括的家居设备类型和数据类型与,该类型集合在集合序列中的位次,之间的数学对应关系,得到不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则。
作为一种可选的实施例,确定模块203根据目标传输数据对应的数据类型和目标家居设备的家居设备类型,以及级别规则,确定目标传输数据对应的安全级别的具体方式,包括:
将目标传输数据对应的数据类型和目标家居设备的家居设备类型,组成一个目标类型集合;
计算每一类型集合和目标类型集合之间的类型相似度;
将类型相似度最高的类型集合对应的在集合序列中的位次,确定为目标传输数据对应的安全级别。
作为一种可选的实施例,加密模块204根据安全级别,确定目标传输数据对应的传输加密算法和密钥的具体方式,包括:
根据安全级别,从多个候选加密算法中确定出目标加密算法,以确定为目标传输数据对应的传输加密算法;
根据安全级别,从多个候选密钥确定算法中确定出目标密钥确定算法;
通过目标密钥确定算法以及目标传输数据,确定目标传输数据对应的密钥。
作为一种可选的实施例,加密模块204根据安全级别,从多个候选密钥确定算法中确定出目标密钥确定算法的具体方式,包括:
对于每一候选密钥确定算法,从历史安全信息事故中确定该候选密钥确定算法所对应的信息事故数量占所有事故数量的比例,得到该候选密钥确定算法对应的比例参数;
将该候选密钥确定算法在历史时间段生成的每一历史密钥输入至训练好的密钥复杂度预测神经网络模型中,以得到每一历史密钥对应的复杂度,并计算该候选密钥确定算法的所有历史密钥对应的复杂度的平均值,得到该候选密钥确定算法对应的复杂度参数;
计算复杂度参数和比例参数的比值,得到该候选密钥确定算法的算法安全参数;
根据算法安全参数从大到小对所有候选密钥确定算法进行排序,得到算法序列,将算法序列中安全级别对应的位次的候选密钥确定算法,确定为目标密钥确定算法。
本发明实施例中的模块细节和技术效果可以参照实施例一中的表述,在此不再赘述。
实施例三
请参阅图3,图3是本发明实施例公开的另一种用于智能家居的信息安全加密系统的结构示意图。如图3所示,该系统可以包括:
存储有可执行程序代码的存储器301;
与存储器301耦合的处理器302;
处理器302调用存储器301中存储的可执行程序代码,执行本发明实施例一公开的用于智能家居的信息安全加密方法中的部分或全部步骤。
实施例四
本发明实施例公开了一种计算机存储介质,该计算机存储介质存储有计算机指令,该计算机指令被调用时,用于执行本发明实施例一公开的用于智能家居的信息安全加密方法中的部分或全部步骤。
以上所描述的系统实施例仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的,作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
通过以上的实施例的具体描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存储器(Random Access Memory,RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory,PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read Only Memory,EPROM)、一次可编程只读存储器(One-timeProgrammable Read-Only Memory,OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory,EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory,CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
最后应说明的是:本发明实施例公开的一种用于智能家居的信息安全加密方法及系统所揭露的仅为本发明较佳实施例而已,仅用于说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解;其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或替换,并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种用于智能家居的信息安全加密方法,其特征在于,所述方法包括:
获取用户调研数据和历史信息安全事故记录;
根据所述用户调研数据和所述历史信息安全事故记录,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则;所述根据所述用户调研数据和所述历史信息安全事故记录,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则,包括:
根据所述用户调研数据,统计每一家居设备类型对应的家居传输数据的用户反馈出错率;
根据所述用户调研数据,统计每一数据类型的家居传输数据的用户反馈出错率;
根据所述历史信息安全事故记录,统计每一家居设备类型对应的家居传输数据的历史事故出现率;
根据所述历史信息安全事故记录,统计每一数据类型的家居传输数据的历史事故出现率;
根据每一所述家居设备类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,以及每一所述数据类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则;所述根据每一所述家居设备类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,以及每一所述数据类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则,包括:
对于任一所述家居设备类型和任一所述数据类型,计算该家居设备类型的用户反馈出错率和该数据类型之间的用户反馈出错率之间的出错率差值,以及计算该家居设备类型的历史事故出现率和该数据类型之间的历史事故出现率之间的出现率差值;
根据所述出错率差值和所述出现率差值,对所有所述家居设备类型和所有所述数据类型进行聚类划分,以得到多个类型集合;每一所述类型集合包括至少一个所述家居设备类型和至少一个所述数据类型;所述类型集合中的所述家居设备类型和所述数据类型之间的所述出错率差值和所述出现率差值满足预设的阈值规则;
计算每一所述类型集合中的所有所述家居设备类型和所有所述数据类型的用户反馈出错率和历史事故出现率的平均值,得到每一所述类型集合对应的出错概率;
基于所述出错概率从大到小,对所有所述类型集合进行排序得到集合序列;
建立每一所述类型集合中包括的所述家居设备类型和所述数据类型与,该类型集合在所述集合序列中的位次,之间的数学对应关系,得到不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则;
在目标家居设备需要传输目标传输数据时,根据所述目标传输数据对应的数据类型和所述目标家居设备的家居设备类型,以及所述级别规则,确定所述目标传输数据对应的安全级别;
根据所述安全级别,确定所述目标传输数据对应的传输加密算法和密钥,并根据所述传输加密算法和密钥对所述目标传输数据进行加密传输。
2.根据权利要求1所述的用于智能家居的信息安全加密方法,其特征在于,所述用户调研数据包括用户上报数据、用户问卷填写数据和用户电话沟通数据中的至少一种;和/或,所述历史信息安全事故记录包括多个家居设备在历史时间段的多个历史信息泄露事故和对应的事故数据传输记录;和/或,所述家居设备类型包括监控类型、门锁类型、清理类型、控制类型、照明类型、烹饪类型中的至少一种;和/或,所述数据类型包括控制类型、通知类型、文字类型、图像类型、声音类型中的至少一种。
3.根据权利要求1所述的用于智能家居的信息安全加密方法,其特征在于,所述根据所述目标传输数据对应的数据类型和所述目标家居设备的家居设备类型,以及所述级别规则,确定所述目标传输数据对应的安全级别,包括:
将所述目标传输数据对应的数据类型和所述目标家居设备的家居设备类型,组成一个目标类型集合;
计算每一所述类型集合和所述目标类型集合之间的类型相似度;
将所述类型相似度最高的所述类型集合对应的在所述集合序列中的位次,确定为所述目标传输数据对应的安全级别。
4.根据权利要求1所述的用于智能家居的信息安全加密方法,其特征在于,所述根据所述安全级别,确定所述目标传输数据对应的传输加密算法和密钥,包括:
根据所述安全级别,从多个候选加密算法中确定出目标加密算法,以确定为所述目标传输数据对应的传输加密算法;
根据所述安全级别,从多个候选密钥确定算法中确定出目标密钥确定算法;
通过所述目标密钥确定算法以及所述目标传输数据,确定所述目标传输数据对应的密钥。
5.根据权利要求4所述的用于智能家居的信息安全加密方法,其特征在于,所述根据所述安全级别,从多个候选密钥确定算法中确定出目标密钥确定算法,包括:
对于每一候选密钥确定算法,从所述历史信息安全事故中确定该候选密钥确定算法所对应的信息事故数量占所有事故数量的比例,得到该候选密钥确定算法对应的比例参数;
将该候选密钥确定算法在历史时间段生成的每一历史密钥输入至训练好的密钥复杂度预测神经网络模型中,以得到每一历史密钥对应的复杂度,并计算该候选密钥确定算法的所有所述历史密钥对应的复杂度的平均值,得到该候选密钥确定算法对应的复杂度参数;
计算所述复杂度参数和所述比例参数的比值,得到该候选密钥确定算法的算法安全参数;
根据所述算法安全参数从大到小对所有所述候选密钥确定算法进行排序,得到算法序列,将所述算法序列中所述安全级别对应的位次的所述候选密钥确定算法,确定为目标密钥确定算法。
6.一种用于智能家居的信息安全加密系统,其特征在于,所述系统包括:
获取模块,用于获取用户调研数据和历史信息安全事故记录;
分析模块,用于根据所述用户调研数据和所述历史信息安全事故记录,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则;所述分析模块根据所述用户调研数据和所述历史信息安全事故记录,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则的具体方式,包括:
根据所述用户调研数据,统计每一家居设备类型对应的家居传输数据的用户反馈出错率;
根据所述用户调研数据,统计每一数据类型的家居传输数据的用户反馈出错率;
根据所述历史信息安全事故记录,统计每一家居设备类型对应的家居传输数据的历史事故出现率;
根据所述历史信息安全事故记录,统计每一数据类型的家居传输数据的历史事故出现率;
根据每一所述家居设备类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,以及每一所述数据类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则;所述分析模块根据每一所述家居设备类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,以及每一所述数据类型对应的用户反馈出错率和历史事故出现率,确定不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则的具体方式,包括:
对于任一所述家居设备类型和任一所述数据类型,计算该家居设备类型的用户反馈出错率和该数据类型之间的用户反馈出错率之间的出错率差值,以及计算该家居设备类型的历史事故出现率和该数据类型之间的历史事故出现率之间的出现率差值;
根据所述出错率差值和所述出现率差值,对所有所述家居设备类型和所有所述数据类型进行聚类划分,以得到多个类型集合;每一所述类型集合包括至少一个所述家居设备类型和至少一个所述数据类型;所述类型集合中的所述家居设备类型和所述数据类型之间的所述出错率差值和所述出现率差值满足预设的阈值规则;
计算每一所述类型集合中的所有所述家居设备类型和所有所述数据类型的用户反馈出错率和历史事故出现率的平均值,得到每一所述类型集合对应的出错概率;
基于所述出错概率从大到小,对所有所述类型集合进行排序得到集合序列;
建立每一所述类型集合中包括的所述家居设备类型和所述数据类型与,该类型集合在所述集合序列中的位次,之间的数学对应关系,得到不同家居设备类型和不同数据类型的家居传输数据对应的级别规则;
确定模块,用于在目标家居设备需要传输目标传输数据时,根据所述目标传输数据对应的数据类型和所述目标家居设备的家居设备类型,以及所述级别规则,确定所述目标传输数据对应的安全级别;
加密模块,用于根据所述安全级别,确定所述目标传输数据对应的传输加密算法和密钥,并根据所述传输加密算法和密钥对所述目标传输数据进行加密传输。
7.一种用于智能家居的信息安全加密系统,其特征在于,所述系统包括:
存储有可执行程序代码的存储器;
与所述存储器耦合的处理器;
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码,执行如权利要求1-5任一项所述的用于智能家居的信息安全加密方法。
8.一种计算机存储介质,其特征在于,所述计算机存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令被调用时,用于执行如权利要求1-5任一项所述的用于智能家居的信息安全加密方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311606341.9A CN117527399B (zh) | 2023-11-28 | 2023-11-28 | 用于智能家居的信息安全加密方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311606341.9A CN117527399B (zh) | 2023-11-28 | 2023-11-28 | 用于智能家居的信息安全加密方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117527399A CN117527399A (zh) | 2024-02-06 |
CN117527399B true CN117527399B (zh) | 2024-05-17 |
Family
ID=89762424
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202311606341.9A Active CN117527399B (zh) | 2023-11-28 | 2023-11-28 | 用于智能家居的信息安全加密方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117527399B (zh) |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106972927A (zh) * | 2017-03-31 | 2017-07-21 | 杭州翼兔网络科技有限公司 | 一种针对不同安全等级的加密方法及系统 |
WO2020252703A1 (zh) * | 2019-06-19 | 2020-12-24 | 深圳市欢太科技有限公司 | 设备控制方法、装置、服务器及存储介质 |
CN113381984A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-09-10 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种数据处理方法、装置、系统、电子设备及存储介质 |
CN113489680A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-10-08 | 广发银行股份有限公司 | 网络攻击威胁等级评估模型、评估方法、终端及介质 |
WO2021244079A1 (zh) * | 2020-06-02 | 2021-12-09 | 苏州科技大学 | 智能家居环境中图像目标检测方法 |
CN114281534A (zh) * | 2021-12-17 | 2022-04-05 | 深圳市欧瑞博科技股份有限公司 | 长连接智能控制方法、系统、装置、电子设备及存储介质 |
CN115730319A (zh) * | 2021-08-25 | 2023-03-03 | 财付通支付科技有限公司 | 数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN116068910A (zh) * | 2023-04-06 | 2023-05-05 | 江西财经大学 | 一种基于大数据的智能家居控制方法及系统 |
CN116488873A (zh) * | 2023-04-06 | 2023-07-25 | 原力在线(北京)科技有限公司 | 信息传输方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN116756761A (zh) * | 2023-08-22 | 2023-09-15 | 广东南方电信规划咨询设计院有限公司 | 一种对数据进行加密的方法及装置 |
-
2023
- 2023-11-28 CN CN202311606341.9A patent/CN117527399B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106972927A (zh) * | 2017-03-31 | 2017-07-21 | 杭州翼兔网络科技有限公司 | 一种针对不同安全等级的加密方法及系统 |
WO2020252703A1 (zh) * | 2019-06-19 | 2020-12-24 | 深圳市欢太科技有限公司 | 设备控制方法、装置、服务器及存储介质 |
WO2021244079A1 (zh) * | 2020-06-02 | 2021-12-09 | 苏州科技大学 | 智能家居环境中图像目标检测方法 |
CN113381984A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-09-10 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种数据处理方法、装置、系统、电子设备及存储介质 |
CN113489680A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-10-08 | 广发银行股份有限公司 | 网络攻击威胁等级评估模型、评估方法、终端及介质 |
CN115730319A (zh) * | 2021-08-25 | 2023-03-03 | 财付通支付科技有限公司 | 数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN114281534A (zh) * | 2021-12-17 | 2022-04-05 | 深圳市欧瑞博科技股份有限公司 | 长连接智能控制方法、系统、装置、电子设备及存储介质 |
CN116068910A (zh) * | 2023-04-06 | 2023-05-05 | 江西财经大学 | 一种基于大数据的智能家居控制方法及系统 |
CN116488873A (zh) * | 2023-04-06 | 2023-07-25 | 原力在线(北京)科技有限公司 | 信息传输方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN116756761A (zh) * | 2023-08-22 | 2023-09-15 | 广东南方电信规划咨询设计院有限公司 | 一种对数据进行加密的方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
远程监控设备上报数据的安全性研究;李顺达;;现代电信科技;20130925(09);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN117527399A (zh) | 2024-02-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108512827B (zh) | 异常登录的识别和监督学习模型的建立方法、装置,设备和存储介质 | |
US11374952B1 (en) | Detecting anomalous events using autoencoders | |
CN111178523A (zh) | 一种行为检测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111914274A (zh) | 一种基于多信息来源的全流程区块链系统 | |
US11758403B1 (en) | Threat identification, prevention, and remedy | |
CN109586950B (zh) | 网络场景识别方法、网络管理设备、系统及存储介质 | |
Ashibani et al. | A behavior profiling model for user authentication in IoT networks based on app usage patterns | |
WO2022136891A1 (en) | Multimodal modelling for systems using distance metric learning | |
CN110543565A (zh) | 基于卷积神经网络模型的审计方法、系统和可读存储介质 | |
CN113987941A (zh) | 时间序列预测方法、装置、计算机设备和可读存储介质 | |
CN113472537B (zh) | 数据加密方法、系统及计算机可读存储介质 | |
CN117527399B (zh) | 用于智能家居的信息安全加密方法及系统 | |
CN117632905A (zh) | 基于云端使用记录的数据库管理方法及系统 | |
CN116245492B (zh) | 一种用于跟踪工程进度的数据处理方法及装置 | |
KR102040136B1 (ko) | Ifttt 서비스를 위한 실시간 이벤트 처리 규칙 관리 시스템 | |
TW202010292A (zh) | 目標設備的預測方法、裝置、電子設備及儲存媒體 | |
CN115480843A (zh) | 业务处理方法、装置、电子设备及非易失性存储介质 | |
CN115567283A (zh) | 一种身份认证方法、装置、电子设备、系统及存储介质 | |
CN114978749A (zh) | 登录认证方法及系统、存储介质和电子设备 | |
CN116318386A (zh) | 光模块的失效预测方法及其系统、存储介质 | |
CN117349869B (zh) | 基于模型用途的切片数据加密处理方法及系统 | |
CN113641919B (zh) | 数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN117216505B (zh) | 基于智慧家居使用记录的用户习惯预测方法及系统 | |
CN117062180B (zh) | 基于多蓝牙网络的通信路径选择方法及装置 | |
CN109543788A (zh) | 一种电池信息管理方法、装置、存储介质及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |