CN117812012A - 一种数据传输方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种数据传输方法及系统，涉及数据处理领域，该数据传输方法包括以下步骤：接收数据采集终端的采集信息，根据采集信息类型进行分类，同一类组成一类数据集，获得多个数据集；将所有数据集编入安全数据集合或异常数据集合；对安全数据集合加密后输出给物联网云平台；对异常数据集合不加密直接输出给物联网云平台；与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过对采集信息分类，分为安全数据集合和异常数据集合，基于异常信息被泄漏后不会造成损失，而且还可能造成信息获取者的误判，因此只对安全数据集合加密，不对异常数据集合加密，在避免泄密的前提下，异常信息不加密，还使得总体传输信息内容减少，占用网络带宽减小。

Description

一种数据传输方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理领域，具体是一种数据传输方法及系统。

背景技术

现有技术中，采集信息上传至云平台，基本上都会设置加密，避免信息泄露后，信息获取者轻易获取重要信息；例如车联网领域，车联网通过GPS、RFID、传感器和摄像头图像处理等装置采集信息，加密后上传至云平台。

采集信息存在异常信息，异常信息同样会进行加密，占用网络带宽较多，需要改进。

发明内容

基于此，有必要针对上述的问题，提供一种数据传输方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种数据传输方法，（应用于数据传输系统）包括以下步骤：

接收数据采集终端的采集信息，根据采集信息类型进行分类，同一类组成一类数据集，获得多个数据集；

将所有数据集编入安全数据集合或异常数据集合；

对安全数据集合加密后输出给物联网云平台；对异常数据集合不加密直接输出给物联网云平台。

在其中一个实施例中，本发明提供了一种数据传输方法，所述接收数据采集终端的采集信息，根据采集信息类型进行分类，同一类组成一类数据集，获得多个数据集步骤中，步骤具体包括：

获取数据采集终端的采集信息；

判断单个采集信息与已存在数据集内的标记信息是否属于同一类别，属于同一类别，则将该单个采集信息添加至标记信息所处数据集内；不属于同一类别，则新增加一个数据集，将所述单个采集信息进行标记，添加至新增加的数据集内。

在其中一个实施例中，本发明提供了一种数据传输方法，所述将所有数据集编入安全数据集合或异常数据集合步骤中，步骤具体包括：

对所有数据集分别设置参考值和阈值；

计算单个数据集内的第一个数据与该数据集的参考值之间的差值，并将该差值确定为第一差值；

若第一差值的绝对值大于或等于阈值，该数据为异常数据，标记该数据集为异常数据集；若第一差值的绝对值小于阈值，该数据为正常数据，不标记该数据集；继续判断单个数据集内的其他数据是否为正常数据，在单个数据集内的所有数据都为正常数据时，标记该数据集为安全数据集；在单个数据集内存在异常数据时，标记为异常数据集；

将所有安全数据集编入在一起组成安全数据集合，将所有异常数据集编入在一起组成异常数据集合。

在其中一个实施例中，本发明提供了一种数据传输方法，所述将所有安全数据集编入在组成获取安全数据集合，将所有异常数据集编入在一起组成异常数据集合步骤中，步骤具体包括：

将安全数据集编入安全数据集合；

将异常数据集编入异常数据集合；

将既不是安全数据集，也不是异常数据集的未标记数据集标记为故障数据集；

将故障数据集编入安全数据集合。

在其中一个实施例中，本发明提供了一种数据传输方法，所述对安全数据集合加密后输出给物联网云平台；对异常数据集合不加密直接输出给物联网云平台步骤中，步骤具体包括：

接收安全数据集合和异常数据集合信息；

对安全数据集合每间隔N个字符增加一个加密字符，组成加密后的安全数据集合；

将加密后的安全数据集合和未加密的异常数据集合输出给物联网云平台；

将加密后的安全数据集合对应的加密密钥输出给物联网云平台。

在其中一个实施例中，本发明提供了一种数据传输系统，所述数据传输系统包括：

信息接收分类模块，用于接收数据采集终端的采集信息，根据采集信息类型进行分类，同一类组成一类数据集，获得多个数据集；

数据集编入模块，用于将所有数据集编入安全数据集合或异常数据集合；

数据集传输模块，用于对安全数据集合加密后输出给物联网云平台；对异常数据集合不加密直接输出给物联网云平台。

在其中一个实施例中，本发明提供了一种数据传输系统，所述信息接收分类模块包括：

信息获取单元，用于获取数据采集终端的采集信息；

信息分类单元，用于判断单个采集信息与已存在数据集内的标记信息是否属于同一类别，属于同一类别，则将该单个采集信息添加至标记信息所处数据集内；不属于同一类别，则新增加一个数据集，将所述单个采集信息进行标记，添加至新增加的数据集内。

在其中一个实施例中，本发明提供了一种数据传输系统，所述数据集编入模块包括：

参考值及阈值设置单元，用于对所有数据集分别设置参考值和阈值；

差值计算单元，用于计算单个数据集内的第一个数据与该数据集的参考值之间的差值，并将该差值确定为第一差值；

数据标记单元，用于若第一差值的绝对值大于或等于阈值，该数据为异常数据，标记该数据集为异常数据集；若第一差值的绝对值小于阈值，该数据为正常数据，不标记该数据集；继续判断单个数据集内的其他数据是否为正常数据，在单个数据集内的所有数据都为正常数据时，标记该数据集为安全数据集；在单个数据集内存在异常数据时，标记为异常数据集；

数据集合获取单元，用于将所有安全数据集编入在一起组成安全数据集合，将所有异常数据集编入在一起组成异常数据集合。

在其中一个实施例中，本发明提供了一种数据传输系统，所述数据集合获取单元包括：

安全数据集编入子单元，用于将安全数据集编入安全数据集合；

异常数据集编入子单元，用于将异常数据集编入异常数据集合；

未标记数据集标记子单元，将既不是安全数据集，也不是异常数据集的未标记数据集标记为故障数据集；

故障数据集编入子单元，用于将故障数据集编入安全数据集合。

在其中一个实施例中，本发明提供了一种数据传输系统，所述数据集传输模块包括：

数据集合接收单元，用于接收安全数据集合和异常数据集合信息；

安全数据集合加密单元，用于对安全数据集合每间隔N个字符增加一个加密字符，组成加密后的安全数据集合；

数据集合传输单元，用于将加密后的安全数据集合和未加密的异常数据集合输出给物联网云平台；

加密密钥输出单元，用于将加密后的安全数据集合对应的加密密钥输出给物联网云平台。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过对采集信息分类，分为安全数据集合和异常数据集合，基于异常信息被泄漏后不会造成损失，而且还可能造成信息获取者的误判，因此只对安全数据集合加密，不对异常数据集合加密，在避免泄密的前提下，异常信息不加密，还使得总体传输信息内容减少，占用网络带宽减小。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种数据传输方法的应用环境图。

图2为本发明实施例提供的一种数据传输方法的流程示意图。

图3为本发明实施例提供的数据集获取的流程示意图。

图4为本发明实施例提供的数据集编为安全、异常数据集和的流程示意图。

图5为本发明实施例提供的未标记数据集处理的流程示意图。

图6为本发明实施例提供的安全数据集合加密传输的流程示意图。

图7为本发明实施例提供的一种数据传输系统的示意图。

图8为本发明实施例提供的信息接收分类模块的示意图。

图9为本发明实施例提供的数据集编入模块的示意图。

图10为本发明实施例提供的数据集合获取单元的示意图。

图11为本发明实施例提供的数据集传输模块的示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但除非特别说明，这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一xx脚本称为第二xx脚本，且类似地，可将第二xx脚本称为第一xx脚本。

在一个实施例中，如图1所示，一种数据传输方法的应用环境图，如图1所示，在该应用环境中，包括数据采集终端M1、数据传输系统M2、物联网云平台M3。

数据采集终端M1包括各类传感器，通过各类传感器采集电子数据，例如温度数据、湿度数据等，将采集的电子数据传输给数据传输系统M2，数据传输系统M2区分获取的电子数据，将其编为安全数据集合或异常数据集合，安全数据集合内的数据全为正常数据，异常数据集合存有异常数据，对安全数据集合加密后输出给物联网云平台M3，而对于异常数据集合，不进行加密直接传输，在占用网络带宽减小的前提下，还不会造成信息泄密。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

如图2所示，在一个实施例中，一种数据传输方法，（应用于数据传输系统M2）包括以下步骤：

步骤S1，接收数据采集终端M1的采集信息，根据采集信息类型进行分类，同一类组成一类数据集，获得多个数据集；

步骤S2，将所有数据集编入安全数据集合或异常数据集合；

步骤S3，对安全数据集合加密后输出给物联网云平台M3；对异常数据集合不加密直接输出给物联网云平台M3。

具体的，本申请实施例应用于数据传输系统M2，在数据采集终端M1采集到相关的电子数据时，传输给数据传输系统M2，数据传输系统M2将不同的信息按类别进行划分，生成不同的数据集，例如温度数据集、湿度数据集等；再判断数据集是否存有数据异常，例如温度数据集存在异常数据，将其编入异常数据集合，而湿度数据集里面的湿度数据全是正常数据，将其编入安全数据集合；基于异常数据集合存有异常数据，被竞争对手（信息获取者）窃取反而可能会误导对方，因此不对异常数据集合加密，只对安全数据集合加密，将加密后的数据传输给物联网云平台M3，供内部使用观测。

在本发明的一种较优的实施方式，步骤S1，接收数据采集终端M1的采集信息，采集信息包括温度、湿度等信息，数据采集终端M1包括各类传感器，根据采集信息类型进行分类，同一类组成一类数据集，例如湿度数据分在湿度数据集，温度数据分在温度数据集，以此获得多个数据集；

在本发明的一种较优的实施方式，步骤S2，判断所有数据集里面的数据是正常数据还是异常数据，在判断出异常数据后，该数据集就是异常数据集，编入异常数据集集合，在一个数据集里面的数据全都是正常数据时，将该数据集编入安全数据集合；

在本发明的一种较优的实施方式，步骤S3，基于异常数据不怕泄露，因此不对异常数据集合加密直接传输给物联网云平台M3，而安全数据集合需要保密，故对安全数据集合加密后输出给物联网云平台M3。

如图3所示，在一个实施例中，步骤S1，所述接收数据采集终端M1的采集信息，根据采集信息类型进行分类，同一类组成一类数据集，获得多个数据集步骤中，步骤具体包括：

步骤S11，获取数据采集终端M1的采集信息；

步骤S12，判断单个采集信息与已存在数据集内的标记信息是否属于同一类别，属于同一类别，则将该单个采集信息添加至标记信息所处数据集内；不属于同一类别，则新增加一个数据集，将所述单个采集信息进行标记，添加至新增加的数据集内。

具体举例，例如获取温度、湿度信息，A处温度20℃、B处温度18℃、C处温度39℃，A处湿度30%rh、B处湿度60%rh、C处湿度45%rh；检测到20℃温度信息，初始无温度数据集，新增加一个温度数据集，将20℃温度信息标记并编入温度数据集，接下来是18℃温度信息，基于存在20℃温度信息已标记，将18℃编入20℃所在的温度数据集，接下来出现30%rh湿度信息，不存在对应数据集，新增加湿度数据集，将30%rh湿度信息标记后编入湿度数据集，同样，将后续其他温湿度信息编入相对应的数据集，这里只以温湿度信息举例，实际使用时，不限制采集信息类型。

如图4所示，在一个实施例中，步骤S2，所述将所有数据集编入安全数据集合或异常数据集合步骤中，步骤具体包括：

步骤S21，对所有数据集分别设置参考值和阈值；

步骤S22，计算单个数据集内的第一个数据与该数据集的参考值之间的差值，并将该差值确定为第一差值；

步骤S23，若第一差值的绝对值大于或等于阈值，该数据为异常数据，标记该数据集为异常数据集；若第一差值的绝对值小于阈值，该数据为正常数据，不标记该数据集；继续判断单个数据集内的其他数据是否为正常数据，在单个数据集内的所有数据都为正常数据时，标记该数据集为安全数据集；在单个数据集内存在异常数据时，标记为异常数据集；

步骤S24，将所有安全数据集编入在一起组成安全数据集合，将所有异常数据集编入在一起组成异常数据集合。

具体以温度和湿度数值举例，设置温度参考值为25℃，阈值为10℃，湿度参考值45%rh，阈值为20%rh，基于温度数据集中的A处温度20℃、B处温度18℃、C处温度39℃，可判别处第一差值、第二差值、第三差值的绝对值分别为5℃、7℃、14℃，14℃大于阈值10℃，因此温度数据集为异常数据集；

湿度数据集中的A处湿度30%rh、B处湿度60%rh、C处湿度45%rh，可判别处第一差值、第二差值、第三差值的绝对值分别为15%rh、15%rh、0%rh，三个差值都低于湿度阈值20%rh，因此湿度数据集内的湿度数据全部为正常数据，湿度数据集为安全数据集；

这里具体以温度和湿度数值举例，实际还包括其他类型数据，例如二氧化碳含量、光照强度等，在此不再详细介绍。将所有的安全数据集编入安全数据集合，将所有的异常数据集编入异常数据集合。

如图5所示，在一个实施例中，步骤S24，所述将所有安全数据集编入在一起组成安全数据集合，将所有异常数据集编入在一起组成异常数据集合步骤中，步骤具体包括：

步骤S241，将安全数据集编入安全数据集合；

步骤S242，将异常数据集编入异常数据集合；

步骤S243，将既不是安全数据集，也不是异常数据集的未标记数据集标记为故障数据集；

步骤S244，将故障数据集编入安全数据集合。

在实际获取数据集过程中，基于信息分类异常或信息分辨异常等原因，会出现没被标记的故障数据集，此时基于数据安全考虑，在不能分辨该数据为正常数据还是异常数据时，将其当做安全数据集编入安全数据集合，避免信息泄露，同时，将其标记为故障数据集，方便后续观察到该信息后处理出现未标记数据集的状况。

如图6所示，在一个实施例中，步骤S3，所述对安全数据集合加密后输出给物联网云平台M3；对异常数据集合不加密直接输出给物联网云平台M3步骤中，步骤具体包括：

步骤S31，接收安全数据集合和异常数据集合信息；

步骤S32，对安全数据集合每间隔N个字符增加一个加密字符，组成加密后的安全数据集合；

步骤S33，将加密后的安全数据集合和未加密的异常数据集合输出给物联网云平台M3；

步骤S34，将加密后的安全数据集合对应的加密密钥输出给物联网云平台M3。

基于需要对数据进行加密，可每间隔N个字符增加一个加密字符，例如，每隔三个字符加一个加密字符，生成相应的加密密钥，每隔四个字符加一个加密字符，就生成不同的加密密钥，基于对子代码串集加密不同，生成的加密密钥也不同，避免解密；将对加密后的安全数据集合和对应的加密密钥输出给物联网云平台M3，使得物联网云平台M3解密后获取相应的数据，对应异常数据集合，同样输出至物联网云平台M3方便观察数据。

如图7所示，在一个实施例中，一种数据传输系统M2包括：

信息接收分类模块1，用于接收数据采集终端M1的采集信息，根据采集信息类型进行分类，同一类组成一类数据集，获得多个数据集；

数据集编入模块2，用于将所有数据集编入安全数据集合或异常数据集合；

数据集传输模块3，用于对安全数据集合加密后输出给物联网云平台M3；对异常数据集合不加密直接输出给物联网云平台M3。

数据采集终端M1采集相关的数据，传输至数据传输系统M2，数据传输系统M2将不同的数据分为不同的数据集，包括但不限于温度、湿度、光强、二氧化氮含量，基于数据集内是否存在异常数据，将数据集分为安全数据集合和异常数据集合，安全数据集合加密后才输出给物联网云平台M3，而异常数据集合直接传输至物联网云平台M3。

如图8所示，在一个实施例中，一种数据传输系统M2的信息接收分类模块1包括：

信息获取单元11，用于获取数据采集终端M1的采集信息；

信息分类单元12，用于判断单个采集信息与已存在数据集内的标记信息是否属于同一类别，属于同一类别，则将该单个采集信息添加至标记信息所处数据集内；不属于同一类别，则新增加一个数据集，将所述单个采集信息进行标记，添加至新增加的数据集内。

接收到数据采集终端M1采集的数据后，根据数据不同类型来将其分为不同的数据集，刚开始第一个数据输入时，例如温度数据，没有相对应的数据集，这时标记这个温度数据，生成温度数据集，后续再输入温度数据时，根据被标记的温度数据，直接编入温度数据集，同样，其他类型的湿度数据集、光强数据集等也这样产生。

如图9所示，在一个实施例中，一种数据传输系统M2的数据集编入模块2包括：

参考值及阈值设置单元21，用于对所有数据集分别设置参考值和阈值；

差值计算单元22，用于计算单个数据集内的第一个数据与该数据集的参考值之间的差值，并将该差值确定为第一差值；

数据标记单元23，用于若第一差值的绝对值大于或等于阈值，该数据为异常数据，标记该数据集为异常数据集；若第一差值的绝对值小于阈值，该数据为正常数据，不标记该数据集；继续判断单个数据集内的其他数据是否为正常数据，在单个数据集内的所有数据都为正常数据时，标记该数据集为安全数据集；在单个数据集内存在异常数据时，标记为异常数据集；

数据集合获取单元24，用于将所有安全数据集编入在一起组成安全数据集合，将所有异常数据集编入在一起组成异常数据集合。

以温度数据举例，第一个温度数据产生的第一差值绝对值小于阈值，第一个温度数据正常，第二个温度数据产生的第二差值绝对值小于阈值，第二个温度数据也正常，第N个温度数据产生的第N差值绝对值大于阈值时，第N个温度数据不正常，标记温度数据集为异常数据集；同样，通过此类方法判断其他类别的数据集为正常数据集还是异常数据集，最后将所有的正常数据集编入正常数据集合，所有的异常数据集编入异常数据集合。

如图10所示，在一个实施例中，数据集编入模块2的数据集合获取单元24包括：

安全数据集编入子单元241，用于将安全数据集编入安全数据集合；

异常数据集编入子单元242，用于将异常数据集编入异常数据集合；

未标记数据集标记子单元243，将既不是安全数据集，也不是异常数据集的未标记数据集标记为故障数据集；

故障数据集编入子单元244，用于将故障数据集编入安全数据集合。

基于可能存在未标记的数据集，为了避免该数据集信息泄露，这里也将其编入安全数据集合，同样进行加密处理。

如图11所示，在一个实施例中，一种数据传输系统M2的数据集传输模块3包括：

数据集合接收单元31，用于接收安全数据集合和异常数据集合信息；

安全数据集合加密单元32，用于对安全数据集合每间隔N个字符增加一个加密字符，组成加密后的安全数据集合；

数据集合传输单元33，用于将加密后的安全数据集合和未加密的异常数据集合输出给物联网云平台M3；

加密密钥输出单元34，用于将加密后的安全数据集合对应的加密密钥输出给物联网云平台M3。

基于每间隔N个字符增加一个加密字符，使得正常的安全数据集合被获取后，信息获取者不清楚该信息，避免了信息泄露，这里以单个安全数据集说明，以湿度数据集举例，每间隔3个字符增加一个6作为加密字符，湿度数据集未加密为306045XXXX（5个湿度数据，30%rh、60%rh、45%rh、XX%rh、XX%rh），加密后变为30660456XXX6X，信息获取者难以获取具体信息。

应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (10)

1.一种数据传输方法，其特征在于，该数据传输方法包括以下步骤：

接收数据采集终端的采集信息，根据采集信息类型进行分类，同一类组成一类数据集，获得多个数据集；

将所有数据集编入安全数据集合或异常数据集合；

对安全数据集合加密后输出给物联网云平台；对异常数据集合不加密直接输出给物联网云平台。

2.根据权利要求1所述的数据传输方法，其特征在于，所述接收数据采集终端的采集信息，根据采集信息类型进行分类，同一类组成一类数据集，获得多个数据集步骤中，步骤具体包括：

获取数据采集终端的采集信息；

判断单个采集信息与已存在数据集内的标记信息是否属于同一类别，属于同一类别，则将该单个采集信息添加至标记信息所处数据集内；不属于同一类别，则新增加一个数据集，将所述单个采集信息进行标记，添加至新增加的数据集内。

3.根据权利要求1所述的数据传输方法，其特征在于，所述将所有数据集编入安全数据集合或异常数据集合步骤中，步骤具体包括：

对所有数据集分别设置参考值和阈值；

计算单个数据集内的第一个数据与该数据集的参考值之间的差值，并将该差值确定为第一差值；

若第一差值的绝对值大于或等于阈值，该数据为异常数据，标记该数据集为异常数据集；若第一差值的绝对值小于阈值，该数据为正常数据，不标记该数据集；继续判断单个数据集内的其他数据是否为正常数据，在单个数据集内的所有数据都为正常数据时，标记该数据集为安全数据集；在单个数据集内存在异常数据时，标记为异常数据集；

将所有安全数据集编入在一起组成安全数据集合，将所有异常数据集编入在一起组成异常数据集合。

4.根据权利要求3所述的数据传输方法，其特征在于，所述将所有安全数据集编入在一起组成安全数据集合，将所有异常数据集编入在一起组成异常数据集合步骤中，步骤具体包括：

将安全数据集编入安全数据集合；

将异常数据集编入异常数据集合；

将既不是安全数据集，也不是异常数据集的未标记数据集标记为故障数据集；

将故障数据集编入安全数据集合。

5.根据权利要求1所述的数据传输方法，其特征在于，所述对安全数据集合加密后输出给物联网云平台；对异常数据集合不加密直接输出给物联网云平台步骤中，步骤具体包括：

接收安全数据集合和异常数据集合信息；

对安全数据集合每间隔N个字符增加一个加密字符，组成加密后的安全数据集合；

将加密后的安全数据集合和未加密的异常数据集合输出给物联网云平台；

将加密后的安全数据集合对应的加密密钥输出给物联网云平台。

6.一种数据传输系统，其特征在于，所述数据传输系统包括：

信息接收分类模块，用于接收数据采集终端的采集信息，根据采集信息类型进行分类，同一类组成一类数据集，获得多个数据集；

数据集编入模块，用于将所有数据集编入安全数据集合或异常数据集合；

数据集传输模块，用于对安全数据集合加密后输出给物联网云平台；对异常数据集合不加密直接输出给物联网云平台。

7.根据权利要求6所述的数据传输系统，其特征在于，所述信息接收分类模块包括：

信息获取单元，用于获取数据采集终端的采集信息；

信息分类单元，用于判断单个采集信息与已存在数据集内的标记信息是否属于同一类别，属于同一类别，则将该单个采集信息添加至标记信息所处数据集内；不属于同一类别，则新增加一个数据集，将所述单个采集信息进行标记，添加至新增加的数据集内。

8.根据权利要求6所述的数据传输系统，其特征在于，所述数据集编入模块包括：

参考值及阈值设置单元，用于对所有数据集分别设置参考值和阈值；

差值计算单元，用于计算单个数据集内的第一个数据与该数据集的参考值之间的差值，并将该差值确定为第一差值；

数据标记单元，用于若第一差值的绝对值大于或等于阈值，该数据为异常数据，标记该数据集为异常数据集；若第一差值的绝对值小于阈值，该数据为正常数据，不标记该数据集；继续判断单个数据集内的其他数据是否为正常数据，在单个数据集内的所有数据都为正常数据时，标记该数据集为安全数据集；在单个数据集内存在异常数据时，标记为异常数据集；

数据集合获取单元，用于将所有安全数据集编入在一起组成安全数据集合，将所有异常数据集编入在一起组成异常数据集合。

9.根据权利要求8所述的数据传输系统，其特征在于，所述数据集合获取单元包括：

安全数据集编入子单元，用于将安全数据集编入安全数据集合；

异常数据集编入子单元，用于将异常数据集编入异常数据集合；

未标记数据集标记子单元，将既不是安全数据集，也不是异常数据集的未标记数据集标记为故障数据集；

故障数据集编入子单元，用于将故障数据集编入安全数据集合。

10.根据权利要求6所述的数据传输系统，其特征在于，所述数据集传输模块包括：

数据集合接收单元，用于接收安全数据集合和异常数据集合信息；

安全数据集合加密单元，用于对安全数据集合每间隔N个字符增加一个加密字符，组成加密后的安全数据集合；

数据集合传输单元，用于将加密后的安全数据集合和未加密的异常数据集合输出给物联网云平台；

加密密钥输出单元，用于将加密后的安全数据集合对应的加密密钥输出给物联网云平台。