无人机边缘侧嵌入式AI芯片的数据安全传输方法及系统技术方案

本申请提供的一种无人机边缘侧嵌入式AI芯片的数据安全传输方法及系统，通过嵌入式AI芯片生成与嵌入式AI芯片对应的第一唯一标识，对第一唯一标识进行加密生成识别串，并将加密后的识别串发送至服务端。服务端获取嵌入式AI芯片的程序信息，生成与嵌入式AI芯片对应的第二唯一标识，并对比第二唯一标识和与第一唯一标识，若对比结果一致，则通过验证，服务端生成动态3DES加密密钥和动态3DES解密密钥，封装到响应报文并返回至嵌入式AI芯片。如此，嵌入式AI芯片后续可以利用动态3DES加密密钥和动态3DES解密密钥对与服务端之间交互的数据进行加密或者解密，从而提高了无人机和服务端之间的数据交互安全性。的数据交互安全性。的数据交互安全性。

【技术实现步骤摘要】
无人机边缘侧嵌入式AI芯片的数据安全传输方法及系统


[0001]本申请涉及无人机
，具体而言，涉及一种无人机边缘侧嵌入式AI芯片的数据安全传输方法及系统。

技术介绍

[0002]随着AI技术的发展，AI算法的优化程度日趋提高，这使得AI算法可以以边缘计算的方式运行在具有嵌入式的AI芯片的终端设备中。以无人机为例，具有嵌入式AI芯片的无人机可以在不依赖服务端的情况下独立地进行一些数据处理工作，例如，对图像进行分析从而执行目标跟踪、路线规划、飞行避障等动作。
[0003]但是，边缘侧嵌入式AI芯片的处理能力毕竟有限，嵌入式AI在某些情况下还是需要与服务端进行数据交互，如AI处理模型的升级、某些数据日志的上报、无法通过边缘计算处理的数据上传等。并且，边缘侧的嵌入式AI芯片的数据安全防护能力也有限，嵌入式AI芯片本身或者其与服务端的数据交互过程可能遭到非法入侵，影响整个系统的安全性。在一些需要和服务端进行数据交互的场景中，如何保证嵌入式AI芯片与服务端之间的数据传输安全成为亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]为了克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种无人机边缘侧嵌入式AI芯片的数据安全传输方法，应用于数据安全传输系统，所述数据安全传输系统包括服务端和设置于无人机的嵌入式AI芯片，所述方法包括：所述嵌入式AI芯片生成与所述嵌入式AI芯片对应的第一唯一标识；所述嵌入式AI芯片利用所述服务端的公钥对所述第一唯一标识进行加密，生成识别串；所述嵌入式AI芯片按照报文格式对所述识别串进行封装，对封装后的识别串进行二次加密，并将加密后的识别串发送至所述服务端；所述服务端获取所述嵌入式AI芯片发送的识别串，并利用所述服务端的私钥对所述识别串进行解密得到所述第一唯一标识；所述服务端获取所述嵌入式AI芯片的程序信息，生成与所述嵌入式AI芯片对应的第二唯一标识；所述服务端对比所述第二唯一标识和与所述第一唯一标识，若对比结果一致，则通过验证，所述服务端生成动态3DES加密密钥和动态3DES解密密钥，封装到响应报文并返回至所述嵌入式AI芯片。
[0005]可选地，在一个示例中，所述方法还包括：当所述嵌入式AI芯片检测到所述无人机飞行至预设禁飞区域和预设非禁飞区域之间的中间区域时，获取所述无人机的第一飞行姿态特征序列及第一航拍图像特征序列，并通过所述动态3DES加密密钥加密后发送给所述服务端；
所述服务端根据所述第一飞行姿态特征序列及所述第一航拍图像特征序列执行第一检测，以确定所述无人机是否存在疑似目标行为；若所述服务端检测到所述无人机存在所述疑似目标行为，则生成数据报备指令，并通过所述动态3DES加密密钥加密后发送给所述嵌入式AI芯片；所述嵌入式AI芯片通过所述动态3DES解密密钥解密获得所述数据报备指令后，将所述无人机在所述中间区域采集的原始航拍图像序列、原始飞行姿态数据信息及定位信息通过所述动态3DES加密密钥加密后发送给所述服务端。
[0006]可选地，在一个示例中，所述方法还包括：若所述服务端检测到所述无人机存在所述疑似目标行为，则生成数据锁定指令，并通过所述动态3DES加密密钥加密后发送给所述嵌入式AI芯片；所述数据锁定指令包括所述服务端基于动态生成的锁定私钥生成的锁定公钥；所述嵌入式AI芯片通过所述动态3DES解密密钥解密获得所述数据锁定指令后，通过所述锁定公钥对所述无人机位于所述中间区域时采集的数据进行加密；所述服务端根据通过所述动态3DES解密密钥解密获得所述原始航拍图像序列、所述原始飞行姿态数据信息及所述定位信息；所述服务端根据所述原始航拍图像序列、所述原始飞行姿态数据信息及所述定位信息进行第二检测，以确定所述无人机是否存在目标行为；若所述服务端检测到所述无人机不存在所述目标行为，则生成包含所述锁定私钥的数据解锁指令，并通过所述动态3DES加密密钥加密后发送给所述嵌入式AI芯片；所述嵌入式AI芯片通过所述动态3DES解密密钥解密获得所述数据解锁指令后，通过所述锁定私钥对所述无人机存储的所述无人机位于所述中间区域时采集的数据进行解密，或将所述锁定私钥发送至用户终端。
[0007]可选地，在一个示例中，所述第一飞行姿态特征序列包括多个姿态特征数据片段，每个所述姿态特征数据片段包括一个时间点上无人机的飞行姿态数据；所述第一航拍图像特征序列包括多个第一航拍图像特征，每个所述第一航拍图像特征为由所述嵌入式AI芯片从一个航拍图像中提取的图像特征；所述服务端根据所述第一飞行姿态特征序列及所述第一航拍图像特征序列执行第一检测，以确定所述无人机是否存在疑似目标行为的步骤，包括：将所述第一飞行姿态特征序列输入至第一飞行姿态特征提取模型，通过所述第一飞行姿态特征提取模型包括的多个第一模型网络层进行进阶特征提取，得到第二飞行姿态特征；将所述第一航拍图像特征序列的多个第一航拍图像特征分别输入至对应的多个第一航拍图像特征提取模型，通过每个所述第一航拍图像特征提取模型包括的多个第二模型网络层进行进阶特征提取，得到第二航拍图像特征；对所述第二飞行姿态特征和所述第二航拍图像特征进行特征融合，获得第一融合检测特征；将所述第一融合检测特征输入至第一目标行为检测模型进行所述第一检测，确定所述无人机是否存在所述疑似目标行为。
[0008]可选地，在一个示例中，所述第一航拍图像特征中还包括由所述嵌入式AI芯片在
根据航拍图像进行物体识别时确定的物体识别候选框信息；所述当所述嵌入式AI芯片检测到所述无人机飞行至预设禁飞区域和预设非禁飞区域之间的中间区域时，获取所述无人机的第一飞行姿态特征序列及第一航拍图像特征序列，并通过所述动态3DES加密密钥加密后发送给所述服务端的步骤，包括：所述当所述嵌入式AI芯片检测到所述无人机飞行至预设禁飞区域和预设非禁飞区域之间的中间区域时，获取所述无人机的第一飞行姿态特征序列、第一航拍图像特征序列以及定位信息，并通过所述动态3DES加密密钥加密后发送给所述服务端；所述服务端在执行所述将所述第一航拍图像特征序列的多个第一航拍图像特征分别输入至对应的多个第一航拍图像特征提取模型的步骤之前，所述方法还包括：根据所述定位信息和预先记录的所述禁飞区域中各个参照对象的位置信息，确定目标参照对象；确定每个所述第一航拍图像特征中与所述目标参照对象对应的物体识别候选框信息；根据每个所述第一航拍图像特征中所述物体识别候选框信息，确定每个所述第一航拍图像特征中与所述目标参照对象对应的目标参照对象变化信息；将满足设定条件的目标参照对象变化信息对应的第一航拍图像特征作为目标航拍图像特征，并提取所述目标航拍图像特征中所述目标参照对象的图像特征，并提取与所述目标航拍图像特征时序关联的其它第一航拍图像特征中的所述目标参照对象的图像特征，并基于各所述目标参照对象的图像特征构成处理后的所述第一航拍图像特征序列；所述服务端在执行所述将所述第一飞行姿态特征序列输入至第一飞行姿态特征提取模型的步骤之前，所述方法还包括：从所述第一飞行姿态特征序列中筛选出时序上与每个所述目标航拍图像特征对应的目标姿态特征数据片段，并提取所述目标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人机边缘侧嵌入式AI芯片的数据安全传输方法，其特征在于，应用于数据安全传输系统，所述数据安全传输系统包括服务端和设置于无人机的嵌入式AI芯片，所述方法包括：所述嵌入式AI芯片生成与所述嵌入式AI芯片对应的第一唯一标识；所述嵌入式AI芯片利用所述服务端的公钥对所述第一唯一标识进行加密，生成识别串；所述嵌入式AI芯片按照报文格式对所述识别串进行封装，对封装后的识别串进行二次加密，并将加密后的识别串发送至所述服务端；所述服务端获取所述嵌入式AI芯片发送的识别串，并利用所述服务端的私钥对所述识别串进行解密得到所述第一唯一标识；所述服务端获取所述嵌入式AI芯片的程序信息，生成与所述嵌入式AI芯片对应的第二唯一标识；所述服务端对比所述第二唯一标识和与所述第一唯一标识，若对比结果一致，则通过验证，所述服务端生成动态3DES加密密钥和动态3DES解密密钥，封装到响应报文并返回至所述嵌入式AI芯片。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述嵌入式AI芯片检测到所述无人机飞行至预设禁飞区域和预设非禁飞区域之间的中间区域时，获取所述无人机的第一飞行姿态特征序列及第一航拍图像特征序列，并通过所述动态3DES加密密钥加密后发送给所述服务端；所述服务端根据所述第一飞行姿态特征序列及所述第一航拍图像特征序列执行第一检测，以确定所述无人机是否存在疑似目标行为；若所述服务端检测到所述无人机存在所述疑似目标行为，则生成数据报备指令，并通过所述动态3DES加密密钥加密后发送给所述嵌入式AI芯片；所述嵌入式AI芯片通过所述动态3DES解密密钥解密获得所述数据报备指令后，将所述无人机在所述中间区域采集的原始航拍图像序列、原始飞行姿态数据信息及定位信息通过所述动态3DES加密密钥加密后发送给所述服务端。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述服务端检测到所述无人机存在所述疑似目标行为，则生成数据锁定指令，并通过所述动态3DES加密密钥加密后发送给所述嵌入式AI芯片；所述数据锁定指令包括所述服务端基于动态生成的锁定私钥生成的锁定公钥；所述嵌入式AI芯片通过所述动态3DES解密密钥解密获得所述数据锁定指令后，通过所述锁定公钥对所述无人机位于所述中间区域时采集的数据进行加密；所述服务端根据通过所述动态3DES解密密钥解密获得所述原始航拍图像序列、所述原始飞行姿态数据信息及所述定位信息；所述服务端根据所述原始航拍图像序列、所述原始飞行姿态数据信息及所述定位信息进行第二检测，以确定所述无人机是否存在目标行为；若所述服务端检测到所述无人机不存在所述目标行为，则生成包含所述锁定私钥的数据解锁指令，并通过所述动态3DES加密密钥加密后发送给所述嵌入式AI芯片；所述嵌入式AI芯片通过所述动态3DES解密密钥解密获得所述数据解锁指令后，通过所
述锁定私钥对所述无人机存储的所述无人机位于所述中间区域时采集的数据进行解密，或将所述锁定私钥发送至用户终端。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一飞行姿态特征序列包括多个姿态特征数据片段，每个所述姿态特征数据片段包括一个时间点上无人机的飞行姿态数据；所述第一航拍图像特征序列包括多个第一航拍图像特征，每个所述第一航拍图像特征为由所述嵌入式AI芯片从一个航拍图像中提取的图像特征；所述服务端根据所述第一飞行姿态特征序列及所述第一航拍图像特征序列执行第一检测，以确定所述无人机是否存在疑似目标行为的步骤，包括：将所述第一飞行姿态特征序列输入至第一飞行姿态特征提取模型，通过所述第一飞行姿态特征提取模型包括的多个第一模型网络层进行进阶特征提取，得到第二飞行姿态特征；将所述第一航拍图像特征序列的多个第一航拍图像特征分别输入至对应的多个第一航拍图像特征提取模型，通过每个所述第一航拍图像特征提取模型包括的多个第二模型网络层进行进阶特征提取，得到第二航拍图像特征；对所述第二飞行姿态特征和所述第二航拍图像特征进行特征融合，获得第一融合检测特征；将所述第一融合检测特征输入至第一目标行为检测模型进行所述第一检测，确定所述无人机是否存在所述疑似目标行为。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一航拍图像特征中还包括由所述嵌入式AI芯片在根据航拍图像进行物体识别时确定的物体识别候选框信息；所述当所述嵌入式AI芯片检测到所述无人机飞行至预设禁飞区域和预设非禁飞区域之间的中间区域时，获取所述无人机的第一飞行姿态特征序列及第一航拍图像特征序列，并通过所述动态3DES加密密钥加密后发送给所述服务端的步骤，包括：所述当所述嵌入式AI芯片检测到所述无人机飞行至预设禁飞区域和预设非禁飞区域之间的中间区域时，获取所述无人机的第一飞行姿态特征序列、第一航拍图像特征序列以及定位信息，并通过所述动态3DES加密密钥加密后发送给所述服务端；所述服务端在执行所述将所述第一航拍图像特征序列的多个第一航拍图像特征分别输入至对应的多个第一航拍图像特征提取模型的步骤之前，所述方法还包括：根据所述定位信息和预先记录的所述禁飞区域中各个参照对象的位置信息，确定目标参照对象；确定每个所述第一航拍图像特征中与所述目标参照对象对应的物体识别候选框信息；根据每个所述第一航拍图像特征中所述物体识别候选框信息，确定每个所述第一航拍图像特征中与所述目标参照对象对应的目标参照对象变化信息；将满足设定条件的目标参照对象变化信息对应的第一航拍图像特征作为目标航拍图像特征，并提取所述目标航拍图像特征中所...

【专利技术属性】
技术研发人员：张凡，刘正坤，林典润，席忠进，田宏亮，吴丹妮，赵淑根，
申请(专利权)人：广州中科智云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：