【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据安全，具体涉及一种基于显卡配置的用户数据安全管理系统及方法。
技术介绍
1、在当前数字化时代，用户数据的安全管理已成为企业与组织面临的关键挑战。传统的数据保护方法主要依赖于加密技术，即将敏感信息转换为密文存储，以防未授权访问。然而，这一策略在确保数据安全的同时，也引入了显著的操作负担与效率瓶颈。具体而言，在用户请求数据访问或使用时，系统必须执行解密操作，将密文还原为明文，这一过程不仅增加了系统的响应时间，还可能导致用户体验下降。
2、急需一种基于显卡配置的用户数据安全管理系统及方法，能够实现用户数据安全管理的同时提高用户数据访问的效率。
技术实现思路
1、本专利技术的目的之一在于提供一种基于显卡配置的用户数据安全管理系统及方法，能够实现用户数据安全管理的同时提高用户数据访问的效率。
2、为了达到上述目的，提供了一种基于显卡配置的用户数据安全管理系统，包括服务端和用户端；
3、所述服务端包括：
4、数据获取模块，用于对用户所对应的历史用户数据进行获取；所述历史用户数据包括该用户所对应的多种数据类型所对应的历史基本数据；
5、数据识别模块，用于根据用户所对应的各个时间段的历史用户数据，通过各个相邻时间段之间的历史用户数据的相互对比和判断，识别出各个时间段所对应各个数据类型所对应的历史基本数据所对应的更新操作，并形成各个时间段所对应的更新信息；
6、预测模块，用于选取各个时间段所对应的更新信息，基于
7、解密模块，用于根据预测出来的当前更新信息，识别出当前更新信息所对应的数据类型，并基于识别出来的数据类型，将该类数据类型所对应的分数据库中的数据进行解密，并将解密后的数据发送给用户端。
8、本方案的技术原理及效果：在本方案中，首先是对用户所对应的历史用户数据进行获取；具体的，所述历史用户数据包括该用户所对应的多种数据类型所对应的历史基本数据；根据用户所对应的各个时间段的历史用户数据，通过各个相邻时间段之间的历史用户数据的相互对比和判断，识别出各个时间段所对应各个数据类型所对应的历史基本数据所对应的更新操作，并形成各个时间段所对应的更新信息；通过这一步的操作确定了各个时间段之间的更新信息的变化情况。然后选取各个时间段所对应的更新信息，基于预先构建的更新信息预测模型，对用户在当前时间段所对应的用户当前更新信息进行预测，生成对应的当前更新信息；通过这一步的设置实现了对用户在当前时间段所对应的用户当前更新信息进行可靠的预测，根据预测出来的当前更新信息，识别出当前更新信息所对应的数据类型，并基于识别出来的数据类型，将该类数据类型所对应的分数据库中的数据进行解密，并将解密后的数据发送给用户端。
9、本方案通过预测模块和解密模块的设置即加强了对用户数据的数据安全性的同时也提高了用户数据在被访问时的高效性，实现了按需解密，只有当预测模型判断用户需要特定类型的数据时，才会解密相应数据，避免了不必要的数据暴露风险，保护用户隐私。然后用户在当前时刻进行操作时需要访问其他非预测出来的更新数据时，则需要进行自行解密，以此来确保用户数据的安全性。即能够实现用户数据安全管理的同时提高用户数据访问的效率。
10、进一步，所述解密模块包括：
11、类型识别模块，用于根据预测出来的当前更新信息，识别出当前更新信息所对应的数据类型；
12、调取模块，用于根据识别出来的数据类型，从解密数据库中调取出对应数据类型所对应的解密策略；所述解密策略与对应的数据类型一一关联；
13、处理模块用于根据调取出来的解密策略，将该类数据类型所对应的分数据库中的数据进行解密，所述各个分数据库中的数据都有各自对应的加密方式；
14、发送模块，用于将解密出来的数据发送给用户端。
15、有益效果：本方案能准确识别用户当前更新信息对应的数据类型，确保只针对需要的数据类型进行后续操作，避免了对无关数据的无谓处理，提高了处理精度和效率。每个数据类型都有其专属的解密策略，这保证了即使面对复杂多变的数据加密方式，系统也能找到最合适的解密方法，增强了系统的灵活性和应对不同加密标准的能力。处理模块依据调取的解密策略高效解密数据，尤其在gpu加速下，大大缩短了解密时间，确保了数据的及时可用性。仅解密用户当前所需的数据，而非一次性解密所有数据，这种精细化管理减少了不必要的资源消耗，提高了整体系统资源的使用效率。
16、进一步，所述服务端还包括：
17、模型构建模块，用于构建多种更新信息预测模型；
18、训练模块，用于将选取出来的各个时间段所对应的更新信息分为训练集和测试集，通过训练集中的数据，对各个更新信息预测模型进行训练，形成训练后的各个更新信息预测模型；
19、评估模块，用于根据测试集中的数据，将某一时间段之前的所对应的更新信息作为输入，输入到对应的训练后的各个更新信息预测模型中，输出对应的更新信息预测模型所对应的多个时间段所对应的预测结果，并基于预测评估计算公式，计算出各个更新信息预测模型所对应的评估误差度，并选取评估误差度最小所对应的更新信息预测模型；
20、所述预测评估计算公式为：
21、
22、式中，p为更新信息预测模型所对应的评估误差度，xi为时间段i所对应的更新信息作为输入时对应的输出的预测结果与时间段i+1所对应的更新信息之间的信息相似度；n为对应的时间段总个数。
23、有益效果：在本方案中，构建了多种更新信息预测模型，增加了模型的多样化和适用性，提高预测的准确性和鲁棒性，自动将历史更新信息划分为训练集和测试集，利用训练集数据训练模型，减少了手动参数调优的复杂度，加快了模型训练的进程。通过测试集数据评估模型性能，采用评估误差度作为衡量标准，确保了模型预测结果与实际更新信息的高度吻合，自动筛选出最优模型，提高了预测的可靠性。通过计算预测结果与实际更新信息之间的信息相似度，量化了预测的准确性，确保了模型在不同时间段的预测结果能够紧密贴合实际数据的变化趋势。
24、进一步，所述服务端还包括实时监控模块，用于在用户端接收到对应的解密后的数据时，对该解密后的数据进行实时监控，记录下解密后的数据所对应的更新过程，形成对应的实时监控信息；
25、分析模块，用于根据形成的实时监控信息，分析该实时监控信息中的数据更新之后下一次更新所对应的时间，若该时间大于预设限位时间，则在该数据更新之后就立刻进行加密操作，反之则将数据更新之后的数据存储到对应的分数据库中。
26、有益效果：实时监控模块确保解密数据的每一个更新动作都能被即时捕捉和记录，提高了数据使用的透明度，为数据安全提供了第一道防线。一旦监测到数据更新，系统立即启动分析流程，根据预设规则决定下一步动作，减少了潜在安全威胁的反应时间本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于显卡配置的用户数据安全管理系统，其特征在于：包括服务端和用户端；
2.根据权利要求1所述的一种基于显卡配置的用户数据安全管理系统，其特征在于：所述解密模块包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于显卡配置的用户数据安全管理系统，其特征在于：所述服务端还包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于显卡配置的用户数据安全管理系统，其特征在于：所述服务端还包括实时监控模块，用于在用户端接收到对应的解密后的数据时，对该解密后的数据进行实时监控，记录下解密后的数据所对应的更新过程，形成对应的实时监控信息；
5.一种基于显卡配置的用户数据安全管理方法，使用上述权利要求1到4任一项的一种基于显卡配置的用户数据安全管理系统，其特征在于：包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于显卡配置的用户数据安全管理方法，其特征在于：所述S4包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于显卡配置的用户数据安全管理系统，其特征在于：包括服务端和用户端；
2.根据权利要求1所述的一种基于显卡配置的用户数据安全管理系统，其特征在于：所述解密模块包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于显卡配置的用户数据安全管理系统，其特征在于：所述服务端还包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于显卡配置的用户数据安全管理系统，其特征在于：所述服务端还包括实...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹靖，童毅，
申请(专利权)人：重庆博拉智算科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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