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恭喜宁波财经学院骆敏获国家专利权

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龙图腾网恭喜宁波财经学院申请的专利一种基于数据动态拆分的数据安全系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119089482B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411585649.4,技术领域涉及:G06F21/60;该发明授权一种基于数据动态拆分的数据安全系统是由骆敏;伍婵提;李栋设计研发完成,并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于数据动态拆分的数据安全系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于数据动态拆分的数据安全系统,属于数据安全领域,旨在确保数据文件在全生命周期内的安全、可靠和高效管理。包括数据拆分模块、数据分布模块、访问控制模块和数据重组模块。数据拆分模块读取并转换数据文件,动态调整拆分策略,结合敏感信息加密技术进行数据文件拆分,提升安全性。数据分布模块利用一致性哈希算法优化数据块分布,动态监控存储节点负载,通过冗余备份防止数据丢失。访问控制模块实现用户身份验证与权限分配,精确控制数据访问。数据重组模块负责拆分数据的恢复与同步更新,保持数据一致性。整体而言,为数据提供全面保护,满足严格的安全规定和高效处理需求。

本发明授权一种基于数据动态拆分的数据安全系统在权利要求书中公布了:1.一种基于数据动态拆分的数据安全系统,其特征在于,包括数据拆分模块、数据分布模块、访问控制模块和数据重组模块;所述数据拆分模块用于读取数据文件,判断数据文件类型并转换为标准格式,根据数据特性和安全需求以及操作环境优化拆分过程,并结合敏感数据加密进行数据文件拆分;所述数据分布模块用于通过一致性哈希算法和动态监控策略分配和调整数据块在存储节点上的分布,并采用冗余备份策略,将关键数据复制到多个存储节点;所述访问控制模块用于确保用户身份的合法验证和对数据资源访问的精确控制;所述数据重组模块用于通过重新组合拆分的数据块恢复数据文件的原始形态,并采用数据更新策略,使得重组后的数据文件与原始文件数据一致;所述数据拆分模块包括预处理单元和拆分单元;所述预处理单元通过读取输入的数据文件,并判断数据文件类型,将识别后的数据文件转换为标准格式;所述拆分单元配置有动态调整策略,所述动态调整策略通过根据数据的特性和安全需求进行动态调整;所述动态调整策略包括:配置初始拆分粒度,评估当前网络的带宽和可用的存储容量,根据网络带宽和存储容量的影响,动态调整拆分粒度,公式如下: ,其中,,和是调整参数,是调整后的拆分粒度,是网络带宽,是存储容量;计算数据文件拆分的强度,将拆分强度设定为数据文件的大小和拆分粒度的非线性函数,拆分强度公式为:,其中,和是调整参数,是拆分强度,是数据大小,是调整后的拆分粒度;识别数据文件中包含的敏感信息,根据敏感信息划分加密等级,根据加密等级对敏感数据加密;根据拆分强度、拆分粒度,将数据文件分为大小相等或近似相等的数据块;建立索引文件,记录数据文件拆分参数,编码数据块;对数据文件进行完整性和一致性检查;所述数据分布模块包括负载均衡单元和稳定性保障单元;所述负载均衡单元内配置均分策略,所述均分策略通过一致性哈希算法将数据拆分后的数据块分配到存储节点,并实时监控存储节点的负载情况;所述稳定性保障单元内配置有冗余备份策略,所述冗余备份策略将关键数据备份存储在不同的存储节点;所述均分策略的步骤包括:将数据拆分后的数据块通过一致性哈希算法分配到存储节点上;监控存储节点的负载水平;根据监控数据,判断存储节点是否存在过载或欠载,负载水平的计算公式如下:,其中,是负载水平,是CPU使用率,是最大CPU使用率,是内存占用率,是最大内存占用率,是磁盘IO,是最大磁盘IO,、和是权重参数;配置负载阈值,负载阈值用于表征存储节点的负载水平,当负载水平超过负载阈值,即监测到存储节点负载过高时,通过数据迁移将数据块迁移到负载最低的节点,再次计算负载水平,直至所有存储节点的负载水平均未超过负载阈值;建立分布文件,记录每个数据块与存储节点的映射关系,以便于数据块检索和重组;所述划分加密等级的步骤包括:识别数据块敏感类型,区分可以公开访问的信息;进行敏感度评估,评估数据泄露引起的风险程度、数据泄露影响的个体或业务范围和法律要求;根据敏感类型M和敏感度评估N,设定加密等级,将敏感类型M分为四个等级,公开数据为1,内部数据为2,隐私数据为3,交易数据为4;对敏感度N包括泄露风险N1,影响范围N2,法律要求N3,对N1、N2和N3分别划分为四个等级,取值从1到4;计算加密等级的公式为:,其中,d是加密等级;所述数据加密包括:根据加密等级d,采用AES进行数据块加密,分为低等级加密、中等级加密和高等级加密,加密算法的设定如下:,完善索引文件,记录数据块的加密等级与加密算法。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人宁波财经学院,其通讯地址为:315000 浙江省宁波市海曙区学院路899号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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