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摘要：本申请涉及数据处理技术领域，提供一种智能网联汽车的隐私数据离车管理方法及系统。所述方法包括：按照预定策略对离车数据集进行数据分类和处理，得到多个数据类型和多个标准数据集；基于多个数据类型匹配确定多个唯一标识符，生成多个加密密钥；基于多个数据类型匹配调用多个标准编码器，分别对多个标准数据集进行差分编码处理，得到多个差分数据集；根据多个加密密钥分别对所述多个差分数据集进行数据加密，并通信传输至云端服务器进行存储和处理。本申请解决了智能网联汽车中隐私数据处理时的隐私泄露风险高和数据传输效率低的技术问题，实现了通过结合数据隐私保护与实时数据处理，确保隐私数据安全性，提高数据传输速度和处理效率的效果。

主权项：1.一种智能网联汽车的隐私数据离车管理方法，其特征在于，包括：在目标车辆的边缘节点，按照预定策略对离车数据集进行数据分类和去标识化处理，得到多个数据类型和多个标准数据集；基于所述多个数据类型匹配确定多个唯一标识符，生成多个加密密钥；基于所述多个数据类型匹配调用多个标准编码器，分别对所述多个标准数据集进行差分编码处理，得到多个差分数据集；根据所述多个加密密钥分别对所述多个差分数据集进行数据加密，并通信传输至云端服务器进行存储和处理；其中，按照预定策略对离车数据集进行数据分类和去标识化处理，得到多个数据类型和多个标准数据集，包括：按照预定数据类型对所述离车数据集进行识别和划分，得到多个数据类型和多个初始数据集，其中，所述预定数据类型至少包括行驶数据、车辆状态、环境参数和位置信息；根据所述多个数据类型匹配调用多个隐私特征识别模型，对所述多个初始数据集进行隐私特征提取，得到多个隐私特征集；按照动态去标识化方案对所述多个隐私特征集进行数据屏蔽，得到多个去标识特征集，其中，动态去标识化方案由云端服务器下放至边缘节点，且可以实现定期更新；利用所述多个去标识特征集对所述多个初始数据集进行更新，获取多个标准数据集；其中，基于所述多个数据类型匹配调用多个标准编码器，包括：在云端服务器，随机选取所述预定数据类型的第一数据类型，以所述第一数据类型为约束调用预定历史窗口内的第一历史数据集；按照预定属性特征对所述第一历史数据集进行划分，得到多个属性数据集；分别对所述多个属性数据集进行特征聚类分析，确定多个高频属性数据，基于所述多个高频属性数据构建第一标准编码器；建立所述第一数据类型与所述第一标准编码器的第一映射，基于所述第一映射构建集成编码器，并将所述集成编码器下放至边缘节点；在边缘节点，将所述多个数据类型输入所述集成编码器，得到所述多个标准编码器。

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