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摘要：本发明涉及一种基于多模态传感器设计的医药供应链数据安全方法，属于医药信息化领域。通过集成多种传感器、边缘计算、人工智能算法和数据加密技术，实现对医药物流全过程的实时监测和智能管理。多模态传感器采集环境数据，并经过ADC模块转换为数字信号。边缘计算单元利用Transformer模型进行环境参数预测，并利用自编码器算法进行异常检测。智能化数据分析和决策支持系统基于深度学习和强化学习算法，生成最优运输路线和应急处理方案。本发明提升了医药供应链的管理水平和效率，解决了现有技术中环境监测不全面、数据处理效率低和数据安全性差等问题。
主权项：1.基于多模态传感器设计的医药供应链数据安全方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：通过多模态传感器系统实时采集医药供应链过程中的环境数据，多模态传感器包括温度传感器、湿度传感器、振动传感器和光照传感器；将采集到的环境数据传输到模数转换器Analog-to-DigitalConverter,ADC模块进行模拟信号到数字信号的转换；对转换后的数字信号进行数据预处理，包括数据清洗、归一化和特征提取；将预处理后的数据传输到边缘计算单元进行实时数据处理和分析，边缘计算单元采用NVIDIAJetsonAGXXavier模块；在边缘计算单元中，利用Transformer模型对环境数据进行高精度预测，利用自编码器算法进行异常检测；对处理后的数据进行加密，包括生成随机会话密钥，使用AES算法对数据进行对称加密，并使用椭圆曲线密码学算法EllipticCurveCryptographyAlgorithm,ECC算法对会话密钥进行非对称加密；通过传输层安全协议TransportLayerSecurity,TLS协议进行数据的安全传输，接收方使用私钥解密会话密钥，然后使用会话密钥对数据进行解密；数据到达服务器后，利用深度学习和强化学习算法对环境数据进行智能化分析和决策支持，生成最优运输路线和应急处理方案；采用分布式存储和区块链技术进行数据存储，确保数据的高可用性、不可篡改性和可追溯性；通过移动端和PC端用户界面展示环境数据和决策建议，提供实时预警和应急响应。
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百度查询： 重庆邮电大学 基于多模态传感器设计的医药供应链数据安全方法
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