[发明专利]基于联邦学习的交通大数据隐私保护系统

权利要求书

1.基于联邦学习的交通大数据隐私保护系统，其特征在于，包括：

数据截取单元，用于截取到标的数据，所有的标的数据构成标的数据组；

数据分析单元，用于接收数据截取单元传输的标的数据组，并对其进行标的分析：通过标的数据组内标的数据的和最新的标的数据的时间分析得到拟态数值组；并自动提取到标的数据组内的标的对象和标的数量；

简态转化单元，用于对标的数据组及其标的对象、标的数量和拟态数值组进行简态分析，根据拟态数值组所有数值的和对标的数据进行切割，得到若干个标的分数据，再根据拟态数值组内顺序摆放的拟态数值将标的分数据组合，得到对应拟态数值组数量对应的标的部数据，得到所有的标的数据的n个标的部数据及其对应的标的对象；此处n为拟态数值组内拟态数值的个数；

简态转化单元用于将标的对象及其对应的n个标的部数据传输到复化分析单元，复化分析单元用于对标的对象和n个标的部数据进行复化分析，建立标的对象的身份标识与对应的n个标的部数据的映射关系；

存储端，根据复化分析单元传输的标的部数据实时建立对应数量的存储单元。

2.根据权利要求1所述的基于联邦学习的交通大数据隐私保护系统，其特征在于，所述复化分析具体方式为：

S01：获取到所有的标的对象；

S02：将标的对象的首字符和最后一个字符融合形成身份标识，之后对所有的身份标识进行比对，当存在相同的身份标识后，获取到相同的身份标识，保留任意一个身份标识后，自动获取到其余标的对象的倒数第二个字符，并按照原始顺序摆放，得到更新后的身份标识；

S03：对更新后的身份标识进行比对，若还是存在相同的身份标识，则任意保留一个身份标识后，对其余的身份标识依次序获取到原始标的对象的倒数第三个字符，更新新的身份标识；

S04：按照步骤S03的顺序对剩余所有的身份标识进行相同处理，得到各不相同的身份标识；

S05：将身份标识与对应的n个标的部数据建立映射关系后；

S06：复化分析单元将n个标的部数据按照映射的顺序随机存储在存储端的n个存储单元内；

S07：完成复化分析。

3.根据权利要求1所述的基于联邦学习的交通大数据隐私保护系统，其特征在于，标的数据即为对应用户的交通大数据。

4.根据权利要求1所述的基于联邦学习的交通大数据隐私保护系统，其特征在于，标的分析具体方式为：

步骤一：获取到标的数据组；

步骤二：针对性获取到标的数据组的所属对象的用户名或者ID，将其标记为标的对象，再获取到标的数据的条数，将其标记为标的数量；

步骤三：之后获取到标的数据组内获取到的最新的标的数据的时间，按照月日时分的格式获取后，得到每个时间上的数值，将其标记为时间数值组Ti，i＝1、...、8；

步骤四：之后自动获取到时间数值组Ti，自动将Ti中为零的数值去除，之后比对剩余的数值，当存在相同的数值，则将顺序在后的数值自动加一，保证所有的数值各不相同；将剩余的标记为拟态数值组Ti，i＝1、...、n，n≤8；

步骤五：得到标的数据组及其标的对象、标的数量和拟态数值组。

5.根据权利要求4所述的基于联邦学习的交通大数据隐私保护系统，其特征在于，步骤四中若数值为9，加一后自动标记为1。