CN118886031B 健康数据的存储读取方法及存储介质 （西安大智慧通科技有限公司）

四路与沣东大道交叉路口西部生命科数据与行为生活模式数据进行分级加密策略制2步骤S1：对目标对象进行个人健康数据采集，得到步骤S2：基于生理生化健康数据与行为生活模式数据对目标对象进行隐私偏好分析，步骤S3：对生理生化健康数据与行为生活模式数据进步骤S35：基于历史访问日志数据与终端可用存储容量数据根据类别健康数据访问频步骤S351：将类别健康数据访问频率排序列表中前三位类别划分为本地终端存储类步骤S352：根据本地存储类别数据与云端存储步骤S354：对本地存储需求数据与终端可步骤S355：若本地存储占用率数据大于预设的存储阈值，步骤S356：基于本地初筛健康数据集对各个类别健康步骤S357：根据存储空间超额数据对多类健康数据时序存储矩阵进行临界日期计算，步骤S358：根据云端迁移日期数据对本地初筛健康数据集进行3步骤S359：基于生理生化健康数据与行为生活模式数据根据步骤S36：根据分级加密策略集与数据分流策略对生理生化健康数据与行为生活模式步骤S5：基于本地加密健康数据与云端加密健康数据2.根据权利要求1所述的健康数据的存储读取方法，其特征在于，步骤S1包括以下步3.根据权利要求1所述的健康数据的存储读取方法，其特征在于，步骤S2包括以下步步骤S23：根据隐私敏感度数据集对生理生化健康数据与行为生活模式数据进行对应4.根据权利要求3所述的健康数据的存储读取方法，其特征在于4步骤S252：对预设的健康数据云存储平台步骤S253：对本地历史安全事件数据进行各类健康步骤S254：对云端历史安全事件数据进行各类健康数据步骤S255：根据本地健康数据被攻击频率分布数据步骤S2552：基于本地健康数据被攻击频率分布数据与云端健康数据被攻击频率分布步骤S2553：若单组健康数据类别数量中表明对应组分级健康数据中只有一个类别健步骤S2554：若单组健康数据类别数量中表明对应组分级健康数据中至少存在两个或步骤S2555：对一组分级健康数据进行隐私敏感度等级提取，得到隐私敏感度等级数6.根据权利要求1所述的健康数据的存储读取方法，其特征在于，步骤S4包括以下步7.根据权利要求1所述的健康数据的存储读取方法，其特征在于，步骤S5包括以下步5步骤S52：根据查询意图数据对本地加密健康数据与云端加密健康数据进行智能数据8.一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执67[0013]本发明通过个人健康数据的精确分类和有效管理，不仅术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范8[0028]本发明通过个人健康数据的精确分类和有效管理，不仅最终得到对象增强型眼动数据与对象增强型9血氧饱和度通过反射式脉搏血氧仪测量，每秒更新一次数据。同时，使用红外热成像相机米生物传感器阵列。该阵列包含修饰有特异性抗体的金纳米粒子传感器，用于检测电解质全周期睡眠质量数据。节律预测数据与对象纳米级生化指标数据进行类别标注与集成，得到生理生化健康数据，技术将数据点转化为图中的节点和边。随后，采用图神经网络（如GraphConvolutional模式数据采用分层JSON格式存储，每个数据点包含原始值、标准化值、类别标签和关联信息。[0047]本发明通过利用多模态生物传感器阵列实现对目标对象生理和生化状态的全面用户通过这个界面可以查看每条健康记录的语义标[0053]步骤S23：根据隐私敏感度数据集对生理生化健康数据与行为生活模式数据进行法根据数据的隐私敏感度标签将数据点分组，确保同一组中的数据具有相同的隐私级别。安全事件日志。该系统通过监控网络流量和系统活动，捕获指示安全威胁的事件。例如，所有云环境中的安全相关事件。这些工具能够追踪API调用、数据访问请求和配置更改事[0068]具体地，可以使用数据分析软件，例如Python的数据分析库或专业的商业智能或影响的数据类别进行分组。计算每个类别的事件频率，以确定哪些类型的健康数据更频[0074]具体地，可以数据的类别标签首先通过执行一个SQL查询语句来从分级健康数据集中提取，如使用SELECTcategoryFROMhealth_data来从名为health_data的数据表中最终得到单组健康数据类别数量与健康数据类[0075]步骤S2552：基于本地健康数据被攻击频率分布数据与云端健康数据被攻击频率[0077]步骤S2553：若单组健康数据类别数量中表明对应组分级健康数据中只有一个类[0079]步骤S2554：若单组健康数据类别数量中表明对应组分级健康数据中至少存在两对至少两个类别的攻击频率进行汇总计算。例如，在Python中，可以使用Pandas库对级。如果数据存储在关系型数据库中，执行一个SQL查询，如SELECTsensitivity_levelFROMhealth_data_group，从存储分组健康数据及其隐私等级的表health_data_group中的数据分类和加密策略记录强化了合规性和审[0092]具体地，可以使用日志分析工具，如ELKStack（Elasticsearch，Logstash，频率数据集进行降序排序。首先，将数据加载到Pandas的DataFrame中，然后使用sort_values()函数对访问频率进行排序，参数设置为ascending=False以实现降序排列。排序[0096]具体地，可以通过操作系统所提供的存储API实现。在Android设备上，利用StorageManager类查询总存储容量与可用空间，通过getStorageVolume()方法访问每个则使用Foundation框架的NSFileManager类及其availableDiskSpace属性来获得当前的存[0097]步骤S35：基于历史访问日志数据与终端可用存储容量数据根据类别健康数据访[0099]步骤S36：根据分级加密策略集与数据分流策略对生理生化健康数据与行为生活过数据分流决策进一步确保了数据根据其访问频率和存储需求在本地和云端得到合理分[0109]步骤S354：对本地存储需求数据与终端可用存储容量数据进行存储占用比例计[0113]步骤S356：基于本地初筛健康数据集对各个类别健康数据进行时序存储需求量作，并将结果分别存储在不同的变量中，如first_category_daily_storage、second_category_daily_storage和third_category_daily_storage。然后，使用Pandas的mergePandas中，可以使用DataFrame对象的query()方法或布尔索引来选择特定日期列中的记[0120]具体地，可以对最终本地存储健康数据集和最终云端存储健康数据集进行审[0121]本发明通过优先级存储分配，确保了高访问频率的健康数据类别能够被快速检[0137]步骤S