CN119167391B Led会议显示屏的加密方法及系统 （惠鑫电器(深圳)有限公司）

道龙新社区兴农路28号佰联智慧城F次模型求解得到全局最优加密策略；对LED显示基于多元素内容集的动态敏感度等级生成多层2对所述会议特征向量、所述内容特征向量和所述用户角色信息进行多层神经网络处通过等效互补约束根据所述双层次模型求解得到全局最优加密策略；基于所述多元素内容集的动态敏感度等级生成多层次加密的显示数据流并进行解密2.根据权利要求1所述的LED会议显示屏的加对会议类型数据进行聚类分析，得到会议类型特征矩阵，并基于所述对所述文本数据集进行向量化处理，得到文本特征矩阵，并对对用户行为日志进行时序分析和频繁模式挖掘，得到用户行为特征集，并对所述用户相似度图进行谱聚类，得到初始用户角色分组，并对所述初33.根据权利要求1所述的LED会议显示屏对所述会议特征向量、所述内容特征向量和所述用户角色信息进行基于三维卷积神经网络对所述输入张量进行特征提取，得到高维特将所述加权特征图输入到长短期记忆网络进行时序特征提取，得到时序相关性特征，基于多头注意力机制对所述优化后的特征表示进行多尺度特征处理，得到多尺度特4.根据权利要求1所述的LED会议显示屏的加密方法，其特征对所述原始显示内容帧序列进行图像增强，得到优化后的图像序列，对所述内容元素区域进行目标检测和语义分割，得到内容元素类对所述文本内容数据和非文本内容元素进行语义分析，得到语义对所述初始敏感度等级进行上下文信息和时间序列关系分析，得到动态敏感度等级，5.根据权利要求1所述的LED会议显示屏的根据动态敏感度等级和内容类型，对所述多元素内容集进行聚类对每个加密分组进行同态加密，得到初级加密内容，并将元数据嵌根据所述具有隐藏信息的加密内容生成加密内容哈希并存基于动态水印生成算法生成会议信息和时间戳对应的数字水印，对所述水印加密内容进行压缩，得到低带宽加密数据流，并对所述4对所述多层次加密的显示数据流进行解密控制，得到授权用户可访问的解密显示内6.根据权利要求5所述的LED会议显示屏的加密方对用户提供的生物特征数据进行采集和预处理，得到生物特征认对所述多因素认证可信度和用户RBAC角色信息进行加权融合，通到用户访问信任等级，并基于同态解密技术对所述多层次加密的显示数据流进行部分解对所述中间态数据流进行属性访问控制，得到符合用户权限的数据对所述解密数据进行内存隔离，得到隔离内存区域，并对根据所述可信度量值对渲染指令进行可信性验证，得到可信渲染对所述混淆后的渲染指令进行动态重排序，得到乱序执行序列，并对所述安全着色器程序进行代码完整性校验，得到完整性校验结果，根据所述安全渲染管线对几何数据进行变换和光栅化，得到像素级对所述初始渲染结果进行帧缓冲对象加密，得到加密帧缓冲，并对根据所述显示端加密数据进行显示驱动隔离，得到隔离显示通道58.一种LED会议显示屏的加密系统，其特征在于，用处理模块，用于对所述会议特征向量、所述内容特征向量和所述用户控制模块，用于基于所述多元素内容集的动态敏感度等级生成多6[0001]本发明涉及显示屏加密技术领域，尤其涉及一种LED会议显示屏的加密方法及系[0011]基于所述多元素内容集的动态敏感度等级生成多层次加密的显示数据流并进行7[0017]分级模块，用于基于所述全局最优加密策略，对LED显示内容进行实时扫描和分使得所述LED会议显示屏的加密设备执行上述的LED会议显示屏8[0029]为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种LED会议显示屏成的文本数据集进行向量化处理，使用自然语言处理技术将文本信息转换为文本特征矩深度学习算法将图像转化为图像特征矩阵。将文本特征矩阵与图像特征矩阵进行张量融高维特征图进行自注意力机制加权处理。自注意力机制通过计算特征图中各部分的重要相关性特征进行残差连接和层归一化处理。残差连接能够防止深层网络中的梯度消失问9[0041]106、基于多元素内容集的动态敏感度等级生成多层次加密的显示数据流并进行只有具备相应权限的用户才能访问特定的解密内容。得到授权用户可访问的解密显示内容中的文字信息提取为可处理的文本数据集T，而图像分割技术则将显示内容中的图片部像数据集I进行特征提取，利用卷积神经网络等深度学习模型将图像转化为图像特征矩阵[0059]将加权特征图输入到长短期记忆网络进行时序特征提取[0060]基于多头注意力机制对优化后的特征表示进行多尺度特征处理，得到多尺度特向量vm、内容特征向量vc和用户角色信息vu分别代表会议的整体特征显示内容的特征以及量T可以表示为T=vn8v:8va,其中表示张量积操作。输入张量结合了会议的各个位置都反映了原始输入在局部区域内的特征组合。对高维特征图F进行自注意力机制加密需求评分P′表明当前内容的敏感性很高，策略生成网络可能会选择更为严格的加密算[0070]基于最优显示内容流构建上层优化目标函数，包括安全性最大化和延迟最小化进行遗传算法的操作，包括遗传交叉和变异，生成一组更为多样化的候选显示内容流S1,[0083]将线性化约束集中的逻辑约束转化为混合整数约束，得到初始混合整数规划模么”关系)表示为整数变量与线性不等式的组合，从而得到一个初始的混合整数规划模型[0094]对初始敏感度等级进行上下文信息和时间序列关系分析并根据分级阈值集对动态敏感度等级进行量化，得到具有离散敏感度等级的多元素内容感度得分量化为不同的离散等级。对LED显示屏进行实时图像采集，捕捉显示内容的每一[0099]其中St,i表示第t帧第i个区域的初始敏感度得分。结合上下文信息和时间序列关[0109]对多层次加密的显示数据流进行解密控制，得到授权用户可访问的解密显示内生成具有错误恢复能力的加密数据包。冗余数据添加通常通过前向纠错码(如Reed_权用户可访问的解密显示内容的过程可以具体包括如下的特征与数据库中的模板进行匹配，得到生物特征认证结果。假设原始生物特征数据为法基于当前时间和用户的秘密密钥生成一个短期有效的密域与系统的其他内存部分物理上或逻辑上隔离开，确保只有具有特定权限的进程能够访冲区创建虚拟GPU实例。GPU虚拟化技术允许多个独立的虚拟机或容器共享同一个物理GPU[0138]上面对本发明实施例中LED会议显示屏的加密方法进行了描述，下面对本发明实[0141]构建模块203，用于基于动态加密需求评分和多个候选加密策略，构建双层次模[0142]求解模块204，用于通过等效互补约束根据双层次模型求解得到全局最优加密策[0144]控制模块206，用于基于多元素内容集的动态敏感度等级生成多层次加密的显示[0146]上面图2从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的中LED会议显示屏的加密系统进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中LED会议显示屏的加密设备[0147]图3是本发明实施例提供的一种LED会议显示屏的加密设备的结构示意图，该LED会议显示屏的加密设备300可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一储器320，一个或一个以上存储应用程序333或数据332的存储介质330(例如一个或一个以储介质330通信，在LED会议显示屏的加密设备300上执行存储介质330中的一系列指令操[0148]LED会议显示屏的加密设备300还可以包括一个或一个以上电源340，一个或一个可以理解