一种用于智能消防的数据传输方法及装置与流程

本发明涉及数据传输，尤其涉及一种用于智能消防的数据传输方法及装置。

背景技术：

1、随着智慧城市概念的日渐普及和流行，越来越多的城市建筑开始注重智能消防方面的技术研发，多种类型和大量的智能消防设备或技术被应用在实际的消防工作中，导致了需要传输对应的大量的消防数据。但现有技术中，在传输这些消防数据时，没有充分考虑高并发和大数据量的场景下的数据保密，一般仅采用简单的加密和转发规则对数据进行传输，其安全性低，且数据处理效率低下。可见，现有技术存在缺陷，亟需解决。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题在于，提供一种用于智能消防的数据传输方法及装置，能够实现更加安全的消防数据传输，在处理高并发和大量数据时可以保证数据处理的效率。

2、为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种用于智能消防的数据传输方法，所述方法包括：

3、获取待传输的目标消防数据以及相应的数据标识参数；

4、根据所述数据标识参数，基于神经网络模型，确定所述目标消防数据对应的机密级别；

5、根据所述机密级别，确定所述目标消防数据对应的加密算法、数据转发路径和目标传输设备；

6、根据所述加密算法对所述目标消防数据进行加密后，基于所述数据转发路径传输至所述目标传输设备。

7、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述数据标识参数包括来源设备标识、数据类型标识和数据内容标识；所述数据类型标识包括消防出警类型、消防人员类型、消防视频类型、消防温湿度类型、消防生物监测类型、消防设备运行类型、消防电气类型中的至少一种。

8、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述数据标识参数，基于神经网络模型，确定所述目标消防数据对应的机密级别，包括：

9、将所述目标消防数据对应的所述来源设备标识输入至预先训练好的设备识别神经网络模型，以得到输出的所述目标消防数据对应的设备机密级别；所述设备识别神经网络模型通过包括有多个训练来源设备标识和对应的机密级别标注的训练数据集训练得到；

10、将所述目标消防数据对应的所述数据类型标识输入至预先训练好的类型识别神经网络模型，以得到输出的所述目标消防数据对应的类型机密级别；所述类型识别神经网络模型通过包括有多个训练数据类型备标识和对应的机密级别标注的训练数据集训练得到；

11、将所述目标消防数据对应的所述数据内容标识输入至预先训练好的内容识别神经网络模型，以得到输出的所述目标消防数据对应的内容机密级别；所述内容识别神经网络模型通过包括有多个训练数据内容标识和对应的机密级别标注的训练数据集训练得到；

12、根据所述设备机密级别、所述类型机密级别和所述内容机密级别，确定所述目标消防数据对应的机密级别。

13、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述设备机密级别、所述类型机密级别和所述内容机密级别，确定所述目标消防数据对应的机密级别，包括：

14、确定所述设备机密级别、所述类型机密级别和所述内容机密级别分别对应的权重集合；其中，所述内容机密级别、所述类型机密级别和所述设备机密级别对应的权重集合中的所有权重的乘积值依次减小且总和为1；

15、分别计算所述设备机密级别、所述类型机密级别和所述内容机密级别与对应的权重集合的乘积，得到设备级别乘积、类型级别乘积和内容级别乘积；

16、计算所述设备级别乘积、类型级别乘积和内容级别乘积的平均值，得到所述目标消防数据对应的机密级别。

17、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述权重集合中包括有第一级别权重、第二级别权重和第三级别权重；所述权重集合符合以下权重规则：

18、所述第一级别权重与对应的机密级别对应的神经网络模型在训练时的预测成功率成正比；

19、所述类型机密级别和所述设备机密级别的所述第二级别权重均与所述内容机密级别与预设的内容级别阈值的差值成反比，且均小于所述内容机密级别的所述第二级别权重；

20、所述类型机密级别的所述第二级别权重与所述设备机密级别与预设的设备级别阈值的差值成反比；

21、所述第三级别权重用于调节所述权重集合的所有权重的乘积值以使得所述内容机密级别、所述类型机密级别和所述设备机密级别对应的权重集合中的所有权重的乘积值依次减小且总和为1。

22、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述确定所述设备机密级别、所述类型机密级别和所述内容机密级别分别对应的权重集合，包括：

23、将所述权重集合对应的权重规则确定为目标函数和限制条件；

24、获取所述设备机密级别、所述类型机密级别和所述内容机密级别的级别值以及分别对应的神经网络模型的训练数据；

25、基于动态规划算法和所述目标函数和限制条件，根据所述级别值和所述训练数据，迭代演算出所述设备机密级别、所述类型机密级别和所述内容机密级别分别对应的权重集合。

26、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述目标消防数据的数量为多个；所述根据所述机密级别，确定所述目标消防数据对应的加密算法、数据转发路径和目标传输设备，包括：

27、根据预设的级别-设备对应关系，从多个数据处理设备中确定出任一所述目标消防数据对应的目标传输设备；

28、计算所有所述目标消防数据的所述机密级别的平均级别值，根据预设的级别值-加密算法对应规则，从多个加密算法中选择所述平均级别值对应的加密算法；

29、根据所述机密级别从大到小，对所有所述目标消防数据进行排序得到数据序列；

30、确定多个预设的不同强度的密钥按强度从大到小排序得到的密钥序列；

31、将所述密钥序列中的密钥赋予所述数据序列中相同位置的目标消防数据，以用于后续执行所述目标消防数据对应的加密操作；

32、根据所述目标传输设备和预设的级别-接口对应规则，从多个传输网关设备中确定出任一所述目标消防数据对应的数据转发路径对应的多个转发节点设备。

33、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述目标传输设备和预设的级别-接口对应规则，从多个传输网关设备中确定出任一所述目标消防数据对应的数据转发路径对应的多个转发节点设备，包括：

34、对于任一所述目标消防数据，根据该目标消防数据对应的目标传输设备的数据传输接口规范，从多个传输网关设备中筛选出符合规范的多个第一候选转发节点设备；

35、根据该目标消防数据的所述机密级别对应的设备机密要求，从多个第一候选转发节点设备中筛选出符合要求的多个第二候选转发节点设备；

36、根据所述多个第二候选转发节点设备的历史设备传输时间，确定出传输时间总和最短的多个转发节点设备，以得到该目标消防数据对应的数据转发路径。

37、本发明第二方面公开了一种用于智能消防的数据传输装置，所述装置包括：

38、获取模块，用于获取待传输的目标消防数据以及相应的数据标识参数；

39、第一确定模块，用于根据所述数据标识参数，基于神经网络模型，确定所述目标消防数据对应的机密级别；

40、第二确定模块，用于根据所述机密级别，确定所述目标消防数据对应的加密算法、数据转发路径和目标传输设备；

41、操作模块，用于根据所述加密算法对所述目标消防数据进行加密后，基于所述数据转发路径传输至所述目标传输设备。

42、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述数据标识参数包括来源设备标识、数据类型标识和数据内容标识；所述数据类型标识包括消防出警类型、消防人员类型、消防视频类型、消防温湿度类型、消防生物监测类型、消防设备运行类型、消防电气类型中的至少一种。

43、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述第一确定模块根据所述数据标识参数，基于神经网络模型，确定所述目标消防数据对应的机密级别的具体方式，包括：

44、将所述目标消防数据对应的所述来源设备标识输入至预先训练好的设备识别神经网络模型，以得到输出的所述目标消防数据对应的设备机密级别；所述设备识别神经网络模型通过包括有多个训练来源设备标识和对应的机密级别标注的训练数据集训练得到；

45、将所述目标消防数据对应的所述数据类型标识输入至预先训练好的类型识别神经网络模型，以得到输出的所述目标消防数据对应的类型机密级别；所述类型识别神经网络模型通过包括有多个训练数据类型备标识和对应的机密级别标注的训练数据集训练得到；

46、将所述目标消防数据对应的所述数据内容标识输入至预先训练好的内容识别神经网络模型，以得到输出的所述目标消防数据对应的内容机密级别；所述内容识别神经网络模型通过包括有多个训练数据内容标识和对应的机密级别标注的训练数据集训练得到；

47、根据所述设备机密级别、所述类型机密级别和所述内容机密级别，确定所述目标消防数据对应的机密级别。

48、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述第一确定模块根据所述设备机密级别、所述类型机密级别和所述内容机密级别，确定所述目标消防数据对应的机密级别的具体方式，包括：

49、确定所述设备机密级别、所述类型机密级别和所述内容机密级别分别对应的权重集合；其中，所述内容机密级别、所述类型机密级别和所述设备机密级别对应的权重集合中的所有权重的乘积值依次减小且总和为1；

50、分别计算所述设备机密级别、所述类型机密级别和所述内容机密级别与对应的权重集合的乘积，得到设备级别乘积、类型级别乘积和内容级别乘积；

51、计算所述设备级别乘积、类型级别乘积和内容级别乘积的平均值，得到所述目标消防数据对应的机密级别。

52、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述权重集合中包括有第一级别权重、第二级别权重和第三级别权重；所述权重集合符合以下权重规则：

53、所述第一级别权重与对应的机密级别对应的神经网络模型在训练时的预测成功率成正比；

54、所述类型机密级别和所述设备机密级别的所述第二级别权重均与所述内容机密级别与预设的内容级别阈值的差值成反比，且均小于所述内容机密级别的所述第二级别权重；

55、所述类型机密级别的所述第二级别权重与所述设备机密级别与预设的设备级别阈值的差值成反比；

56、所述第三级别权重用于调节所述权重集合的所有权重的乘积值以使得所述内容机密级别、所述类型机密级别和所述设备机密级别对应的权重集合中的所有权重的乘积值依次减小且总和为1。

57、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述第一确定模块确定所述设备机密级别、所述类型机密级别和所述内容机密级别分别对应的权重集合的具体方式，包括：

58、将所述权重集合对应的权重规则确定为目标函数和限制条件；

59、获取所述设备机密级别、所述类型机密级别和所述内容机密级别的级别值以及分别对应的神经网络模型的训练数据；

60、基于动态规划算法和所述目标函数和限制条件，根据所述级别值和所述训练数据，迭代演算出所述设备机密级别、所述类型机密级别和所述内容机密级别分别对应的权重集合。

61、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述目标消防数据的数量为多个；所述第二确定模块根据所述机密级别，确定所述目标消防数据对应的加密算法、数据转发路径和目标传输设备的具体方式，包括：

62、根据预设的级别-设备对应关系，从多个数据处理设备中确定出任一所述目标消防数据对应的目标传输设备；

63、计算所有所述目标消防数据的所述机密级别的平均级别值，根据预设的级别值-加密算法对应规则，从多个加密算法中选择所述平均级别值对应的加密算法；

64、根据所述机密级别从大到小，对所有所述目标消防数据进行排序得到数据序列；

65、确定多个预设的不同强度的密钥按强度从大到小排序得到的密钥序列；

66、将所述密钥序列中的密钥赋予所述数据序列中相同位置的目标消防数据，以用于后续执行所述目标消防数据对应的加密操作；

67、根据所述目标传输设备和预设的级别-接口对应规则，从多个传输网关设备中确定出任一所述目标消防数据对应的数据转发路径对应的多个转发节点设备。

68、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述第二确定模块根据所述目标传输设备和预设的级别-接口对应规则，从多个传输网关设备中确定出任一所述目标消防数据对应的数据转发路径对应的多个转发节点设备的具体方式，包括：

69、对于任一所述目标消防数据，根据该目标消防数据对应的目标传输设备的数据传输接口规范，从多个传输网关设备中筛选出符合规范的多个第一候选转发节点设备；

70、根据该目标消防数据的所述机密级别对应的设备机密要求，从多个第一候选转发节点设备中筛选出符合要求的多个第二候选转发节点设备；

71、根据所述多个第二候选转发节点设备的历史设备传输时间，确定出传输时间总和最短的多个转发节点设备，以得到该目标消防数据对应的数据转发路径。

72、本发明第三方面公开了另一种用于智能消防的数据传输装置，所述装置包括：

73、存储有可执行程序代码的存储器；

74、与所述存储器耦合的处理器；

75、所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明第一方面公开的用于智能消防的数据传输方法中的部分或全部步骤。

76、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

77、本发明可以根据待传输的消防数据的标识以及神经网络算法来确定数据的机密级别，并通过对应的加密算法进行数据转发，从而能够实现更加安全的消防数据传输，在处理高并发和大量数据时可以保证数据处理的效率。