一种基于多级加密的金融数据安全管理方法和系统

    公开(公告)号:CN118296632B

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202410728184.7

    申请日:2024-06-06

    Abstract: 本申请涉及数据加密技术领域,具体涉及一种基于多级加密的金融数据安全管理方法和系统,该方法包括:接收第一执行机构发出的申请获取第二执行机构的金融数据的申请;判断申请中是否携带反映第一执行机构与第二执行机构存在业务关联的标识;在判断申请中携带标识时,获取金融数据,金融数据来自于第二执行机构,且第二执行机构预先从金融数据中提取具有预设的业务特征的数据,并使用预设的加密公钥对具有业务特征的数据进行加密;将金融数据发送至第一执行机构,由第一执行机构使用已知的加密私钥对被加密的具有业务特征的数据进行解密。本发明能够在提高金融数据加解密过程效率的同时,提升金融数据安全性。

    用于量化评价企业能力的数据处理方法和系统

    公开(公告)号:CN117151546A

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202311396080.2

    申请日:2023-10-26

    Abstract: 本申请涉及一种用于量化评价企业能力的数据处理方法和系统,方法包括:查询从事生产及销售目标类别的产品的多个企业在历史时间区间内的财务数据;从中提取多项经营投入数据,以及至少一项经营收入数据;查询存在竞争关系的其他类别的产品,并查询市场销售总额;基于上述数据训练数据分析模型;查询目标企业在当前时间区间已发生的多项经营投入实时数据;估算目标企业在当前时间区间内的多项经营投入预期数据,并输入数据分析模型,得到目标企业在当前时间区间内的经营收入预期数据,并对目标企业在当前时间区间内的经营能力进行评价。本发明能够计算出更加准确接近的经营收入预期数据,确保更合理地对企业经营能力进行评估。

    一种自适应数据分析与模型管理的方法和系统

    公开(公告)号:CN116629246A

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202310849582.X

    申请日:2023-07-12

    Abstract: 本申请涉及一种自适应数据分析与模型管理的方法和系统,方法包括:获取与目标业务存在关联关系的多个样本数据;为多个样本数据设置标签;以多个样本数据中的任一个样本数据为目标样本数据,提取目标样本数据中的a个词语并对a个词语进行词性分析;从a个词语中筛选出词性为名词的b个词语;从b个词语中筛选保留具有匹配的数据值的c个词语;创建用于进行深度学习训练的样本特征及对应的特征值;训练神经网络模型;根据神经网络模型的输入层从业务数据中提取多个特征以及匹配的特征值,将多个特征的特征值输入神经网络模型,获得神经网络模型输出的目标业务执行的预期结果数据。本发明训练神经网络模型不需人工处理样本数据,相比现有技术更加高效。

    一种基于多级加密的金融数据安全管理方法和系统

    公开(公告)号:CN118296632A

    公开(公告)日:2024-07-05

    申请号:CN202410728184.7

    申请日:2024-06-06

    Abstract: 本申请涉及数据加密技术领域,具体涉及一种基于多级加密的金融数据安全管理方法和系统,该方法包括:接收第一执行机构发出的申请获取第二执行机构的金融数据的申请;判断申请中是否携带反映第一执行机构与第二执行机构存在业务关联的标识;在判断申请中携带标识时,获取金融数据,金融数据来自于第二执行机构,且第二执行机构预先从金融数据中提取具有预设的业务特征的数据,并使用预设的加密公钥对具有业务特征的数据进行加密;将金融数据发送至第一执行机构,由第一执行机构使用已知的加密私钥对被加密的具有业务特征的数据进行解密。本发明能够在提高金融数据加解密过程效率的同时,提升金融数据安全性。

    基于时间序列的异常金融数据预测方法、装置和电子设备

    公开(公告)号:CN119025578A

    公开(公告)日:2024-11-26

    申请号:CN202411495813.2

    申请日:2024-10-25

    Abstract: 本公开涉及金融数据分析技术领域,公开了基于时间序列的异常金融数据预测方法、装置和电子设备,该方法包括:获取基于时间序列的金融数据,并对所述金融数据进行预处理,获得预处理金融数据;将所述预处理金融数据输入异常金融数据预测模型,分别获得当前时刻的预测结果和当前时刻的上一时刻的预测结果,基于所述当前时刻的预测结果和所述上一时刻的预测结果,确定异常金融数据。本公开能够处理金融数据的复杂性、非线性和动态变化性,提高数据处理的效率性和准确性,减少人工干预,降低误差。

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