本發(fā)明涉及人工智能與醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)交叉，特別指一種結(jié)合機器學(xué)習(xí)的泌尿數(shù)據(jù)采集方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、人體泌尿系統(tǒng)承擔(dān)著排泄廢物和維持生理穩(wěn)態(tài)的重要功能。該系統(tǒng)由腎臟、輸尿管、膀胱及尿道等器官構(gòu)成，腎臟通過腎小球的濾過作用生成尿液，排出體內(nèi)多余水分、電解質(zhì)及代謝產(chǎn)物，并調(diào)節(jié)酸堿平衡和血壓；同時，腎臟還分泌激素參與血液生成及鈣磷代謝等生理過程。鑒于泌尿系統(tǒng)功能對于維持機體內(nèi)環(huán)境穩(wěn)態(tài)的重要性，相關(guān)泌尿數(shù)據(jù)（生理參數(shù)）的采集與分析具有重要研究價值。

2、傳統(tǒng)的泌尿數(shù)據(jù)獲取方法主要依賴于特定場景（如醫(yī)療機構(gòu)）下進行的定點、低頻次操作。典型實例包括利用尿液試紙法測量尿液理化性質(zhì)（如ph值、蛋白質(zhì)含量、血細(xì)胞水平）或通過血液生化檢驗獲取血清肌酐等指標(biāo)。這類方法通常采集次數(shù)有限（例如，年1-2次），形成的數(shù)據(jù)集在時間維度上呈現(xiàn)不連續(xù)性。這種低頻采樣模式難以捕捉泌尿數(shù)據(jù)隨個體狀態(tài)（如水分?jǐn)z入、活動水平）和/或環(huán)境條件（如溫度、飲食）而發(fā)生的快速動態(tài)變化。尤其值得注意的是，單一來源或單一維度的數(shù)據(jù)記錄（例如僅記錄單次尿量），缺乏與其它可關(guān)聯(lián)生理或環(huán)境參數(shù)的多模態(tài)融合，導(dǎo)致獲取的信息維度受限，存在“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象。

3、隨著相關(guān)技術(shù)的發(fā)展以及對更全面、動態(tài)生理信息需求的增加，出現(xiàn)了基于傳感器技術(shù)和應(yīng)用程序的院外監(jiān)測方案。這類方案旨在實現(xiàn)泌尿數(shù)據(jù)的連續(xù)、多維采集，例如集成傳感器（如可穿戴尿液流速檢測裝置）結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)（iot）模塊，實時測量尿流速、特定離子（如鈣離子）濃度等參數(shù)，并通過無線通信（如藍牙）傳輸至移動終端，移動終端通過應(yīng)用程序獲取用戶輸入的生活日志，再由移動終端將傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)以及生活日志上傳至服務(wù)器，實現(xiàn)泌尿數(shù)據(jù)的遠程跟蹤。然而，現(xiàn)有技術(shù)方案在實際應(yīng)用中，尤其是在數(shù)據(jù)處理流程和數(shù)據(jù)安全保障層面，仍存在顯著技術(shù)缺陷：

4、1、數(shù)據(jù)冗余導(dǎo)致時效性瓶頸：在傳感器端未對原始數(shù)據(jù)進行有效預(yù)處理（例如剔除噪聲信號、傳感器漂移引發(fā)的誤讀值、背景環(huán)境干擾），即將大規(guī)模原始數(shù)據(jù)傳輸至服務(wù)器，這不僅造成傳輸負(fù)載加重（占用大量蜂窩網(wǎng)絡(luò)或wifi帶寬），在高負(fù)載環(huán)境下（如人口密集區(qū)）顯著增加平均傳輸延遲，更妨礙了對動態(tài)變化的及時響應(yīng)能力，整體降低了數(shù)據(jù)采集的時效性。

5、2、數(shù)據(jù)安全架構(gòu)脆弱性：泌尿數(shù)據(jù)作為一類高度敏感的個人生理信息，其傳輸與存儲面臨嚴(yán)峻安全挑戰(zhàn)，當(dāng)前方案主要依賴靜態(tài)密鑰（如預(yù)設(shè)的aes-256算法）進行數(shù)據(jù)加密后上傳，存在多層面安全風(fēng)險：靜態(tài)密鑰持久存儲于本地設(shè)備端，設(shè)備物理丟失或被惡意軟件（如中間人攻擊）侵入可能導(dǎo)致密鑰泄露；密鑰缺乏動態(tài)更新機制，長期使用的靜態(tài)密鑰易受暴力破解攻擊；同時，普遍未融合先進隱私保護技術(shù)以實現(xiàn)數(shù)據(jù)匿名化，增加了完整敏感數(shù)據(jù)集被非法獲取的風(fēng)險。

6、因此，如何提供一種基于機器學(xué)習(xí)的泌尿數(shù)據(jù)采集方法及系統(tǒng)，實現(xiàn)提升泌尿數(shù)據(jù)采集的及時性以及安全性，成為一個亟待解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明要解決的技術(shù)問題，在于提供一種基于機器學(xué)習(xí)的泌尿數(shù)據(jù)采集方法及系統(tǒng)，實現(xiàn)提升泌尿數(shù)據(jù)采集的及時性以及安全性。

2、第一方面，本發(fā)明提供了一種基于機器學(xué)習(xí)的泌尿數(shù)據(jù)采集方法，包括如下步驟：

3、步驟s1、創(chuàng)建一用于輸出凈化泌尿數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理模型，設(shè)定所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模型的第一損失函數(shù)；創(chuàng)建一用于輸出網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險識別報告的網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測模型，設(shè)定所述網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測模型的第二損失函數(shù)；

4、步驟s2、獲取大量的歷史泌尿數(shù)據(jù)構(gòu)建泌尿數(shù)據(jù)集，通過所述泌尿數(shù)據(jù)集以及第一損失函數(shù)對數(shù)據(jù)預(yù)處理模型進行訓(xùn)練和壓縮；獲取大量的歷史網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測數(shù)據(jù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，通過所述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集以及第二損失函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測模型進行訓(xùn)練和壓縮；

5、步驟s3、將訓(xùn)練后的所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模型以及網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測模型部署至移動終端，并對移動終端部署的所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模型以及網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測模型進行漂移補償訓(xùn)練；

6、步驟s4、設(shè)定一數(shù)據(jù)動態(tài)加密規(guī)則，將所述數(shù)據(jù)動態(tài)加密規(guī)則預(yù)置進移動終端以及服務(wù)器的硬件安全模塊；

7、步驟s5、移動終端通過傳感器陣列采集實時傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)，通過應(yīng)用程序采集輸入的實時生活日志，將包括所述實時傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)以及實時生活日志的實時泌尿數(shù)據(jù)輸入部署的數(shù)據(jù)預(yù)處理模型，得到實時凈化泌尿數(shù)據(jù)，對所述實時凈化泌尿數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)脫敏操作后，壓縮為壓縮泌尿數(shù)據(jù)；

8、步驟s6、移動終端采集實時網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測數(shù)據(jù)，將所述實時網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測數(shù)據(jù)輸入部署的網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測模型得到實時網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險識別報告，基于所述實時網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險識別報告以及數(shù)據(jù)動態(tài)加密規(guī)則將壓縮泌尿數(shù)據(jù)加密為加密泌尿數(shù)據(jù)，將所述加密泌尿數(shù)據(jù)上傳服務(wù)器；

9、步驟s7、服務(wù)器通過所述數(shù)據(jù)動態(tài)加密規(guī)則解密加密泌尿數(shù)據(jù)得到壓縮泌尿數(shù)據(jù)，解壓所述壓縮泌尿數(shù)據(jù)得到實時凈化泌尿數(shù)據(jù)，以完成泌尿數(shù)據(jù)采集。

10、第二方面，本發(fā)明提供了一種基于機器學(xué)習(xí)的泌尿數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，包括如下模塊：

11、模型創(chuàng)建模塊，用于創(chuàng)建一用于輸出凈化泌尿數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理模型，設(shè)定所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模型的第一損失函數(shù)；創(chuàng)建一用于輸出網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險識別報告的網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測模型，設(shè)定所述網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測模型的第二損失函數(shù)；

12、模型訓(xùn)練模塊，用于獲取大量的歷史泌尿數(shù)據(jù)構(gòu)建泌尿數(shù)據(jù)集，通過所述泌尿數(shù)據(jù)集以及第一損失函數(shù)對數(shù)據(jù)預(yù)處理模型進行訓(xùn)練和壓縮；獲取大量的歷史網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測數(shù)據(jù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，通過所述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集以及第二損失函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測模型進行訓(xùn)練和壓縮；

13、模型部署模塊，用于將訓(xùn)練后的所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模型以及網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測模型部署至移動終端，并對移動終端部署的所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模型以及網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測模型進行漂移補償訓(xùn)練；

14、數(shù)據(jù)動態(tài)加密規(guī)則設(shè)定模塊，用于設(shè)定一數(shù)據(jù)動態(tài)加密規(guī)則，將所述數(shù)據(jù)動態(tài)加密規(guī)則預(yù)置進移動終端以及服務(wù)器的硬件安全模塊；

15、泌尿數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于移動終端通過傳感器陣列采集實時傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)，通過應(yīng)用程序采集輸入的實時生活日志，將包括所述實時傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)以及實時生活日志的實時泌尿數(shù)據(jù)輸入部署的數(shù)據(jù)預(yù)處理模型，得到實時凈化泌尿數(shù)據(jù)，對所述實時凈化泌尿數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)脫敏操作后，壓縮為壓縮泌尿數(shù)據(jù)；

16、安全上傳模塊，用于移動終端采集實時網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測數(shù)據(jù)，將所述實時網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測數(shù)據(jù)輸入部署的網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測模型得到實時網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險識別報告，基于所述實時網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險識別報告以及數(shù)據(jù)動態(tài)加密規(guī)則將壓縮泌尿數(shù)據(jù)加密為加密泌尿數(shù)據(jù)，將所述加密泌尿數(shù)據(jù)上傳服務(wù)器；

17、數(shù)據(jù)解密解壓模塊，用于服務(wù)器通過所述數(shù)據(jù)動態(tài)加密規(guī)則解密加密泌尿數(shù)據(jù)得到壓縮泌尿數(shù)據(jù)，解壓所述壓縮泌尿數(shù)據(jù)得到實時凈化泌尿數(shù)據(jù)，以完成泌尿數(shù)據(jù)采集。

18、本發(fā)明的優(yōu)點在于：

19、1、通過創(chuàng)建數(shù)據(jù)預(yù)處理模型，設(shè)定數(shù)據(jù)預(yù)處理模型的第一損失函數(shù)；創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測模型，設(shè)定網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測模型的第二損失函數(shù)；獲取大量的歷史泌尿數(shù)據(jù)構(gòu)建泌尿數(shù)據(jù)集，通過泌尿數(shù)據(jù)集以及第一損失函數(shù)對數(shù)據(jù)預(yù)處理模型進行訓(xùn)練和壓縮；獲取大量的歷史網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測數(shù)據(jù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集以及第二損失函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測模型進行訓(xùn)練和壓縮；將訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)預(yù)處理模型以及網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測模型部署至移動終端并進行漂移補償訓(xùn)練；接著設(shè)定數(shù)據(jù)動態(tài)加密規(guī)則預(yù)置進移動終端以及服務(wù)器的硬件安全模塊；移動終端通過傳感器陣列采集實時傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)，通過應(yīng)用程序采集輸入的實時生活日志，將包括實時傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)以及實時生活日志的實時泌尿數(shù)據(jù)輸入部署的數(shù)據(jù)預(yù)處理模型，得到實時凈化泌尿數(shù)據(jù)，對實時凈化泌尿數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)脫敏操作后，壓縮為壓縮泌尿數(shù)據(jù)；同步采集實時網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測數(shù)據(jù)輸入部署的網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測模型得到實時網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險識別報告，基于實時網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險識別報告以及數(shù)據(jù)動態(tài)加密規(guī)則將壓縮泌尿數(shù)據(jù)加密為加密泌尿數(shù)據(jù)上傳服務(wù)器；服務(wù)器通過數(shù)據(jù)動態(tài)加密規(guī)則解密加密泌尿數(shù)據(jù)得到壓縮泌尿數(shù)據(jù)，解壓壓縮泌尿數(shù)據(jù)得到實時凈化泌尿數(shù)據(jù)，以完成泌尿數(shù)據(jù)采集；即在移動終端部署數(shù)據(jù)預(yù)處理模型，實時凈化傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)以及生活日志，剔除噪聲并壓縮數(shù)據(jù)量，顯著降低傳輸延遲，提升動態(tài)數(shù)據(jù)響應(yīng)時效性；同時基于網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測模型動態(tài)評估風(fēng)險，結(jié)合硬件安全模塊預(yù)置的數(shù)據(jù)動態(tài)加密規(guī)則，對脫敏后的壓縮泌尿數(shù)據(jù)實施風(fēng)險自適應(yīng)加密（如高威脅環(huán)境增強加密強度），并通過漂移補償訓(xùn)練維持模型長期準(zhǔn)確性，由此構(gòu)建端到端防護體系，在降低靜態(tài)密鑰泄露風(fēng)險的同時實現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)的匿名化保護，最終極大的提升了泌尿數(shù)據(jù)采集的及時性以及安全性。

20、2、通過在移動終端本地部署經(jīng)過壓縮和漂移補償訓(xùn)練的數(shù)據(jù)預(yù)處理模型與網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測模型，高效地實現(xiàn)了對實時泌尿數(shù)據(jù)（整合了傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)與用戶的生活日志）的凈化、脫敏和壓縮處理，以及對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的安全評估；同時結(jié)合預(yù)置在硬件安全模塊的數(shù)據(jù)動態(tài)加密規(guī)則，根據(jù)實時網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險識別報告對數(shù)據(jù)進行動態(tài)加密后上傳，顯著提升了整個泌尿數(shù)據(jù)采集流程的效率（減少帶寬與云端負(fù)載、優(yōu)化移動端資源利用）、安全性（硬件級加密保護、多層級動態(tài)防御）和隱私合規(guī)性（本地前置脫敏確保敏感信息去除）；其自適應(yīng)性的漂移補償機制保障了模型在真實環(huán)境中的長期準(zhǔn)確性，而模塊化設(shè)計則增強了系統(tǒng)的靈活性及部署擴展?jié)摿?，最終在服務(wù)器端輸出高質(zhì)量的凈化數(shù)據(jù)，為個性化健康監(jiān)測和遠程診療決策提供了高度可靠、安全便捷且用戶友好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

21、3、輸入嵌入單元創(chuàng)新性地設(shè)計了傳感器時間序列通道（gru）和生活日志多模態(tài)通道（mlp+詞嵌入）的雙通道結(jié)構(gòu)；gru非常適合捕捉傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)（如尿液相關(guān)指標(biāo)）的時間依賴性和序列特性；mlp+詞嵌入的組合能夠有效處理生活日志這種非結(jié)構(gòu)化、多模態(tài)（可能包含文本、類別、數(shù)值等）的數(shù)據(jù)，提取其語義信息；即對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（時間序列傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)+多模態(tài)生活日志）進行綜合利用和有效特征表示，有效提升泌尿數(shù)據(jù)質(zhì)量。

22、4、數(shù)據(jù)清洗模塊將異常檢測（自編碼器去噪）和缺失值填充（序列生成器）集成在一個流程中，且操作對象是嵌入后的特征（傳感器監(jiān)測嵌入、生活日志嵌入），而非原始數(shù)據(jù)；在嵌入空間進行清洗，比在原始數(shù)據(jù)空間更有效，因為嵌入能更好地表征數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)；先去除異常噪聲，再進行缺失值填充，邏輯上更合理，能防止異常點干擾填充過程，也能讓填充器學(xué)習(xí)到更干凈的數(shù)據(jù)模式。

23、5、協(xié)同校正模塊使用transformer編碼器從清洗后的嵌入中提取更高級、更抽象的尿液時序特征和生活多模態(tài)特征，transformer擅長捕捉長距離依賴和特征間交互；利用可學(xué)習(xí)權(quán)重矩陣和加權(quán)特征聚合，能夠動態(tài)地學(xué)習(xí)并校正不同特征（如不同時間點的尿液指標(biāo)、不同生活事件）之間的依賴關(guān)系和重要性，有助于捕捉傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)與生活日志之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)（例如，特定飲食對后續(xù)尿液指標(biāo)的影響），顯著提升了模型理解多源數(shù)據(jù)間復(fù)雜關(guān)系的能力。

24、6、時間戳對齊模塊通過時間對齊網(wǎng)絡(luò)和第二門控循環(huán)網(wǎng)絡(luò)（gru），對特征進行時間維度的對齊插值，確保不同來源（傳感器、日志記錄）的特征在相同的時間點上有對應(yīng)的值，gru有助于在插值過程中保持序列的平滑性和連續(xù)性；通過標(biāo)準(zhǔn)化層對對齊后的特征進行歸一化處理，消除不同特征量綱和數(shù)值范圍差異的影響，便于后續(xù)分析、處理。

25、7、通過構(gòu)建高度集成的深度學(xué)習(xí)預(yù)處理模型，通過模塊化設(shè)計（數(shù)據(jù)清洗、協(xié)同校正、時間戳對齊）實現(xiàn)對多源異構(gòu)泌尿數(shù)據(jù)（傳感器時間序列與生活日志多模態(tài)信息）的端到端凈化處理：雙通道嵌入（gru處理傳感器時序數(shù)據(jù)、mlp+詞嵌入處理生活日志）精準(zhǔn)提取初始特征；聯(lián)合異常檢測（自編碼器去噪）與序列生成器填充在特征空間實現(xiàn)魯棒清洗；利用transformer編碼器提取高級特征后，創(chuàng)新性地通過可學(xué)習(xí)注意力權(quán)重動態(tài)校正尿液指標(biāo)與生活事件間的復(fù)雜依賴關(guān)系；結(jié)合時間插值網(wǎng)絡(luò)（對齊時間戳）與gru（保持序列連續(xù)性）解決多源數(shù)據(jù)同步問題，再經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化輸出時間對齊的凈化數(shù)據(jù)；整個流程由兼顧重建保真度與特征相關(guān)性的復(fù)合損失函數(shù)優(yōu)化，最終生成高質(zhì)量、一致性強、可直接支持下游分析的凈化泌尿數(shù)據(jù)。

26、8、通過整合狀態(tài)性能特征（網(wǎng)絡(luò)連接狀態(tài)和性能數(shù)據(jù)）、流量特征（流量數(shù)據(jù)）和日志特征（訪問日志、系統(tǒng)日志和安全設(shè)備日志）實現(xiàn)了多模態(tài)特征提取，覆蓋了網(wǎng)絡(luò)行為的多個維度（如性能瓶頸、流量模式和日志異常），相比單模態(tài)方法（如只依賴流量分析），能捕獲更全面的威脅信號，減少盲點，提高檢測覆蓋率，在面對復(fù)雜攻擊（如apt攻擊）時尤其有效，顯著降低漏報風(fēng)險。

27、9、狀態(tài)性能特征提取單元采用全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如連接狀態(tài)和性能指標(biāo)），流量特征提取單元使用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理序列數(shù)據(jù)（如流量包），日志特征提取單元通過多頭自注意力機制處理文本型數(shù)據(jù)（如日志內(nèi)容），每個單元針對數(shù)據(jù)類型特性進行了算法優(yōu)化（如一維cnn捕獲流量時序模式，多頭自注意力機制高效處理日志中的長距離依賴關(guān)系），提高特征提取效率和精度，同時降低模型訓(xùn)練的計算負(fù)擔(dān)。

28、10、特征融合模塊中的動態(tài)權(quán)重分配單元自動學(xué)習(xí)并調(diào)整狀態(tài)性能、流量和日志特征的權(quán)重，結(jié)合全局池化單元進行信息濃縮，輸出全局綜合特征，這種自適應(yīng)權(quán)重機制能動態(tài)響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境變化（如流量激增或日志異常激增），確保關(guān)鍵特征主導(dǎo)決策（例如，在攻擊檢測中優(yōu)先級處理高風(fēng)險特征），提升了模型在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)條件下的魯棒性，全局池化單元還降低了特征冗余，避免信息過載。

29、11、通過創(chuàng)新性地整合多模態(tài)特征提?。ɡ萌B接網(wǎng)絡(luò)處理狀態(tài)性能數(shù)據(jù)、一維卷積網(wǎng)絡(luò)分析流量數(shù)據(jù)、多頭自注意力機制解析日志數(shù)據(jù)）、動態(tài)權(quán)重融合及加權(quán)交叉熵?fù)p失函數(shù)，實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)安全威脅的全面精準(zhǔn)識別，核心優(yōu)點在于：能夠深度挖掘異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的互補信息，自適應(yīng)優(yōu)化特征權(quán)重以捕獲關(guān)鍵風(fēng)險信號，有效克服類不平衡問題提升高危威脅檢測靈敏度，最終通過概率化風(fēng)險等級輸出為安全決策提供可量化、可解釋的智能化報告，顯著增強了網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測模型的魯棒性、準(zhǔn)確性與實時響應(yīng)能力，可廣泛應(yīng)用于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的主動防御。

30、12、通過構(gòu)建覆蓋傳感器實時監(jiān)測與生活日志的多維泌尿數(shù)據(jù)集，通過真實凈化泌尿數(shù)據(jù)標(biāo)注保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，并采用分層抽樣合理劃分?jǐn)?shù)據(jù)集以確保評估可靠性；在模型開發(fā)階段，其通過精細(xì)化超參數(shù)優(yōu)化與雙重驗證機制（重建誤差+時間對齊誤差）顯著提升數(shù)據(jù)預(yù)處理模型的準(zhǔn)確性，再結(jié)合量化與動態(tài)剪枝技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理模型的高效壓縮，最終以f1分?jǐn)?shù)嚴(yán)格測試壓縮后模型在獨立數(shù)據(jù)上的綜合性能，形成從數(shù)據(jù)構(gòu)建到輕量化落地的閉環(huán)流程。

31、13、通過整合多元化的歷史網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)（包括連接狀態(tài)、性能、流量及各類日志），并結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理與分層抽樣確保數(shù)據(jù)集質(zhì)量與代表性；采用動態(tài)超參數(shù)優(yōu)化與早停機制提升訓(xùn)練效率與模型精度，同時引入驗證集驅(qū)動的迭代反饋機制（驗證不通過時擴充訓(xùn)練數(shù)據(jù)）增強模型魯棒性；進一步通過量化與動態(tài)剪枝壓縮模型以降低部署成本，并基于測試集f1分?jǐn)?shù)嚴(yán)格驗證壓縮后性能，最終實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到輕量化模型的全流程閉環(huán)優(yōu)化，顯著提升網(wǎng)絡(luò)安全威脅識別的全面性、準(zhǔn)確性及實際部署的適用性。

32、14、通過容器化技術(shù)實現(xiàn)模型在移動終端的高效部署與本地化運行，結(jié)合實時采集的實際數(shù)據(jù)進行漂移補償訓(xùn)練和性能驗證，顯著提升了模型的動態(tài)適應(yīng)性、數(shù)據(jù)隱私安全性及系統(tǒng)響應(yīng)效率。具體而言：在移動端本地閉環(huán)處理數(shù)據(jù)采集、模型更新與驗證，不僅降低了因數(shù)據(jù)遷移導(dǎo)致的隱私泄露風(fēng)險與網(wǎng)絡(luò)傳輸成本，還通過實時自適應(yīng)優(yōu)化解決了模型在動態(tài)環(huán)境中的漂移問題；同時，容器化部署確保了跨平臺的兼容性與可擴展性，使模型能夠快速適應(yīng)實際應(yīng)用場景的變化（如泌尿數(shù)據(jù)監(jiān)測或網(wǎng)絡(luò)安全威脅），最終在保障數(shù)據(jù)安全的前提下，實現(xiàn)了資源受限移動終端上的高可靠性自主化運行。

33、15、通過動態(tài)密鑰生成和風(fēng)險自適應(yīng)的多層次加密策略，顯著提升數(shù)據(jù)安全性與系統(tǒng)效率：利用當(dāng)前日期字符串動態(tài)生成密鑰（如低風(fēng)險時通過sha-256哈希生成128位aes密鑰），確保密鑰每日更新以抵御長期破解攻擊；根據(jù)不同風(fēng)險等級智能匹配加密強度（如低風(fēng)險使用輕量級aes-128+base64，高風(fēng)險采用多層組合加密如sm4+ecc+sm9），優(yōu)化資源分配；整合多種國際與國密算法（如sha-256/sm3/aes-gcm/3des）增強抗攻擊能力，同時通過哈希驗簽（如ecc加密哈希值）和日期嵌入機制（中風(fēng)險時數(shù)據(jù)插入時間戳）保障數(shù)據(jù)完整性與可追溯性；整體設(shè)計兼顧安全性與實用性。

34、16、通過集成多源傳感器陣列（包括化學(xué)試紙條、近紅外光譜、光學(xué)、尿流量、壓力及溫濕度傳感器）與用戶生活日志，實現(xiàn)了泌尿數(shù)據(jù)的全面采集；利用硬件加速技術(shù)對數(shù)據(jù)預(yù)處理模型進行實時推理，顯著提升數(shù)據(jù)處理效率與響應(yīng)速度；通過差分隱私算法保障敏感數(shù)據(jù)的脫敏安全，結(jié)合分段線性逼近與霍夫曼編碼實現(xiàn)高壓縮比的數(shù)據(jù)精簡，大幅降低存儲與傳輸成本，整體方案在確保隱私合規(guī)的同時，兼顧了實時性、準(zhǔn)確性與資源效率，為移動健康監(jiān)測提供了高可靠、低延遲的端到端解決方案。

35、17、通過移動終端實時采集網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)并借助流式引擎預(yù)處理，結(jié)合硬件加速的網(wǎng)絡(luò)安全模型實現(xiàn)毫秒級風(fēng)險識別，顯著提升了威脅響應(yīng)的實時性；同時基于動態(tài)風(fēng)險等級自適應(yīng)調(diào)整加密規(guī)則，將壓縮數(shù)據(jù)加密后通過日期與風(fēng)險代碼重命名，以tls協(xié)議實時上傳服務(wù)器，不僅大幅優(yōu)化了數(shù)據(jù)處理效率（降低帶寬消耗和終端資源壓力），還構(gòu)建了端到端的安全閉環(huán)——從智能風(fēng)險量化評估、動態(tài)加密保護到可追溯數(shù)據(jù)管理，在確保隱私合規(guī)性的同時，為移動場景提供了高效、輕量化且自適應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)安全防護體系。

36、18、通過實時接收加密泌尿數(shù)據(jù)后，結(jié)合文件名解析出的日期與風(fēng)險等級動態(tài)解密，并采用分段線性逼近法與霍夫曼編碼協(xié)同解壓，實現(xiàn)高效安全的數(shù)據(jù)處理流程：既利用動態(tài)加密規(guī)則與元數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)增強安全性，又通過智能算法組合在保障泌尿數(shù)據(jù)高精度還原的同時完成實時凈化，最終將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲至數(shù)據(jù)庫，顯著提升了泌尿數(shù)據(jù)采集的自動化程度、處理效率及分析可用性。

37、19、通過構(gòu)建智能化的多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理模型（融合時間序列傳感器數(shù)據(jù)與生活日志）與網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測模型，實現(xiàn)對泌尿數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)凈化處理和實時風(fēng)險感知，并創(chuàng)新性地將網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險等級動態(tài)映射為多級加密策略（低風(fēng)險用aes-128，中風(fēng)險用3des+數(shù)據(jù)混淆，高風(fēng)險采用ecc/sm9+sm4混合加密），結(jié)合動態(tài)密鑰生成、硬件安全模塊及差分隱私脫敏技術(shù)，在移動端高效完成數(shù)據(jù)壓縮、加密及安全傳輸，形成集高精度數(shù)據(jù)采集、自適應(yīng)安全防護、終端資源優(yōu)化（模型壓縮/漂移補償/硬件加速）和端到端隱私保障于一體的閉環(huán)系統(tǒng)，顯著提升了個人健康物聯(lián)網(wǎng)場景下的數(shù)據(jù)可靠性、安全性與實用性。