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本发明公开了一种移动云存储轻量级数据安全共享方法，方法 包括：数据拥有者在可信第三方注册属性集合，数据拥有者为用户指 定属性集合，可信第三方根据用户的属性集合使用属性密码机制对用 户授权生成属性密钥，数据拥有者使用移动端共享文件时，首先采用 对称密码机制对文件加密，通过代理加密服务器使用属性密钥机制对 对称密钥加密，并将文件密文及密钥密文发送到云端，用户从云端读 取文件密文及密钥密文后，通过代理解密服务器使用属性密码

本发明公开了一种基于闪存的固态盘的数据安全删除方法，利用固态盘中多个数据通道可并行操作的特点，采用改进的秘密共享方案，对数据进行转换处理，将编码后的数据分发到各个数据通道，一方面，编码保证数据冗余，且转换后的数据为密文，提高数据可靠性与安全性；另一方面，利用容错编码的特性，对数据的删除不再需要对整个数据进行覆盖写，而是删除部分数据，破坏数据完整性，使数据无法恢复。即使攻击者得到部分编码数据，也不能获取明文，达到

项目背景：2021 年国务院政府工作报告中指出，扎实做 好碳达峰、碳中和各项工作，加大新能源技术研发。据研究 公司 Frost＆Sullivan 发布的一项新报告指出，预计到 2030 年，全球电池储能市场的复合年增长率将达到 23％。由此可 见，未来十年储能电池数量将大幅增加。另一方面，储能电 池安全性引起广泛关注，2019 年 4 月 19 日，美国亚利桑那 州 McMicken 电池储能项目发生火灾爆炸事故；2021 年 4 月 16 日，北京集美家居大红门的储能电站起火。因此储能电池 安全性显得尤为重要。通过人工智能和机器学习等手段预测 电储能电池的安全性已经成为研究热点，英国剑桥大学和美 国斯坦福大学等顶尖高校和科研院所都有相关的实验室。在 国内，中科院、比亚迪、宁德时代、国家电网等企业院所已 经开展了各种类型储能电池和技术的研发。然而，目前国内 外还没有成熟的电储能电池远程管控系统，储能电池数据传 输协议没有公认的标准。由于不同类型的电储能数据指标差 异较大，需要采集的数据缺乏规范标准。另外，何种指标的 变化会引起潜在的储能电池安全问题尚未明确，目前基本是 通过人工经验判断，效率不高，并且准确率较低。如果能够 通过机器学习，深度学习等人工智能手段，结合储能电池实 际工作过程中的电流、电压的变化数据，学习并分析其运行 规律，挖掘出数据变化导致的潜在安全风险，电储能电池的 安全性能将大幅提高。 所需技术需求简要描述：1.研发储能电池故障预测模 型，利用人工智能等手段，通过机器学习的方法对采集的电 池运行状态及参数数据进行分析，实时监控电池运行状态， 对可能出现的潜在储能电池安全问题进行评估，实现对即将 出现的电池故障和安全问题的预判。2.建立储能电池的远程 安全传输协议，对电池运行状态及参数数据进行周期性采 集，并实现多终端异构网络环境下的储能电池数据实时传 输。建立安全传输机制，有效防止数据伪造和恶意攻击。3. 开发电储能电池数据远程管理系统，对不同种类的储能电池 安全问题采取相应的措施，通过网络实现对储能电池的远程 管理，从而延缓或避免由于电池故障产生的安全问题。数据 通信应建立在安全可靠的传输机制上。  对技术提供方的要求:1、建立电储能电池的远程数据采 集和安全传输协议。2、开发研究电储能电池数据远程智能 分析和管理系统。3、在相关领域经验丰富的技术团队的院 校或科研单位。 

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