[实用新型]一种基于双秘钥加密机制的智能学习机有效

专利信息
申请号: 202022548759.7 申请日: 2020-11-06
公开(公告)号: CN213518694U 公开(公告)日: 2021-06-22
发明(设计)人: 李萍 申请(专利权)人: 华南师范大学
主分类号: G09B5/00 分类号: G09B5/00;H04L9/14;H04L9/08;H04L29/06
代理公司: 北京神州信德知识产权代理事务所(普通合伙) 11814 代理人: 刘真
地址: 510631 广东省广州市天河区*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 双秘钥 加密 机制 智能 学习机
【说明书】:

实用新型公开了一种基于双秘钥加密机制的智能学习机,包括机体和PCB板,所述机体的外壁四周固定有侧护壳,且机体的正面中部设置有显示屏,所述机体的内部固定有PCB板,且PCB板的两侧分布有LED灯,所述PCB板与机体的连接处设置有固定螺栓,所述PCB板的内部设置有双秘钥加密系统,所述机体的内壁两侧开设。该基于双秘钥加密机制的智能学习机设置有机体,机体与侧护壳之间相互贴合,整个机体的外壁采用弧面式设计,能够有效避免尖锐处划伤使用者的可能,并且侧护壳能够有效对机体进行多方位保护,减少机体与地面直接接触,造成的机体表面划痕的可能。

技术领域

本实用新型涉及双秘钥加密机制技术领域,具体为一种基于双秘钥加密机制的智能学习机。

背景技术

一个或多个资源受限的数据源将各自产生或收集的数据加密后外包至不可信的第三方服务器,即CSP。由授权的数据使用者向CSP提出具体的计算请求。CSP执行相应的外包计算后返回计算结果,并由客户端数据使用者进行解密。根据参与者拥有不同的数据,可以将数据上传/发布、数据存储、数据计算(机器学习)和数据使用这四个阶段,形成了大数据的生命周期。因此,在云计算大数据环境下,从自下而上的基础设施到云平台,再到应用层面,针对大数据的生命周期中各个阶段各个层次各组件可能存在的风险,给出涉及的安全与隐私保护技术,从而能达到相应的安全目标。

市场上的智能学习机在使用中无法对双秘钥加密机制进行学习上传,同时在拿持过程中,携带面积较小,不方便使用,为此,我们提出一种基于双秘钥加密机制的智能学习机。

实用新型内容

本实用新型的目的在于提供一种基于双秘钥加密机制的智能学习机,以解决上述背景技术中提出的市场上的智能学习机在使用中无法对双秘钥加密机制进行学习上传,同时在拿持过程中,携带面积较小,不方便使用的问题。

为实现上述目的,本实用新型提供如下技术方案:一种基于双秘钥加密机制的智能学习机,包括机体和PCB板,所述机体的外壁四周固定有侧护壳,且机体的正面中部设置有显示屏,所述机体的内部固定有PCB板,且PCB板的两侧分布有LED灯,所述PCB板与机体的连接处设置有固定螺栓,所述PCB板的内部设置有双秘钥加密系统,所述机体的内壁两侧开设有放置盒,且放置盒的两侧固定有滑轨,所述滑轨的中部设置有压缩弹簧,且压缩弹簧的末端连接有滑块,所述滑块远离压缩弹簧的一端固定有把手。

优选的,所述机体的外壁四周呈弧面状分布,且机体与侧护壳之间相互贴合。

优选的,所述LED灯通过PCB板沿显示屏的四周均匀分布,且PCB板通过固定螺栓与机体之间为可拆卸结构。

优选的,所述把手通过滑块与滑轨之间构成滑动连接,且把手通过滑块与压缩弹簧之间为弹性连接。

优选的,所述双秘钥加密系统包括有i处理器、登录系统、双秘钥认证模块、数据上传单元、云计算、数据用户和云储存单元,且i处理器的输出端电性连接有登录系统,所述登录系统的输出端电性连接有双秘钥认证模块,且i处理器的输出端电性连接有数据上传单元,所述数据上传单元的输出端分别电性连接有云计算和数据用户,所述数据用户的输出端电性连接有云储存单元。

优选的,所述数据上传单元的输出端与云计算和数据用户之间电性并联连接,且云计算和数据用户的输出端分别与云储存单元电性串联连接。

与现有技术相比,本实用新型的有益效果是:该基于双秘钥加密机制的智能学习机设置有机体,机体与侧护壳之间相互贴合,整个机体的外壁采用弧面式设计,能够有效避免尖锐处划伤使用者的可能,并且侧护壳能够有效对机体进行多方位保护,减少机体与地面直接接触,造成的机体表面划痕的可能。

所述LED灯通过PCB板沿显示屏的四周均匀分布,且PCB板通过固定螺栓与机体之间为可拆卸结构,该LED灯作为显示屏的辅助照明结构,可与光敏电阻相互配合,通过光敏电阻对光线的不同阻值,达到控制LED灯的启动,满足使用者在夜间辅助照明显示屏的可能。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华南师范大学,未经华南师范大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202022548759.7/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top