CN110675963A - 一种数据处理方法、装置、***及云端服务器和存储介质 - Google Patents

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CN110675963A CN201910949369.XA CN201910949369A CN110675963A CN 110675963 A CN110675963 A CN 110675963A CN 201910949369 A CN201910949369 A CN 201910949369A CN 110675963 A CN110675963 A CN 110675963A
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Abstract

本申请公开了一种数据处理方法、装置、***及云端服务器和介质，该方法应用于云端服务器，包括：接收智能穿戴式设备传输的针对生理参数进行测量得到的用户数据；对用户数据进行解析，得到对应的用户索引、时间信息、数据类型以及数据内容；根据用户索引和数据类型对数据进行用户和类型的划分，并在划分后根据时间信息对数据内容进行拼接；利用透明计算技术对拼接后用户数据进行加密，对加密后用户数据进行保存。本申请在接收到智能穿戴式设备传输的用户数据之后，对数据进行用户和类型的划分及拼接，得到拼接后用户数据，进而利用透明计算技术对拼接后用户数据进行加密，将加密后的用户数据保存至云端服务器，有效地提高了用户隐私数据的安全性。

Description

一种数据处理方法、装置、***及云端服务器和存储介质
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，更具体地说，涉及一种数据处理方法、装置、***及一种云端服务器和一种计算机可读存储介质。
背景技术
当前存在各种各样的智能穿戴式设备，例如计步设备、心率测量设备、心电图测量设备、热量消耗检测热备、血压设备、生化检测设备(血糖检测、尿液检测、血液检测)等，这些设备的数据可通过多种方式传输至云端。然而，上述智能穿戴式设备采集到的用户健康数据属于用户隐私数据，直接将其发送至云端服务器，很可能会导致数据的泄露，影响用户隐私的安全性。
发明内容
本申请的目的在于提供一种数据处理方法、装置、***及一种云端服务器和一种计算机可读存储介质，有效地提高了用户隐私数据的安全性。
为实现上述目的，本申请提供了一种数据处理方法，应用于云端服务器，所述方法包括：
接收智能穿戴式设备传输的用户数据；所述用户数据为智能穿戴式设备针对生理参数进行测量得到的数据；
对所述用户数据进行解析，得到对应的用户索引、时间信息、数据类型以及数据内容；
根据所述用户索引和所述数据类型对数据进行用户和类型的划分，并在划分后根据所述时间信息对所述数据内容进行拼接，得到拼接后用户数据；
利用透明计算技术对所述拼接后用户数据进行加密，得到加密后用户数据，并对所述加密后用户数据进行保存。
可选的，所述接收智能穿戴式设备传输的用户数据之后，还包括：
对所述用户数据进行校验；
若所述用户数据不符合第一预设通信协议，则丢弃当前所述用户数据，并将错误信息返回至所述智能穿戴式设备；
若所述用户数据符合所述第一预设通信协议，则启动对所述用户数据进行解析的步骤。
可选的，所述利用透明计算技术对所述拼接后用户数据进行加密之前，还包括：
判断所述拼接后数据是否需要进行分析计算；
如果是，则利用透明计算技术对所述拼接后用户数据进行分析计算，将计算得到的结果作为拼接后用户数据，并启动利用透明计算技术对所述拼接后用户数据进行加密的步骤；
如果否，则直接启动利用透明计算技术对所述拼接后用户数据进行加密的步骤。
可选的，还包括：
获取针对保存的加密后用户数据的调用请求，并验证所述调用请求是否合法；
如果否，则禁止对所述调用请求进行响应，并返回相应的提示信息；
如果是，则确定与所述调用请求发起方的第二预设通信协议，并基于所述第二预设通信协议对所述调用请求进行响应。
可选的，所述验证所述调用请求是否合法，包括：
对所述调用请求进行解析，得到所述调用请求针对的加密后用户数据，以及用于对所述加密后用户数据进行解密的当前解密信息；
判断所述当前解密信息是否与预设解密信息一致；
如果是，则判定所述调用请求合法；如果否；则判定所述调用请求不合法。
可选的，所述验证所述调用请求是否合法，包括：
对所述调用请求进行解析，确定所述调用请求的发起方，以及所述调用请求针对的加密后用户数据；
基于预设权限信息判断所述发起方是否允许对所述加密后数据进行调用；
如果是，则判定所述调用请求合法；如果否；则判定所述调用请求不合法。
为实现上述目的，本申请提供了一种数据处理装置，应用于云端服务器，所述装置包括：
数据接收模块，用于接收智能穿戴式设备传输的用户数据；所述用户数据为智能穿戴式设备针对生理参数进行测量得到的数据；
数据解析模块，用于对所述用户数据进行解析，得到对应的用户索引、时间信息、数据类型以及数据内容；
数据拼接模块，用于根据所述用户索引和所述数据类型对数据进行用户和类型的划分，并在划分后根据所述时间信息对所述数据内容进行拼接，得到拼接后用户数据；
加密保存模块，用于利用透明计算技术对所述拼接后用户数据进行加密，得到加密后用户数据，并对所述加密后用户数据进行保存。
为实现上述目的，本申请提供了一种云端服务器，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现前述公开的任一种数据处理方法的步骤。
为实现上述目的，本申请提供了一种数据处理***，包括：
前述公开的云端服务器，以及智能穿戴式设备。
为实现上述目的，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的任一种数据处理方法的步骤。
通过以上方案可知，本申请提供的一种数据处理方法，应用于云端服务器，所述方法包括：接收智能穿戴式设备传输的用户数据；所述用户数据为智能穿戴式设备针对生理参数进行测量得到的数据；对所述用户数据进行解析，得到对应的用户索引、时间信息、数据类型以及数据内容；根据所述用户索引和所述数据类型对数据进行用户和类型的划分，并在划分后根据所述时间信息对所述数据内容进行拼接，得到拼接后用户数据；利用透明计算技术对所述拼接后用户数据进行加密，得到加密后用户数据，并对所述加密后用户数据进行保存。由上可知，本申请在接收到智能穿戴式设备传输的用户数据之后，将首先对数据进行用户和类型的划分及拼接，得到完整的拼接后用户数据，进而利用透明计算技术对拼接后用户数据进行加密，将加密后的用户数据保存至云端服务器，有效地提高了用户隐私数据的安全性。
本申请还公开了一种数据处理装置、***及一种云端服务器和一种计算机可读存储介质，同样能实现上述技术效果。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本申请。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例公开的一种数据处理方法的流程图；
图2为本申请实施例公开的另一种数据处理方法的流程图；
图3为本申请实施例公开的一种数据处理装置的结构图；
图4为本申请实施例公开的一种云端服务器的结构图；
图5为本申请实施例公开的另一种云端服务器的结构图；
图6为本申请实施例公开的一种数据处理***的结构图；
图7为本申请实施例公开的智能穿戴式设备的一种具体的数据处理流程图；
图8为本申请实施例公开的云端服务器的一种具体的数据处理流程图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在现有技术中，智能穿戴式设备将采集到的用户健康数据通过多种方式传输至云端。然而，上述用户健康数据属于用户隐私数据，直接将其发送至云端服务器，很可能会导致数据的泄露，影响用户隐私的安全性。
因此，本申请实施例公开了一种数据处理方法，有效地提高了用户隐私数据的安全性。
参见图1所示，本申请实施例公开的一种数据处理方法，应用于云端服务器，所述方法包括：
S101：接收智能穿戴式设备传输的用户数据；所述用户数据为智能穿戴式设备针对生理参数进行测量得到的数据；
本申请实施例中，利用云端服务器接收智能穿戴式设备传输的用户数据。具体地，可预先建立与智能穿戴式设备的传输通道，以接收其传输的数据。智能穿戴式设备可以包括但不限于计步设备、心率测量设备、心电图测量设备、热量消耗检测设备、血压设备、生化检测设备。上述用户数据为智能穿戴式设备针对人体的生理参数进行测量得到的数据，例如：运动步数、心率、心电图、热量消耗、血压、血糖等数据。
S102：对所述用户数据进行解析，得到对应的用户索引、时间信息、数据类型以及数据内容；
在接收到用户数据之后，将对用户数据进行解析，得到其中的用户索引、时间信息、数据类型以及数据内容。可以理解的是，用户索引为预先为每个用户创建的用于标识每个用户的信息；时间信息用于表征当前用户数据的采集时间；数据类型可以根据数据的含义进行划分，例如可划分为血糖数据、心率数据等；数据内容为具体的用户数据，例如，具体的血糖值、心电图影像等。
S103：根据所述用户索引和所述数据类型对数据进行用户和类型的划分，并在划分后根据所述时间信息对所述数据内容进行拼接，得到拼接后用户数据；
在本步骤中，经过对用户数据的解析，得到用户数据中的用户索引、时间信息、数据类型以及数据内容，从而可根据用户索引和数据类型将用户数据划分为各个用户对应的各种类型的数据，并可基于用户数据的时间信息将具体的数据内容拼接，得到拼接后每个用户对应的各种类型的用户数据。
S104：利用透明计算技术对所述拼接后用户数据进行加密，得到加密后用户数据，并对所述加密后用户数据进行保存。
本申请实施例中，在得到拼接后用户数据之后，将利用透明计算技术对其进行加密。需要说明的是，透明计算是一种用户无需感知操作***、中间件、应用程序和通信网络的具体所在，只需根据自己的需求通过网络从所使用的各种终端设备中选择并使用相应服务的计算模式，透明计算技术具备自学习能力，且在数据安全性方面具备极大的优势，能够显著提高用户数据的安全性和隐私保护性。
在具体实施中，本申请实施例利用透明计算技术对拼接后用户数据进行加密之前，还可以先判断拼接后用户数据是否需要进行分析计算，例如：若用户数据为血糖值，则无需进行分析计算；若用户数据为心电图影像，则需对该影像进行分析计算得到具体的心电图数据。若判断得到拼接后用户数据需要进行分析计算，则先利用透明计算技术对拼接后用户数据进行分析计算，进而利用透明计算技术对计算结果进行加密；若判断得到拼接后用户数据不需要进行分析计算，则可直接启动利用透明计算技术对所述拼接后用户数据进行加密的步骤，完成对数据的加密保存。
通过以上方案可知，本申请提供的一种数据处理方法，应用于云端服务器，所述方法包括：接收智能穿戴式设备传输的用户数据；所述用户数据为智能穿戴式设备针对生理参数进行测量得到的数据；对所述用户数据进行解析，得到对应的用户索引、时间信息、数据类型以及数据内容；根据所述用户索引和所述数据类型对数据进行用户和类型的划分，并在划分后根据所述时间信息对所述数据内容进行拼接，得到拼接后用户数据；利用透明计算技术对所述拼接后用户数据进行加密，得到加密后用户数据，并对所述加密后用户数据进行保存。由上可知，本申请在接收到智能穿戴式设备传输的用户数据之后，将首先对数据进行用户和类型的划分及拼接，得到完整的拼接后用户数据，进而利用透明计算技术对拼接后用户数据进行加密，将加密后的用户数据保存至云端服务器，有效地提高了用户隐私数据的安全性。
本申请实施例公开了另一种数据处理方法，相对于上一实施例，本实施例对技术方案作了进一步的说明和优化。参见图2所示，具体的：
S201：接收智能穿戴式设备传输的用户数据；所述用户数据为智能穿戴式设备针对生理参数进行测量得到的数据；
S202：对所述用户数据进行校验；
S203：若所述用户数据不符合第一预设通信协议，则丢弃当前所述用户数据，并将错误信息返回至所述智能穿戴式设备；
S204：若所述用户数据符合所述第一预设通信协议，则对所述用户数据进行解析，得到对应的用户索引、时间信息、数据类型以及数据内容；
在本申请实施例中，智能穿戴式设备与云端服务器可预先约定相应的通信协议，在智能穿戴式设备发送用户数据时，将基于预设通信协议对数据进行封装打包，当云端服务器接收到用户数据时，判断该用户数据是否符合预设通信协议，若符合，则允许执行进一步对用户数据进行解析的过程；若不符合，则丢弃当前用户数据，并向智能穿戴式设备返回错误信息进行提示，由上可知，对数据按照预设通信协议进行封装相当于数据的第一次加密，能够进一步提高数据的安全性，同时可以避免云端服务器对不符合预设通信协议的数据进行不必要的分析，提高数据处理效率。
S205：根据所述用户索引和所述数据类型对数据进行用户和类型的划分，并在划分后根据所述时间信息对所述数据内容进行拼接，得到拼接后用户数据；
S206：利用透明计算技术对所述拼接后用户数据进行加密，得到加密后用户数据，并对所述加密后用户数据进行保存。
在上述实施例的基础上，本申请实施例在云端服务器接收并对用户数据进行加密保存之后，可以接收针对加密后用户数据的调用请求。具体地，上述调用请求可以是应用程序、移动终端或智能穿戴式设备发起的用于对加密后数据进行调用的请求。在接收到调用请求后，可首先对该请求进行验证，若该调用请求不合法，则禁止对当前的调用请求进行响应，并返回相应的提示信息，避免对用户数据的恶意调用和访问，保证数据的隐私保护性和安全性；若该调用请求合法，则允许对调用请求进行响应，具体可首先确定自身与当前调用请求的发起方之间预先约定的通信协议，并将加密后用户数据按照该通信协议反馈至调用请求的发起方。
在一种可行的实施方式中，上述对调用请求进行验证以判断其是否合法的过程可以为：对调用请求进行解析，得到所述调用请求针对的加密后用户数据，以及用于对所述加密后用户数据进行解密的当前解密信息；判断所述当前解密信息是否与预设解密信息一致；如果是，则判定所述调用请求合法；如果否；则判定所述调用请求不合法。可以理解的是，在这种实施方式中，预先针对每种用户数据维护其对应的预设解密信息，在接收到调用请求后，将解析得到其中携带的针对需要调用的数据进行解密的当前解密信息，并获取预设的解密信息，通过判断当前的解密信息是否与预设解密信息一致，可得到调用请求是否合法的判定结果。
在另外一种可行的实施方式中，上述对调用请求进行验证以判断其是否合法的过程可以为：对调用请求进行解析，确定所述调用请求的发起方，以及所述调用请求针对的加密后用户数据；基于预设权限信息判断所述发起方是否允许对所述加密后数据进行调用；如果是，则判定所述调用请求合法；如果否；则判定所述调用请求不合法。在这种实施方式中，云端服务器可预先维护每个用户的权限，即每个用户允许访问的数据及禁止访问的数据，在接收到调用请求之后，将确定当前调用请求的发起方，并获取预设的权限信息，从而可根据预设权限信息判断当前调用请求是否符合预设权限信息。
下面对本申请实施例提供的一种数据处理装置进行介绍，下文描述的一种数据处理装置与上文描述的一种数据处理方法可以相互参照。
参见图3所示，本申请实施例提供的一种数据处理装置，应用于云端服务器，所述装置包括：
数据接收模块301，用于接收智能穿戴式设备传输的用户数据；所述用户数据为智能穿戴式设备针对生理参数进行测量得到的数据；
数据解析模块302，用于对所述用户数据进行解析，得到对应的用户索引、时间信息、数据类型以及数据内容；
数据拼接模块303，用于根据所述用户索引和所述数据类型对数据进行用户和类型的划分，并在划分后根据所述时间信息对所述数据内容进行拼接，得到拼接后用户数据；
加密保存模块304，用于利用透明计算技术对所述拼接后用户数据进行加密，得到加密后用户数据，并对所述加密后用户数据进行保存。
关于上述模块301至304的具体实施过程可参考前述实施例公开的相应内容，在此不再进行赘述。
本申请还提供了一种云端服务器，参见图4所示，本申请实施例提供的一种云端服务器包括：
存储器100，用于存储计算机程序；
处理器200，用于执行所述计算机程序时可以实现任一种实施例公开的数据处理方法的步骤。
具体的，存储器100包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***和计算机可读指令，该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机可读指令的运行提供环境。处理器200在一些实施例中可以是一中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片，为云端服务器提供计算和控制能力，执行所述存储器100中保存的计算机程序时，可以实现前述任一种实施例公开的数据处理方法的步骤。
在上述实施例的基础上，作为优选实施方式，参见图5所示，所述云端服务器还包括：
输入接口300，与处理器200相连，用于获取外部导入的计算机程序、参数和指令，经处理器200控制保存至存储器100中。该输入接口300可以与输入装置相连，接收用户手动输入的参数或指令。该输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是终端外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，也可以是键盘、触控板或鼠标等。
显示单元400，与处理器200相连，用于显示处理器200处理的数据以及用于显示可视化的用户界面。该显示单元400可以为LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。
网络端口500，与处理器200相连，用于与外部各终端设备进行通信连接。该通信连接所采用的通信技术可以为有线通信技术或无线通信技术，如移动高清链接技术(MHL)、通用串行总线(USB)、高清多媒体接口(HDMI)、无线保真技术(WiFi)、蓝牙通信技术、低功耗蓝牙通信技术、基于IEEE802.11s的通信技术等。
图5仅示出了具有组件100-500的云端服务器，本领域技术人员可以理解的是，图5示出的结构并不构成对云端服务器的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
下面对本申请实施例提供的一种具体的数据处理***进行介绍。本实施例中，参见图6所示，数据处理***可具体包括前述公开的云端服务器，以及智能穿戴式设备。
进一步地，本申请实施例对智能穿戴式设备的一种具体的数据处理的流程进行详细介绍。如图7所示，首先，智能穿戴式设备开始测量人体的生理参数，若收集到是生理参数对应的信号是模拟信号，则将模拟信号转换成数字信号，并对信号进行滤波、特征提取、数值检测等分析，为后续产生可处理的数字信号；若收集到是生理参数对应的信号是数字信号，则可直接进行使用。进而智能穿戴式设备将上述生理参数按照预先约定的与云端服务器之间的数据通讯协议进行数据格式转换。出于通讯效率的考虑以及安全性的考虑。在每个用户的每个数据传输单元中，都包含有用户信息索引，以及数据传输单元内容以及加密信息，保证云端服务器收到每个用户的每个数据单元都能顺利正确的进行数据存储，保证每个数据单元都能与云端服务器已经存在的数据进行拼接。在数据封装转换完成之后，通过3G、4G、5G、WIFI等网络通讯方式传输至云端。
本申请实施例还进一步对云端服务器的一种具体的数据处理的流程进行详细介绍。具体地，参见图8所示，云端服务器启动运行，并进入待机状态，建立与智能穿戴式设备的数据传输通道，等待数据传输任务。实时接收来自智能可穿戴设备的数据，对于符合通讯协议的数据进行接收，对于不符合通讯协议的数据则直接丢弃，并返回错误信息至智能穿戴式设备。对于接受到的数据，将按照用户索引、时间信息、数据类型和数据内容进行数据拼接。若拼接得到的数据需要进行分析、运算，则执行对应的处理，然后利用透明计算技术将运算结果加密保存；若拼接得到的数据不需要进行分析、运算，则直接利用透明计算技术进行加密保存。
对于云端已经进行存储的用户数据，如果有其他应用程序需要调用，例如需要进行可视化界面展示，则由其他应用程序发送调用请求，请求信息中至少需要包含用户信息索引、数据信息、解密信息等，云端服务器接收到该请求后，将对其进行验证，若请求信息有误，则返回对应的错误信息；若请求信息无误，则按照云端服务器与应用程序的通讯协议数据格式进行发送。应用程序接收到用户数据之后，将对其进行解密，进而执行后续的功能运算或界面展示。
本申请实施例中，智能穿戴式设备可直接通过与云端服务器的连接将数据传输至云端服务器，无需经过移动终端的转发，避免耗费过多的移动终端资源；云端服务器能够对数据进行拼接，保证数据的连续性；另外，云端对用户数据进行分析、存储以及发送的过程将对用户数据进行多次加密，显著提升了数据的安全性。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。该存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现任一种实施例公开的数据处理方法的步骤。
本申请在接收到智能穿戴式设备传输的用户数据之后，将首先对数据进行用户和类型的划分及拼接，得到完整的拼接后用户数据，进而利用透明计算技术对拼接后用户数据进行加密，将加密后的用户数据保存至云端服务器，有效地提高了用户隐私数据的安全性。
说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的***而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。
还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (10)

1.一种数据处理方法，其特征在于，应用于云端服务器，所述方法包括：
接收智能穿戴式设备传输的用户数据；所述用户数据为智能穿戴式设备针对生理参数进行测量得到的数据；
对所述用户数据进行解析，得到对应的用户索引、时间信息、数据类型以及数据内容；
根据所述用户索引和所述数据类型对数据进行用户和类型的划分，并在划分后根据所述时间信息对所述数据内容进行拼接，得到拼接后用户数据；
利用透明计算技术对所述拼接后用户数据进行加密，得到加密后用户数据，并对所述加密后用户数据进行保存。
2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述接收智能穿戴式设备传输的用户数据之后，还包括：
对所述用户数据进行校验；
若所述用户数据不符合第一预设通信协议，则丢弃当前所述用户数据，并将错误信息返回至所述智能穿戴式设备；
若所述用户数据符合所述第一预设通信协议，则启动对所述用户数据进行解析的步骤。
3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述利用透明计算技术对所述拼接后用户数据进行加密之前，还包括：
判断所述拼接后数据是否需要进行分析计算；
如果是，则利用透明计算技术对所述拼接后用户数据进行分析计算，将计算得到的结果作为拼接后用户数据，并启动利用透明计算技术对所述拼接后用户数据进行加密的步骤；
如果否，则直接启动利用透明计算技术对所述拼接后用户数据进行加密的步骤。
4.根据权利要求1至3任一项所述的数据处理方法，其特征在于，还包括：
获取针对保存的加密后用户数据的调用请求，并验证所述调用请求是否合法；
如果否，则禁止对所述调用请求进行响应，并返回相应的提示信息；
如果是，则确定与所述调用请求发起方的第二预设通信协议，并基于所述第二预设通信协议对所述调用请求进行响应。
5.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，所述验证所述调用请求是否合法，包括：
对所述调用请求进行解析，得到所述调用请求针对的加密后用户数据，以及用于对所述加密后用户数据进行解密的当前解密信息；
判断所述当前解密信息是否与预设解密信息一致；
如果是，则判定所述调用请求合法；如果否；则判定所述调用请求不合法。
6.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，所述验证所述调用请求是否合法，包括：
对所述调用请求进行解析，确定所述调用请求的发起方，以及所述调用请求针对的加密后用户数据；
基于预设权限信息判断所述发起方是否允许对所述加密后数据进行调用；
如果是，则判定所述调用请求合法；如果否；则判定所述调用请求不合法。
7.一种数据处理装置，其特征在于，应用于云端服务器，所述装置包括：
数据接收模块，用于接收智能穿戴式设备传输的用户数据；所述用户数据为智能穿戴式设备针对生理参数进行测量得到的数据；
数据解析模块，用于对所述用户数据进行解析，得到对应的用户索引、时间信息、数据类型以及数据内容；
数据拼接模块，用于根据所述用户索引和所述数据类型对数据进行用户和类型的划分，并在划分后根据所述时间信息对所述数据内容进行拼接，得到拼接后用户数据；
加密保存模块，用于利用透明计算技术对所述拼接后用户数据进行加密，得到加密后用户数据，并对所述加密后用户数据进行保存。
8.一种云端服务器，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述数据处理方法的步骤。
9.一种数据处理***，其特征在于，包括：
如权利要求8所述的云端服务器，以及智能穿戴式设备。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述数据处理方法的步骤。
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