摘要
本发明提供了一种车载安全数据动态分类与多模块恢复方法及系统,包括以下步骤:在设备运行时,对安全数据进行多层次检测,并生成包含数据状态的检测报告;基于检测报告以及安全数据的实时使用记录,利用预训练的机器学习模型对安全数据进行动态分类,将安全数据至少划分为需在车机本地修复的车机绑定数据和可通过云端备份恢复的云端恢复数据;根据动态分类的分类结果,执行差异化恢复操作。本发明解决了如何实现一种能够对安全数据进行多层次、自动化深度检测,并基于动态分类结果,为不同类型的数据智能匹配最优化恢复模态,同时整合高效的云端备份与智能决策机制,从而全面提升数据保障的可靠性、恢复速度的问题。