[發明專利]基于神經網絡的計算機加密系統及方法

在審

• 申請號: 202010524706.3
• 申請日: 2020-06-10
• 公開（公告）號: CN111651782A
• 公開（公告）日: 2020-09-11
• 發明（設計）人: 尹大偉
• 申請（專利權）人: 萊蕪職業技術學院
• 主分類號: G06F21/60
• 分類號: G06F21/60;G06N3/02
• 代理公司: 濟南知來知識產權代理事務所(普通合伙) 37276
• 代理人: 崔靜

1.基于神經網絡的計算機加密系統，其特征在于，所述系統包括：數據預處理部分，配置用于對計算機中待加密數據進行數據預處理，得到中間數據處理結果，所述數據預處理過程至少包括：數據標準化、數據規約處理和數據異常值處理；神經網絡部分，配置用于對中間數據處理結果部分基于神經網絡進行數據圖像轉換，將數據信息轉換為圖像信息，同時對轉換后的圖像信息進行準確性驗證，直到轉換后的圖像信息準確率滿足設定的閾值，則完成轉換；加密部分，配置用于對轉換后的圖像信息進行加密。

2.如權利要求1所述的系統，其特征在于，所述數據預處理部分包括：缺失值處理單元，配置用于去除待加密數據的唯一屬性、處理缺失值和異常值檢測及處理；數據規約處理單元，配置用于進行數據規約處理，包括：去平均值、計算協方差矩陣、計算協方差矩陣的特征值與特征向量、對特征值從大到小排序、保留最大的k個特征向量、將數據轉換到k個特征向量構建的新空間中；最后得處理后的新的數據，這些數據之間兩兩不相干，但保持原有的信息；數據標準化單元，配置用于進行數據標準化處理，將數據按比例縮放，使之落入設定的特定區間；其中，使用如下的轉換函數，對數據進行線性變換，使結果落到[0,1]區間，轉換函數如下：其中，x^*為數據標準化處理后的結果；x為待處理的數據；min為數據中的最小值；max為數據中的最大值。

3.如權利要求2所述的系統，其特征在于，所述神經網絡部分包括：輸入層、隱藏層和輸出層；所述輸入層，配置用于獲取中間數據處理結果，將中間數據處理結果進行空間轉換，獲得在像素空間下的圖像數據；所述隱藏層，配置用于基于建立的反饋模型，將圖像數據進行準確性驗證，若圖像信息準確率在設定的閾值范圍內，則驗證通過，反之則驗證不通過；所述輸出層，將驗證通過的圖像數據進行輸出。

4.如權利要求3所述的系統，其特征在于，所述加密部分包括：圖像數據拆解單元，配置用于將圖像數據按照每一行進行拆解，得到拆解后的每一行數據；加密單元，配置用于對拆解后的每一行數據進行加密。

5.一種基于權利要求1至4之一所述系統的基于神經網絡的計算機加密方法，其特征在于，所述方法執行以下步驟：

步驟S1：對計算機中待加密數據進行數據預處理，得到中間數據處理結果，所述數據預處理過程至少包括：數據標準化、數據規約處理和數據異常值處理；

步驟S2：對中間數據處理結果部分基于神經網絡進行數據圖像轉換，將數據信息轉換為圖像信息，同時對轉換后的圖像信息進行準確性驗證，直到轉換后的圖像信息準確率滿足設定的閾值，則完成轉換；

步驟S3：對轉換后的圖像信息進行加密。

6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述步驟S1具體包括：去除待加密數據的唯一屬性、處理缺失值和異常值檢測及處理；進行數據規約處理，包括：去平均值、計算協方差矩陣、計算協方差矩陣的特征值與特征向量、對特征值從大到小排序、保留最大的k個特征向量、將數據轉換到k個特征向量構建的新空間中；最后得處理后的新的數據，這些數據之間兩兩不相干，但保持原有的信息；進行數據標準化處理，將數據按比例縮放，使之落入設定的特定區間。

7.如權利要求6所述的方法，其特征在于，所述將數據按比例縮放，使之落入設定的特定區間的方法執行以下步驟：使用如下的轉換函數，對數據進行線性變換，使結果落到[0,1]區間，轉換函數如下：x^*＝(x-min)/(max-min)；其中，x^*為數據標準化處理后的結果；x為待處理的數據；min為數據中的最小值；max為數據中的最大值。

8.如權利要求7所述的方法，其特征在于，所述步驟S2具體包括：獲取中間數據處理結果，將中間數據處理結果進行空間轉換，獲得在像素空間下的圖像數據；基于建立的反饋模型，將圖像數據進行準確性驗證，若圖像信息準確率在設定的閾值范圍內，則驗證通過，反之則驗證不通過；將驗證通過的圖像數據進行輸出。