[發(fā)明專利]文本解密方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110992543.6
• 申請(qǐng)日: 2021-08-27
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113434895B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-11-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張澤鯤
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06F21/60
• 分類(lèi)號(hào): G06F21/60;G06F21/62;G06F40/194
• 代理公司: 深圳市賽恩倍吉知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44334
• 代理人: 劉麗華;楊毅玲

本發(fā)明涉及人工智能，提供一種文本解密方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法能夠獲取密文信息，對(duì)密文信息進(jìn)行詞嵌入分析，得到密文信息的表征向量，從預(yù)先訓(xùn)練好的解密模型中提取權(quán)值三角矩陣及線性轉(zhuǎn)換矩陣，基于權(quán)值三角矩陣遮擋所述表征向量，得到密文信息中每個(gè)信息字符所對(duì)應(yīng)的字符向量，根據(jù)線性轉(zhuǎn)換矩陣處理表征向量，得到特征向量，特征向量包括第一向量及第二向量，根據(jù)字符向量及第一向量分析每個(gè)信息字符在密文信息的字符分?jǐn)?shù)，根據(jù)字符分?jǐn)?shù)及第二向量生成字符表征，根據(jù)字符表征所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)詞匯生成文本信息。本發(fā)明能夠提高密文信息的解密安全性。此外，本發(fā)明還涉及區(qū)塊鏈技術(shù)，所述文本信息可存儲(chǔ)于區(qū)塊鏈中。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種文本解密方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

在醫(yī)療平臺(tái)中，為了提高傳輸過(guò)程中的數(shù)據(jù)安全性，通常會(huì)對(duì)需要進(jìn)行傳輸?shù)奈谋緮?shù)據(jù)進(jìn)行加密處理。目前，在接收密文信息的數(shù)據(jù)方，有對(duì)密文信息的解密需求時(shí)，通常直接利用密鑰對(duì)密文信息進(jìn)行解密，然而，在密鑰的獲取過(guò)程中，存在密鑰被截取的可能性，從而造成數(shù)據(jù)的泄露。

因此，如何提高解密過(guò)程中的安全性，成了亟需解決的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于以上內(nèi)容，有必要提供一種文本解密方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，能夠提高密文信息的解密安全性。

一方面，本發(fā)明提出一種文本解密方法，所述文本解密方法包括：

當(dāng)接收到文本解密請(qǐng)求時(shí)，根據(jù)所述文本解密請(qǐng)求獲取密文信息；

對(duì)所述密文信息進(jìn)行詞嵌入分析，得到所述密文信息的表征向量；

從預(yù)先訓(xùn)練好的解密模型中提取權(quán)值三角矩陣及線性轉(zhuǎn)換矩陣；

基于所述權(quán)值三角矩陣遮擋所述表征向量，得到所述密文信息中每個(gè)信息字符所對(duì)應(yīng)的字符向量；

根據(jù)所述線性轉(zhuǎn)換矩陣處理所述表征向量，得到所述密文信息的特征向量，所述特征向量包括第一向量及第二向量；

根據(jù)所述字符向量及所述第一向量分析每個(gè)信息字符在所述密文信息的字符分?jǐn)?shù)；

根據(jù)所述字符分?jǐn)?shù)及所述第二向量生成每個(gè)信息字符的字符表征；

根據(jù)所述字符表征所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)詞匯生成文本信息。

根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例，所述對(duì)所述密文信息進(jìn)行詞嵌入分析，得到所述密文信息的表征向量包括：

從預(yù)設(shè)向量表中獲取與所述密文信息中每個(gè)信息字符對(duì)應(yīng)的向量值；

根據(jù)所述信息字符在所述密文信息中的合并順序拼接所述向量值，得到映射向量；

基于預(yù)設(shè)矩陣對(duì)所述映射向量進(jìn)行線性變換，得到轉(zhuǎn)換向量；

計(jì)算所述轉(zhuǎn)換向量中所有元素向量的元素均值，并計(jì)算所述所有元素向量的元素方差；

計(jì)算每個(gè)元素向量與所述元素均值的差值在所述元素方差中的比值，得到每個(gè)元素向量對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)元素，并根據(jù)所述標(biāo)準(zhǔn)元素生成標(biāo)準(zhǔn)向量；

根據(jù)所述合并順序生成所述信息字符在所述密文信息的位置向量；

計(jì)算所述標(biāo)準(zhǔn)向量與所述位置向量的平均值，得到所述表征向量。

根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例，在從預(yù)先訓(xùn)練好的解密模型中提取權(quán)值三角矩陣及線性轉(zhuǎn)換矩陣之前，所述方法還包括：

獲取加密文本及所述加密文本的源文本；

將所述加密文本輸入至預(yù)先構(gòu)建好的學(xué)習(xí)器中，得到初始文本；

統(tǒng)計(jì)所述初始文本的預(yù)測(cè)字符數(shù)量，并統(tǒng)計(jì)所述源文本的源字符數(shù)量；