CN105959106B - 一种低复杂度数字加密方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了种低复杂度数字加密方法，该方法具体包括如下步骤：S1.采集用户生物特征，生成个人密钥；S2.将数字信号分段，并利用个人密钥和加密算法对分段数字信号进行加密；S3.将分段数字信号打包后，传送给数字信号解密接收端。该方法复杂度低，可以实现高安全性和高可靠性的数字信号加密传输。

Description

一种低复杂度数字加密方法
所属技术领域
本发明涉及一种低复杂度数字加密方法。
背景技术
信息网络技术的发展为人们提供了极大的便利。但同时网络犯罪也随之增多，信息安全问题渐渐成为人们关注的焦点。目前，随着高端服务器的远程管理方式的流行，采用客户端来远程管理服务器是越来越普遍，相比一般的网站登录验证机制，对服务器的登录验证机制安全性要求更高。比如，在客户端和服务器直接传输数据的过程中，采用明文方式会泄露有些关键数据，比如服务器管理员的用户名和密码，因此，需要采用加密方式传输。
数据加密又称密码学，指通过加密算法和加密密钥将明文转换成密文，而解密则是反向的通过解密算法和解密密钥将密文还原成原文。数据加密，是一门历史悠久的技术，指通过加密算法和加密密钥将明文转变为密文，而解密则是通过解密算法和解密密钥将密文恢复为明文。数据加密目前仍是计算机系统对信息进行保护的一种最可靠的办法。它利用密码技术对信息进行加密，实现信息隐蔽，从而起到保护信息的安全的作用。
随着加密算法的演进，分组加密算法对数据进行分组加密，增加了数据解密难度，然而，采取固定的加密算法和密钥进行加密，在确定加密算法和密钥后，明文和密码形成对应关系，可以采用穷举法等暴力方式破解，安全度有待提高。
发明内容
本发明提供一种低复杂度数字加密方法，该方法复杂度低，可以实现高安全性和高可靠性的数字信号加密传输。
为了实现上述目的，本发明提供一种低复杂度数字加密方法，该方法具体包括如下步骤：
S1.采集用户生物特征，生成个人密钥；
S2.将数字信号分段，并利用个人密钥和加密算法对分段数字信号进行加密；
S3.将分段数字信号打包后，传送给数字信号解密接收端。
优选的，在步骤S1中，其具体包括如下子步骤包括：
S11：获取用户的生物特征数据；
可具体通过各种类型的生物特征传感设备采集用户的生物特征数据，其中，生物特征可具体为指纹、虹膜、声音、人脸、掌纹、静脉中的任一。
S12：根据所述生物特征数据，生成特征向量；
S13：根据所述预定算法对所述特征向量进行序列化处理，得到序列化后的特征向量；
根据预定算法的需求，将不同长度的特征值向量转化为指定长度的序列；
S14：根据所述预定算法从所述序列化后的特征向量中，提取出符合均匀分布的序列数据作为与所述用户对应的个人密钥；
从固定长度序列中生成唯一的序列作为个人密钥，个人密钥长度可根据不同需求进行选择，具体的，首先根据预设随机生成方法将所述序列化后的特征向量分解为残差序列和随机序列；判断所述随机序列是否符合均匀分布；若所述随机序列符合均匀分布，则将所述随机序列作为与所述用户对应的个人密钥，并对所述残差序列进行可逆加密处理，得到一公开密钥；若所述随机序列不符合均匀分布，则重新根据所述预设随机生成方法对所述序列化后的特征向量进行分解处理，直至得到符合均分分布的随机序列，并将重新分解出的符号均匀分布的随机序列作为与所述用户对应的个人密钥。
进一步地，上述判断所述随机序列是否符合均匀分布可具体包括：
在所述随机序列中提取多个随机均匀分布子序列；
判断多个所述随机均匀分布子序列之间的距离值是否处于预设范围内；
若多个所述随机子序列之间的距离值处于所述预设范围内，则判断出所述随机序列符合均匀分布，否则，不符合均匀分布。
优选的，在所述S2中，具体包括如下子步骤：
S21：根据分段数字信号、个人密钥和第一随机数字信号进行位运算，得到第一密文数字信号；
分段数字信号可以先跟第一随机数字信号进行位运算得到第三密文，然后再让第三密文与个人密钥进行位运算得到第一密文数字信号。当然分段数字信号也可以先跟个人密钥进行位运算得到第三密文，然后再让第三密文与第一随机数字信号进行位运算得到第一密文数字信号，其中具体得到第一密文数字信号可以通过如下C语言实现，c[i]＝p[i]^r[(i+a)％rl]^k[(i+b)％kl]，其中c表示第一密文数字信号，i表示字节序数，p表示分段数字信号，r表示第一随机数字信号，rl表示第一随机数字信号长度，k表示个人密钥，kl表示个人密钥长度，a是小于第一随机信号长度的正整数，b小于个人密钥长度的正整数；
S22：根据个人密钥和第一随机数字信号进行位运算，得到第二随机数字信号；
将个人密钥与第一随机数字信号进行位运算，得到第二随机数字信号，且该第二随机数字信号的长度与第一随机数字信号的长度一样。但是为了保证数据膨胀不是很严重，这个长度值不宜过大；
还可以通过将第一随机数字信号的每个字节分别与后面的一个字节进行按位异或运算得到第二随机数字信号；
S23：将第二随机数字信号插入到第一密文数字信号中，得到第二密文数字信号；
S24：对第二密文数字信号进行反转比特位操作，得到最终加密后的分段数字信号。
优选的，在S3中，可以通过在加密后的分段数字信号前添加帧头、所述分段数字信号的长度和所述加密的分段数字的长度，在所述加密的分段数字信号后添加帧尾的方式进行打包，得到加密后的分段数字信号块。
本发明具有以下优点和有益效果：该系统可以根据用户的个人信息生成密钥，使得密钥具有唯一性；在数字信号加密过程中，通过明文数字信号与个人密钥和第一随机数字信号进行位运算，得到第一密文数字信号，同时将个人密钥与第一随机数字信号进行位运算，得到第二随机数字信号，并将得到的第二随机数字信号与第一密文数字信号进行位运算，得到第二密文数字信号，最后再对第二密文数字信号进行反转比特位操作，加密过程相对简单。
附图说明
图1示出了本发明的一种实现数字信号加密传输的系统的框图。
图2示出了本发明的一种数字信号加密处理方法的流程图。
具体实施方式
图1是示出了本发明的一种实现数字信号加密传输的系统。系统包括数字信号加密发送端1和数字信号解密接收端2。
其中，数字信号加密发送端1包括：数据分组单元11，将待加密数字信号进行分段，产生分段数字信号；密钥生成单元12，用于生成个人密钥；密钥存储单元13，用于存储个人密钥；数据加密单元14，利用加密算法和所述个人密钥对所述分段数字信号进行加密，得到加密后的分段数字信号；分段数字信号打包单元15，将所述加密后的分段数字信号进行打包，得到加密后的分段数字信号块；数据发送模块16，用于将所述加密后的分段数字信号块发送给所述数字信号解密端。
所述数字信号解密接收端2包括：
数据接收单元21，用于接收所述加密后的分段数字信号块；
个人密钥获取单元22，用于获取所述个人密钥；
解密单元23，根据所述解密密钥和与所述解密加密算法对应的解密算法对所述加密后的分段数字信号块块进行解密，得到原分段数字信号；
组合单元24，用于组合所述分段数字信号，得到原数据。
所述密钥生成单元包括：
第一获取子单元，用于获取用户的生物特征数据；
第一生成子单元，用于根据所述生物特征数据，生成特征向量；
第二生成子单元，用于根据预定算法对所述特征向量进行处理，生成与所述用户对应的个人密钥。
优选的，所述数据加密单元，根据所述个人密钥和加密算法对所述分段数字信号进行加密，得到加密后的分段数字信号。
优选的，其中，所述第二生成子单元包括：
获取子模块，用于根据所述预定算法对所述特征向量进行序列化处理，得到序列化后的特征向量；
提取子模块，用于根据所述预定算法从所述序列化后的特征向量中，提取出符合均匀分布的序列数据作为与所述用户对应的个人密钥。
这里，可具体通过各种类型的生物特征传感设备采集用户的生物特征数据，其中，生物特征可具体为指纹、虹膜、声音、人脸、掌纹、静脉等。
个人密钥长度可根据不同需求进行选择(比如：128位、192位、256位等)。具体的，首先根据预设随机生成方法将所述序列化后的特征向量分解为残差序列和随机序列；判断所述随机序列是否符合均匀分布；若所述随机序列符合均匀分布，则将所述随机序列作为与所述用户对应的个人密钥，并对所述残差序列进行可逆加密处理，得到一公开密钥；若所述随机序列不符合均匀分布，则重新根据所述预设随机生成方法对所述序列化后的特征向量进行分解处理，直至得到符合均分分布的随机序列，并将重新分解出的符号均匀分布的随机序列作为与所述用户对应的个人密钥。
所述数据加密单元14包括：
第一运算子单元，用于根据分段数字信号信号、所述个人密钥和第一随机数字信号进行位运算，得到第一密文数字信号；
第二运算子单元，用于根据所述个人密钥和第一随机数字信号进行位运算，得到第二随机数字信号；
插入子单元，用于将第二随机数字信号插入到第一密文数字信号中，得到第二密文数字信号；
第一操作子单元，用于对第二密文数字信号进行反转比特位操作，得到最终加密后的分段数字信号。
所述解密单元23包括：
第二操作子单元，用于对最终加密后的分段数字信号进行比特位反转操作，得到第四密文数字信号；
提取子单元，用于从第四密文数字信号中提取出第二随机数字信号，得到第五密文数字信号；
第三运算子单元，用于根据第二随机数字信号与个人密钥进行位运算，得到第一随机数字信号；
第四运算子单元，用于根据第五密文数字信号、第一随机数字信号和个人密钥进行位运算，得到原分段数字信号。
所述解密单元23还可包括解密判断子单元，每次解密后对得到数据帧头、帧尾部分进行检测，若符合分段数字信号密文的帧头、帧尾的格式，则再次进行解密。
优选的，所述个人密钥获取单元22，可以通过单独的物理存储介质读取个人密钥。
图2示出了本发明的一种低复杂度数字加密方法的流程图。该方法具体包括如下步骤：
S1.采集用户生物特征，生成个人密钥；
S2.将数字信号分段，并利用个人密钥和加密算法对分段数字信号进行加密；
S3.将分段数字信号打包后，传送给数字信号解密接收端。
优选的，在步骤S1中，其具体包括如下子步骤包括：
S11：获取用户的生物特征数据。
这里，可具体通过各种类型的生物特征传感设备采集用户的生物特征数据，其中，生物特征可具体为指纹、虹膜、声音、人脸、掌纹、静脉等。
S12：根据所述生物特征数据，生成特征向量。
S13：根据所述预定算法对所述特征向量进行序列化处理，得到序列化后的特征向量。
在本发明的具体实施例中，根据预定算法的需求，将不同长度的特征值向量(或不同格式的待保护信息和数据)转化为指定长度的序列。
S14：根据所述预定算法从所述序列化后的特征向量中，提取出符合均匀分布的序列数据作为与所述用户对应的个人密钥。
本发明从固定长度序列中生成唯一的序列作为个人密钥，个人密钥长度可根据不同需求进行选择(比如：128位、192位、256位等)。具体的，首先根据预设随机生成方法将所述序列化后的特征向量分解为残差序列和随机序列；判断所述随机序列是否符合均匀分布；若所述随机序列符合均匀分布，则将所述随机序列作为与所述用户对应的个人密钥，并对所述残差序列进行可逆加密处理，得到一公开密钥；若所述随机序列不符合均匀分布，则重新根据所述预设随机生成方法对所述序列化后的特征向量进行分解处理，直至得到符合均分分布的随机序列，并将重新分解出的符号均匀分布的随机序列作为与所述用户对应的个人密钥。
进一步地，上述判断所述随机序列是否符合均匀分布可具体包括：
在所述随机序列中提取多个随机均匀分布子序列；
判断多个所述随机均匀分布子序列之间的距离值是否处于预设范围内；
若多个所述随机子序列之间的距离值处于所述预设范围内，则判断出所述随机序列符合均匀分布，否则，不符合均匀分布。
优选的，在所述S2中，具体包括如下子步骤：
S21：根据分段数字信号、个人密钥和第一随机数字信号进行位运算，得到第一密文数字信号。
在具体实施中，可以将待加密数字信号分为多段，也可以将待加密数字信号作为一段。
分段数字信号可以先跟第一随机数字信号进行位运算(例如异或运算)得到第三密文，然后再让第三密文与个人密钥进行位运算(例如异或运算)得到第一密文数字信号。当然分段数字信号也可以先跟个人密钥进行位运算(例如异或运算)得到第三密文，然后再让第三密文与第一随机数字信号进行位运算(例如异或运算)得到第一密文数字信号。其中具体得到第一密文数字信号可以通过如下C语言实现，c[i]＝p[i]^r[(i+a)％rl]^k[(i+b)％kl]，其中c表示第一密文数字信号，i表示字节序数，p表示分段数字信号，r表示第一随机数字信号，rl表示第一随机数字信号长度，k表示个人密钥，kl表示个人密钥长度，a是小于第一随机信号长度的正整数，b小于个人密钥长度的正整数。
S22：根据个人密钥和第一随机数字信号进行位运算，得到第二随机数字信号；
可以将个人密钥与第一随机数字信号进行位运算(例如异或运算)，得到第二随机数字信号，且该第二随机数字信号的长度与第一随机数字信号的长度一样。但是为了保证数据膨胀不是很严重，这个长度值不宜过大。
还可以通过将第一随机数字信号的每个字节(除了最后一个字节)分别与后面的一个字节进行按位异或运算得到第二随机数字信号。
S23：将第二随机数字信号插入到第一密文数字信号中，得到第二密文数字信号。
S24：对第二密文数字信号进行反转比特位操作，得到最终加密后的分段数字信号。
优选的，在S3中，可以通过在加密后的分段数字信号前添加帧头、所述分段数字信号的长度和所述加密的分段数字的长度，在所述加密的分段数字信号后添加帧尾的方式进行打包，得到加密后的分段数字信号块。
如上所述，虽然根据实施例所限定的实施例和附图进行了说明，但对本技术领域具有一般知识的技术人员来说能从上述的记载中进行各种修改和变形。例如，根据与说明的技术中所说明的方法相不同的顺序来进行，和/或根据与说明的系统、结构、装置、电路等构成要素所说明的方法相不同的形态进行结合或组合，或根据其他构成要素或均等物进行替换或置换也可达成适当的效果。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，做出若干等同替代或明显变型，而且性能或用途相同，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种低复杂度数字加密方法，该方法具体包括如下步骤：
S1.采集用户生物特征，生成个人密钥；
S2.将数字信号分段，并利用个人密钥和加密算法对分段数字信号进行加密；
S3.将分段数字信号打包后，传送给数字信号解密接收端；
在步骤S1中，其具体包括如下子步骤：
S11：获取用户的生物特征数据；
可具体通过各种类型的生物特征传感设备采集用户的生物特征数据，其中，生物特征可具体为指纹、虹膜、声音、人脸、掌纹、静脉中的任一；
S12：根据所述生物特征数据，生成特征向量；
S13：根据预定算法对所述特征向量进行序列化处理，得到序列化后的特征向量；
根据预定算法的需求，将不同长度的特征值向量转化为指定长度的序列；
S14：根据所述预定算法从所述序列化后的特征向量中，提取出符合均匀分布的序列数据作为与所述用户对应的个人密钥；
从固定长度序列中生成唯一的序列作为个人密钥，个人密钥长度可根据不同需求进行选择，具体的，首先根据预设随机生成方法将所述序列化后的特征向量分解为残差序列和随机序列；判断所述随机序列是否符合均匀分布；若所述随机序列符合均匀分布，则将所述随机序列作为与所述用户对应的个人密钥，并对所述残差序列进行可逆加密处理，得到一公开密钥；若所述随机序列不符合均匀分布，则重新根据所述预设随机生成方法对所述序列化后的特征向量进行分解处理，直至得到符合均分分布的随机序列，并将重新分解出的符号均匀分布的随机序列作为与所述用户对应的个人密钥。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，上述判断所述随机序列是否符合均匀分布可具体包括：
在所述随机序列中提取多个随机均匀分布子序列；
判断多个所述随机均匀分布子序列之间的距离值是否处于预设范围内；
若多个所述随机子序列之间的距离值处于所述预设范围内，则判断出所述随机序列符合均匀分布，否则，不符合均匀分布。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述S2中，具体包括如下子步骤：
S21：根据分段数字信号、个人密钥和第一随机数字信号进行位运算，得到第一密文数字信号；
分段数字信号可以先跟第一随机数字信号进行位运算得到第三密文，然后再让第三密文与个人密钥进行位运算得到第一密文数字信号；当然分段数字信号也可以先跟个人密钥进行位运算得到第三密文，然后再让第三密文与第一随机数字信号进行位运算得到第一密文数字信号，其中具体得到第一密文数字信号可以通过如下C语言实现，c[i]＝p[i]^r[(i+a)％rl]^k[(i+b)％kl]，其中c表示第一密文数字信号，i表示字节序数，p表示分段数字信号，r表示第一随机数字信号，rl表示第一随机数字信号长度，k表示个人密钥，kl表示个人密钥长度，a是小于第一随机信号长度的正整数，b是小于个人密钥长度的正整数；
S22：根据个人密钥和第一随机数字信号进行位运算，得到第二随机数字信号；
将个人密钥与第一随机数字信号进行位运算，得到第二随机数字信号，且该第二随机数字信号的长度与第一随机数字信号的长度一样；
通过将第一随机数字信号的每个字节分别与后面的一个字节进行按位异或运算得到第二随机数字信号；
S23：将第二随机数字信号插入到第一密文数字信号中，得到第二密文数字信号；
S24：对第二密文数字信号进行反转比特位操作，得到最终加密后的分段数字信号。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在S3中，可以通过在加密后的分段数字信号前添加帧头、所述分段数字信号的长度和所述加密的分段数字的长度，在所述加密的分段数字信号后添加帧尾的方式进行打包，得到加密后的分段数字信号块。
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