CN110188553B - 基于大数据和动态环境的信息隐藏方法和机器人系统 - Google Patents

基于大数据和动态环境的信息隐藏方法和机器人系统 Download PDF

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Abstract

基于大数据和动态环境的信息隐藏方法和机器人系统，基于大数据和动态环境的信息隐藏方法和机器人系统，包括：将需要隐藏的秘密信息转换为第一信息和第二信息，其中所述第二信息与所述第一信息的动态环境为所述秘密信息；将所述第二信息与所述第一信息分别插入所述第一数据块和所述第一数据块的备份数据块中相同位置。上述方法和系统通过将秘密信息隐藏在大数据中并通过动态环境的方式进一步变换秘密信息，使得信息隐藏的数据量不受限、难以被破解，从而提高信息隐藏的容量和安全性。

Description

基于大数据和动态环境的信息隐藏方法和机器人系统
技术领域
本发明涉及信息技术领域，特别是涉及一种信息隐藏方法和机器人系统。
背景技术
信息隐藏技术(Information Hiding)，也就是信息隐藏，将在未来网络中保护信息不受破坏方面起到重要作用，信息隐藏是把机密信息隐藏在大量信息中不让对手发觉的一种方法。信息隐藏的方法主要有隐写术、数字水印技术、可视密码、潜信道、隐匿协议等。
在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：已有信息隐藏技术，由于载体对象和伪装对象的数据量有限，因此从载体对象和伪装对象中分析挖掘出秘密信息的复杂度和难度有限，从而使得秘密信息有可能被破解，导致信息隐藏的安全性不高。同时由于载体对象和伪装对象的数据量有限，无法隐藏大批量的秘密信息。
因此，现有技术还有待于改进和发展。
发明内容
基于此，有必要针对现有技术中信息隐藏的缺陷或不足，提供基于大数据和动态环境的信息隐藏方法和机器人系统，以解决现有技术中信息隐藏的数据量受限、易被破解的缺点。
第一方面，本发明实施例提供一种信息隐藏方法，所述方法包括：
秘密信息获取步骤：获取秘密信息；
环境信息获取步骤：获取当前环境信息；
可逆函数获取步骤：获取以所述秘密信息和所述当前环境信息为变量的预设可逆函数；
第一信息计算步骤：将所述秘密信息和所述当前环境信息作为所述预设可逆函数的输入，计算得到第一信息。
优选地，所述第一信息计算步骤之后还包括：
第一位置生成步骤：将所述第一信息插入大数据，获取所述第一信息在大数据中的位置作为第一位置。
优选地，所述方法还包括：
环境信息检测步骤：检测环境信息是否有变化：否，继续检测；是，则回到环境信息获取步骤重新执行。
第二方面，本发明实施例提供一种信息提取方法，所述方法包括：
环境信息获取步骤：获取当前环境信息；
第一信息获取步骤：获取第一信息；
逆函数获取步骤：获取预设逆函数；
秘密信息计算步骤：将所述第一信息和所述当前环境信息输入所述预设逆函数，计算得到秘密信息。
优选地，所述环境信息获取步骤之前还包括：
第一位置获取步骤：获取第一位置；
第一信息提取步骤：根据所述第一位置从大数据中提取所述第一信息。
第三方面，本发明实施例提供一种信息存取方法，所述方法包括第一方面任一项所述的信息隐藏方法和第二方面任一项所述的信息提取方法。
第四方面，本发明实施例提供一种信息隐藏系统，所述系统包括：
秘密信息获取模块：用于获取秘密信息；
环境信息获取模块：用于获取当前环境信息；
可逆函数获取模块：用于获取以所述秘密信息和所述当前环境信息为变量的预设可逆函数；
第一信息计算模块：用于将所述秘密信息和所述当前环境信息作为所述预设可逆函数的输入，计算得到第一信息；
第一位置生成模块：用于将所述第一信息插入大数据，获取所述第一信息在大数据中的位置作为第一位置。
优选地，所述系统还包括：
环境信息检测模块：用于检测环境信息是否有变化：否，继续检测；是，则回到环境信息获取模块重新执行。
第五方面，本发明实施例提供一种信息提取系统，所述系统包括：
第一位置获取模块：用于获取第一位置；
第一信息提取模块：用于根据所述第一位置从大数据中提取所述第一信息；
环境信息获取模块：用于获取当前环境信息；
第一信息获取模块：用于获取第一信息；
逆函数获取模块：用于获取预设逆函数；
秘密信息计算模块：用于将所述第一信息和所述当前环境信息输入所述预设逆函数，计算得到秘密信息。
第六方面，本发明实施例提供一种机器人系统，所述机器人中分别配置有如第四方面所述的信息隐藏系统和第五方面所述的信息提取系统。
本发明实施例具有如下优点和有益效果：
本发明实施例提供的基于大数据和动态环境的信息隐藏方法和机器人系统，包括：将需要隐藏的秘密信息转换为第一信息和第二信息，其中所述第二信息与所述第一信息的动态环境为所述秘密信息；将所述第二信息与所述第一信息分别插入所述第一数据块和所述第一数据块的备份数据块中相同位置。上述方法和系统通过将秘密信息隐藏在大数据中并通过动态环境的方式进一步变换秘密信息，使得信息隐藏的数据量不受限、难以被破解，从而提高信息隐藏的容量和安全性。
本发明实施例的有益效果具体包括：
1、基于大数据搜索的信息隐藏技术，由于载体对象和伪装对象的数据量极大，因此从数据量极大的载体对象和伪装对象中分析挖掘出秘密信息的复杂度和难度非常高，如同″大海捞针″，从而使得秘密信息极不可能被破解，导致信息隐藏的安全性极高。同时由于载体对象和伪装对象的数据量大，可以隐藏大批量的秘密信息。
2、对秘密信息进行与环境相关的变换得到第一信息，就能使得第一信息变幻莫测(大数据本身也在变化，所以都在变，未被授权者更无法知道哪些是隐藏信息或隐藏信息在什么位置，所以能找到的可能性几乎为零。即使侥幸找到了，因为隐藏信息是通过动态的环境信息变换得到的，未被授权者无法得知使用的是哪个环境、使用的是哪个变换函数，所以破解的可能性几乎为零)而大大增加未被授权者察觉和破解的难度，从而极大提高了信息隐藏的安全性。
附图说明
图1为本发明的实施例1提供的信息隐藏方法的流程图；
图2为本发明的实施例2提供的信息隐藏方法的流程图；
图3为本发明的实施例3提供的信息隐藏方法的流程图；
图4为本发明的实施例4提供的信息提取方法的流程图；
图5为本发明的实施例5提供的信息提取方法的流程图；
图6为本发明的实施例7提供的信息隐藏系统的流程图；
图7为本发明的实施例8提供的信息隐藏系统的流程图；
图8为本发明的实施例9提供的信息隐藏系统的流程图；
图9为本发明的实施例10提供的信息提取系统的流程图；
图10为本发明的实施例11提供的信息提取系统的流程图。
具体实施方式
下面结合本发明实施方式，对本发明实施例中的技术方案进行详细地描述。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1提供一种信息隐藏方法，如图1所示，所述方法包括步骤S110至步骤S140。
秘密信息获取步骤S110：获取秘密信息x。优选地，秘密信息可以通过接受用户输入信息或文件来获取。秘密信息指的是待隐藏的信息，可以是文字、密码、图像、图形或声音等等。
环境信息获取步骤S120：获取当前环境信息s。
优选地，当前环境信息指的是大数据环境信息，包括大数据中预设范围内或预设数据集合中数据的预设类型的信息。
优选地，数据的预设类型的信息包括数据的统计信息或/和分布信息。
优选地，数据的统计信息包括数据量，数据的分布信息包括数据块数。
可逆函数获取步骤S130：获取以秘密信息x和当前环境信息s为变量的预设可逆函数g；优选地，可逆函数为g(x，f(s))，其中f为第二预设函数，对应的逆函数是x＝g-1(y，f(s))。例如y＝g(x，f(s))＝x×(s+3))，对应的逆函数是x＝y/(s+3)。
第一信息计算步骤S140：将秘密信息x和当前环境信息s作为所述预设可逆函数g的输入，计算得到y，作为第一信息。优选地，将秘密信息x和当前环境信息s作为g(x，f(s))的输入，计算得到第一信息y。优选地，将第一信息y输出给用户。
实施例2提供一种优选的信息隐藏方法，根据实施例1所述的信息隐藏方法，结合大数据，如图2所示，所述方法还包括步骤S150。
第一位置生成步骤S150：将y插入大数据，获取y在大数据中的位置作为第一位置。优选地，将y随机地插入到大数据中，或根据当前环境信息s和预设函数h生成第一位置，将y插入大数据中的第一位置。优选地，y在大数据中的位置包括y的起始位置和终止位置。优选地，将第一位置输出给用户。
实施例3提供一种优选的信息隐藏方法，根据实施例1或2所述的信息隐藏方法，结合环境信息的动态更新，如图3所示，所述方法还包括步骤S160。
环境信息检测步骤S160：检测环境信息是否有变化，如无变化，继续检测，若有变化，则回到步骤S120重新执行。可以理解的是，如果环境信息发生了变化，那么当前环境信息s就会发生变换，而y＝g(x，f(s))，其中x没有变化，从而会导致y会发生变化，因此需要回到步骤S120重新执行来重新计算。
实施例4提供一种信息提取方法，如图4所示，所述方法包括步骤S230至步骤S260。
环境信息获取步骤S230：获取当前环境信息s。优选地，所述当前环境信息s包括的信息与S120中所述当前环境信息s包括的信息对应。
第一信息获取步骤S240：获取第一信息y。优选地，第一信息y通过步骤S220获得，第一信息y也可以通过接受用户输入的信息或文件获得。
逆函数获取步骤S250：获取预设逆函数g-1。优选地，获取预设逆函数为g-1(y，f(s))和第二预设函数f。
秘密信息计算步骤S260：将第一信息y和当前环境信息s输入预设逆函数，计算得到x作为秘密信息。优选地，逆函数是x＝g-1(y，f(s))，其中f为第二预设函数，对应的可逆函数为g(x，f(s))。例如逆函数是x＝g-1(y，f(s))＝y/(s+3)，对应的可逆函数为y＝x×(s+3))。优选地，将秘密信息x输出给用户。
实施例5提供一种信息提取方法，根据实施例4所述的信息隐藏方法，结合大数据，如图5所示，所述方法还包括步骤S210至步骤S220。
第一位置获取步骤S210：获取第一位置。优选地，接受用户发送来的第一位置，或者，获取当前环境信息s和预设函数h，根据当前环境信息s和预设函数h生成第一位置。
第一信息提取步骤S220：根据所述第一位置从大数据中提取第一信息y。
实施例6提供一种信息隐藏和提取方法，信息隐藏和提取方法由实施例1至3任一项的信息隐藏方法和实施例4至5任一项的信息提取方法组成。
由于后面所述系统解决问题的原理与前述方法相似，因此后面所述系统的实施可以参见前述方法的实施，重复之处不再赘述。
实施例7提供一种信息隐藏系统，如图6所示，所述系统包括模块110至模块140。
秘密信息获取模块110：获取秘密信息x。
环境信息获取模块120：获取当前环境信息s。
可逆函数获取模块130：获取以秘密信息x和当前环境信息s为变量的预设可逆函数g；优选地，可逆函数为g(x，f(s))，其中f为第二预设函数。
第一信息计算模块140：将秘密信息x和当前环境信息s作为所述预设可逆函数g的输入，计算g(x，f(s))，得到y，作为第一信息。
实施例8提供一种优选的信息隐藏系统，根据实施例7所述的信息隐藏系统，结合大数据，如图7所示，所述系统还包括模块150。
第一位置生成模块150：将y插入大数据，获取y在大数据中的位置作为第一位置。优选地，根据当前环境信息s和预设函数h生成第一位置，将y插入大数据中的第一位置。
实施例9提供一种优选的信息隐藏系统，根据实施例7或8所述的信息隐藏系统，结合环境检测，如图8所示，所述系统还包括模块160。
环境信息检测模块160：检测环境信息是否有变化，如无变化，继续检测，若有变化，则回到模块120重新执行。
实施例10提供一种信息提取系统，如图9所示，所述系统包括模块230至模块260。
环境信息获取模块230：获取当前环境信息s。
第一信息获取模块240：获取第一信息y。
逆函数获取模块250：获取预设逆函数g-1。优选地，获取预设逆函数为g-1(y，f(s))和第二预设函数f。
秘密信息计算模块260：将第一信息y和当前环境信息s输入预设逆函数，计算得到x作为秘密信息。优选地，逆函数是x＝g-1(y，f(s))，其中f为第二预设函数。
实施例11提供一种信息提取系统，根据实施例10所述的信息隐藏系统，结合大数据，如图10所示，所述系统还包括模块210至模块220。
第一位置获取模块210：获取第一位置。优选地，获取当前环境信息s和预设函数h，根据当前环境信息s和预设函数h生成第一位置。
第一信息提取模块220：根据所述第一位置从大数据中提取第一信息y。
实施例12提供一种信息隐藏和提取机器人系统，信息隐藏和提取机器人系统由实施例7至9任一项的信息隐藏系统和实施例10至11任一项的信息提取系统组成。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种信息隐藏方法，其特征在于，所述方法包括：
秘密信息获取步骤：获取秘密信息；
环境信息获取步骤：获取当前环境信息；当前环境信息指的是大数据环境信息，包括大数据中预设范围内或预设数据集合中数据的预设类型的信息；
可逆函数获取步骤：获取以所述秘密信息和所述当前环境信息为变量的预设可逆函数；具体地，获取以秘密信息x和当前环境信息s为变量的预设可逆函数g；可逆函数为g(x，f(s))，其中f为第二预设函数，对应的逆函数是x＝g-1(y，f(s))；
第一信息计算步骤：将所述秘密信息和所述当前环境信息作为所述预设可逆函数的输入，计算得到第一信息y。
2.根据权利要求1所述的信息隐藏方法，其特征在于，所述第一信息计算步骤之后还包括：
第一位置生成步骤：将所述第一信息插入大数据，获取所述第一信息在大数据中的位置作为第一位置。
3.根据权利要求1或2所述的信息隐藏方法，其特征在于，所述方法还包括：
环境信息检测步骤：检测环境信息是否有变化：否，继续检测；是，则回到环境信息获取步骤重新执行。
4.一种信息提取方法，其特征在于，所述方法包括：
环境信息获取步骤：获取当前环境信息；当前环境信息指的是大数据环境信息，包括大数据中预设范围内或预设数据集合中数据的预设类型的信息；
第一信息获取步骤：获取第一信息；
逆函数获取步骤：获取预设逆函数；
秘密信息计算步骤：将所述第一信息和所述当前环境信息输入所述预设逆函数，计算得到秘密信息。
5.根据权利要求4所述的信息提取方法，其特征在于，所述环境信息获取步骤之前还包括：
第一位置获取步骤：获取第一位置；
第一信息提取步骤：根据所述第一位置从大数据中提取所述第一信息。
6.一种信息存取方法，其特征在于，所述方法包括权利要求1-3任一项所述的信息隐藏方法和权利要求4-5任一项所述的信息提取方法。
7.一种信息隐藏系统，其特征在于，所述系统包括：
秘密信息获取模块：用于获取秘密信息；
环境信息获取模块：用于获取当前环境信息；当前环境信息指的是大数据环境信息，包括大数据中预设范围内或预设数据集合中数据的预设类型的信息；
可逆函数获取模块：用于获取以所述秘密信息和所述当前环境信息为变量的预设可逆函数；具体地，获取以秘密信息x和当前环境信息s为变量的预设可逆函数g；可逆函数为g(x，f(s))，其中f为第二预设函数，对应的逆函数是x＝g-1(y，f(s))；
第一信息计算模块：用于将所述秘密信息和所述当前环境信息作为所述预设可逆函数的输入，计算得到第一信息y；
第一位置生成模块：用于将所述第一信息插入大数据，获取所述第一信息在大数据中的位置作为第一位置。
8.根据权利要求7所述的一种信息隐藏系统，其特征在于，所述系统还包括：
环境信息检测模块：用于检测环境信息是否有变化：否，继续检测；是，则回到环境信息获取模块重新执行。
9.一种信息提取系统，其特征在于，所述系统包括：
第一位置获取模块：用于获取第一位置；
第一信息提取模块：用于根据所述第一位置从大数据中提取所述第一信息；
环境信息获取模块：用于获取当前环境信息；当前环境信息指的是大数据环境信息，包括大数据中预设范围内或预设数据集合中数据的预设类型的信息；
第一信息获取模块：用于获取第一信息；
逆函数获取模块：用于获取预设逆函数；
秘密信息计算模块：用于将所述第一信息和所述当前环境信息输入所述预设逆函数，计算得到秘密信息。
10.一种机器人系统，其特征在于，所述机器人中分别配置有如权利要求7至8任一项所述的信息隐藏系统和权利要求9所述的信息提取系统。
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