CN115114667A - 一种安全芯片的隐私信息处理分类方法及装置 - Google Patents

一种安全芯片的隐私信息处理分类方法及装置 Download PDF

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Abstract

本申请实施例公开了一种安全芯片的隐私信息处理分类方法及装置。本申请实施例提供的技术方案，通过基于特征编码序列使用设定的乱码填充算法处理目标信息，得到加密信息，并基于目标信息分类对加密信息进行归类存储；在用户读取加密信息的情况下，基于目标信息分类请求用户对应的第二用户特征数据，将第二用户特征数据比对第一用户特征数据，在第二用户特征数据和第一用户特征数据匹配的情况下，基于对应乱码填充算法的乱码解密算法以及特征编码序列解密加密信息，得到目标信息，并供当前用户读写目标信息。采用上述技术手段，可以提升用户隐私信息被破解的难度，保障用户隐私信息存储的安全性，避免用户隐私泄露。

Description

一种安全芯片的隐私信息处理分类方法及装置
技术领域
本申请实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种安全芯片的隐私信息处理分类方法及装置。
背景技术
目前，在信息存储场景中，为了提升信息存储的安全性，通过会将数据加密存储，以避免数据被轻易读取拷贝。例如，在存储包含用户隐私信息的音频、视频数据时，通过将音频、视频使用相应的密钥信息进行加密后存储，以保障用户隐私性存储的安全性。
但是，传统的信息存储方法一般都是采用的加密密钥进行加密，对于用户的隐私信息而言，简单的信息加密方式容易被轻易破解，导致用户隐私泄露。
发明内容
本申请实施例提供一种安全芯片的隐私信息处理分类方法及装置，提升用户隐私信息被破解的难度，保障用户隐私信息存储的安全性，解决传统信息存储方案容易被破解导致用户隐私泄露的技术问题。
在第一方面，本申请实施例提供了一种安全芯片的隐私信息处理分类方法，包括：
获取待传输的目标信息，基于预配置的第一用户特征数据识别所述目标信息，判断所述目标信息是否包含用户隐私信息，所述第一用户特征数据包括人脸特征和声纹特征，所述目标信息为音频信息、图像信息或者视频信息；
在确定所述目标信息包含所述用户隐私信息的情况下，确定所述用户隐私信息的目标信息分类，基于所述目标信息分类提取对应的所述第一用户特征数据，将对应的第一用户特征数据转换为特征编码序列，所述特征编码序列为二进制编码序列，基于所述特征编码序列使用设定的乱码填充算法处理所述目标信息，得到加密信息，并基于所述目标信息分类对所述加密信息进行归类存储；
在用户读取所述加密信息的情况下，响应于用户的信息读取请求，基于所述目标信息分类请求用户对应的第二用户特征数据，将所述第二用户特征数据比对所述第一用户特征数据，在所述第二用户特征数据和所述第一用户特征数据匹配的情况下，基于对应所述乱码填充算法的乱码解密算法以及所述特征编码序列解密所述加密信息，得到所述目标信息，并供当前用户读写所述目标信息。
进一步地，所述基于所述特征编码序列使用设定的乱码填充算法处理所述目标信息，得到加密信息，包括：
将所述特征编码序列和所述目标信息的编码序列通过所述乱码填充算法的编码填充规则进行合并，得到加密信息。
进一步地，所述编码填充规则为多个，所述将所述特征编码序列和所述目标信息的编码序列通过所述乱码填充算法的编码填充规则进行合并，包括：
从多个所述编码填充规则中选择目标填充规则，基于所述目标填充规则将所述特征编码序列和所述目标信息的编码序列进行合并；或者，
使用多个所述编码填充规则将所述特征编码序列和所述目标信息的编码序列进行合并。
进一步地，在所述目标信息为视频信息的情况下，所述使用多个所述编码填充规则将所述特征编码序列和所述目标信息的编码序列进行合并，包括：
按照所述目标信息中各个视频帧的时间戳顺序，为对应时间戳顺序的视频帧配置相应的编码填充规则；
根据当前视频帧的时间戳顺序选择对应的编码填充规则将当前视频帧的编码序列和所述特征编码序列进行合并。
进一步地，还包括：
周期性更新所述编码填充规则，在更新所述编码填充规则之后，更新所述乱码解密算法的编码解密规则。
进一步地，基于预配置的第一用户特征数据识别所述目标信息，判断所述目标信息是否包含所述用户隐私信息，包括：
在所述目标信息包含音频信息的情况下，将所述目标信息的声纹特征比对所述第一用户特征数据的声纹特征，基于比对结果判断所述目标信息是否包含所述用户隐私信息；
在所述目标信息包含图像信息或者视频信息的情况下，将所述目标信息输入预构建的目标检测模型检测，基于所述目标检测模型的输出结果判断所述目标信息是否包含所述用户隐私信息，所述目标检测模型预先根据所述第一用户特征数据的人脸特征构建的训练数据集进行训练构建。
进一步地，在所述目标信息包含图像信息或者视频信息，且在确定所述目标信息包含所述用户隐私信息的情况下，还包括：
将所述目标信息更新至所述训练数据集，基于更新后的所述训练数据集迭代训练所述目标检测模型。
在第二方面，本申请实施例提供了一种安全芯片的隐私信息处理分类装置，包括：
识别模块，用于获取待传输的目标信息，基于预配置的第一用户特征数据识别所述目标信息，判断所述目标信息是否包含用户隐私信息，所述第一用户特征数据包括人脸特征和声纹特征，所述目标信息为音频信息、图像信息或者视频信息；
加密存储模块，用于在确定所述目标信息包含所述用户隐私信息的情况下，确定所述用户隐私信息的目标信息分类，基于所述目标信息分类提取对应的所述第一用户特征数据，将对应的第一用户特征数据转换为特征编码序列，所述特征编码序列为二进制编码序列，基于所述特征编码序列使用设定的乱码填充算法处理所述目标信息，得到加密信息，并基于所述目标信息分类对所述加密信息进行归类存储；
解密模块，用于在用户读取所述加密信息的情况下，响应于用户的信息读取请求，基于所述目标信息分类请求用户对应的第二用户特征数据，将所述第二用户特征数据比对所述第一用户特征数据，在所述第二用户特征数据和所述第一用户特征数据匹配的情况下，基于对应所述乱码填充算法的乱码解密算法以及所述特征编码序列解密所述加密信息，得到所述目标信息，并供当前用户读写所述目标信息。
在第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：
存储器以及一个或多个处理器；
所述存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的安全芯片的隐私信息处理分类方法。
在第四方面，本申请实施例提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如第一方面所述的安全芯片的隐私信息处理分类方法。
本申请实施例通过获取待传输的目标信息，基于预配置的第一用户特征数据识别目标信息，判断目标信息是否包含用户隐私信息，第一用户特征数据包括人脸特征和声纹特征，目标信息为音频信息、图像信息或者视频信息；在确定目标信息包含用户隐私信息的情况下，确定用户隐私信息的目标信息分类，基于目标信息分类提取对应的第一用户特征数据，将对应的第一用户特征数据转换为特征编码序列，特征编码序列为二进制编码序列，基于特征编码序列使用设定的乱码填充算法处理目标信息，得到加密信息，并基于目标信息分类对加密信息进行归类存储；在用户读取加密信息的情况下，响应于用户的信息读取请求，基于目标信息分类请求用户对应的第二用户特征数据，将第二用户特征数据比对第一用户特征数据，在第二用户特征数据和第一用户特征数据匹配的情况下，基于对应乱码填充算法的乱码解密算法以及特征编码序列解密加密信息，得到目标信息，并供当前用户读写目标信息。采用上述技术手段，可以提升用户隐私信息被破解的难度，保障用户隐私信息存储的安全性，避免用户隐私泄露。
附图说明
图1是本申请实施例一提供的一种安全芯片的隐私信息处理分类方法的流程图；
图2是本申请实施例一中的视频帧的乱码填充加密流程图；
图3是本申请实施例一中的加密信息的组成示意图；
图4是本申请实施例一中目标信息的处理流程图；
图5是本申请实施例二提供的一种安全芯片的隐私信息处理分类装置的结构示意图；
图6是本申请实施例三提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本申请具体实施例作进一步的详细描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作（或步骤）描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
实施例一：
图1给出了本申请实施例一提供的一种安全芯片的隐私信息处理分类方法的流程图，本实施例中提供的安全芯片的隐私信息处理分类方法可以由安全芯片的隐私信息处理分类设备执行，该安全芯片的隐私信息处理分类设备可以通过软件和/或硬件的方式实现，该安全芯片的隐私信息处理分类设备可以是两个或多个物理实体构成，也可以是一个物理实体构成。一般而言，该安全芯片的隐私信息处理分类设备可以是电脑，手机，服务器主机，处理器等处理设备。
下述以该安全芯片的隐私信息处理分类设备为执行安全芯片的隐私信息处理分类方法的主体为例，进行描述。参照图1，该安全芯片的隐私信息处理分类方法具体包括：
S110、获取待传输的目标信息，基于预配置的第一用户特征数据识别所述目标信息，判断所述目标信息是否包含用户隐私信息，所述第一用户特征数据包括人脸特征和声纹特征，所述目标信息为音频信息、图像信息或者视频信息。
本申请实施例的一种安全芯片的隐私信息处理分类方法，旨在通过对待信息进行检测识别，判断待存储信息是否包含用户的隐私信息，若是，则采用用户特征数据结合乱码填充算法进行信息加密，提供更为安全的数据加密存储机制，以增大信息被破解窃取的难度，保障用户隐私安全。
此外，对于不包含用户隐私的信息，则可以采用常规的信息加密存储机制，避免增加太多的信息加密成本，在保障信息加密存储效率的同时提升了信息存储的安全性。
示例性地，在实际目标信息存储场景中，目标信息指当前设备准备存储至本地数据库的信息。例如，监控摄像头采集到视频流后将视频流发送至设备处理器，设备处理器对视频流进行加密处理后存储至本地数据库。并且，在目标信息中包含有用户隐私信息（即用户人脸特征、声纹特征）的情况下，采用用户特征数据结合乱码填充算法进行信息加密，保障信息存储的安全性，避免信息被轻易破解窃取，导致用户隐私泄露的情况。
其中，设备端预先配置用户特征数据，定义这部分用户特征数据为第一用户特征数据。第一用户特征数据为预先配置至设备端的包含用户人脸信息、声纹信息的特征数据。用户通过上传自身的人脸信息、声纹信息，将这部分人脸信息、声纹信息作为第一用户特征数据配置至设备端，以用于后续目标信息加密存储包含用户隐私信息的目标信息时，进行目标信息的加密和鉴权验证。
可以理解的是，对于包含用户人脸特征和/或声纹特征的目标信息，由于其涉及用户隐私信息。为了保护用户隐私信息，本实施例通过对包含有隐私信息的目标信息进行相对更安全的加密存储机制，以提高目标信息的破解难度，进而提高目标信息加密传输的安全性，降低用户隐私泄露的风险。
具体地，本申请实施例存储的目标信息包括音频、图像和视频等。可以理解的是，对于用户日常拍摄的照片、语音通话记录、视频等信息，都可能包含用户的隐私信息。为了避免这部分信息被窃取，在存储目标信息时，基于第一用户特征数据识别目标信息，判断目标信息是否包含用户隐私信息。
可以理解的是，在识别音频信息的情况下，则使用第一用户特征数据的声纹特征进行检测匹配；在识别视频信息、图像信息的情况下，则使用第一用户特征数据的人脸特征进行检测匹配。
其中，在所述目标信息包含音频信息的情况下，将所述目标信息的声纹特征比对所述第一用户特征数据的声纹特征，基于比对结果判断所述目标信息是否包含所述用户隐私信息。
对于声纹特征的识别，通过将目标信息的提取的声纹特征与第一用户特征数据的声纹比对，两者匹配即可确定该目标信息包含用户隐私信息。
在所述目标信息包含图像信息或者视频信息的情况下，将所述目标信息输入预构建的目标检测模型检测，基于所述目标检测模型的输出结果判断所述目标信息是否包含所述用户隐私信息，所述目标检测模型预先根据所述第一用户特征数据的人脸特征构建的训练数据集进行训练构建。
目标检测模型可以采用YOLOv3目标检测模型等神经网络模型。在训练目标检测模型时，通过收集包含用户人脸特征（即用户肖像）的图像数据构建训练数据集。进一步设计目标检测模型的神经网络结构和损失函数，使用标注了指定目标的训练数据集训练目标检测模型的网络参数。在模型训练完成之后，保存模型结构和参数，以用于后续进行指定目标检测，确定用户人脸特征。
YOLOv3目标检测模型主要由卷积层和池化层构成，网络中层的命名规则由其类别和在网络中第几次出现的编号构成，例如conv8表示网络中的第8个卷积层，upsamplling表示网络中的上采样层，网络中每层的输出特征图尺寸表示为“分辨率宽×分辨率高×通道数”，经过多层卷积层级池化层，最终得到图像中各个目标的矩形框及分类，以完成目标的检测。池化层是一种图像下采样操作，虽然会减少卷积特征层的参数，加快模型运算速度，但是会对上一层的卷积特征图造成语义信息的损失。YOLOv3目标检测网络考虑到计算资源问题，在本申请实施例中的YOLOv3目标检测网络的基础骨架为tiny-darknet，其参数只有4M，体量小适合落地。
基于该目标检测模型的检测结果，即可确定目标信息是否包含用户人脸特征用户人脸特征用户人脸特征用户人脸特征，即是否包含用户隐私信息。进而根据检测结果，在确定目标信息包含用户人脸特征的情况下，适应性选择相应的加密机制加密存储目标信息。
基于YOLOv3目标检测模型即可快速检测待存储目标信息中每一张图像或者视频帧，确定是否包含有用户人脸特征。相较于其他目标检测算法，YOLOv3目标检测模型的检测速度快，由于本方案只用确定视频帧中是否包含有用户人脸特征，而无需确定用户人脸特征在图像、视频帧中的位置，因此通过YOLO可快速检测其中的用户人脸特征，进而快速筛选出目标信息中的用户人脸特征，以提高目标信息的加密处理效率。
可选地，在一个实施例中，在目标信息包含图像信息或者视频信息，且在确定目标信息包含用户隐私信息的情况下，还将所述目标信息更新至所述训练数据集，基于更新后的所述训练数据集迭代训练所述目标检测模型。
可以理解的是，对于识别到用户人脸特征的目标信息，由于该目标信息包含用户人脸特征，为了使目标检测模型更精准、快速地识别检测用户人脸特征，则通过将目标信息加入训练数据集进行目标检测模型的迭代训练，可以进一步提升目标检测模型的检测精度和效率，优化监控视频流的加密传输效率。
S120、在确定所述目标信息包含所述用户隐私信息的情况下，确定所述用户隐私信息的目标信息分类，基于所述目标信息分类提取对应的所述第一用户特征数据，将对应的第一用户特征数据转换为特征编码序列，所述特征编码序列为二进制编码序列，基于所述特征编码序列使用设定的乱码填充算法处理所述目标信息，得到加密信息，并基于所述目标信息分类对所述加密信息进行归类存储。
进一步地，基于上述目标检测模型，若确定目标信息包含用户隐私信息，则通过根据识别到的用户隐私信息的目标信息分类，使用相应的第一用户特征数据（即声纹特征和/或人脸特征），结合乱码填充算法进行目标信息加密。其中，对于音频信息，使用声纹特征进行加密，对于图像信息，使用人脸特征进行加密。对于视频信息，则可以拆分成音频和视频帧图像，分别使用声纹特征或者人脸特征进行加密。
由于使用简单的加密方式加密目标信息，一旦密钥信息被破解，信息就会出现信息泄露的情况，会导致信息内容轻易被窃取，影响信息存储的安全性。因此，设备端在存储包含用户隐私信息的目标信息时，首先会对目标信息进行乱码填充加密，以提升目标信息的存储安全性。
具体地，在对目标信息进行乱码填充加密时，将所述特征编码序列和所述目标信息的编码序列通过所述乱码填充算法的编码填充规则进行合并，得到加密信息。乱码填充算法用于打乱目标信息的编码字符序列，乱码处理后的目标信息需要通过对应的乱码解密算法才能查看，以此来提高目标信息的破解难度，降低隐私画面、音频被泄露的风险。
乱码填充算法包括填充字符信息和编码填充规则，填充字符信息是指填充至目标信息的编码序列中的字符信息，编码填充规则是指将填充字符信息填充至视频字符信息中的规则，如字符首尾拼接，字符交叉填充等。示例性的，假设填充字符信息为100，编码序列为011，编码填充规则为字符首尾拼接，则乱码处理后编码序列为100011。如果编码填充规则为字符交叉填充，则乱码处理后编码序列为100101。乱码填充算法对应的乱码解密算法可根据填充字符信息和编码填充规则对应确定。因此当需要提取乱码填充处理后信息时，可基于填充字符信息和编码填充规则确定乱码解密算法，并通过乱码解密算法获取目标信息。需要说明的是，上述的填充字符信息和编码填充规则只是示例，本实施例不对具体的填充字符信息和编码填充规则进行限定。
可以理解的是，目标信息编码为数字信号时，对于每一帧视频帧、图像或者音频信息，都是以一串二进制编码序列的形式传输的。则同样的，本申请实施例在加密目标信息时，若目标信息包含用户人脸特征，则将预先配置得到用户人脸特征转换为二进制序列，定义该二进制序列为特征编码序列，然后以特征编码序列作为填充字符信息，使用乱码填充算法的编码填充规则对目标信息进行乱码填充加密。同样地，若目标信息包含用户声纹特征，则将预先配置的用户声纹特征转换为二进制序列，定义该二进制序列为特征编码序列，然后以特征编码序列作为填充字符信息，使用乱码填充算法的编码填充规则对目标信息进行乱码填充加密。以此来实现目标信息的分类加密。
需要说明的是，以视频信息加密为例，实际加密场景中，可以基于特征编码序列，按照编码填充规则对目标信息的每个视频帧进行乱码填充加密。也可以将特征编码序列的所有字符按照字符顺序平均分配给各个视频帧，然后根据各个视频帧分配的字符序列按照编码填充规则进行乱码填充加密。本申请实施例对具体的乱码填充加密方案不做固定限制，在此不多赘述。
在一实施例中，乱码填充算法预先配置有一种编码填充规则，通过该编码填充规则对目标信息进行加密，得到乱码处理后的加密信息。
在另一实施例中，所述编码填充规则为多个，所述将所述特征编码序列和所述目标信息的编码序列通过所述乱码填充算法的编码填充规则进行合并，包括：
从多个所述编码填充规则中选择目标填充规则，基于所述目标填充规则将所述特征编码序列和所述目标信息的编码序列进行合并；或者，
使用多个所述编码填充规则将所述特征编码序列和所述目标信息的编码序列进行合并。
在编码填充规则为多个的情况下，则可以从中选择一个或者多个编码填充规则进行乱码填充加密。
其中，在选择一个编码填充规则进行乱码填充加密时，定义该为编码填充规则为目标填充规则，通过该目标填充规则对目标信息进行加密，得到乱码处理后的加密信息。
在选择多个编码填充规则进行乱码填充加密时，则通过将选择的多个编码填充规则构建规则列表，在加密目标信息时，遍历规则列表获取编码填充规则进行目标信息的乱码填充加密。
具体地，对于音频、图像或者视频信息，基于选择的多个编码填充规则进行乱码填充加密时，可以采用迭代加密的方式进行目标信息的加密。对于目标信息的编码序列和特征编码序列，首先使用第一个编码填充规则进行乱码填充加密得到加密数据。进而在加密数据的基础上，使用第二个编码填充规则，结合特征编码序列进一步进行加密数据的乱码填充作业。以此类推，通过使用特征编码序列结合不同的编码填充规则进行加密数据的迭代乱码填充加密，得到最终的加密信息。通过迭代乱码填充加密，可以提供更为安全、复杂的数据加密方案，提升视频流传输安全性。
可选地，参照图2，在所述目标信息为视频信息，且选择多个编码填充规则进行乱码填充加密的情况下，目标信息的乱码填充加密流程包括：
S1201、按照所述目标信息中各个视频帧的时间戳顺序，为对应时间戳顺序的视频帧配置相应的编码填充规则；
S1202、根据当前视频帧的时间戳顺序选择对应的编码填充规则将当前视频帧的编码序列和所述特征编码序列进行合并。
特征编码序列
其中，参照下表1，提供本申请实施例的规则列表。
表1
序列号 字符填充规则
① 字符首尾连接
② 字符交叉合并
参考表1，根据该多个编码填充规则，按照目标信息中各个视频帧的时间戳顺序，为对应时间戳顺序的视频帧配置相应的编码填充规则。例如，将目标信息前一半的视频帧使用填充规则“字符首尾连接”，对目标信息后一半视频帧使用字符填充规则“字符交叉合并”。以此分别对不同时间戳顺序的视频帧进行乱码填充加密，进而得到加密信息。
需要说明的是，上述编码填充规则仅为本申请实施例的一个示例，实际应用中，根据数据加密需求，可以适应性选择各种复杂的编码填充规则进行视频数据加密。本申请实施例对具体的编码填充规则不做固定限制，在此不多赘述。
在一个实施例中，设备端还周期性更新所述编码填充规则，在更新所述编码填充规则之后，更新所述乱码解密算法的编码解密规则。
通过定时更新编码填充规则，可以进一步增大信息破解难度。可以理解的是，长期使用同一编码填充规则会增大编码填充规则被破解的几率。因此，通过周期性更新编码填充规则，来提升编码填充规则破解的难度，以此来增大信息被窃取的难度，提升信息存储的安全性。
具体地，完成编码填充规则更新后，还需要根据更新后的编码填充规则更新乱码解密算法的编码解密规则。以使得乱码解密算法与乱码加密算法保持同步。
完成上述目标信息的乱码填充加密处理后，如图3所示，通过乱码填充加密得到加密信息。进而将加密信息按照目标信息分类进行存储。若是目标信息为音频信息，则存储至音频类存储分区；若是目标信息为视频信息，则存储至视频类存储分区。若是目标信息为图像信息，则存储至图像类存储分区。以此完成目标信息的分类存储。
可选地，对于不包含用户隐私信息的目标信息，由于这部分信息对用户隐私的保护需求性较低，则为了减少目标信息加密成本，提升目标信息存储效率，可以直接使用设定的加密信息进行目标信息的加密，得到加密信息。根据目标信息是否涉及用户隐私情况，适应性选择不同的加密存储机制，可以在保障用户隐私不轻易泄露，提升用户隐私安全性的同时，提升信息存储效率和灵活性。
S130、在用户读取所述加密信息的情况下，响应于用户的信息读取请求，基于所述目标信息分类请求用户对应的第二用户特征数据，将所述第二用户特征数据比对所述第一用户特征数据，在所述第二用户特征数据和所述第一用户特征数据匹配的情况下，基于对应所述乱码填充算法的乱码解密算法以及所述特征编码序列解密所述加密信息，得到所述目标信息，并供当前用户读写所述目标信息。
进一步地，在将加密信息分类存储至数据库之后。当用户需要使用存储的加密信息时，为了避免不相关的人员查看到包含用户隐私信息的目标信息，则本申请通过人脸特征匹配的方式，在用户请求读取加密信息的情况下，响应于用户的信息读取请求，基于目标信息分类请求用户对应的第二用户特征数据。即若当前请求的加密信息存储的目标信息分类为音频，则向用户请求其声纹特征。即若当前请求的加密信息存储的目标信息分类为视频或者图像，则向用户请求其人脸特征。定义请求到的人脸特征或者声纹特征为第二用户特征数据。
通过获取当前用户输入的第二用户特征数据，将第二用户特征数据与预存的第一用户特征数据比对，判断两者是否匹配，以鉴权当前用户是否具备目标信息的查看权限。在确定第二用户特征数据与预存的第一用户特征数据匹配，当前用户具备查看权限的情况下，对加密信息进行解密。
实际应用中，用户使用手机设备查看目标信息，通过输入信息读取请求，上传相应的第二用户特征数据，进而在用户特征匹配完成鉴权后，设备提取加密信息，进而对加密信息进行解密，展示给当前用户。
在解密加密信息时，基于该特征编码序列和对应乱码解密算法的乱码解密规则，即可解密加密信息，得到最终的目标信息。
上述，参照图4，通过获取待传输的目标信息，基于预配置的第一用户特征数据识别目标信息，判断目标信息是否包含用户隐私信息，第一用户特征数据包括人脸特征和声纹特征，目标信息为音频信息、图像信息或者视频信息；在确定目标信息包含用户隐私信息的情况下，确定用户隐私信息的目标信息分类，基于目标信息分类提取对应的第一用户特征数据，将对应的第一用户特征数据转换为特征编码序列，特征编码序列为二进制编码序列，基于特征编码序列使用设定的乱码填充算法处理目标信息，得到加密信息，并基于目标信息分类对加密信息进行归类存储；在用户读取加密信息的情况下，响应于用户的信息读取请求，基于目标信息分类请求用户对应的第二用户特征数据，将第二用户特征数据比对第一用户特征数据，在第二用户特征数据和第一用户特征数据匹配的情况下，基于对应乱码填充算法的乱码解密算法以及特征编码序列解密加密信息，得到目标信息，并供当前用户读写目标信息。采用上述技术手段，可以提升用户隐私信息被破解的难度，保障用户隐私信息存储的安全性，避免用户隐私泄露。
实施例二：
在上述实施例的基础上，图5为本申请实施例二提供的一种安全芯片的隐私信息处理分类装置的结构示意图。参考图5，本实施例提供的安全芯片的隐私信息处理分类装置具体包括：识别模块21、加密存储模块22和解密模块23。
其中，识别模块21用于获取待传输的目标信息，基于预配置的第一用户特征数据识别所述目标信息，判断所述目标信息是否包含用户隐私信息，所述第一用户特征数据包括人脸特征和声纹特征，所述目标信息为音频信息、图像信息或者视频信息；
加密存储模块22用于在确定所述目标信息包含所述用户隐私信息的情况下，确定所述用户隐私信息的目标信息分类，基于所述目标信息分类提取对应的所述第一用户特征数据，将对应的第一用户特征数据转换为特征编码序列，所述特征编码序列为二进制编码序列，基于所述特征编码序列使用设定的乱码填充算法处理所述目标信息，得到加密信息，并基于所述目标信息分类对所述加密信息进行归类存储；
解密模块23用于在用户读取所述加密信息的情况下，响应于用户的信息读取请求，基于所述目标信息分类请求用户对应的第二用户特征数据，将所述第二用户特征数据比对所述第一用户特征数据，在所述第二用户特征数据和所述第一用户特征数据匹配的情况下，基于对应所述乱码填充算法的乱码解密算法以及所述特征编码序列解密所述加密信息，得到所述目标信息，并供当前用户读写所述目标信息。
具体地，加密存储模块22用于将所述特征编码序列和所述目标信息的编码序列通过所述乱码填充算法的编码填充规则进行合并，得到加密信息。
具体地，所述编码填充规则为多个，加密存储模块22用于从多个所述编码填充规则中选择目标填充规则，基于所述目标填充规则将所述特征编码序列和所述目标信息的编码序列进行合并；或者，
使用多个所述编码填充规则将所述特征编码序列和所述目标信息的编码序列进行合并。
具体地，在所述目标信息为视频信息的情况下，加密存储模块22用于按照所述目标信息中各个视频帧的时间戳顺序，为对应时间戳顺序的视频帧配置相应的编码填充规则；根据当前视频帧的时间戳顺序选择对应的编码填充规则将当前视频帧的编码序列和所述特征编码序列进行合并。
具体地，该安全芯片的隐私信息处理分类装置还用于：
周期性更新所述编码填充规则，在更新所述编码填充规则之后，更新所述乱码解密算法的编码解密规则。
具体地，该安全芯片的隐私信息处理分类装置还用于：
在所述目标信息包含音频信息的情况下，将所述目标信息的声纹特征比对所述第一用户特征数据的声纹特征，基于比对结果判断所述目标信息是否包含所述用户隐私信息；
在所述目标信息包含图像信息或者视频信息的情况下，将所述目标信息输入预构建的目标检测模型检测，基于所述目标检测模型的输出结果判断所述目标信息是否包含所述用户隐私信息，所述目标检测模型预先根据所述第一用户特征数据的人脸特征构建的训练数据集进行训练构建。
在所述目标信息包含图像信息或者视频信息，且在确定所述目标信息包含所述用户隐私信息的情况下，将所述目标信息更新至所述训练数据集，基于更新后的所述训练数据集迭代训练所述目标检测模型。
上述，通过获取待传输的目标信息，基于预配置的第一用户特征数据识别目标信息，判断目标信息是否包含用户隐私信息，第一用户特征数据包括人脸特征和声纹特征，目标信息为音频信息、图像信息或者视频信息；在确定目标信息包含用户隐私信息的情况下，确定用户隐私信息的目标信息分类，基于目标信息分类提取对应的第一用户特征数据，将对应的第一用户特征数据转换为特征编码序列，特征编码序列为二进制编码序列，基于特征编码序列使用设定的乱码填充算法处理目标信息，得到加密信息，并基于目标信息分类对加密信息进行归类存储；在用户读取加密信息的情况下，响应于用户的信息读取请求，基于目标信息分类请求用户对应的第二用户特征数据，将第二用户特征数据比对第一用户特征数据，在第二用户特征数据和第一用户特征数据匹配的情况下，基于对应乱码填充算法的乱码解密算法以及特征编码序列解密加密信息，得到目标信息，并供当前用户读写目标信息。采用上述技术手段，可以提升用户隐私信息被破解的难度，保障用户隐私信息存储的安全性，避免用户隐私泄露。
本申请实施例二提供的安全芯片的隐私信息处理分类装置可以用于执行上述实施例一提供的安全芯片的隐私信息处理分类方法，具备相应的功能和有益效果。
实施例三：
本申请实施例三提供了一种电子设备，参照图6，该电子设备包括：处理器31、存储器32、通信模块33、输入装置34及输出装置35。该电子设备中处理器的数量可以是一个或者多个，该电子设备中的存储器的数量可以是一个或者多个。该电子设备的处理器、存储器、通信模块、输入装置及输出装置可以通过总线或者其他方式连接。
存储器32作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本申请任意实施例所述的安全芯片的隐私信息处理分类方法对应的程序指令/模块（例如，安全芯片的隐私信息处理分类装置中的识别模块、加密存储模块和解密模块）。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据设备的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
通信模块33用于进行数据传输。
处理器31通过运行存储在存储器中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的安全芯片的隐私信息处理分类方法。
输入装置34可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置35可包括显示屏等显示设备。
上述提供的电子设备可用于执行上述实施例一提供的安全芯片的隐私信息处理分类方法，具备相应的功能和有益效果。
实施例四：
本申请实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种安全芯片的隐私信息处理分类方法，该安全芯片的隐私信息处理分类方法包括：获取待传输的目标信息，基于预配置的第一用户特征数据识别所述目标信息，判断所述目标信息是否包含用户隐私信息，所述第一用户特征数据包括人脸特征和声纹特征，所述目标信息为音频信息、图像信息或者视频信息；在确定所述目标信息包含所述用户隐私信息的情况下，确定所述用户隐私信息的目标信息分类，基于所述目标信息分类提取对应的所述第一用户特征数据，将对应的第一用户特征数据转换为特征编码序列，所述特征编码序列为二进制编码序列，基于所述特征编码序列使用设定的乱码填充算法处理所述目标信息，得到加密信息，并基于所述目标信息分类对所述加密信息进行归类存储；在用户读取所述加密信息的情况下，响应于用户的信息读取请求，基于所述目标信息分类请求用户对应的第二用户特征数据，将所述第二用户特征数据比对所述第一用户特征数据，在所述第二用户特征数据和所述第一用户特征数据匹配的情况下，基于对应所述乱码填充算法的乱码解密算法以及所述特征编码序列解密所述加密信息，得到所述目标信息，并供当前用户读写所述目标信息。
存储介质——任何的各种类型的存储器设备或存储设备。术语“存储介质”旨在包括：安装介质，例如CD-ROM、软盘或磁带装置；计算机系统存储器或随机存取存储器，诸如DRAM、DDR RAM、SRAM、EDO RAM，兰巴斯(Rambus)RAM等；非易失性存储器，诸如闪存、磁介质(例如硬盘或光存储)；寄存器或其它相似类型的存储器元件等。存储介质可以还包括其它类型的存储器或其组合。另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的第一计算机系统中，或者可以位于不同的第二计算机系统中，第二计算机系统通过网络(诸如因特网)连接到第一计算机系统。第二计算机系统可以提供程序指令给第一计算机用于执行。术语“存储介质”可以包括驻留在不同位置中(例如在通过网络连接的不同计算机系统中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器执行的程序指令(例如具体实现为计算机程序)。
当然，本申请实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的安全芯片的隐私信息处理分类方法，还可以执行本申请任意实施例所提供的安全芯片的隐私信息处理分类方法中的相关操作。
上述实施例中提供的安全芯片的隐私信息处理分类装置、存储介质及电子设备可执行本申请任意实施例所提供的安全芯片的隐私信息处理分类方法，未在上述实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请任意实施例所提供的安全芯片的隐私信息处理分类方法。
上述仅为本申请的较佳实施例及所运用的技术原理。本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行的各种明显变化、重新调整及替代均不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本申请不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本申请的范围由权利要求的范围决定。

Claims (10)

1.一种安全芯片的隐私信息处理分类方法，其特征在于，包括：
获取待传输的目标信息，基于预配置的第一用户特征数据识别所述目标信息，判断所述目标信息是否包含用户隐私信息，所述第一用户特征数据包括人脸特征和声纹特征，所述目标信息为音频信息、图像信息或者视频信息；
在确定所述目标信息包含所述用户隐私信息的情况下，确定所述用户隐私信息的目标信息分类，基于所述目标信息分类提取对应的所述第一用户特征数据，将对应的第一用户特征数据转换为特征编码序列，所述特征编码序列为二进制编码序列，基于所述特征编码序列使用设定的乱码填充算法处理所述目标信息，得到加密信息，并基于所述目标信息分类对所述加密信息进行归类存储；
在用户读取所述加密信息的情况下，响应于用户的信息读取请求，基于所述目标信息分类请求用户对应的第二用户特征数据，将所述第二用户特征数据比对所述第一用户特征数据，在所述第二用户特征数据和所述第一用户特征数据匹配的情况下，基于对应所述乱码填充算法的乱码解密算法以及所述特征编码序列解密所述加密信息，得到所述目标信息，并供当前用户读写所述目标信息。
2.根据权利要求1所述的安全芯片的隐私信息处理分类方法，其特征在于，所述基于所述特征编码序列使用设定的乱码填充算法处理所述目标信息，得到加密信息，包括：
将所述特征编码序列和所述目标信息的编码序列通过所述乱码填充算法的编码填充规则进行合并，得到加密信息。
3.根据权利要求2所述的安全芯片的隐私信息处理分类方法，其特征在于，所述编码填充规则为多个，所述将所述特征编码序列和所述目标信息的编码序列通过所述乱码填充算法的编码填充规则进行合并，包括：
从多个所述编码填充规则中选择目标填充规则，基于所述目标填充规则将所述特征编码序列和所述目标信息的编码序列进行合并；或者，
使用多个所述编码填充规则将所述特征编码序列和所述目标信息的编码序列进行合并。
4.根据权利要求3所述的安全芯片的隐私信息处理分类方法，其特征在于，在所述目标信息为视频信息的情况下，所述使用多个所述编码填充规则将所述特征编码序列和所述目标信息的编码序列进行合并，包括：
按照所述目标信息中各个视频帧的时间戳顺序，为对应时间戳顺序的视频帧配置相应的编码填充规则；
根据当前视频帧的时间戳顺序选择对应的编码填充规则将当前视频帧的编码序列和所述特征编码序列进行合并。
5.根据权利要求2所述的安全芯片的隐私信息处理分类方法，其特征在于，还包括：
周期性更新所述编码填充规则，在更新所述编码填充规则之后，更新所述乱码解密算法的编码解密规则。
6.根据权利要求1所述的安全芯片的隐私信息处理分类方法，其特征在于，基于预配置的第一用户特征数据识别所述目标信息，判断所述目标信息是否包含所述用户隐私信息，包括：
在所述目标信息包含音频信息的情况下，将所述目标信息的声纹特征比对所述第一用户特征数据的声纹特征，基于比对结果判断所述目标信息是否包含所述用户隐私信息；
在所述目标信息包含图像信息或者视频信息的情况下，将所述目标信息输入预构建的目标检测模型检测，基于所述目标检测模型的输出结果判断所述目标信息是否包含所述用户隐私信息，所述目标检测模型预先根据所述第一用户特征数据的人脸特征构建的训练数据集进行训练构建。
7.根据权利要求6所述的安全芯片的隐私信息处理分类方法，其特征在于，在所述目标信息包含图像信息或者视频信息，且在确定所述目标信息包含所述用户隐私信息的情况下，还包括：
将所述目标信息更新至所述训练数据集，基于更新后的所述训练数据集迭代训练所述目标检测模型。
8.一种安全芯片的隐私信息处理分类装置，其特征在于，包括：
识别模块，用于获取待传输的目标信息，基于预配置的第一用户特征数据识别所述目标信息，判断所述目标信息是否包含用户隐私信息，所述第一用户特征数据包括人脸特征和声纹特征，所述目标信息为音频信息、图像信息或者视频信息；
加密存储模块，用于在确定所述目标信息包含所述用户隐私信息的情况下，确定所述用户隐私信息的目标信息分类，基于所述目标信息分类提取对应的所述第一用户特征数据，将对应的第一用户特征数据转换为特征编码序列，所述特征编码序列为二进制编码序列，基于所述特征编码序列使用设定的乱码填充算法处理所述目标信息，得到加密信息，并基于所述目标信息分类对所述加密信息进行归类存储；
解密模块，用于在用户读取所述加密信息的情况下，响应于用户的信息读取请求，基于所述目标信息分类请求用户对应的第二用户特征数据，将所述第二用户特征数据比对所述第一用户特征数据，在所述第二用户特征数据和所述第一用户特征数据匹配的情况下，基于对应所述乱码填充算法的乱码解密算法以及所述特征编码序列解密所述加密信息，得到所述目标信息，并供当前用户读写所述目标信息。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器以及一个或多个处理器；
所述存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7任一所述的安全芯片的隐私信息处理分类方法。
10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-7任一所述的安全芯片的隐私信息处理分类方法。
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