CN115242475A - 一种大数据安全传输方法及系统 - Google Patents

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CN115242475A CN202210832254.4A CN202210832254A CN115242475A CN 115242475 A CN115242475 A CN 115242475A CN 202210832254 A CN202210832254 A CN 202210832254A CN 115242475 A CN115242475 A CN 115242475A
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Abstract

本发明涉及数据加密传输技术领域，具体涉及一种大数据安全传输方法及系统，该方法包括：采集数据并对其进行编码得到编码数据序列，对序列中数据进行分割得到区块数据序列；将区块数据序列中各数据转化为十进制数，根据十进制数获取各区块对应的灰度图像；根据不同尺寸的滑窗对图像进行遍历，计算混乱度和差异度，进而得到滑窗尺寸对应的图像优选值参数；根据图像优选值参数确定最优的滑窗尺寸，计算矩阵数值，并构建与滑窗尺寸相同的加密矩阵；利用加密矩阵对灰度图像进行卷积得到加密图像，加密矩阵为加密密钥；再将每个区块的加密图像和加密密钥进行传输，完成大数据的安全传输。本发明在大数据加密传输的过程中减少了计算负担，且安全性较强。

Description

一种大数据安全传输方法及系统
技术领域
本发明涉及数据加密传输技术领域，具体涉及一种大数据安全传输方法及系统。
背景技术
数据的统计与分析已经成为近年来一种势不可挡的产业，受到很多企业的青睐，而数据的统计与分析的基础为大数据，而大数据处理的第一步永远都是数据的采集，而伴随着数据的采集往往结合着数据的导入和处理，通过数据库来对数据进行集中处理。
但是数据在导入传输的过程中，往往因为数据的价值被人攻击，通过非法的手段获取，故数据加密传输(安全传输)也就越来越被重视起来。现有的数据加密传输的技术为对称性加密和非对称性加密，是在数据编码之前或者编码的过程中设置相应的算法进行加密，这种两种加密方式在对本就蕴含大量非结构化的大数据的采集和传输中增加了计算负担，让原本数据量比较大的非结构化数据传输导入更慢。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种大数据安全传输方法，所采用的技术方案具体如下：
采集数据并对其进行编码得到编码数据序列，对所述序列中数据进行分割得到区块数据序列；所述区块数据序列包括相同长度的不同区块；
将区块数据序列中各数据分别转化为十进制数，根据区块数据序列中各区块包含十进制数的数量确定图像尺寸，按照该尺寸根据各区块内的十进制数生成各区块对应的灰度图像；获取不同尺寸的滑窗，分别利用各尺寸滑窗以步长为1对灰度图像进行遍历，计算每个滑窗对应的混乱度和差异度；其中，根据滑窗内各像素值出现的次数计算混乱度；根据滑窗内的像素值与灰度图上像素值均值的差异计算差异度；
根据各滑窗对应的混乱度和差异度计算各尺寸滑窗对应的图像优选值参数，根据所述图像优选值参数确定滑窗尺寸；根据该尺寸的每个滑窗内对应位置的像素值和所有滑窗内像素值的均值得到矩阵数值，根据矩阵数值构建与滑窗尺寸相同的加密矩阵；
利用加密矩阵对灰度图像进行卷积得到加密图像，所述加密矩阵为加密密钥，进而获取所有区块对应的加密图像和加密密钥，对每个区块对应的加密图像和加密密钥进行传输，完成大数据的安全传输。
优选地，所述对所述序列中数据进行分割得到区块数据序列具体为：
将编码数据序列中的数据按照8比特位的长度进行分割得到不同的数据段，构成数据段序列；设定数据区间，获取该数据区间的所有非质数，将数据段序列中的数据段分别按照各非质数的大小进行分割得到不同的区块，构成区块数据序列；其中，一个非质数对应一个区块数据序列；获取区块数据序列中各区块内的数据之和，根据各区块内数据之和的平均值得到该区块数据序列对应的特征值，获取最大特征值对应的区块数据序列。
优选地，所述根据区块数据序列中各区块包含十进制数的数量确定图像尺寸具体为：
根据区块包含的十进制数的数量，将所述数量分解为两个数字的乘积的形式，其中，差值最小的两个数字为M和N，则图像尺寸为M×N。
优选地，所述混乱度的获取方法具体为：
Figure BDA0003745958180000021
其中，Chai表示第i个滑窗的混乱度，Gi,r表示第i个滑窗内第r个像素点的像素值，P(Gi,r)表示第i个滑窗内第r个像素点的像素值出现的次数，m×m表示第i个滑窗的尺寸大小。
优选地，所述差异度的获取方法具体为：
Figure BDA0003745958180000022
其中，Difi表示第i个滑窗内的差异度，Gi,r表示第i个滑窗内第r个像素点的像素值，Gt表示灰度图像上第t个像素点的像素值，T表示灰度图像上包含的像素点的数量，m×m表示第i个滑窗的尺寸大小。
优选地，所述根据所述图像优选值参数确定滑窗尺寸具体为：
以尺寸大小为3×3的滑窗开始进行遍历，直到当尺寸大小为n×n的滑窗对应的图像优选值参数为γn时，依次连续的w个不同尺寸大小的滑窗对应的图像优选值参数都大于γn，则选择图像优选值参数为γn对应的尺寸大小为n×n的滑窗。
优选地，所述加密矩阵的获取方法具体为：
以所述滑窗尺寸的滑窗对灰度图像进行遍历，根据各滑窗内第一行第一列的元素对应的像素值与灰度图像上所有滑窗内像素值均值的差值，得到矩阵数值为加密矩阵中第一行第一列对应的元素取值，按照相同的方法计算加密矩阵中其他位置对应的矩阵数值，根据矩阵数值构建加密矩阵。
优选地，所述矩阵数值的获取方法具体为：
Figure BDA0003745958180000023
其中，A1,1表示矩阵数值为加密矩阵中第一行第一列元素对应的数值，G′k,1表示第k个滑窗内第一个像素点的像素值，K表示灰度图像上滑窗的总数量，G′k,r表示第k个滑窗内第r个像素点的像素值，
Figure BDA0003745958180000024
表示向下取整，n×n表示滑窗的尺寸大小。
本发明还提供了一种大数据安全传输系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现一种大数据安全传输方法的步骤。
本发明实施例至少具有如下有益效果：
本发明通过对编码后的大数据进行处理得到分区块的编码数据，将不同区块的编码数据进行图像化处理得到对应的灰度图像，自适应的获取滑窗的尺寸大小，并对灰度图像进行遍历获取其对应的加密矩阵，根据加密矩阵对灰度图像进行加密得到加密图像和对应的加密密钥，进而将加密图像和加密密钥进行传输。本发明能够实现在各种非结构性的安全传输，在减少计算量的同时保证了加密数据传输的安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1是本发明的一种大数据安全传输方法的方法流程图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种大数据安全传输方法及系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种大数据安全传输方法及系统的具体方案。
本发明的主要目的是：利用数据编码技术对已收集的待导入传输的非结构化的数据进行编码，而后根据编码后得到的序列中数据的特征生成编码矩阵，并进行图像化处理完成数据的加密，并对加密后的密文和密钥进行安全传输。
本发明所针对的场景为：在大数据的数据采集和导入传输的过程中，往往因为数据的价值性容易被攻击和窃取，而在对数据进行编码前和编码中加密的过程，由于大数据非结构化数据含量较多而具有特殊性，这一特性对数据传输效率有较大影响，所以在利用数据编码技术对数据进行编码之后，结合图像化处理对数据进行加密以实现大数据的安全传输。
实施例1：
请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种大数据安全传输方法的方法流程图，该方法包括以下步骤：
步骤一，采集数据并对其进行编码得到编码数据序列，对所述序列中数据进行分割得到区块数据序列；所述区块数据序列包括相同长度的不同区块。
首先，采集非结构化信息，例如搜索痕迹、注册信息或图片信息等，获取非结构化信息的方法实施者可根据实际情况进行选择。选择编码方式对采集到的信息进行编码，进而得到编码数据序列，编码数据序列中各元素数据的取值均为0或1。其中，编码方式可采用霍夫编码或者lz77编码，或者实施者可选择其他合适的算法进行编码。则非结构化的大数据信息的采集和编码完成，获得待导入传输的编码数据序列。
然后，获得了待导入传输的大数据信息的编码数据序列后对编码数据进行加密，而数据加密的过程中随机度越高表明数据加密越安全，通过计算序列中元素数据的特征值来分析编码数据的混乱程度。但是由于编码数据序列中所有数据的取值非0即1，计算特征值样本空间太少，表示编码数据序列中编码数据的随机度不明显，故需要先对编码数据序列进行分割处理。
最后，将编码数据序列中的数据按照8比特位的长度进行分割得到不同的数据段，构成数据段序列。设定数据区间，获取该数据区间的所有非质数，将数据段序列中的数据段分别按照各非质数的大小进行分割得到不同的区块，构成区块数据序列；其中，一个非质数对应一个区块数据序列；获取区块数据序列中各区块内的数据之和，根据各区块内数据之和的平均值得到该区块数据序列对应的特征值，获取最大特征值对应的区块数据序列。
具体地，在本实施例中以8个比特位的长度对编码数据序列进行分段，用公式表示为：
Figure BDA0003745958180000041
其中，A表示编码数据序列分段后数据段的数量，L表示编码数据序列的长度，
Figure BDA0003745958180000042
表示向下取整，采用向下取整后加1是为了在出现编码数据序列的长度不能被8整除时进行补偿。
通过分段处理后可以得到A段数据长度为8比特位的数据段，构成数据段序列，记为X＝{X1,X2,…,Xa,…,XA}，其中，Xa表示第a段数据段。则Xa具体为Xa＝{Xa,1,Xa,2,…,Xa,b,…,Xa,8}，其中，Xa,b表示第a段数据段中的第b个数据。同时，对于最后一个数据段XA中的数据，若不够8比特位，则在数据后进行补零处理，直至补到8比特位，记录补零位数作为后续附加密钥。
在获得数据段序列后需对其进行区块划分，具体地，设定数据区间为[α,β]，提取该数据区间内所有非质数，选择其中任意一个非质数作为区块划分的数量，对数据段序列进行分割，得到区块数据序列。进而根据每个非质数的大小分别对数据段序列进行分割，得到不同的分割结果，即不同的区块数据序列，且一个非质数对应一个区块数据序列。例如，获取该区间内任意一个非质数为32，将其作为区块划分的数量对数据段序列按顺序进行分割得到不同的区块，每个区块的长度为32个数据段，即每个区块内包含32个数据段。
针对一个非质数对应的区块数据序列，分别计算各区块内的数据之和，根据各区块内数据之和的平均值得到该区块数据序列对应的特征值，用公式表示为：
Figure BDA0003745958180000051
其中，
Figure BDA0003745958180000052
表示非质数为
Figure BDA0003745958180000053
对应的区块数据序列的特征值，Xc,d表示第c个区块内第d个数据段中的数据之和，D表示区块内数据段的数量，C表示区块数据序列中区块的数量。
按照同样的方法获取所有非质数对应的区块数据序列对应的特征值，获取最大特征值对应的非质数R作为区块划分的数量，获取对应的区块数据序列进行后续的分析。在本实施例中，数据区间的取值为[10000,20000]，实施者可根据实际情况选择合适的取值。至此，可以获得编码数据序列中所有数据的区块，其中，每个区块中有T个编码数据，在本实施例中T的取值为T＝8×R，R为最大特征值对应的非质数，8为数据段中编码数据的个数。
步骤二，将区块数据序列中各数据分别转化为十进制数，根据区块数据序列中各区块包含十进制数的数量确定图像尺寸，按照该尺寸根据各区块内的十进制数生成各区块对应的灰度图像。获取不同尺寸的滑窗，分别利用各尺寸滑窗以步长为1对灰度图像进行遍历，计算每个滑窗对应的混乱度和差异度；其中，根据滑窗内各像素值出现的次数计算混乱度；根据滑窗内的像素值与灰度图上像素值均值的差异计算差异度。
首先，针对区块数据序列中的任意一个区块内所有编码数据进行说明。将区块内所有编码数据以一个数据段为单位进行二进制转十进制的操作，可以得到每个数据段对应的十进制数据。在本实施例中，一个数据段包含8个比特位，将8比特位的二进制数转化为十进制数的取值范围为[0,255]。
由于区块数据序列中共有T个编码数据，包含R个数据段，进而在进行二进制转十进制操作后可以获得R个十进制数。同时，R为非质数，可以将R拆分为两个数的乘积。则选择差值最小的两个数M和N，且这两个数的乘积等于非质数R，即M×N＝R。
对区块中的R个十进制数进行转图像化操作，具体为按照M行N列对R个十进制数据进行明文矩阵生成，进而以十进制数作为灰度值生成区块对应的灰度图像，则图像的尺寸为M×N。由于十进制数的取值范围为[0,255]，故灰度图像上像素值的取值范围为[0,255]，其中，0表示为黑，1表示为白。
然后，在本实施例中以区块数据序列中一个区块对应的灰度图像为例进行说明，建立自适应尺寸大小的滑窗，对灰度图像进行遍历，计算滑窗内像素灰度值的混乱度和差异度，根据混乱度和差异度选择最优滑窗大小。在该大小下的滑窗内像素灰度值分布较为规律，混乱度和差异度相对较小，以该大小后续进行设置加密矩阵对图像进行加密的效果较好。
需要说明的是，加密过程的随机度越大，加密的效果越好。而灰度图像上的像素值是基于编码数据获取的，通过计算灰度图像上的滑窗内像素灰度值的混乱度和差异度，能够反映灰度图像上像素灰度值的分布情况，同时能够反映编码数据的混乱程度。
由于滑窗尺寸的不同，滑窗内像素灰度值的混乱度和差异度也不同。若选择混乱度和差异度较大时对应的滑窗尺寸，根据该尺寸设置后续的加密矩阵，由于编码数据本身的混乱程度较大，加密过程的随机度越大使得其数据经加密后效果更好。但是对于混乱度和差异度较小时对应的滑窗尺寸，在该尺寸的滑窗下像素灰度值分布较为规律，相应的编码数据的分布也较为规律，即混乱程度较小，随机度较小，由于编码数据自身的随机度较小，为了得到较好的加密效果，对加密过程的随机度要求较高，故选择混乱度和差异度较小时对应的滑窗尺寸进行分析处理效果最优。
最后，获取不同尺寸大小的滑窗，分别利用各尺寸滑窗以步长为1对灰度图像进行遍历，计算每个滑窗对应的混乱度和差异度。
具体地，在本实施例中，以尺寸大小为3×3的滑窗为例进行说明，根据滑窗内各像素值出现的次数计算混乱度，用公式表示为：
Figure BDA0003745958180000061
其中，Chai表示第i个滑窗的混乱度，Gi,r表示第i个滑窗内第r个像素点的像素值，P(Gi,r)表示第i个滑窗内第r个像素点的像素值出现的次数，m×m表示第i个滑窗的尺寸大小。滑窗的混乱度越大，说明滑窗内像素点的像素值混乱程度越大，对于加密而言，效果不是最优。
根据滑窗内的像素值与灰度图上像素值均值的差异计算差异度，用公式表示为：
Figure BDA0003745958180000062
其中，Difi表示第i个滑窗内的差异度，Gi,r表示第i个滑窗内第r个像素点的像素值，Gt表示灰度图像上第t个像素点的像素值，T表示灰度图像上包含的像素点的数量，m×m表示第i个滑窗的尺寸大小。滑窗内的差异度越大，说明滑窗内像素点的像素值距离灰度图像上所有像素点的平均像素值的差异越大，表明该滑窗内像素点的像素值相较于灰度图像上整体像素点的像素值来说，随机度越大，对于加密而言，效果不是最优。
步骤三，根据各滑窗对应的混乱度和差异度计算各尺寸滑窗对应的图像优选值参数，根据所述图像优选值参数确定滑窗尺寸；根据该尺寸的每个滑窗内对应位置的像素值和所有滑窗内像素值的均值得到矩阵数值，根据矩阵数值构建与滑窗尺寸相同的加密矩阵。
首先，按照步骤二中的方法对所有尺寸大小的滑窗进行计算，根据各滑窗对应的混乱度和差异度计算各尺寸滑窗对应的图像优选值参数，用公式表示为：
Figure BDA0003745958180000063
其中，γm表示用尺寸大小为m×m的滑窗对灰度图像进行处理后得到的图像优选值参数，Chai表示第i个滑窗内的混乱度，Difi表示第i个滑窗内的差异度，I表示灰度图像上尺寸大小为m×m的滑窗的总数量。
通过计算灰度图像上所有滑窗内的混乱度和差异度乘积的均值，来表示灰度图像上所有滑窗内的整体的随机度，该尺寸下对应的图像优选值参数的取值越大，说明在该尺寸下的滑窗内的整体的随机度越大，则以该种尺寸大小的滑窗进行加密的效果有限。
然后，按照上述方法，对窗口尺寸的取值进行遍历。在本实施例中，将m的取值从3开始依次增加，以尺寸大小为3×3的滑窗开始进行遍历，直到当尺寸大小为n×n的滑窗对应的图像优选值参数为γn时，接下来连续的w个不同尺寸大小的滑窗对应的图像优选值参数都大于γn，则说明该尺寸大小的滑窗内的随机度在滑窗尺寸的w邻域内的随机度相对较低，故选择该优选值γn对应的尺寸大小为n×n的滑窗作为最优滑窗尺寸。
在本实施例中，w的取值为3，实施者也可根据实际情况进行设置。例如，利用不同尺寸大小的滑窗对一张灰度图像进行处理得到对应的图像优选值参数，即尺寸大小为3×3的滑窗对应的图像优选值参数为γ3＝0.5，尺寸大小为4×4的滑窗对应的图像优选值参数为γ4＝0.4，尺寸大小为5×5的滑窗对应的图像优选值参数为γ5＝0.5，尺寸大小为6×6的滑窗对应的图像优选值参数为γ6＝0.5，尺寸大小为7×7的滑窗对应的图像优选值参数为γ7＝0.6。则说明尺寸大小为4×4的滑窗在其滑窗尺寸的3邻域内的随机度最小，故以尺寸大小为4×4的滑窗进行加密的效果最优。
最后，获得自适应的在w邻域内随机度最小的图像优选值参数γn对应的滑窗尺寸后，以所述滑窗尺寸的滑窗对灰度图像进行遍历，根据各滑窗内第一行第一列的元素对应的像素值与灰度图像上所有滑窗内像素值均值的差值，得到矩阵数值为加密矩阵中第一行第一列对应的元素取值，按照相同的方法计算加密矩阵中其他位置对应的矩阵数值，根据矩阵数值构建加密矩阵。
具体地，计算加密矩阵中第一行第一列对应的元素取值用公式表示为：
Figure BDA0003745958180000071
其中，A1,1表示矩阵数值为加密矩阵中第一行第一列元素对应的数值，G′k,1表示第k个滑窗内第一个像素点的像素值，K表示灰度图像上滑窗的总数量，G′k,r表示第k个滑窗内第r个像素点的像素值，
Figure BDA0003745958180000072
表示向下取整，n×n表示滑窗的尺寸大小。
利用滑窗内第一个像素点的像素值和所有滑窗内像素点的像素值均值之差来获取加密矩阵中对应位置的元素，该元素既能体现出自身滑窗内的随机性，也能体现出与整体灰度图像的差异。按照上述相同的方法，对加密矩阵中的每个位置对应元素的取值依次进行计算，进而可以得到灰度图像对应的加密矩阵。
步骤四，利用加密矩阵对灰度图像进行卷积得到加密图像，所述加密矩阵为加密密钥，进而获取所有区块对应的加密图像和加密密钥，对每个区块对应的加密图像和加密密钥进行传输，完成大数据的安全传输。
具体地，利用加密矩阵对一个区块对应的灰度图像进行卷积加密生成加密图像，用公式表示为：
Figure BDA0003745958180000073
其中，H′e表示区块e对应的灰度图像生成的加密图像，He表示区块e对应的灰度图像，
Figure BDA0003745958180000081
表示区块e对应的尺寸大小为n×n的加密矩阵，*为卷积运算符号。对灰度图像利用卷积运算进行加密，可在不增加数据量的情况下进行无损运算。
利用加密矩阵
Figure BDA0003745958180000082
对灰度图像He加密后获得加密图像H′e，其中加密图像H′e即为第e个区块的加密图像，而对应的加密矩阵
Figure BDA0003745958180000083
即为第e个区块加密图像的加密密钥。按照相同的方法分别获取区块数据序列中每个区块对应的加密图像以及加密图像对应的加密密钥，同时特殊的附加密钥作为加密结束标记。
进而对每个区块的加密图像和区块加密图像对应的加密密钥进行数据传输，所有区块的加密图像和区块加密图像的加密密钥传输完毕后，再进行附加密钥的传输即可完成一次大数据的安全传输。需要说明的是，最终加密完成的加密图像以及密钥进行传输的过程在此不再过多介绍，实施者可通过设置不同的信息传输的平台或者背景来获取具体的传输过程。
实施例2：
本实施例提供了一种大数据安全传输系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现一种大数据安全传输方法的步骤。由于实施例1已经对一种大数据安全传输方法进行了详细的阐述，在此不再过多介绍。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种大数据安全传输方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
采集数据并对其进行编码得到编码数据序列，对所述序列中数据进行分割得到区块数据序列；所述区块数据序列包括相同长度的不同区块；
将区块数据序列中各数据分别转化为十进制数，根据区块数据序列中各区块包含十进制数的数量确定图像尺寸，按照该尺寸根据各区块内的十进制数生成各区块对应的灰度图像；获取不同尺寸的滑窗，分别利用各尺寸滑窗以步长为1对灰度图像进行遍历，计算每个滑窗对应的混乱度和差异度；其中，根据滑窗内各像素值出现的次数计算混乱度；根据滑窗内的像素值与灰度图上像素值均值的差异计算差异度；
根据各滑窗对应的混乱度和差异度计算各尺寸滑窗对应的图像优选值参数，根据所述图像优选值参数确定滑窗尺寸；根据该尺寸的每个滑窗内对应位置的像素值和所有滑窗内像素值的均值得到矩阵数值，根据矩阵数值构建与滑窗尺寸相同的加密矩阵；
利用加密矩阵对灰度图像进行卷积得到加密图像，所述加密矩阵为加密密钥，进而获取所有区块对应的加密图像和加密密钥，对每个区块对应的加密图像和加密密钥进行传输，完成大数据的安全传输。
2.根据权利要求1所述的一种大数据安全传输方法，其特征在于，所述对所述序列中数据进行分割得到区块数据序列具体为：
将编码数据序列中的数据按照8比特位的长度进行分割得到不同的数据段，构成数据段序列；设定数据区间，获取该数据区间的所有非质数，将数据段序列中的数据段分别按照各非质数的大小进行分割得到不同的区块，构成区块数据序列；其中，一个非质数对应一个区块数据序列；
获取区块数据序列中各区块内的数据之和，根据各区块内数据之和的平均值得到该区块数据序列对应的特征值，获取最大特征值对应的区块数据序列。
3.根据权利要求1所述的一种大数据安全传输方法，其特征在于，所述根据区块数据序列中各区块包含十进制数的数量确定图像尺寸具体为：
根据区块包含的十进制数的数量，将所述数量分解为两个数字的乘积的形式，其中，差值最小的两个数字为M和N，则图像尺寸为M×N。
4.根据权利要求1所述的一种大数据安全传输方法，其特征在于，所述混乱度的获取方法具体为：
Figure FDA0003745958170000011
其中，Chai表示第i个滑窗的混乱度，Gi,r表示第i个滑窗内第r个像素点的像素值，P(Gi,r)表示第i个滑窗内第r个像素点的像素值出现的次数，m×m表示第i个滑窗的尺寸大小。
5.根据权利要求1所述的一种大数据安全传输方法，其特征在于，所述差异度的获取方法具体为：
Figure FDA0003745958170000021
其中，Difi表示第i个滑窗内的差异度，Gi,r表示第i个滑窗内第r个像素点的像素值，Gt表示灰度图像上第t个像素点的像素值，T表示灰度图像上包含的像素点的数量，m×m表示第i个滑窗的尺寸大小。
6.根据权利要求1所述的一种大数据安全传输方法，其特征在于，所述根据所述图像优选值参数确定滑窗尺寸具体为：
以尺寸大小为3×3的滑窗开始进行遍历，直到当尺寸大小为n×n的滑窗对应的图像优选值参数为γn时，依次连续的w个不同尺寸大小的滑窗对应的图像优选值参数都大于γn，则选择图像优选值参数为γn对应的尺寸大小为n×n的滑窗。
7.根据权利要求1所述的一种大数据安全传输方法，其特征在于，所述加密矩阵的获取方法具体为：
以所述滑窗尺寸的滑窗对灰度图像进行遍历，根据各滑窗内第一行第一列的元素对应的像素值与灰度图像上所有滑窗内像素值均值的差值，得到矩阵数值为加密矩阵中第一行第一列对应的元素取值，按照相同的方法计算加密矩阵中其他位置对应的矩阵数值，根据矩阵数值构建加密矩阵。
8.根据权利要求7所述的一种大数据安全传输方法，其特征在于，所述矩阵数值的获取方法具体为：
Figure FDA0003745958170000022
其中，A1,1表示矩阵数值为加密矩阵中第一行第一列元素对应的数值，G′k,1表示第k个滑窗内第一个像素点的像素值，K表示灰度图像上滑窗的总数量，G′k,r表示第k个滑窗内第r个像素点的像素值，
Figure FDA0003745958170000023
表示向下取整，n×n表示滑窗的尺寸大小。
9.一种大数据安全传输系统，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述一种大数据安全传输方法的步骤。
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