CN115426101A - 一种云互通平台的数据传输方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种云互通平台的数据传输方法，涉及通信传输领域。包括：获取云互通平台的互通数据信息；将互通数据信息转化为图像信息得到待加密图像；获取待加密图像的灰度值得到待加密图像的灰度矩阵；利用混沌映射获取待加密图像中每个像素点的参数，得到待加密图像中每个像素点参数的混沌序列，根据混沌序列对待加密图像进行霍夫空间转换得到霍夫空间直线；将待加密图像的灰度矩阵和混沌序列作为密钥和霍夫空间直线进行待传输数据的安全传输。本发明数据信息转化的图像信息进行混沌映射进行加密，再利用混沌映射获取图像中每个像素点的参数转换至霍夫空间直线进行二次加密，使加密方法更复杂达到较好的加密作用。

Description

一种云互通平台的数据传输方法
技术领域
本发明涉及通信传输领域，具体涉及一种云互通平台的数据传输方法。
背景技术
随着云计算技术的快速发展，各种云平台的应用越来越广泛，云平台之间数据的传输也原来越多，云平台之间互通数据的私密性和安全性的要求会更加注重，因此目前在云互通平台上进行数据传输时都要进行加密处理再传输，确保数据的安全性和私密性。
目前在对互通数据进行加密时，是将数据信息转化为图像信息，通过图像加密算法对转化为图像的数据进行加密的方式，简单的图像加密算法极易被攻击对象破解，数据的隐蔽性有限，数据泄露的可能性非常大。
发明内容
针对上述技术问题，本发明提供了一种云互通平台的数据传输方法，通过对编码数据转换为图像信息，再转化为图像信息后再对图像信息进行混沌映射，对混沌映射后的图像信息再变换到霍夫空间中，达到对数据信息的多重加密，使数据信息的隐秘性更高，同时对转换参数进行加密，增加转换的隐蔽性和安全性。包括：
获取云互通平台的互通数据信息，将互通数据信息进行编码得到待传输数据；
对待传输数据进行分段，将分段后的待传输数据转化为十进制数据，将十进制数据信息作为灰度值转化为图像信息得到待加密图像；
利用混沌映射获取待加密图像中每个像素点的参数，得到待加密图像中每个像素点参数的混沌序列，根据混沌序列对待加密图像进行霍夫空间转换得到霍夫空间直线；
获取待加密图像的混沌映射的第一参数作为密钥，对待加密图像的混沌映射的第一参数和霍夫空间直线进行压缩；
对压缩后的待加密图像的混沌映射的第一参数和霍夫空间直线进行安全传输。
对待加密图像进行霍夫空间转换前还包括：
获取待加密图像的灰度值得到待加密图像的第一灰度矩阵；
对待加密图像的第一灰度矩阵中的元素值进行混沌映射得到待加密图像的第二灰度矩阵；
对待加密图像的第一灰度矩阵和待加密图像的第二灰度矩阵进行数学运算得到待加密图像的加密矩阵；
将加密矩阵中的元素值作为待加密图像加密后的灰度值，得到加密图像。
进行待传输数据的安全传输还包括：
将混沌映射的第一参数和第二参数同时作为密钥进行压缩及安全传输。
得到待加密图像中每个像素点参数的混沌序列的过程为：
所述每个像素点参数包括每个像素点转化为霍夫空间直线的斜率和截距；
设置混沌映射的第二参数，对混沌映射第二参数进行归一化处理得到每个像素点对应的霍夫空间直线的斜率范围，对霍夫空间直线的斜率范围进行混沌映射得到每个像素点对应的霍夫空间直线的斜率；
获取每个像素点对应的霍夫空间直线的截距的方法和获得每个像素点对应的霍夫空间直线的斜率方法相同，得到每个像素点对应的霍夫空间直线的截距；
得到由每个像素点转换为霍夫空间直线对应的斜率和截距的二元组组成的待加密图像中每个像素点参数的混沌序列。
得到待加密图像的加密矩阵的方法如下：
获取待加密图像的第一灰度矩阵和第二灰度矩阵，对第一灰度矩阵和第二灰度矩阵对应位置进行数学运算，根据数学运算的结果得到第一灰度矩阵和第二灰度矩阵的差异矩阵，将该差异矩阵作为待加密图像的加密矩阵。
其中，对待传输数据进行分段的方法为：
将待传输数据以1比特为单位进行分段，对最后不够1比特的待传输数据进行补零处理，补零至最后的分段数据为1比特信息量时停止补零。
相比于现有技术，本发明实施例的有益效果在于：
1.本发明在将互通数据信息转化为图像信息之后，首先对图像信息进行混沌映射，通过对原图像信息和混沌映射后的图像信息进行异或操作得到加密图像，达到对待传输数据本身信息的一重加密，使待传输数据本身就具有一定的安全性，增强了待传输数据本身的复杂性。
2.本发明将图像信息通过霍夫变换转化为霍夫空间，实现对加密图像中像素点的加密，对加密图像进行双重加密，增加了数据加密的密钥，从而增强密钥的复杂性，使待传输数据更加不易被破解。
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，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地介绍，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一种云互通平台的数据传输方法提供的方法流程图；
图2为本发明实施例一种云互通平台的数据传输方法提供的霍夫空间图像的获取流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征；在本实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
本发明实施例提供了一种云互通平台的数据传输方法，如图1所示，具体内容包括：
S101、获取待传输数据
本实施例是将数据信息进行编码并转换为图像信息，利用霍夫变换原理，将图像中的像素点转换为霍夫空间，完成编码数据的加密。
因此，首先获取云互通平台的互通数据信息，将互通数据信息进行编码得到待传输数据；
由于需要对互通数据信息进行传输，所以还需要对互通数据信息进行编码得到二进制数据，将对数据信息进行编码得到的二进制数据作为待传输数据。
根据现有的编码技术，对当前的数据信息进行编码，获得整个数据的编码序列，表示为
Figure 609356DEST_PATH_IMAGE001
，
Figure 792076DEST_PATH_IMAGE002
表示最长编码，
Figure 102971DEST_PATH_IMAGE003
表示编码序列中的第
Figure 888394DEST_PATH_IMAGE004
个编码数据，根据编码原理可知，编码序列的数据都是由“0”和“1”组成的二进制数据，即
Figure 968345DEST_PATH_IMAGE003
编码数据为“0”或“1”。所以，获得数据信息编码后的编码序列作为待传输数据。
至此，得到了待传输数据。
S102、得到待传输图像
本实施例将待传输数据转化为图像数据，实现对待传输数据类型的转换得到待加密图像，通过对待加密图像的信息进行加密处理，达到对数据信息的多重加密，使得对待传输数据的加密过程更复杂，对于数据的隐蔽性的保护力度更强，因此首先需要将待传输数据转化为图像信息。
1.对待传输数据进行分段
因为本实施例将对数据信息进行转化，转化为图像数据，由于图像的灰度值最小值与最大值分别是0和255，对应在二进制数据中，8位二进制数据的最小值与最大值分别是0和255，因此，对于数据信息进行编码后，将待传输数据以1bit（比特）单位对编码数据进行分段。
在获得数据信息的编码序列后，根据编码序列的长度，设置1比特为单位对编码序列进行分段处理，则获得分段数量
Figure 56387DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 729945DEST_PATH_IMAGE005
表示为：
Figure 194424DEST_PATH_IMAGE006
其中
Figure 128882DEST_PATH_IMAGE002
表示整个数据的编码长度，
Figure 387825DEST_PATH_IMAGE007
表示向上取整运算，
Figure 33832DEST_PATH_IMAGE008
表示整个编码序列分段的数量，由于1bit的字节长度为8位，因此以1比特为单位对编码序列进行分段时，直接将1bit用8位二进制数来表示对待传输数据（即编码序列）进行分段，
Figure 302003DEST_PATH_IMAGE009
表示编码长度恰好是1比特的倍数时，获得分段数为
Figure 90967DEST_PATH_IMAGE010
，
Figure 661757DEST_PATH_IMAGE011
时，说明编码长度不是1比特的整数倍数，此时需要对编码序列进行补零处理，使补零后的编码序列的长度为1比特的整数倍数，此时编码序列的分段数为
Figure 168962DEST_PATH_IMAGE012
。
经过分段处理后的待传输数据以每段编码数据为单位表示为：
Figure 709664DEST_PATH_IMAGE013
其中，
Figure 618715DEST_PATH_IMAGE014
表示分段后的待传输数据（即编码序列），
Figure 344094DEST_PATH_IMAGE015
表示待传输数据中的第
Figure 604174DEST_PATH_IMAGE016
段编码，
Figure 948568DEST_PATH_IMAGE017
表示待传输数据中的第
Figure 587490DEST_PATH_IMAGE018
段编码，若第
Figure 624717DEST_PATH_IMAGE018
段编码不满足8位二进制数据，则对第
Figure 840934DEST_PATH_IMAGE018
段编码进行补零处理，直至第
Figure 880697DEST_PATH_IMAGE018
段编码的位数为8停止，记录补零位数作为附加密钥处理。
至此，获得数据信息划分为
Figure 498760DEST_PATH_IMAGE018
段的编码数据，且每一段的数据量相同。
2.将待传输数据转化为图像信息
对于每一段编码数据，共包含8位编码数据，并且表现为二进制格式，将其转换为十进制数据，又因为最大的8位二进制的数据转换为十进制数据为255，所以判断所有的分段后的编码数据的范围为[0,255]，对应像素点的灰度值。
因此，将每一段编码数据转化为十进制数据，得到一个长度为
Figure 706887DEST_PATH_IMAGE018
的十进制序列，此时将这
Figure 410401DEST_PATH_IMAGE018
个十进制数据转化为一个
Figure 971964DEST_PATH_IMAGE019
的二维矩阵，该二维矩阵中的元素值对应为图像的灰度值，获得一个灰度图像作为待加密图像，其中转化形成的
Figure 975692DEST_PATH_IMAGE019
的二维矩阵作为该待加密图像的第一灰度矩阵。
S103、将加密图像转换至霍夫空间
对于传输的图像信息，在进行图像处理时很容易联想到将图像信息转化为数据信息进行计算以及一系列图像数据的处理，单纯的将数据信息转化为图像信息，对于需要保护的待传输数据的安全性保障不够好，因此本实施例将对得到的待加密图像进行霍夫空间的转换，并结合混沌映射使得图像信息转换到霍夫空间时随机性更高，完成对数据信息的较强加密处理，该步骤获取霍夫空间图像的具体过程如图2所示。
1.获取加密图像
对于待加密图像的图像信息，本实施例采用混沌映射的方法对待加密图像进行图像本身信息的加密，混沌映射具有较强的伪随机性，混沌是确定性的非线性动力系统呈现出的类似随机的过程，能够起到较好的加密效果，对于编码数据本身在待加密图像上表示像素点的灰度值，所以对编码数据本身信息的加密同样采用Logistic函数进行加密。
对待加密图像的第一灰度矩阵中的每个元素进行混沌映射，得到带加密图像混沌映射后的矩阵，将混沌映射后的矩阵作为待加密图像的第二灰度矩阵。
对待加密图像的第一灰度矩阵和第二灰度矩阵进行数学运算，可以采用作差得到差值矩阵，也可以进行异或运算等数学运算得到运算后的矩阵作为加密矩阵，将该加密矩阵作为待加密图像的密钥完成对待加密图像中图像信息本身的加密。本实施例选取异或运算对待加密图像进行加密：
获取待加密图像的第一灰度矩阵和第二灰度矩阵，对第一灰度矩阵和第二灰度矩阵进行异或运算，得到第一灰度矩阵与第二灰度矩阵中相同位置的元素的异或运算的结果构成的矩阵，将得到的该矩阵作为待加密图像的加密矩阵。
具体操作方法为：首先确定Logistic函数的初始值
Figure 354720DEST_PATH_IMAGE020
和
Figure 670164DEST_PATH_IMAGE021
，通过Logistic函数迭代
Figure 160051DEST_PATH_IMAGE008
次产生一个大小为
Figure 752707DEST_PATH_IMAGE008
的序列
Figure 178003DEST_PATH_IMAGE022
，将序列
Figure 856109DEST_PATH_IMAGE022
归一化到[0,255]之间得到序列B，并将序列B转换为与图像同样大小的二维矩阵C（即待加密图像的第二灰度矩阵），此时对待加密图像的第一灰度矩阵灰度图像与矩阵C（即待加密图像的第二灰度矩阵）进行异或运算，从而获得加密矩阵，完成对图像的加密，即完成编码数据的加密。此时Logistic函数以及
Figure 149687DEST_PATH_IMAGE020
和
Figure 596849DEST_PATH_IMAGE021
为编码数据信息加密的密钥。
将加密矩阵中的元素值作为灰度值得到待加密图像加密后的加密图像。
2.将加密图像转换至霍夫空间
编码数据转换为矩阵元素之后，每一个像素代表一段编码数据，所有像素点的位置以及灰度值反映待传输数据的信息，对图像采用霍夫变换算法得到图像对应的霍夫空间直线，用以对待传输数据加密。
在所构建的加密图像中，每一个像素点表示为
Figure 943779DEST_PATH_IMAGE023
，
Figure 109181DEST_PATH_IMAGE024
表示像素点在直角坐标中的位置，根据霍夫变换的原理对加密图像中的每个像素点进行霍夫变换，变换后像素点
Figure 940871DEST_PATH_IMAGE023
对应的霍夫空间直线到原点的距离的表达式如下：
Figure 383485DEST_PATH_IMAGE025
式中：
Figure 9638DEST_PATH_IMAGE026
表示霍夫空间直线到原点的距离，
Figure 662336DEST_PATH_IMAGE027
表示原点到霍夫空间直线的垂线与横轴正方向的夹角，此时霍夫空间中的每一条霍夫空间直线与一对参数相互关联，该参数平面为霍夫空间，用于二维直线的集合。
对于加密图像中每一个像素点，随机生成一条斜率非0的直线，将直线转换到霍夫空间。但是，每一个像素点都可以对应有无数条直线，每一条直线对应的参数不同，所以，在将像素点转换为霍夫空间直线时，需要对每个像素点对应的霍夫空间直线给定固定的直线参数，即所生成的霍夫空间直线的斜率和截距，以确定每一个像素点生成不同的霍夫空间直线。
对每一个像素点生成的霍夫空间直线的斜率，分别表示为
Figure 687930DEST_PATH_IMAGE028
，在对数据进行加密时，数据越混乱，加密效果越好，Logistic混沌序列具有十分优越的伪随机性，能够防止绝大数的暴力破解，遍历性和随机性能够有效的预防差分攻击和统计攻击。此时对于霍夫空间直线的斜率的生成，本实施例依旧采用Logistic生成混乱的参数序列，表示生成的霍夫空间直线的斜率。
Logistic混沌映射函数表示为：
Figure 844105DEST_PATH_IMAGE029
其中
Figure 906739DEST_PATH_IMAGE030
表示Logistic函数迭代
Figure 781154DEST_PATH_IMAGE031
次产生的数据，所以通过
Figure 361171DEST_PATH_IMAGE032
次迭代产生
Figure 637431DEST_PATH_IMAGE032
个数据，
Figure 870967DEST_PATH_IMAGE032
个数据即为一个混沌序列。根据Logistic函数的特点，已知函数
Figure 858776DEST_PATH_IMAGE033
的取值是在(0,1)之间，所以为增加数据的广泛性，将序列
Figure 835960DEST_PATH_IMAGE034
归一化到(0，100)之间，此时第t次迭代产生的数据
Figure 966727DEST_PATH_IMAGE034
作为加密图像中的第
Figure 512109DEST_PATH_IMAGE031
个像素点对应的霍夫空间直线的斜率。
对于加密图像中每一个像素点生成的霍夫空间直线的截距，与生成像素点对应的霍夫空间直线的斜率方法相同，利用Logistic生成混乱的参数序列，表示生成的霍夫空间直线的截距，并对取值范围进行归一化处理增强数据的广泛性，对应的第t次迭代产生的数据作为加密图像中的第
Figure 361116DEST_PATH_IMAGE031
个像素点对应的霍夫空间直线的截距。
获取加密图像中每个像素点通过Logistic混沌序列函数得到的斜率和截距，用以确定加密图像中每个像素点对应的霍夫空间直线，完成待传输数据的加密得到加密图像对应的霍夫空间图像，并将每个像素点对应的斜率和截距作为一个参数二元组得到加密图像中所有像素点的参数混沌序列。
Logistic函数最大的特性就是对初始值敏感，对于所有的混沌序列的值
Figure 876411DEST_PATH_IMAGE034
的产生，需要设置一个初始值和位置参数，即
Figure 517477DEST_PATH_IMAGE035
和
Figure 92815DEST_PATH_IMAGE036
，根据现有的Logistic函数的特点，获得
Figure 429118DEST_PATH_IMAGE036
，
Figure 748104DEST_PATH_IMAGE035
的范围为：
Figure 994409DEST_PATH_IMAGE037
Figure 740648DEST_PATH_IMAGE038
通过固定的初始值以及位置参数生成的表示直线斜率和截距的混沌序列，此时Logistic函数与
Figure 298668DEST_PATH_IMAGE035
和
Figure 47443DEST_PATH_IMAGE036
同时作为加密过程的密钥。
S104、对加密后的数据进行压缩传输
获取待传输数据的加密后对应的霍夫空间图像作为密文，并将混沌映射的第一参数和第二参数作为密钥。对得到的密文和密钥进行压缩，将压缩后的数据利用数据传输通道完成对待传输数据的安全传输。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种云互通平台的数据传输方法，其特征在于，包括：
获取云互通平台的互通数据信息，将互通数据信息进行编码得到待传输数据；
对待传输数据进行分段，将分段后的待传输数据转化为十进制数据，将十进制数据信息作为灰度值转化为图像信息得到待加密图像；
利用混沌映射获取待加密图像中每个像素点的参数，得到待加密图像中每个像素点参数的混沌序列，根据混沌序列对待加密图像进行霍夫空间转换得到霍夫空间直线；
获取待加密图像的混沌映射的第一参数作为密钥，对待加密图像的混沌映射的第一参数和霍夫空间直线进行压缩；
对压缩后的待加密图像的混沌映射的第一参数和霍夫空间直线进行安全传输。
2.根据权利要求1所述的一种云互通平台的数据传输方法，其特征在于，对待加密图像进行霍夫空间转换前还包括：
获取待加密图像的灰度值得到待加密图像的第一灰度矩阵；
对待加密图像的第一灰度矩阵中的元素值进行混沌映射得到待加密图像的第二灰度矩阵；
对待加密图像的第一灰度矩阵和待加密图像的第二灰度矩阵进行数学运算得到待加密图像的加密矩阵；
将加密矩阵中的元素值作为待加密图像加密后的灰度值，得到加密图像。
3.根据权利要求1所述的一种云互通平台的数据传输方法，其特征在于，进行待传输数据的安全传输还包括：
将混沌映射的第一参数和第二参数同时作为密钥进行压缩及安全传输。
4.根据权利要求1所述的一种云互通平台的数据传输方法，其特征在于，所述得到待加密图像中每个像素点参数的混沌序列的过程为：
所述每个像素点参数包括每个像素点转化为霍夫空间直线的斜率和截距；
设置混沌映射的第二参数，对混沌映射第二参数进行归一化处理得到每个像素点对应的霍夫空间直线的斜率范围，对霍夫空间直线的斜率范围进行混沌映射得到每个像素点对应的霍夫空间直线的斜率；
获取每个像素点对应的霍夫空间直线的截距的方法和获得每个像素点对应的霍夫空间直线的斜率方法相同，得到每个像素点对应的霍夫空间直线的截距；
得到由每个像素点转换为霍夫空间直线对应的斜率和截距的二元组组成的待加密图像中每个像素点参数的混沌序列。
5.根据权利要求2所述的一种云互通平台的数据传输方法，其特征在于，所述得到待加密图像的加密矩阵的方法如下：
获取待加密图像的第一灰度矩阵和第二灰度矩阵，对第一灰度矩阵和第二灰度矩阵对应位置进行数学运算，根据数学运算的结果得到第一灰度矩阵和第二灰度矩阵的差异矩阵，将该差异矩阵作为待加密图像的加密矩阵。
6.根据权利要求1所述的一种云互通平台的数据传输方法，其特征在于，所述对待传输数据进行分段的方法为：
将待传输数据以1比特为单位进行分段，对最后不够1比特的待传输数据进行补零处理，补零至最后的分段数据为1比特信息量时停止补零。
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