CN115766239A - 边缘篡改检测方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及通信技术领域，提供一种边缘篡改检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取云服务器的检测策略和特征映射表；确定原始数据序列中每一个原始特征组合的共享特征，基于特征映射表获取每一个原始特征组合的多个伪装数据；基于检测策略，将每一个原始特征组合的多个伪装数据插入至原始数据序列中，得到目标数据序列；通过边缘计算系统，将目标数据序列转发至云服务器，以供云服务器基于目标数据序列进行边缘篡改检测。本发明实施例提供的边缘篡改检测方法将共享特征转化为伪装数据插入到原始数据序列，基于原始特征组合中的原始数据及其共享特征、伪装数据实现了共同的边缘篡改检测，提高了边缘篡改检测的可靠性。

Description

边缘篡改检测方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种边缘篡改检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前在端边云协同的数据预处理中，边缘执行部分云的计算任务，将预处理结果上传到云。然而，边缘预处理结果的内容和格式可能与原始数据不同，如边缘将输入图像数据输出为文本数据。

现有边缘篡改检测方法集中在检测数据传输过程，两方交互的外包计算过程等是否被篡改。但是，现有边缘篡改检测方法没有很好地解决端边云三方交互的边缘篡改检测，使得边缘篡改检测的可靠性低。

发明内容

本发明提供一种边缘篡改检测方法、装置、电子设备及存储介质，旨在提高边缘篡改检测的可靠性。

第一方面，本发明提供一种边缘篡改检测方法，所述边缘篡改检测方法应用于用户终端，所述边缘篡改检测方法，包括：

通过边缘计算系统获取检测策略和特征映射表；所述检测策略和所述特征映射表是由所述边缘计算系统从云服务器中调取并反馈的；

确定在执行边缘任务时产生的原始数据序列中，每一个原始特征组合的共享特征，基于所述特征映射表获取每一个原始特征组合的多个伪装数据；所述特征映射表中包括每一共享特征与多个伪装数据之间的映射关系；

基于所述检测策略，将每一个原始特征组合的多个伪装数据插入至所述原始数据序列中，得到目标数据序列；

通过所述边缘计算系统，将所述目标数据序列转发至所述云服务器，以供所述云服务器基于所述目标数据序列进行边缘篡改检测。

在一个实施例中，所述检测策略包括特征位置选择策略；

所述基于所述检测策略，将每一个原始特征组合的多个伪装数据插入至所述原始数据序列中，得到目标数据序列，包括：

基于所述特征位置选择策略，将每一个原始特征组合的多个伪装数据插入至所述原始数据序列的不同特征位置中，得到所述目标数据序列。

所述确定在执行边缘任务时产生的原始数据序列中，每一个原始特征组合的共享特征，基于所述特征映射表获取每一个原始特征组合的多个伪装数据，包括：

确定所述原始数据序列中每一个原始数据的原始数据特征，并将所述原始数据序列中的原始数据特征拆分为多个原始特征组合；

确定每一个原始特征组合中原始数据特征的共享特征；

基于所述特征映射表将每一个原始特征组合的共享特征，转化为每一个原始特征组合的多个伪装数据。

所述检测策略包括特征构造策略；

所述确定每一个原始特征组合中原始数据特征的共享特征之后，还包括：

基于所述特征构造策略，构建每一个原始特征组合中的原始数据特征以及每一个原始特征组合的共享特征之间的预设映射关系；

将每一个原始特征组合的的预设映射关系携带在所述目标数据序列中发送至所述云服务器，以供所述云服务器接收到所述用户终端发送的目标数据序列后，通过特征构造策略确定出的每一个原始特征组合的预设映射关系，对所述目标数据序列进行边缘篡改检测。

第二方面，本发明提供一种边缘篡改检测方法，所述边缘篡改检测方法应用于云服务器，所述边缘篡改检测方法，包括：

接收边缘计算系统发送的目标数据序列；所述目标数据序列中携带有每一原始特征组合在不同特征位置的多个伪装数据；

基于检测策略从所述目标数据序列中，确定出每一个原始特征组合在不同特征位置的多个伪装数据；

基于特征映射表将每一个原始特征组合的多个伪装数据进行映射，得到每一个原始特征组合的共享特征；所述特征映射表中包括每一共享特征与多个伪装数据之间的映射关系；

基于每一个原始特征组合的共享特征以及每一个原始特征组合中的原始数据特征进行边缘篡改检测。

在一个实施例中，所述基于每一个原始特征组合的共享特征以及每一个原始特征组合中的原始数据特征进行边缘篡改检测，包括：

基于特征构造策略确定每一个原始特征组合的预设映射关系；

确定每一个原始特征组合中的原始数据特征与每一个原始特征组合的共享特征，是否满足每一个原始特征组合的预设映射关系；

若每一个原始特征组合中的原始数据特征与每一个原始特征组合的共享特征，都满足每一个原始特征组合的预设映射关系，则确定边缘未篡改数据；

若至少存在一个目标原始特征组合，则确定边缘篡改了数据，其中，所述目标原始特征组合中的原始数据特征与所述目标原始特征组合的共享特征，不满足所述目标原始特征组合的预设映射关系

第三方面，本发明提供一种边缘篡改检测装置，所述边缘篡改检测装置应用于用户终端，所述边缘篡改检测装置，包括：

获取模块，用于通过边缘计算系统获取检测策略和特征映射表；所述检测策略和所述特征映射表是由所述边缘计算系统从云服务器中调取并反馈的；

转化模块，用于确定在执行边缘任务时产生的原始数据序列中，每一个原始特征组合的共享特征，基于所述特征映射表获取每一个原始特征组合的多个伪装数据；所述特征映射表中包括每一共享特征与多个伪装数据之间的映射关系；

导入模块，基于所述检测策略，将每一个原始特征组合的多个伪装数据插入至所述原始数据序列中，得到目标数据序列；

发送模块，用于通过所述边缘计算系统，将所述目标数据序列转发至所述云服务器，以供所述云服务器基于所述目标数据序列进行边缘篡改检测。

第四方面，本发明提供一种边缘篡改检测装置，所述边缘篡改检测装置应用于用户终端，所述边缘篡改检测装置，包括：

接收模块，用于接收边缘计算系统发送的目标数据序列；所述目标数据序列中携带有每一原始特征组合在不同特征位置的多个伪装数据；

抽取模块，用于基于检测策略从所述目标数据序列中，确定出每一个原始特征组合在不同特征位置的多个伪装数据；

映射模块，用于基于特征映射表将每一个原始特征组合的多个伪装数据进行映射，得到每一个原始特征组合的共享特征；所述特征映射表中包括每一共享特征与多个伪装数据之间的映射关系；

边缘检测模块，用于基于每一个原始特征组合的共享特征以及每一个原始特征组合中的原始数据特征进行边缘篡改检测。

第五方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面和第二方面所述边缘篡改检测方法。

第六方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质包括计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现第一方面和第二方面所述边缘篡改检测方法。

第七方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现第一方面和第二方面所述边缘篡改检测方法。

本发明提供的边缘篡改检测方法、装置、电子设备及存储介质，通过边缘计算系统获取检测策略和特征映射表；检测策略和特征映射表是由边缘计算系统从云服务器中调取并反馈的；确定在执行边缘任务时产生的原始数据序列中，每一个原始特征组合的共享特征，基于特征映射表获取每一个原始特征组合的多个伪装数据；特征映射表中包括每一共享特征与多个伪装数据之间的映射关系；基于检测策略，将每一个原始特征组合的多个伪装数据插入至原始数据序列中，得到目标数据序列；通过边缘计算系统，将目标数据序列转发至云服务器，以供云服务器基于目标数据序列进行边缘篡改检测。

在边缘篡改检测的过程中，将每一个原始特征组合的共享特征转化为伪装数据插入到终端感知的原始数据序列，与原始数据序列中的原始数据一起发送到边缘。若边缘篡改原始数据的任意一个或伪装数据，共享特征与相关原始数据特征之间的关联将被破坏，也意味着边缘是不可靠的，因此，通过原始特征组合中的原始数据及其共享特征、伪装数据实现了共同的边缘篡改检测，提高了边缘篡改检测的可靠性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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他的附图。

图1是本发明提供的边缘篡改检测方法的流程示意图之一；

图2是本发明提供的伪装数据的构建示意图；

图3是本发明提供的数据位置选择和数据位置分布示意图；

图4是本发明提供的边缘篡改检测整体框架示意图；

图5是本发明提供的边缘篡改检测方法的流程示意图之二；

图6是本发明提供的边缘篡改检测装置的结构示意图之一；

图7是本发明提供的边缘篡改检测装置的结构示意图之二；

图8是本发明提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。

本发明实施例提供了边缘篡改检测方法的实施例，需要说明的是，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些数据下，可以以不同于此处的顺序完成所示出或描述的步骤。

参照图1，图1是本发明提供的边缘篡改检测方法的流程示意图之一。本发明实施例提供的边缘篡改检测方法包括：

步骤101，通过边缘计算系统获取检测策略和特征映射表；

步骤102，确定在执行边缘任务时产生的原始数据序列中，每一个原始特征组合的共享特征，基于所述特征映射表获取每一个原始特征组合的多个伪装数据；

步骤103，基于所述检测策略，将每一个原始特征组合的多个伪装数据插入至所述原始数据序列中，得到目标数据序列；

步骤104，通过所述边缘计算系统，将所述目标数据序列转发至所述云服务器，以供所述云服务器基于所述目标数据序列进行边缘篡改检测。

本实施例将用户终端作为执行主体对边缘篡改检测方法进行描述，在实际操作中执行主体可为移动用户终端和非移动用户终端。

需要说明的是，用户终端在注册到边缘计算系统时，需要与该边缘计算系统的云服务器协商一组检测策略，其中，检测策略包括特征构造策略和特征位置选择策略，特征构造策略是用于构建原始数据特征与共享特征之间的映射关系的策略，特征位置选择策略是用于将多个伪装数据插入至原始数据序列中的策略。

因此，用户终端在执行部分边缘任务时，需要向边缘计算系统发送注册指令。边缘计算系统接收到用户终端发送的注册指令后，建立用户终端与云服务器之间的通信连接，以使得用户终端与云服务器之间协商检测策略，即云服务器与用户终端之间协商特征构造策略和特征位置选择策略。进一步地，云服务器将协商后的检测策略通过边缘计算系统返回至用户终端。进一步地，云服务器还将特征映射表返回至用户终端，其中，特征映射表中包括每一共享特征与多个伪装数据之间的映射关系。同时，云服务器需要确定用户终端执行部分边缘任务时每个数据的特征范围。因此，用户终端通过注册指令即可获取到云服务器返回的检测策略和特征映射表。

进一步地，用户终端获取到检测策略和特征映射表后，确定执行部分边缘任务时产生的原始数据序列，原始数据序列中有n个原始数据，每一个原始数据都对应有其原始数据特征。

进一步地，用户终端确定n个原始数据特征的共同特征，并根据检测策略构建n个原始数据特征与其共同特征之间的映射关系，在一实施例中，n个原始数据特征存在一个共同特征，则构建出的映射关系为n-1映射关系。进一步地，用户终端根据特征映射表将n个原始数据特征的共同特征转化为伪装数据。

在一实施例中，参照图2可知，在实行部分边缘任务时，将n个原始数据□转化为n个原始数据特征○，并确定n个原始数据特征转为共享特征■，根据特征映射表将共享特征转化为伪装数据●(假数据)，并将假数据插入到n个原始数据的尾部，得到新的数据序列。

在一实施例中，用户终端将n个原始数据特征拆分为多个原始特征组合，其中，为了避免不可靠边缘诚实预处理一次终端数据，然后将正确但过时的预处理结果多次发送到云服务器。本发明实施例设定被划分的原始数据段长度是与时间相关的，即不是固定长度。也就是说，本发明实施例中每一个原始特征组合中原始数据特征的特征数可以相等，也可以不相等。

需要说明的是，n个原始数据特征存在多种不同的原始特征组合，如果每一个原始特征组合映射到唯一伪装数据(假数据)，则特征映射表的体积将会十分庞大。因此，本发明实施例将n个原始数据特征的一个原始特征组合从唯一的假数据映射到多个假数据，并且插入到不同特征位置。此时，一个假数据在位于不同特征位置可表示不同的特征信息，多个特征位置的假数据协同表达共享特征。即多特征插入位置减少了特征映射表体积。

因此在本发明实施例中，用户终端确定原始数据序列中每一个原始特征组合的共享特征，并根据特征映射表将每一个原始特征组合的共享特征，转化为每一个原始特征组合的多个伪装数据。

进一步地，用户终端根据检测策略将每一个原始特征组合的多个伪装数据，插入至原始数据序列的不同特征位置，得到目标数据序列。需要说明的是，假数据在目标数据序列的不同特征位置是根据检测策略设定的，可有助于云服务器进行边缘篡改检测。本发明实施例将正常的目标数据序列划分为多个数据段，针对每个数据段构造共享特征，并追加到该数据段的尾部，参照图3的上部分内容，将每一段原始数据的假数据插入该段原始数据尾部。

进一步地，用户终端将目标数据序列发送至边缘计算系统，边缘计算系统再将目标数据序列转发至云服务器。云服务器接收到边缘计算系统发送的目标数据序列，根据特征位置选择策略从目标数据序列中，确定出每一个原始特征组合在不同特征位置的多个伪装数据。

进一步地，云服务器根据特征映射表将每一个原始特征组合的多个伪装数据进行映射，得到每一个原始特征组合的共享特征。

进一步地，云服务器根据每一个原始特征组合的共享特征以及每一个原始特征组合中的原始数据特征进行边缘篡改检测，即确定边缘是否修改了用户终端发送至云服务器的目标数据序列中的数据。

在一实施例中，参照图4，用户终端在执行部分边缘任务时，需要向边缘计算系统发送注册指令。边缘计算系统接收到用户终端发送的注册指令后，建立用户终端与云服务器之间的通信连接，以使得用户终端与云服务器之间协商检测策略，即云服务器与用户终端之间协商特征构造策略和特征位置选择策略。进一步地，云服务器将协商后的检测策略通过边缘计算系统返回至用户终端。进一步地，云服务器还将特征映射表返回至用户终端，其中，特征映射表中包括每一共享特征与多个伪装数据之间的映射关系。同时，云服务器需要确定用户终端执行部分边缘任务时每个数据的特征范围。因此，用户终端通过注册指令即可获取到云服务器返回的检测策略和特征映射表。

用户终端用户终端确定n个原始数据特征的共同特征，并将共同特征转化为伪装数据插入至原始数据序列中，得到目标数据序列，并将目标序列数据转发至边缘计算系统。进一步地，边缘计算系统将目标序列数据转发至云服务器。云服务器接收到边缘计算系统发送的目标数据序列，根据特征位置选择策略从目标数据序列中，确定出不同特征位置的伪装数据。进一步地，云服务器根据特征映射表将伪装数据进行映射，得到共享特征。进一步地，云服务器根据共享特征以及每一个原始特征组合中的原始数据特征进行边缘篡改检测。

本发明实施例提供的边缘篡改检测方法，通过边缘计算系统获取检测策略和特征映射表；检测策略和特征映射表是由边缘计算系统从云服务器中调取并反馈的；确定在执行边缘任务时产生的原始数据序列中，每一个原始特征组合的共享特征，基于特征映射表获取每一个原始特征组合的多个伪装数据；特征映射表中包括每一共享特征与多个伪装数据之间的映射关系；基于检测策略，将每一个原始特征组合的多个伪装数据插入至原始数据序列中，得到目标数据序列；通过边缘计算系统，将目标数据序列转发至云服务器，以供云服务器基于目标数据序列进行边缘篡改检测。

在边缘篡改检测的过程中，将每一个原始特征组合的共享特征转化为伪装数据插入到终端感知的原始数据序列，与原始数据序列中的原始数据一起发送到边缘。若边缘篡改原始数据的任意一个或伪装数据，共享特征与相关原始数据特征之间的关联将被破坏，也意味着边缘是不可靠的，因此，通过原始特征组合中的原始数据及其共享特征、伪装数据实现了共同的边缘篡改检测，提高了边缘篡改检测的可靠性。

进一步地，基于步骤102记载的确定在执行边缘任务时产生的原始数据序列中，每一个原始特征组合的共享特征，基于所述特征映射表获取每一个原始特征组合的多个伪装数据，包括：

确定所述原始数据序列中每一个原始数据的原始数据特征，并将所述原始数据序列中的原始数据特征拆分为多个原始特征组合；

确定每一个原始特征组合中原始数据特征的共享特征；

基于所述特征映射表将每一个原始特征组合的共享特征，转化为每一个原始特征组合的多个伪装数据。

具体地，用户终端确定执行部分边缘任务的原始数据序列中的n个原始数据，每一个原始数据都对应有其原始数据特征。

进一步地，用户终端将n个原始数据特征拆分为多个原始特征组合，为了避免不可靠边缘诚实预处理一次终端数据，将正确但过时的预处理结果多次发送到云服务器。本发明实施例设定被划分的原始数据段长度是与时间相关的，即不是固定长度。也即本发明实施例中每一个原始特征组合中原始数据特征的特征数可以相等，也可以不相等。

需要说明的是，n个原始数据特征存在多种不同的原始特征组合，如果每一个原始特征组合映射到唯一伪装数据(假数据)，则特征映射表的体积将会十分庞大。因此，本发明实施例将n个原始数据特征的一个原始特征组合从唯一的假数据映射到多个假数据，并且插入到不同特征位置。此时，一个假数据在位于不同特征位置可表示不同的特征信息，多个特征位置的假数据协同表达共享特征。即多特征插入位置减少了特征映射表体积。

因此在本发明实施例中，用户终端确定原始数据序列中每一个原始特征组合的共享特征，并根据特征映射表将每一个原始特征组合的共享特征，转化为每一个原始特征组合的多个伪装数据。在一实施例中，参照图3，由图3的下部分可知，确定第1数据段(第1原始特征组合)的共同特征为■...▲和●，并将共同特征为■...▲和●转化为假数据1...假数据i...假数据m。

本发明实施例在边缘篡改检测的过程中，将每一个原始特征组合的共享特征转化为伪装数据插入到终端感知的原始数据序列。若边缘篡改伪装数据，共享特征与相关原始数据特征之间的关联将被破坏，也意味着边缘是不可靠的，因此，通过伪装数据实现了共同的边缘篡改检测，提高了边缘篡改检测的可靠性。同时，共享特征作为假数据插入到目标数据序列，不干扰系统正常服务。

进一步地，确定每一个原始特征组合中原始数据特征的共享特征之后，还包括：

基于所述特征构造策略，构建每一个原始特征组合中的原始数据特征以及每一个原始特征组合的共享特征之间的预设映射关系；

将每一个原始特征组合的的预设映射关系携带在所述目标数据序列中发送至所述云服务器，以供所述云服务器接收到所述用户终端发送的目标数据序列后，通过特征构造策略确定出的每一个原始特征组合的预设映射关系，对所述目标数据序列进行边缘篡改检测。

具体地，用户终端根据特征构造策略，构建每一个原始特征组合中的原始数据特征以及每一个原始特征组合的共享特征之间的预设映射关系，其中，预设映射关系时根据特征构造策略决定的，如某一数据段的预设关系为第一数据段对应共享特征ABC，第二数据段对应共享特征ACDE。同时，用户终端将每一个原始特征组合的的预设映射关系携带在目标数据序列中发送至云服务器。

云服务器根据特征构造策略确定出的每一个原始特征组合的预设映射关系。进一步地，云服务器确定每一个原始特征组合中的原始数据特征与每一个原始特征组合的共享特征，是否满足每一个原始特征组合的预设映射关系，其中，预设映射关系是基于特征构造策略确定的，本实施例不做限制。若确定每一个原始特征组合中的原始数据特征与每一个原始特征组合的共享特征，都满足每一个原始特征组合的预设映射关系，云服务器则确定边缘未篡改数据。若确定至少存在一个目标原始特征组合，目标原始特征组合中的原始数据特征与目标原始特征组合的共享特征，不满足目标原始特征组合的预设映射关系，云服务器则确定边缘篡改了数据。

本发明实施例在边缘篡改检测的过程中，将每一个原始特征组合的共享特征转化为伪装数据插入到终端感知的原始数据序列，若边缘篡改原始数据的任意一个或伪装数据，共享特征与相关原始数据特征之间的关联将被破坏，也意味着边缘是不可靠的，因此，通过原始特征组合中的原始数据及其共享特征实现了共同的边缘篡改检测，提高了边缘篡改检测的可靠性。

步骤103记载的基于所述检测策略，将每一个原始特征组合的多个伪装数据插入至所述原始数据序列中，得到目标数据序列，包括：

基于所述特征位置选择策略将每一个原始特征组合的多个伪装数据，插入至所述原始数据序列的不同特征位置，得到目标数据序列。

具体地，用户终端根据特征位置选择策略将每一个原始特征组合的多个伪装数据，插入至原始数据序列的不同特征位置，得到目标数据序列。参照图3下部分内容，将第1数据段((第1原始特征组合))的共同特征为■...▲和●转化为假数据1...假数据i...假数据m，并将假数据1...假数据i...假数据m插入至原始数据序列的不同特征位置，得到目标数据序列。

本发明实施例在边缘篡改检测的过程中，将每一个原始特征组合的共享特征转化为伪装数据插入到终端感知的原始数据序列，与原始数据序列中的原始数据一起发送到边缘。若边缘篡改原始数据的任意一个或伪装数据，共享特征与相关原始数据特征之间的关联将被破坏，也意味着边缘是不可靠的，因此，通过原始特征组合中的原始数据及其共享特征、伪装数据实现了共同的边缘篡改检测，提高了边缘篡改检测的可靠性。

参照图5，图5是本发明提供的边缘篡改检测方法的流程示意图之二。本发明实施例提供的边缘篡改检测方法包括：

步骤105，接收边缘计算系统发送的目标数据序列；

步骤106，基于检测策略从所述目标数据序列中，确定出每一个原始特征组合在不同特征位置的多个伪装数据；

步骤107，基于特征映射表将每一个原始特征组合的多个伪装数据进行映射，得到每一个原始特征组合的共享特征；

步骤108，基于每一个原始特征组合的共享特征以及每一个原始特征组合中的原始数据特征进行边缘篡改检测。

云服务器接收到边缘计算系统发送的目标数据序列后，根据检测策略中的特征位置选择策略，以及目标数据序列携带有每一原始特征组合在不同特征位置的多个伪装数据，从目标数据序列中，确定出每一个原始特征组合在不同特征位置的多个伪装数据。

进一步地，云服务器根据特征映射表将每一个原始特征组合的多个伪装数据进行映射，得到每一个原始特征组合的共享特征。

进一步地，云服务器根据每一个原始特征组合的共享特征以及每一个原始特征组合中的原始数据特征进行边缘篡改检测，即确定边缘是否修改了用户终端发送至云服务器的目标数据序列中的数据。

本发明实施例实现了无用户终端原始数据的情况下，即可对边缘转发的目标数据序列进行验证，确定边缘是否正确地将目标数据序列上传到云服务器，提高了边缘篡改检测的可靠性。

进一步地，步骤108记载的基于每一个原始特征组合的共享特征以及每一个原始特征组合中的原始数据特征进行边缘篡改检测，包括：

基于特征构造策略确定每一个原始特征组合的预设映射关系；

确定每一个原始特征组合中的原始数据特征与每一个原始特征组合的共享特征，是否满足每一个原始特征组合的预设映射关系；

若每一个原始特征组合中的原始数据特征与每一个原始特征组合的共享特征，都满足每一个原始特征组合的预设映射关系，则确定边缘未篡改数据；

若至少存在一个目标原始特征组合，则确定边缘篡改了数据，其中，所述目标原始特征组合中的原始数据特征与所述目标原始特征组合的共享特征，不满足所述目标原始特征组合的预设映射关系。

具体地，云服务器根据特征构造策略确定每一个原始特征组合中的原始数据特征与每一个原始特征组合的共享特征，是否满足每一个原始特征组合的预设映射关系，其中，预设映射关系是基于特征构造策略确定的，本实施例不做限制。

若确定每一个原始特征组合中的原始数据特征与每一个原始特征组合的共享特征，都满足每一个原始特征组合的预设映射关系，云服务器则确定边缘未篡改数据。

若确定至少存在一个目标原始特征组合，目标原始特征组合中的原始数据特征与目标原始特征组合的共享特征，不满足目标原始特征组合的预设映射关系，云服务器则确定边缘篡改了数据。

本发明实施例通过每一个原始特征组合的原始数据特征与、共享特征和预设映射关系，确定边缘是否正确地将目标数据序列上传到云服务器，提高了边缘篡改检测的可靠性。

进一步地，本发明提供的边缘篡改检测装置与本发明提供的边缘篡改检测方法互对应参照。

如图6所示，图6是本发明提供的边缘篡改检测装置的结构示意图之一，边缘篡改检测装置应用于用户终端，边缘篡改检测装置包括：

获取模块601，用于通过边缘计算系统获取检测策略和特征映射表；所述检测策略和所述特征映射表是由所述边缘计算系统从云服务器中调取并反馈的；

转化模块602，用于确定在执行边缘任务时产生的原始数据序列中，每一个原始特征组合的共享特征，基于所述特征映射表获取每一个原始特征组合的多个伪装数据；所述特征映射表中包括每一共享特征与多个伪装数据之间的映射关系；

导入模块603，用于基于所述检测策略，将每一个原始特征组合的多个伪装数据插入至所述原始数据序列中，得到目标数据序列；

发送模块604，用于通过所述边缘计算系统，将所述目标数据序列转发至所述云服务器，以供所述云服务器基于所述目标数据序列进行边缘篡改检测。

进一步地，转化模块602还用于：

确定所述原始数据序列中每一个原始数据的原始数据特征，并将所述原始数据序列中的原始数据特征拆分为多个原始特征组合；

确定每一个原始特征组合中原始数据特征的共享特征；

基于所述特征映射表将每一个原始特征组合的共享特征，转化为每一个原始特征组合的多个伪装数据。

进一步地，边缘篡改检测装置还包括构建模块，用于：

基于所述特征构造策略，构建每一个原始特征组合中的原始数据特征以及每一个原始特征组合的共享特征之间的预设映射关系；

将每一个原始特征组合的的预设映射关系携带在所述目标数据序列中发送至所述云服务器，以供所述云服务器接收到所述用户终端发送的目标数据序列后，通过特征构造策略确定出的每一个原始特征组合的预设映射关系，对所述目标数据序列进行边缘篡改检测。

进一步地，导入模块603还用于：

基于所述特征位置选择策略，将每一个原始特征组合的多个伪装数据插入至所述原始数据序列的不同特征位置中，得到所述目标数据序列。

本发明提供的边缘篡改检测装置的具体实施例与上述边缘篡改检测方法各实施例基本相同，在此不作赘述。

如图7所示，图7是本发明提供的边缘篡改检测装置的结构示意图之二，边缘篡改检测装置应用于用户终端，边缘篡改检测装置包括：

接收模块701，用于接收边缘计算系统发送的目标数据序列；所述目标数据序列中携带有每一原始特征组合在不同特征位置的多个伪装数据；

抽取模块702，用于基于检测策略从所述目标数据序列中，确定出每一个原始特征组合在不同特征位置的多个伪装数据；

映射模块703，用于基于特征映射表将每一个原始特征组合的多个伪装数据进行映射，得到每一个原始特征组合的共享特征；所述特征映射表中包括每一共享特征与多个伪装数据之间的映射关系；

边缘检测模块704，用于基于每一个原始特征组合的共享特征以及每一个原始特征组合中的原始数据特征进行边缘篡改检测。

进一步地，边缘检测模块704还用于：

基于特征构造策略确定每一个原始特征组合的预设映射关系；

确定每一个原始特征组合中的原始数据特征与每一个原始特征组合的共享特征，是否满足每一个原始特征组合的预设映射关系；

若每一个原始特征组合中的原始数据特征与每一个原始特征组合的共享特征，都满足每一个原始特征组合的预设映射关系，则确定边缘未篡改数据；

若至少存在一个目标原始特征组合，则确定边缘篡改了数据，其中，所述目标原始特征组合中的原始数据特征与所述目标原始特征组合的共享特征，不满足所述目标原始特征组合的预设映射关系。

本发明提供的边缘篡改检测装置的具体实施例与上述边缘篡改检测方法各实施例基本相同，在此不作赘述。

图8示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图8所示，电子设备可以包括：处理器(processor)810、通信接口(Communications Interface)820、存储器(memory)830和通信总线840，其中，处理器810，通信接口820，存储器830通过通信总线840完成相互间的通信。处理器810可以调用存储器830中的逻辑指令，以执行边缘篡改检测方法，该方法应用于用户终端，包括：

通过边缘计算系统获取检测策略和特征映射表；所述检测策略和所述特征映射表是由所述边缘计算系统从云服务器中调取并反馈的；

确定在执行边缘任务时产生的原始数据序列中，每一个原始特征组合的共享特征，基于所述特征映射表获取每一个原始特征组合的多个伪装数据；所述特征映射表中包括每一共享特征与多个伪装数据之间的映射关系；

基于所述检测策略，将每一个原始特征组合的多个伪装数据插入至所述原始数据序列中，得到目标数据序列；

通过所述边缘计算系统，将所述目标数据序列转发至所述云服务器，以供所述云服务器基于所述目标数据序列进行边缘篡改检测。

处理器810可以调用存储器830中的逻辑指令，以执行边缘篡改检测方法，该方法应用于云服务器，包括：

接收边缘计算系统发送的目标数据序列；所述目标数据序列中携带有每一原始特征组合在不同特征位置的多个伪装数据；

基于检测策略从所述目标数据序列中，确定出每一个原始特征组合在不同特征位置的多个伪装数据；

基于特征映射表将每一个原始特征组合的多个伪装数据进行映射，得到每一个原始特征组合的共享特征；所述特征映射表中包括每一共享特征与多个伪装数据之间的映射关系；

基于每一个原始特征组合的共享特征以及每一个原始特征组合中的原始数据特征进行边缘篡改检测。

此外，上述的存储器830中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的边缘篡改检测方法，该方法应用于用户终端，包括：

通过边缘计算系统获取检测策略和特征映射表；所述检测策略和所述特征映射表是由所述边缘计算系统从云服务器中调取并反馈的；

确定在执行边缘任务时产生的原始数据序列中，每一个原始特征组合的共享特征，基于所述特征映射表获取每一个原始特征组合的多个伪装数据；所述特征映射表中包括每一共享特征与多个伪装数据之间的映射关系；

基于所述检测策略，将每一个原始特征组合的多个伪装数据插入至所述原始数据序列中，得到目标数据序列；

通过所述边缘计算系统，将所述目标数据序列转发至所述云服务器，以供所述云服务器基于所述目标数据序列进行边缘篡改检测。

另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的边缘篡改检测方法，该方法应用于云服务器，包括：

接收边缘计算系统发送的目标数据序列；所述目标数据序列中携带有每一原始特征组合在不同特征位置的多个伪装数据；

基于检测策略从所述目标数据序列中，确定出每一个原始特征组合在不同特征位置的多个伪装数据；

基于特征映射表将每一个原始特征组合的多个伪装数据进行映射，得到每一个原始特征组合的共享特征；所述特征映射表中包括每一共享特征与多个伪装数据之间的映射关系；

基于每一个原始特征组合的共享特征以及每一个原始特征组合中的原始数据特征进行边缘篡改检测。

又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各提供的边缘篡改检测方法，该方法应用于用户终端，包括：

通过边缘计算系统获取检测策略和特征映射表；所述检测策略和所述特征映射表是由所述边缘计算系统从云服务器中调取并反馈的；

确定在执行边缘任务时产生的原始数据序列中，每一个原始特征组合的共享特征，基于所述特征映射表获取每一个原始特征组合的多个伪装数据；所述特征映射表中包括每一共享特征与多个伪装数据之间的映射关系；

基于所述检测策略，将每一个原始特征组合的多个伪装数据插入至所述原始数据序列中，得到目标数据序列；

通过所述边缘计算系统，将所述目标数据序列转发至所述云服务器，以供所述云服务器基于所述目标数据序列进行边缘篡改检测。

又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各提供的边缘篡改检测方法，该方法应用于云服务器，包括：

接收边缘计算系统发送的目标数据序列；所述目标数据序列中携带有每一原始特征组合在不同特征位置的多个伪装数据；

基于检测策略从所述目标数据序列中，确定出每一个原始特征组合在不同特征位置的多个伪装数据；

基于特征映射表将每一个原始特征组合的多个伪装数据进行映射，得到每一个原始特征组合的共享特征；所述特征映射表中包括每一共享特征与多个伪装数据之间的映射关系；

基于每一个原始特征组合的共享特征以及每一个原始特征组合中的原始数据特征进行边缘篡改检测。

所述处理器可读存储介质可以是处理器能够存取的任何可用介质或数据存储设备，包括但不限于磁性存储器(例如软盘、硬盘、磁带、磁光盘(MO)等)、光学存储器(例如CD、DVD、BD、HVD等)、以及半导体存储器(例如ROM、EPROM、EEPROM、非易失性存储器(NANDFLASH)、固态硬盘(SSD))等。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，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发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种边缘篡改检测方法，所述边缘篡改检测方法应用于用户终端，其特征在于，所述边缘篡改检测方法，包括：

通过边缘计算系统获取检测策略和特征映射表；所述检测策略和所述特征映射表是由所述边缘计算系统从云服务器中调取并反馈的；

确定在执行边缘任务时产生的原始数据序列中，每一个原始特征组合的共享特征，基于所述特征映射表获取每一个原始特征组合的多个伪装数据；所述特征映射表中包括每一共享特征与多个伪装数据之间的映射关系；

基于所述检测策略，将每一个原始特征组合的多个伪装数据插入至所述原始数据序列中，得到目标数据序列；

通过所述边缘计算系统，将所述目标数据序列转发至所述云服务器，以供所述云服务器基于所述目标数据序列进行边缘篡改检测。

2.根据权利要求1所述的边缘篡改检测方法，其特征在于，所述检测策略包括特征位置选择策略；

所述基于所述检测策略，将每一个原始特征组合的多个伪装数据插入至所述原始数据序列中，得到目标数据序列，包括：

基于所述特征位置选择策略，将每一个原始特征组合的多个伪装数据插入至所述原始数据序列的不同特征位置中，得到所述目标数据序列。

3.根据权利要求1所述的边缘篡改检测方法，其特征在于，所述确定在执行边缘任务时产生的原始数据序列中，每一个原始特征组合的共享特征，基于所述特征映射表获取每一个原始特征组合的多个伪装数据，包括：

确定所述原始数据序列中每一个原始数据的原始数据特征，并将所述原始数据序列中的原始数据特征拆分为多个原始特征组合；

确定每一个原始特征组合中原始数据特征的共享特征；

基于所述特征映射表将每一个原始特征组合的共享特征，转化为每一个原始特征组合的多个伪装数据。

4.根据权利要求1至3任一项所述的边缘篡改检测方法，其特征在于，所述检测策略包括特征构造策略；

所述确定每一个原始特征组合中原始数据特征的共享特征之后，还包括：

基于所述特征构造策略，构建每一个原始特征组合中的原始数据特征以及每一个原始特征组合的共享特征之间的预设映射关系；

将每一个原始特征组合的的预设映射关系携带在所述目标数据序列中发送至所述云服务器，以供所述云服务器接收到所述用户终端发送的目标数据序列后，通过特征构造策略确定出的每一个原始特征组合的预设映射关系，对所述目标数据序列进行边缘篡改检测。

5.一种边缘篡改检测方法，所述边缘篡改检测方法应用于云服务器，其特征在于，所述边缘篡改检测方法，包括：

接收边缘计算系统发送的目标数据序列；所述目标数据序列中携带有每一原始特征组合在不同特征位置的多个伪装数据；

基于检测策略从所述目标数据序列中，确定出每一个原始特征组合在不同特征位置的多个伪装数据；

基于特征映射表将每一个原始特征组合的多个伪装数据进行映射，得到每一个原始特征组合的共享特征；所述特征映射表中包括每一共享特征与多个伪装数据之间的映射关系；

基于每一个原始特征组合的共享特征以及每一个原始特征组合中的原始数据特征进行边缘篡改检测。

6.根据权利要求5所述的边缘篡改检测方法，其特征在于，所述基于每一个原始特征组合的共享特征以及每一个原始特征组合中的原始数据特征进行边缘篡改检测，包括：

基于特征构造策略确定每一个原始特征组合的预设映射关系；

确定每一个原始特征组合中的原始数据特征与每一个原始特征组合的共享特征，是否满足每一个原始特征组合的预设映射关系；

若每一个原始特征组合中的原始数据特征与每一个原始特征组合的共享特征，都满足每一个原始特征组合的预设映射关系，则确定边缘未篡改数据；

若至少存在一个目标原始特征组合，则确定边缘篡改了数据，其中，所述目标原始特征组合中的原始数据特征与所述目标原始特征组合的共享特征，不满足所述目标原始特征组合的预设映射关系。

7.一种边缘篡改检测装置，所述边缘篡改检测装置应用于用户终端，其特征在于，所述边缘篡改检测装置，包括：

获取模块，用于通过边缘计算系统获取检测策略和特征映射表；所述检测策略和所述特征映射表是由所述边缘计算系统从云服务器中调取并反馈的；

转化模块，用于确定在执行边缘任务时产生的原始数据序列中，每一个原始特征组合的共享特征，基于所述特征映射表获取每一个原始特征组合的多个伪装数据；所述特征映射表中包括每一共享特征与多个伪装数据之间的映射关系；

导入模块，基于所述检测策略，将每一个原始特征组合的多个伪装数据插入至所述原始数据序列中，得到目标数据序列；

发送模块，用于通过所述边缘计算系统，将所述目标数据序列转发至所述云服务器，以供所述云服务器基于所述目标数据序列进行边缘篡改检测。

8.一种边缘篡改检测装置，所述边缘篡改检测装置应用于用户终端，其特征在于，所述边缘篡改检测装置，包括：

接收模块，用于接收边缘计算系统发送的目标数据序列；所述目标数据序列中携带有每一原始特征组合在不同特征位置的多个伪装数据；

抽取模块，用于基于检测策略从所述目标数据序列中，确定出每一个原始特征组合在不同特征位置的多个伪装数据；

映射模块，用于基于特征映射表将每一个原始特征组合的多个伪装数据进行映射，得到每一个原始特征组合的共享特征；所述特征映射表中包括每一共享特征与多个伪装数据之间的映射关系；

边缘检测模块，用于基于每一个原始特征组合的共享特征以及每一个原始特征组合中的原始数据特征进行边缘篡改检测。

9.一种电子设备，所述电子设备包括存储器、处理器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，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6任一项所述的边缘篡改检测方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述的边缘篡改检测方法。

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