CN116389654B - 一种数据加密方法，装置，设备及存储介质 - Google Patents

一种数据加密方法，装置，设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明属于数据处理领域，公开了一种数据加密方法，装置，设备及存储介质，方法包括：将需要进行加密传输的图像分为多个子区域；确定每个子区域的加密顺序特征值和子区域坐标；根据加密顺序特征值对子区域进行排序，获得有序集合；从有序集合中获取加密顺序特征值最小的子区域并进行加密，获得加密后的子区域；将加密后的子区域从有序集合中删除；将加密后的子区域和对应的子区域坐标传输至发送设备；判断有序集合是否为空集，若是，则结束加密，若否，则对下一个子区域进行加密。本发明能够缩短整体的加密传输的时间。

Description

一种数据加密方法，装置，设备及存储介质
技术领域
本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种数据加密方法，装置，设备及存储介质。
背景技术
图像在加密传输的过程中，分区域加密是常见的方式，而现有技术中一般都是先对全部的区域加密完成，然后再整体进行传输。当需要进行加密传输的图像的分辨率比较高，即尺寸较大时，需要等待比较久才能完成加密，而对于通信性能较弱的设备，对加密后的区域进行发送还需要进行排队等待，传输耗时比较长，这就导致实现图像加密传输的所需要的时间比较长。
发明内容
本发明的目的在于公开一种数据加密方法，装置，设备及存储介质，解决如何在对图像进行加密传输的同时，缩短加密传输的时间。
为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
第一个方面，本发明提供了一种数据加密方法，包括：
S100，对需要进行加密传输的图像进行分割，将需要进行加密传输的图像分为多个子区域；
S200，确定每个子区域的加密顺序特征值和子区域坐标；
S300，根据加密顺序特征值从小到大的顺序对子区域进行排序，获得有序集合；
S400，从中获取加密顺序特征值最小的子区域/>，对/>进行加密，获得加密后的子区域/>；
S500，将加密顺序特征值最小的子区域从/>中删除；
S600，将和对应的子区域坐标传输至发送设备；
S700，判断是否为空集，若是，则结束加密，若否，则进入S400。
优选地，对需要进行加密传输的图像进行分割，将需要进行加密传输的图像分为多个子区域，包括：
S110，对需要进行加密传输的图像进行亮度优化计算，获得亮度优化图像；
S120，对亮度优化图像进行图像识别，得到亮度优化图像中的ROI区域的像素点的集合和非ROI区域的像素点的集合/>；
S130，基于和/>将需要进行加密传输的图像分割为多个子区域。
优选地，对需要进行加密传输的图像进行亮度优化处理，获得亮度优化图像，包括：
S111，计算需要进行加密传输的图像中的像素点的优化判断值；
S112，基于优化判断值对需要进行加密传输的图像中的像素点进行亮度优化处理，获得亮度优化图像。
优选地，优化判断值的计算函数为：
表示像素点a的优化判断值，/>表示灰度值的权重，/>表示像素点a的灰度值，/>表示需要进行加密传输的图像中的像素点的灰度值的最大值，/>表示以像素点a为中心，边长为/>的窗口W内，与素点a相关的像素点的数量，/>表示窗口W内的像素点的总数，/>表示数量的权重，/>表示窗口W内，与素点a相关的像素点的集合，/>和/>分别表示像素点i的横轴坐标和纵轴坐标，/>表示横轴坐标方差权重，/>表示纵轴坐标方差权重，/>表示预设的横轴坐标方差，/>表示预设的纵轴坐标方差。
优选地，与像素点a相关的像素点的获取过程为：
获取符合如下阈值判断的像素点的集合：
其中，和/>分别表示预设的阈值下限值和阈值上限值；/>表示需要进行加密传输的图像中的像素点b的灰度值，/>；
获取集合中的像素点所组成的线段的集合/>；
获取集合中与像素点a相连接的线段的集合/>；
将集合中的所有线段所对应的像素点作为与像素点a相关的像素点。
优选地，基于优化判断值对需要进行加密传输的图像中的像素点进行亮度优化处理，获得亮度优化图像，包括：
获取需要进行加密传输的图像中，优化判断值小于设定的优化判断值阈值的像素点的集合；
采用亮度优化处理算法对中的像素点进行亮度优化处理，得到亮度优化图像。
优选地，亮度优化处理算法包括直方图均衡算法、gamma增强算法、拉普拉斯增强算法中的任一种。
第二个方面，本发明提供了一种数据加密装置，包括图像分割模块、顺序判断模块、排序模块和加密模块；
图像分割模块用于对需要进行加密传输的图像进行分割，将需要进行加密传输的图像分为多个子区域；
顺序判断模块用于确定每个子区域的加密顺序特征值和子区域坐标；
排序模块用于根据加密顺序特征值从小到大的顺序对子区域进行排序，获得有序集合；
加密模块用于执行如下步骤：
S1，从中获取加密顺序特征值最小的子区域/>，对/>进行加密，获得加密后的子区域/>；
S2，将加密顺序特征值最小的子区域从/>中删除；
S3，将和对应的子区域坐标传输至发送设备；
S4，判断是否为空集，若是，则结束加密，若否，则进入S1。
第三个方面，本发明提供了一种数据加密设备，所述数据加密设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述数据加密设备执行上述的数据加密方法。
第四个方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述的数据加密方法。
与现有技术的先等全部加密完成，然后再进行整体传输的方式相比，本发明采用的是边加密边传输的方式，不用等全部子区域都加密完成才进行加密后的子区域的传输，从而缩短了排队等待发送的时间，能够有效地提高传输效率，缩短整体的加密传输的时间。而且，本发明通过加密顺序特征值对不同的子区域的加密顺序进行了排序，使得较为耗时的加密排在后面进行加密，从而能够进一步节约排队等待的时间。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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为本发明一种数据加密方法的一种示意图。
图2为本发明一种数据加密装置的一种示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
第一个方面，如图1所示的一种实施例，本发明提供了一种数据加密方法，包括：
S100，对需要进行加密传输的图像进行分割，将需要进行加密传输的图像分为多个子区域。
具体的，进行分割之后，能够得到不同的子区域，从而实现对不同的子区域的排序加密。
优选地，对需要进行加密传输的图像进行分割，将需要进行加密传输的图像分为多个子区域，包括：
S110，对需要进行加密传输的图像进行亮度优化计算，获得亮度优化图像；
S120，对亮度优化图像进行图像识别，得到亮度优化图像中的ROI区域的像素点的集合和非ROI区域的像素点的集合/>；
S130，基于和/>将需要进行加密传输的图像分割为多个子区域。
具体的，进行亮度优化计算能够均衡需要进行加密传输的图像的中的亮度分布，从而提高图像中的信息量。
优选地，对需要进行加密传输的图像进行亮度优化处理，获得亮度优化图像，包括：
S111，计算需要进行加密传输的图像中的像素点的优化判断值；
S112，基于优化判断值对需要进行加密传输的图像中的像素点进行亮度优化处理，获得亮度优化图像。
现有技术中一般都是直接对所有的像素点进行亮度优化处理，显然，这个过程会对一些形状信息含量比较多的像素点，例如线段、区域的边界等位置的像素点例如造成破坏，使得这种像素点的灰度值受到错误的抑制或提升，从而损失形状信息。因此，本发明通过优化判断值的设置，实现了形状信息含量比较多的像素点的识别。
优选地，优化判断值的计算函数为：
表示像素点a的优化判断值，/>表示灰度值的权重，/>表示像素点a的灰度值，/>表示需要进行加密传输的图像中的像素点的灰度值的最大值，/>表示以像素点a为中心，边长为/>的窗口W内，与素点a相关的像素点的数量，/>表示窗口W内的像素点的总数，/>表示数量的权重，/>表示窗口W内，与素点a相关的像素点的集合，/>和/>分别表示像素点i的横轴坐标和纵轴坐标，/>表示横轴坐标方差权重，/>表示纵轴坐标方差权重，/>表示预设的横轴坐标方差，/>表示预设的纵轴坐标方差。
优化判断值从灰度值、相关的像素点的数量、横坐标的方差、纵坐标的方差这4个方向进行加权计算得到，像素点的灰度值越靠近灰度值0或越靠近255，相关的像素点的数量越大，相关的像素点的横坐标的方差越大，相关的像素点的纵坐标的方差越大，则优化判断值越大。由于本发明并不是仅考虑灰度值，因此能够避免噪声像素点的被错误地认为是形状信息含量比较多的像素点。而且，通过设置两种坐标轴的方差，能够使得相关像素点的分布范围越广的优化判断值越大，从而进一步提高正确选出的形状信息含量比较多的像素点的概率。
优选地，与像素点a相关的像素点的获取过程为：
获取符合如下阈值判断的像素点的集合：
其中，和/>分别表示预设的阈值下限值和阈值上限值；/>表示需要进行加密传输的图像中的像素点b的灰度值，/>；
获取集合中的像素点所组成的线段的集合/>；
获取集合中与像素点a相连接的线段的集合/>；
将集合中的所有线段所对应的像素点作为与像素点a相关的像素点。
在本发明中，与像素点a相关的像素点并不是通过单阈值来进行运算的，而是通过双阈值来进行判断，设置阈值上限值，能够降低避免非线段、边界等区域的像素点被选为与像素点a相关的像素点的概率，从而进一步正确提高选出形状信息含量比较多的像素点的概率。集合中的像素点可能分布在不同的区域，因此，若这些像素点并不是互相连通的，那么，像素点a很可能是噪声像素点，因此本发明通过对集合/>中的像素点所组成的线段来对噪声像素点进行了有效的排除。当线段与像素点a相连时，相连的线段的数量越多，长度越长，则表示像素点a属于线段、边界等区域的像素点的概率越大。
优选地，基于优化判断值对需要进行加密传输的图像中的像素点进行亮度优化处理，获得亮度优化图像，包括：
获取需要进行加密传输的图像中，优化判断值小于设定的优化判断值阈值的像素点的集合；
采用亮度优化处理算法对中的像素点进行亮度优化处理，得到亮度优化图像。
在本发明中，只对优化判断值小于优化判断值阈值的像素点进行亮度优化处理，从而能够在均衡图像的亮度的同时，提高了亮度优化处理后的形状信息的含量。
优选地，亮度优化处理算法包括直方图均衡算法、gamma增强算法、拉普拉斯增强算法中的任一种。
优选地，对亮度优化图像进行图像识别，得到亮度优化图像中的ROI区域的像素点的集合和非ROI区域的像素点的集合/>，包括：
采用ROI区域提取算法对亮度优化图像进行图像识别，得到亮度优化图像中的ROI区域和非ROI区域；
将ROI区域中的像素点保存到集合，将非ROI区域中的像素点的集合/>。
具体的ROI区域提取算法包括基于显著度图的提取算法、基于相对位置指示图的提取算法、区域生长算法等。
优选地，基于和/>将需要进行加密传输的图像分割为多个子区域，包括：
计算分割比例：
计算子区域的面积：
表示设定的分割比例的标准值，/>表示设定的子区域的面积的标准值；
将需要进行加密传输的图像分割为多个面积为的子区域。
在本发明中，子区域的面积是根据分割比例来进行计算得到的，分割比例越小，则子区域的面积越小，子区域的数量越多，从而有利于更为准确地对ROI区域的像素点进行分割，降低了包含ROI区域的像素点的子区域中出现非ROI区域的像素点的比例，有利于后续采用不同复杂对的加密算法对子区域进行加密处理时，对ROI区域的像素点进行有效加密的程度。避免使用复杂的加密算法对过多的非ROI区域的像素点进行加密，从而提高在保证加密效果的同时，缩短了加密的时间。
S200，确定每个子区域的加密顺序特征值和子区域坐标。
优选地，加密顺序特征值的计算函数为：
表示子区域的加密顺序特征值，/>表示子区域中的ROI区域的像素点的数量，/>表示区域中的像素点的总数，/>表示计算比例，/>，/>表示子区域中的ROI区域的像素点的集合，/>表示/>中的像素点j与ROI区域的中心之间的距离，/>表示ROI区域的像素点与ROI区域的中心之间的距离的最大值。
加密顺序特征值考虑的是子区域中包含的ROI区域的像素点的数量以及子区域中包含的ROI区域的像素点与ROI区域的中心之间的平均距离，子区域中包含的ROI区域的像素点的数量越大，子区域中包含的ROI区域的像素点与ROI区域的中心之间的平均距离越小，则加密顺序特征值越大。上述计算函数能够使得越接近ROI区域，且包含ROI区域的像素点的比例越高的子区域的加密顺序特征值越大，从而保证了对有效信息含量越高的子区域采用加密效果越好的算法来进行加密。加密顺序特征值能够使得非ROI区域的像素点被以较快的速度进行加密，降低需要采用较为复杂的加密算法进行加密的像素点的数量，从而缩短了对图像数据进行加密传输的时间。
优选地，子区域坐标为距离子区域中心最近的像素点的坐标。
子区域坐标主要是用于接收到加密后的子区域的设备根据子区域的位置来对进行拼接，得到完整的需要进行加密传输的图像。
S300，根据加密顺序特征值从小到大的顺序对子区域进行排序，获得有序集合。
S400，从中获取加密顺序特征值最小的子区域/>，对/>进行加密，获得加密后的子区域/>。
优选地，对进行加密，获得加密后的子区域/>，包括：
若的加密顺序特征值小于设定的第一特征值阈值，则使用3DES算法对进行加密，获得加密后的子区域/>；
若的加密顺序特征值大于等于设定的第一特征值阈值且小于等于设定的第二特征值阈值，则使用AES加密算法对/>进行加密，获得加密后的子区域/>；
若的加密顺序特征值大于设定的第二特征值阈值，则使用非对称加密算法对/>进行加密，获得加密后的子区域/>。
第一特征阈值小于第二特征阈值。
在本发明中，加密顺序特征值越大，则使用的加密算法的加密效果越好，耗时越长。因此，本发明将加密耗时短的子区域先进行加密和传输至发送设备，由发送设备不断地将收到的加密后的子区域进行发送，从而不需要等对所有的子区域进行加密后，再进行排队发送，缩短了发送的时间。另外，由于加密耗时较长的子区域被设置在了后面进行加密，因此，前面的加密耗时较小的加密后的子区域在排队发送的同时，加密耗时较长的子区域也在被进行加密，有效地缩短了对图像数据进行加密传输的所需要的时间。
S500，将加密顺序特征值最小的子区域从/>中删除。
在本发明中，随着加密的进行，中的子区域会逐步减少。
S600，将和对应的子区域坐标传输至发送设备。
具体的，发送设备可以是网卡、WiFi等。
S700，判断是否为空集，若是，则结束加密，若否，则进入S400。
与现有技术的先等全部加密完成，然后再进行整体传输的方式相比，本发明采用的是边加密边传输的方式，不用等全部子区域都加密完成才进行加密后的子区域的传输，从而缩短了排队等待发送的时间，能够有效地提高传输效率，缩短整体的加密传输的时间。而且，本发明通过加密顺序特征值对不同的子区域的加密顺序进行了排序，使得较为耗时的加密排在后面进行加密，从而能够进一步节约排队等待的时间。
第二个方面，如图2所示的一种实施例，本发明提供了一种数据加密装置，包括图像分割模块、顺序判断模块、排序模块和加密模块；
图像分割模块用于对需要进行加密传输的图像进行分割，将需要进行加密传输的图像分为多个子区域；
顺序判断模块用于确定每个子区域的加密顺序特征值和子区域坐标；
排序模块用于根据加密顺序特征值从小到大的顺序对子区域进行排序，获得有序集合；
加密模块用于执行如下步骤：
S1，从中获取加密顺序特征值最小的子区域/>，对/>进行加密，获得加密后的子区域/>；
S2，将加密顺序特征值最小的子区域从/>中删除；
S3，将和对应的子区域坐标传输至发送设备；
S4，判断是否为空集，若是，则结束加密，若否，则进入S1。
第三个方面，本发明提供了一种数据加密设备，所述数据加密设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述数据加密设备执行上述的数据加密方法。
第四个方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述的数据加密方法。
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进行限制，尽管参照较佳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：其依然可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而这些修改或者等同替换亦不能使修改后的技术方案脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种数据加密方法，其特征在于，包括：
S100，对需要进行加密传输的图像进行分割，将需要进行加密传输的图像分为多个子区域；
S200，确定每个子区域的加密顺序特征值和子区域坐标；
S300，根据加密顺序特征值从小到大的顺序对子区域进行排序，获得有序集合ordset；
S400，从ordset中获取加密顺序特征值最小的子区域minreg，对minreg进行加密，获得加密后的子区域encminreg；
S500，将加密顺序特征值最小的子区域minreg从ordset中删除；
S600，将encminreg和对应的子区域坐标传输至发送设备；
S700，判断ordset是否为空集，若是，则结束加密，若否，则进入S400；
加密顺序特征值的计算函数为：
ecrordvl表示子区域的加密顺序特征值，Numpixroi表示子区域中的ROI区域的像素点的数量，NumAll表示区域中的像素点的总数，η表示计算比例，η∈(0,1)，subblo表示子区域中的ROI区域的像素点的集合，distmidj表示subblo中的像素点j与ROI区域的中心之间的距离，maxdistmid表示ROI区域的像素点与ROI区域的中心之间的距离的最大值。
2.根据权利要求1所述的一种数据加密方法，其特征在于，对需要进行加密传输的图像进行分割，将需要进行加密传输的图像分为多个子区域，包括：
S110，对需要进行加密传输的图像进行亮度优化计算，获得亮度优化图像；
S120，对亮度优化图像进行图像识别，得到亮度优化图像中的ROI区域的像素点的集合roiset和非ROI区域的像素点的集合nroiset；
S130，基于roiset和nroiset将需要进行加密传输的图像分割为多个子区域。
3.根据权利要求2所述的一种数据加密方法，其特征在于，对需要进行加密传输的图像进行亮度优化处理，获得亮度优化图像，包括：
S111，计算需要进行加密传输的图像中的像素点的优化判断值；
S112，基于优化判断值对需要进行加密传输的图像中的像素点进行亮度优化处理，获得亮度优化图像。
4.根据权利要求3所述的一种数据加密方法，其特征在于，优化判断值的计算函数为：
optjudvala表示像素点a的优化判断值，α表示灰度值的权重，grayvla表示像素点a的灰度值，maxgray表示需要进行加密传输的图像中的像素点的灰度值的最大值，Nneisima表示以像素点a为中心，边长为D×D的窗口W内，与素点a相关的像素点的数量，Nneia表示窗口W内的像素点的总数，β表示数量的权重，neisima表示窗口W内，与素点a相关的像素点的集合，xi和yi分别表示像素点i的横轴坐标和纵轴坐标，ε表示横轴坐标方差权重，表示纵轴坐标方差权重，corsneixa表示预设的横轴坐标方差，corsneiya表示预设的纵轴坐标方差。
5.根据权利要求4所述的一种数据加密方法，其特征在于，与像素点a相关的像素点的获取过程为：
获取符合如下阈值判断的像素点的集合threset：
mivalthr≤|grayvlb-grayvla|≤mavalthr
其中，mivalthr和mavalthr分别表示预设的阈值下限值和阈值上限值；grayvlb表示需要进行加密传输的图像中的像素点b的灰度值，a≠b；
获取集合threset中的像素点所组成的线段的集合lineset；
获取集合lineset中与像素点a相连接的线段的集合chlineset；
将集合chlineset中的所有线段所对应的像素点作为与像素点a相关的像素点。
6.根据权利要求3所述的一种数据加密方法，其特征在于，基于优化判断值对需要进行加密传输的图像中的像素点进行亮度优化处理，获得亮度优化图像，包括：
获取需要进行加密传输的图像中，优化判断值小于设定的优化判断值阈值的像素点的集合nedset；
采用亮度优化处理算法对nedset中的像素点进行亮度优化处理，得到亮度优化图像。
7.根据权利要求6所述的一种数据加密方法，其特征在于，亮度优化处理算法包括直方图均衡算法、gamma增强算法、拉普拉斯增强算法中的任一种。
8.一种数据加密装置，其特征在于，包括图像分割模块、顺序判断模块、排序模块和加密模块；
图像分割模块用于对需要进行加密传输的图像进行分割，将需要进行加密传输的图像分为多个子区域；
顺序判断模块用于确定每个子区域的加密顺序特征值和子区域坐标；
排序模块用于根据加密顺序特征值从小到大的顺序对子区域进行排序，获得有序集合ordset；
加密模块用于执行如下步骤：
S1，从ordset中获取加密顺序特征值最小的子区域minreg，对minreg进行加密，获得加密后的子区域encminreg；
S2，将加密顺序特征值最小的子区域minreg从ordset中删除；
S3，将encminreg和对应的子区域坐标传输至发送设备；
S4，判断ordset是否为空集，若是，则结束加密，若否，则进入S1；
加密顺序特征值的计算函数为：
ecrordvl表示子区域的加密顺序特征值，Numpixroi表示子区域中的ROI区域的像素点的数量，NumAll表示区域中的像素点的总数，η表示计算比例，η∈(0,1)，subblo表示子区域中的ROI区域的像素点的集合，distmidj表示subblo中的像素点j与ROI区域的中心之间的距离，maxdistmid表示ROI区域的像素点与ROI区域的中心之间的距离的最大值。
9.一种数据加密设备，其特征在于，所述数据加密设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述数据加密设备执行如权利要求1-7中任一项所述的数据加密方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，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1-7中任一项所述的数据加密方法。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108959478A (zh) * 2018-06-21 2018-12-07 中南林业科技大学 一种云环境下的密文图像检索方法及系统
CN115633193A (zh) * 2022-12-19 2023-01-20 吉林省信息技术研究所 一种监控视频加密方法及系统

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9253505B2 (en) * 2009-04-08 2016-02-02 Newrow, Inc. System and method for image compression
CN115861153A (zh) * 2021-09-24 2023-03-28 鸿海精密工业股份有限公司 图像检测方法、计算机装置及存储介质

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108959478A (zh) * 2018-06-21 2018-12-07 中南林业科技大学 一种云环境下的密文图像检索方法及系统
CN115633193A (zh) * 2022-12-19 2023-01-20 吉林省信息技术研究所 一种监控视频加密方法及系统

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