CN117171817A - 基于区块链的电子签章安全管理方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，提出了基于区块链的电子签章安全管理方法，包括：获取电子签章数据矩阵；根据电子签章数据矩阵获取签章横向数据序列、签章纵向数据序列；根据签章横向数据序列、签章纵向数据序列对电子签章数据矩阵进行分块，根据分块结果计算签章有效信息拥挤系数；根据签章有效信息拥挤系数计算签章有效信息差异系数；根据签章有效信息差异系数分别计算签章纵向关联特征系数、签章横向关联特征系数；根据签章纵向关联特征系数、签章横向关联特征系数对电子签章数据进行分类；根据分类结果对电子签章数据进行加密。本发明通过分析电子签章数据特征对电子签章数据进行加密并基于区块链的方式进行存储，提高电子签章数据的安全性。

Description

基于区块链的电子签章安全管理方法

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于区块链的电子签章安全管理方法。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，各种产品和应用以更高效、更经济为发展目标。信息化的快速推进使无纸化办公成为一种发展趋势。现阶段，一些企业和学校已经建立了电子办公系统，用于文档的查询和分享，这也为电子签章系统的建立提供了基础。其中电子签章系统管理过程的安全性问题是需要重点关注的一个方面，通过对电子签章信息进行加密保护来保证电子签章信息的安全。

采用传统的对称加密算法（例如Cipher Block Chaining、Triple DataEncryption Standard、Advanced Encryption Standard）对电子签章进行加密处理可以提高电子签章信息的安全性，但对称加密算法的加密和解密的密钥是相同的，因此对于密钥的管理是保证电子签章信息安全的主要方式之一，其次在采用对称加密算法进行加密的过程中，若明文中一些信息存在较强的关联性也会降低电子签章信息加密管理的安全性。其中在采用CBC模式下的AES加密算法中由于加密过程中不同明文之间可能关联性较强问题，同时在CBC模式下是链式的加密方式，容易出现密文分组之间关联性较强问题，这些都会降低电子签章信息管理的安全性。

发明内容

本发明提供基于区块链的电子签章安全管理方法，以解决电子签章信息保存安全性较低的问题，所采用的技术方案具体如下：

本发明一个实施例基于区块链的电子签章安全管理方法，该方法包括以下步骤：

获取电子签章数据矩阵；

采用投影算法分别获取电子签章数据矩阵的签章横向数据序列、签章纵向数据序列；根据电子签章数据矩阵的签章横向数据序列、签章纵向数据序列获取电子签章数据矩阵的签章数据子块；根据电子签章数据矩阵的签章数据子块的有效信息分布特征计算每个签章数据子块的签章有效信息拥挤系数；根据每个签章数据子块的签章有效信息拥挤系数计算每个签章数据子块的签章有效信息差异系数；将每个签章数据子块的签章有效信息差异系数作为所述每个签章数据子块中元素对应的签章有效对比系数；根据电子签章数据矩阵中每个元素对应的签章有效对比系数分别计算电子签章数据矩阵的签章纵向关联特征系数、签章横向关联特征系数；

根据电子签章数据矩阵的签章纵向关联特征系数、签章横向关联特征系数对电子签章数据矩阵中的元素进行分类；根据电子签章数据矩阵中元素的分类结果获取电子签章数据矩阵的明文分组结果；根据电子签章数据矩阵的明文分组结果对CBC加密模式下的相邻明文分组进行选择，基于相邻明文分组的选择结果对电子签章数据进行加密；采用区块链的方式存储电子签章数据的加密结果，对电子签章数据进行安全管理。

优选的，所述采用投影算法分别获取电子签章数据矩阵的签章横向数据序列、签章纵向数据序列的方法为：

获取电子签章数据，将所述电子签章数据按照数据所在位置组成的矩阵作为电子签章数据矩阵，采用投影算法对电子签章数据矩阵进行水平投影和垂直投影，将电子签章数据矩阵水平投影获取的序列作为电子签章数据矩阵的签章纵向数据序列；将电子签章数据矩阵垂直投影获取的序列作为电子签章数据矩阵的签章横向数据序列。

优选的，所述根据电子签章数据矩阵的签章横向数据序列、签章纵向数据序列获取电子签章数据矩阵的签章数据子块的方法为：

采用序列分割算法分别获取电子签章数据矩阵的签章横向数据序列、签章纵向数据序列的子序列，将签章横向数据序列的每个子序列作为所述签章横向数据序列的一个签章横向子序列，将签章纵向数据序列的每个子序列作为所述签章纵向数据序列的一个签章纵向子序列；根据每个签章横向子序列、每个签章纵向子序列对应的电子签章数据矩阵中投影元素的交集对电子签章数据矩阵进行分块，将电子签章数据矩阵中每个分块结果作为所述电子签章数据矩阵的一个签章数据子块。

优选的，所述根据电子签章数据矩阵的签章数据子块的有效信息分布特征计算每个签章数据子块的签章有效信息拥挤系数的方法为：

式中，表示/>的签章有效信息拥挤系数；/>表示由第/>个签章横向子序列和第/>个签章纵向子序列确定的签章数据子块；/>和/>分别表示/>中元素的最大值和最小值；/>表示/>中元素的均值；/>和/>分别表示/>的第/>个和第/>个横向对比序列，/>表示计算/>和/>的EDR编辑距离；/>和/>分别表示第/>个和第/>个纵向对比序列，/>表示计算/>和/>的EDR编辑距离；/>表示/>的横向对比序列的数量，/>表示/>的纵向对比序列的数量。

优选的，所述根据每个签章数据子块的签章有效信息拥挤系数计算每个签章数据子块的签章有效信息差异系数的方法为：

将电子签章数据矩阵中任意一个签章数据子块的签章有效信息拥挤系数与所述电子签章数据矩阵中所有签章数据子块的签章有效信息拥挤系数的差值的绝对值的和作为分子，将所述电子签章数据矩阵中所有签章数据子块的签章有效信息拥挤系数的均值作为分母，将所述分子和分母的比值作为所述任意一个签章数据子块的签章有效信息差异系数。

优选的，所述根据电子签章数据矩阵中每个元素对应的签章有效对比系数分别计算电子签章数据矩阵的签章纵向关联特征系数、签章横向关联特征系数的方法为：

将电子签章数据矩阵中每列元素对应的签章有效对比系数按照由小到大的顺序组成的序列作为所述电子签章数据矩阵中每列元素对应的签章有效对比序列，将电子签章数据矩阵中相邻签章有效对比序列的均值的差值的绝对值作为所述相邻签章有效对比序列的第一纵向特征系数，将所述电子签章数据矩阵中相邻签章有效对比序列的EDR编辑距离作为所述相邻签章有效对比序列的第二纵向特征系数，将所述电子签章数据矩阵中相邻签章有效对比序列的第一纵向特征系数和对应的第二纵向特征系数的乘积作为第一特征值，将所有所述第一特征值的均值作为所述电子签章数据矩阵的签章纵向关联特征系数；

将电子签章数据矩阵中每行元素对应的签章有效对比系数按照由小到大的顺序组成的序列作为所述电子签章数据矩阵中每行元素对应的签章有效对比序列，将电子签章数据矩阵中相邻签章有效对比序列的均值的差值的绝对值作为所述相邻签章有效对比序列的第一横向特征系数，将所述电子签章数据矩阵中相邻签章有效对比序列的EDR编辑距离作为所述相邻签章有效对比序列的第二横向特征系数，将所述电子签章数据矩阵中相邻签章有效对比序列的第一横向特征系数和对应的第二横向特征系数的乘积作为第二特征值，将所有所述第二特征值的均值作为所述电子签章数据矩阵的签章横向关联特征系数。

优选的，所述根据电子签章数据矩阵的签章纵向关联特征系数、签章横向关联特征系数对电子签章数据矩阵中的元素进行分类的方法为：

将电子签章数据矩阵的签章纵向关联特征系数和签章横向关联特征系数进行比较，根据所述签章纵向关联特征系数和签章横向关联特征系数的比较结果获取电子签章数据矩阵的签章关联样本，采用聚类算法对所有所述电子签章数据矩阵的签章关联样本进行聚类，将所有所述电子签章数据矩阵的签章关联样本的聚类结果中每个聚类簇对应的电子签章数据矩阵的元素作为电子签章数据矩阵的一类元素。

优选的，所述根据电子签章数据矩阵中元素的分类结果获取电子签章数据矩阵的明文分组结果的方法为：

从电子签章数据矩阵中所有类别的元素中依次不放回的选取预设数量个字节，将所述选取的预设数量个字节排列组成的集合作为所述电子签章数据矩阵的一个明文分组。

优选的，所述根据电子签章数据矩阵的明文分组结果对CBC加密模式下的相邻明文分组进行选择，基于相邻明文分组的选择结果对电子签章数据进行加密的方法为：

将电子签章数据矩阵的每个明文分组中所有字节对应的签章有效对比系数由小到大进行排序组成的序列作为所述每个明文分组的签章明文对比序列，在CBC加密模式下当前明文分组加密完成后选取下一组明文时，计算当前明文分组的签章明文对比序列与剩余其它所有明文的签章明文对比序列的DTW距离，将所有所述DTW距离计算结果中的最大值对应的明文分组作为下一组加密明文；采用CBC模式的AES加密算法获取电子签章数据的加密结果。

优选的，所述采用区块链的方式存储电子签章数据的加密结果，对电子签章数据进行安全管理的方法为：

将电子签章数据的加密过程作为区块链中数据层中加密层的加密处理过程，将采用CBC模式的AES加密算法获取电子签章数据的加密结果存储在区块链的区块体中。

本发明的有益效果是：通过电子签章数据的有效信息分布特征对电子签章数据矩阵进行分块，根据分块的结果计算签章有效信息拥挤系数，根据签章有效信息拥挤系数计算签章有效信息差异系数，根据签章有效信息差异系数计算电子签章数据矩阵的签章纵向关联特征系数、签章横向关联特征系数，根据电子签章数据矩阵的签章纵向关联特征系数、签章横向关联特征系数的比较结果对电子签章数据矩阵中的元素进行分类，根据分类的结果获取电子签章数据矩阵的明文分组结果，其有益效果在于可以降低电子签章数据矩阵的明文分组中字节之间的关联性；进一步的，根据签章有效差异系数获取签章有效对比系数，根据签章有效对比系数获取每个明文分组的签章明文对比序列，基于签章明文对比序列对CBC加密模式下相邻明文分组进行选择，其有益效果在于可以降低采用CBC模式的AES加密算法中密文分组之间的关联性，提高电子签章数据存储管理的安全性。

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，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为本发明一个实施例所提供的基于区块链的电子签章安全管理方法的流程示意图；

图2为本发明一个实施例所提供的电子签章数据矩阵分块方式示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的基于区块链的电子签章安全管理方法流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S001，获取电子签章数据矩阵。

电子签章系统中不同的电子签章用途和使用的级别不同，例如公司中不同级别员工使用的电子签章法律效益是不同的，存在一定的程度的上下级别关系，因此对企业中的电子签章数据可进行分块管理，采用区块链的方式对不同的电子签章数据进行存储，每个区块可对应一种级别的电子签章数据。其中对每个区块中的电子签章数据进行加密处理，即区块链中的加密层对电子签章数据进行加密处理，将加密结果存储在对应的区块中。

进一步的，电子签章包含了签字和盖章两种动作形式，两种形式的电子签章数据均为图像数据，即电子签名、电子印章，在电子签章管理系统中获取电子签章数据，所述电子签章数据包括电子签名图像数据和电子印章图像数据，根据电子签名图像数据或电子印章图像数据构建与所述图像数据相同大小的矩阵，矩阵中每个元素表示对应电子签名图像数据或者电子印章图像数据中每个像素点的像素值。将电子签名图像数据、电子印章图像数据对应矩阵的构建结果均作为电子签章数据矩阵。

至此，获取了电子签章数据矩阵。

步骤S002，根据电子签章数据矩阵分别获取签章横向对比序列、签章纵向对比序列，根据签章横向对比序列、签章纵向对比序列对电子签章数据矩阵进行分块，根据分块结果计算签章有效信息拥挤系数，根据签章有效信息拥挤系数计算签章有效信息差异系数。

电子签章数据的两种数据分别为电子签名图像数据、电子印章图像数据，其中电子签名、电子印章的签名部分、印章部分一般为一种颜色，例如签名一般为黑色、印章一般为红色，而背景部分一般为白色。进一步的，不同的电子签名、电子印章的内容不同，因此不同电子签章数据表现的特征不同，在进行数据加密的过程中，若未考虑不同电子签章数据之间的数据特征，可能存在一些电子签章数据的加密处理安全性较低的问题。

针对上述问题，在电子签章数据进行加密处理的过程中，分析不同电子签章数据的有效信息分布特征，根据不同的电子签章数据的有效信息分布特征对电子签章数据进行分组，根据分组结果对电子签章数据进行加密处理。具体的，根据步骤一可以得到电子签章数据矩阵，输入为电子签章数据矩阵，采用Radon算法对电子签章数据矩阵进行水平投影和垂直投影，分别获取电子签章数据矩阵的签章横向数据序列、签章纵向数据序列/>。由于不同电子签章内容不同，因此电子签章数据中有效数据的分布情况不同，根据不同电子签章数据中有效数据的分布特征计算电子签章数据的签章分布特征系数。

具体的，输入为电子签章数据矩阵的签章横向数据序列、签章纵向数据序列/>，采用Bernaola Galvan分割算法对电子签章数据矩阵的签章横向数据序列/>、签章纵向数据序列/>进行序列分割，将/>中每个分割的子序列作为签章横向数据序列的一个签章横向子序列，将/>中每个分割的子序列作为签章纵向数据序列的一个签章纵向子序列，Radon算法和Bernaola Galvan分割算法的具体实现过程为公知技术，不再进行赘述。

根据签章横向子序列和签章纵向子序列对电子签章数据矩阵进行分块，具体的分块方式如图2所示，例如签章横向数据序列中第个签章横向子序列/>，分别表示签章横向数据序列中第/>个签章横向子序列中的元素，将签章横向数据序列中第/>个签章横向子序列/>对应的电子签章数据矩阵中的投影元素作为/>的投影数据集；签章纵向数据序列中第/>个签章纵向子序列/>，/>分别表示签章纵向数据序列中第/>个签章纵向子序列中的元素，将签章纵向数据序列中第/>个签章纵向子序列/>对应的电子签章数据矩阵中的投影元素作为/>的投影数据集，因此可以根据/>对应的投影数据集和/>对应的投影数据集的交集获取电子签章数据矩阵的签章数据子块/>。根据电子签章数据矩阵的初始分块结果计算签章有效信息拥挤系数，具体的，将/>中每列数据作为/>的一个纵向对比序列，将/>中每行数据作为/>的一个横向对比序列，根据/>的横向和纵向对比结果计算/>的签章有效信息拥挤系数，具体计算公式如下：

式中，表示/>的签章有效信息拥挤系数；/>表示由第/>个签章横向子序列和第/>个签章纵向子序列确定的签章数据子块；/>和/>分别表示/>中元素的最大值和最小值；/>表示/>中元素的均值；/>和/>分别表示/>的第/>个和第/>个横向对比序列，/>表示计算/>和/>的EDR编辑距离；/>和/>分别表示第/>个和第/>个纵向对比序列，/>表示计算/>和/>的EDR编辑距离；/>表示/>的横向对比序列的数量，/>表示/>的纵向对比序列的数量，EDR编辑距离的具体计算过程为公知技术，不再进行赘述。

若签章数据子块中的有效信息较多，则计算得到的/>的值越小，同时在/>中有效信息的分布具有横向和纵向相似性，则计算得到的的值越大，得到的/>的签章有效信息拥挤系数的值越大，表示在/>中电子签章有效信息的含量较高且分布规律性较强。

进一步的，根据上述计算可以获取电子签章数据矩阵中每个签章数据子块的签章有效信息拥挤系数。根据电子签章数据矩阵中每个签章数据子块的签章有效信息拥挤系数计算签章有效信息差异系数，通过签章有效信息差异系数分析电子签章数据的局部有效信息的分布差异，签章有效信息差异系数的具体计算公式如下：

式中，表示电子签章数据矩阵中第/>个签章数据子块的签章有效信息差异系数；和/>分别表示电子签章数据矩阵中第/>个和第/>个签章数据子块的签章有效信息拥挤系数；/>表示电子签章数据矩阵中所有签章数据子块的签章有效信息拥挤系数的均值；/>表示电子签章数据矩阵中签章数据子块的数量。

若电子签章数据矩阵中第个签章数据子块与其它签章数据子块的有效信息含量和分布特征存在较大的差异，则计算得到的/>的值越大，得到的/>的值越大，表示电子签章数据矩阵中第/>个签章数据子块的有效信息特征越明显。

至此，获取了电子签章数据矩阵中每个签章数据子块的签章有效信息差异系数。

步骤S003，根据签章有效信息差异系数分别计算签章纵向关联特征系数、签章横向关联特征系数，根据签章纵向关联特征系数、签章横向关联特征系数对电子签章数据进行分类，根据分类结果对电子签章数据进行加密。

由于电子签章数据矩阵中每个签章数据子块对应一个签章有效信息差异系数，将签章有信息差异系数作为对应签章数据子块中每个元素的签章有效对比系数，即同一个签章数据子块中的元素的签章有效对比系数相同。因此电子签章数据矩阵中每个元素都有对应的签章有效对比系数，将电子签章数据中每列元素的有效签章对比系数按照由小到大的顺序排序组成的序列作为所述每列元素对应的签章有效对比序列。根据签章有效对比序列计算签章纵向关联特征系数，具体的计算公式如下：

式中，表示电子签章数据矩阵的签章纵向关联特征系数；/>和/>分别表示电子签章数据矩阵的第/>个和第/>个签章有效对比序列，/>表示计算/>和/>的EDR编辑距离；/>和/>分别表示/>和/>中数据的均值；/>表示电子签章数据矩阵的签章有效对比序列的数量；/>为第一纵向特征系数，/>为第二纵向特征系数，/>为第一特征值。

若电子签章数据矩阵每列元素之间表现的局部有效信息特征存在较大的差异，则计算得到的和/>的值越大，得到的电子签章数据矩阵的签章纵向关联特征系数/>的值越大，表示电子签章数据的纵向有效信息特征相似程度较小。进一步的，将电子签章数据中每行元素的有效签章对比系数按照由小到大的顺序排序组成的序列作为所述每行元素对应的签章有效对比序列，将电子签章数据矩阵中相邻签章有效对比序列的均值的差值的绝对值作为所述相邻签章有效对比序列的第一横向特征系数，将所述电子签章数据矩阵中相邻签章有效对比序列的EDR编辑距离作为所述相邻签章有效对比序列的第二横向特征系数，将所述电子签章数据矩阵中相邻签章有效对比序列的第一横向特征系数和对应的第二横向特征系数的乘积作为第二特征值，将所有所述第二特征值的均值作为所述电子签章数据矩阵的签章横向关联特征系数/>。

选取中的最大值，根据选取的最大值对电子签章数据矩阵中的元素进行分类。具体的，若/>中的最大值为/>，则表示电子签章数据矩阵的纵向关联性较小，由于电子签章数据矩阵中每列元素对应一个签章有效对比序列，计算每个签章有效对比序列的均值作为签章有效关联特征系数。将每个签章有效对比序列的签章有效关联特征系数作为电子签章数据矩阵的一个签章关联样本，输入为电子签章数据矩阵的所有的签章关联样本，采用K-means聚类算法对电子签章数据矩阵的所有的签章关联样本进行聚类，由于每个签章关联样本对应电子签章数据矩阵中的一列数据，因此可以根据聚类结果对电子签章数据矩阵进行纵向关联分类，每个聚类簇中包含所述聚类簇中所有签章关联样本对应电子签章数据矩阵中的数据，K-means聚类算法具体的实现过程为公知技术，不再进行赘述。

具体的，若对电子签章数据矩阵的所有的签章关联样本进行聚类获取的聚类簇的数量为，则从每个聚类簇中依次不放回的选取长度为/>的字节，将所述长度为/>的字节组成的集合作为电子签章数据矩阵的一个明文分组，例如聚类簇的数量为7，则聚类簇分别为/>，则依次从/>中不放回的随机选取一个字节，则第一次选取的字节的数量为7，第二次选取的字节的数量为7，第三次则只从/>中分别选取一个字节，第三次选取的字节的数量为2，根据选取的字节构成长度为/>的明文分组。根据上述选取方式，可以将电子签章数据矩阵分为/>组长度为/>的明文分组，将/>组长度为/>的明文分组组成的矩阵作为明文矩阵。经过上述计算可以根据电子签章数据矩阵中的签章数据的特征进行明文分组，降低明文分组中字节之间的签章数据的关联性。

进一步的，每个明文分组中字节对应电子签章数据矩阵中的一个元素，因此明文分组中每个字节都有对应的签章有效对比系数。将明文分组中每个字节对应的签章有效对比系数由小到大进行排序得到签章明文对比序列。输入为电子签章数据矩阵的明文分组结果，采用CBC模式的AES加密算法进行加密；其中在CBC加密模式下当前明文加密完成后，选取下一组明文时，计算当前明文的签章明文对比序列与剩余其它每个明文的签章明文对比序列的DTW距离，选择DTW距离最大值对应的明文分组作为下一组加密明文，相较于传统的CBC加密模式根据签章明文对比序列选取每次加密的明文可以降低加密后密文分组之间的关联性，进一步提高安全性。

至此，获取了电子签章数据矩阵的加密结果。

步骤S004，采用区块链的方式对电子签章数据的加密结果进行存储。

采用区块链的形式对电子签章数据进行存储，区块链由应用层、合约层、激励层、共识层、网络层、数据层等构成，每一个区块由区块头和区块体组成的，其中区块头中包含哈希值、随机数、时间、Merkel根等信息，区块体中包含交易信息、数据、数据处理等信息，具体的区块链的构建过程为公知技术，不再进行赘述。将上述对电子签章数据的加密过程作为区块链中数据层中加密层的加密处理过程，将电子签章数据的加密结果存储在区块体中。

至此，可基于CBC模式的AES加密算法对电子签章数据进行加密，并将加密结果采用区块连的方式进行存储和管理。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。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 (10)

1.基于区块链的电子签章安全管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

获取电子签章数据矩阵；

采用投影算法分别获取电子签章数据矩阵的签章横向数据序列、签章纵向数据序列；根据电子签章数据矩阵的签章横向数据序列、签章纵向数据序列获取电子签章数据矩阵的签章数据子块；根据电子签章数据矩阵的签章数据子块的有效信息分布特征计算每个签章数据子块的签章有效信息拥挤系数；根据每个签章数据子块的签章有效信息拥挤系数计算每个签章数据子块的签章有效信息差异系数；将每个签章数据子块的签章有效信息差异系数作为所述每个签章数据子块中元素对应的签章有效对比系数；根据电子签章数据矩阵中每个元素对应的签章有效对比系数分别计算电子签章数据矩阵的签章纵向关联特征系数、签章横向关联特征系数；

根据电子签章数据矩阵的签章纵向关联特征系数、签章横向关联特征系数对电子签章数据矩阵中的元素进行分类；根据电子签章数据矩阵中元素的分类结果获取电子签章数据矩阵的明文分组结果；根据电子签章数据矩阵的明文分组结果对CBC加密模式下的相邻明文分组进行选择，基于相邻明文分组的选择结果对电子签章数据进行加密；采用区块链的方式存储电子签章数据的加密结果，对电子签章数据进行安全管理。

2.根据权利要求1所述的基于区块链的电子签章安全管理方法，其特征在于，所述采用投影算法分别获取电子签章数据矩阵的签章横向数据序列、签章纵向数据序列的方法为：

获取电子签章数据，将所述电子签章数据按照数据所在位置组成的矩阵作为电子签章数据矩阵，采用投影算法对电子签章数据矩阵进行水平投影和垂直投影，将电子签章数据矩阵水平投影获取的序列作为电子签章数据矩阵的签章纵向数据序列；将电子签章数据矩阵垂直投影获取的序列作为电子签章数据矩阵的签章横向数据序列。

3.根据权利要求1所述的基于区块链的电子签章安全管理方法，其特征在于，所述根据电子签章数据矩阵的签章横向数据序列、签章纵向数据序列获取电子签章数据矩阵的签章数据子块的方法为：

采用序列分割算法分别获取电子签章数据矩阵的签章横向数据序列、签章纵向数据序列的子序列，将签章横向数据序列的每个子序列作为所述签章横向数据序列的一个签章横向子序列，将签章纵向数据序列的每个子序列作为所述签章纵向数据序列的一个签章纵向子序列；根据每个签章横向子序列、每个签章纵向子序列对应的电子签章数据矩阵中投影元素的交集对电子签章数据矩阵进行分块，将电子签章数据矩阵中每个分块结果作为所述电子签章数据矩阵的一个签章数据子块。

4.根据权利要求1所述的基于区块链的电子签章安全管理方法，其特征在于，所述根据电子签章数据矩阵的签章数据子块的有效信息分布特征计算每个签章数据子块的签章有效信息拥挤系数的方法为：

式中，表示/>的签章有效信息拥挤系数；/>表示由第/>个签章横向子序列和第/>个签章纵向子序列确定的签章数据子块；/>和/>分别表示/>中元素的最大值和最小值；/>表示/>中元素的均值；/>和/>分别表示/>的第/>个和第/>个横向对比序列，/>表示计算/>和/>的EDR编辑距离；/>和/>分别表示第/>个和第/>个纵向对比序列，/>表示计算/>和/>的EDR编辑距离；/>表示/>的横向对比序列的数量，/>表示/>的纵向对比序列的数量。

5.根据权利要求1所述的基于区块链的电子签章安全管理方法，其特征在于，所述根据每个签章数据子块的签章有效信息拥挤系数计算每个签章数据子块的签章有效信息差异系数的方法为：

将电子签章数据矩阵中任意一个签章数据子块的签章有效信息拥挤系数与所述电子签章数据矩阵中所有签章数据子块的签章有效信息拥挤系数的差值的绝对值的和作为分子，将所述电子签章数据矩阵中所有签章数据子块的签章有效信息拥挤系数的均值作为分母，将所述分子和分母的比值作为所述任意一个签章数据子块的签章有效信息差异系数。

6.根据权利要求1所述的基于区块链的电子签章安全管理方法，其特征在于，所述根据电子签章数据矩阵中每个元素对应的签章有效对比系数分别计算电子签章数据矩阵的签章纵向关联特征系数、签章横向关联特征系数的方法为：

将电子签章数据矩阵中每列元素对应的签章有效对比系数按照由小到大的顺序组成的序列作为所述电子签章数据矩阵中每列元素对应的签章有效对比序列，将电子签章数据矩阵中相邻签章有效对比序列的均值的差值的绝对值作为所述相邻签章有效对比序列的第一纵向特征系数，将所述电子签章数据矩阵中相邻签章有效对比序列的EDR编辑距离作为所述相邻签章有效对比序列的第二纵向特征系数，将所述电子签章数据矩阵中相邻签章有效对比序列的第一纵向特征系数和对应的第二纵向特征系数的乘积作为第一特征值，将所有所述第一特征值的均值作为所述电子签章数据矩阵的签章纵向关联特征系数；

将电子签章数据矩阵中每行元素对应的签章有效对比系数按照由小到大的顺序组成的序列作为所述电子签章数据矩阵中每行元素对应的签章有效对比序列，将电子签章数据矩阵中相邻签章有效对比序列的均值的差值的绝对值作为所述相邻签章有效对比序列的第一横向特征系数，将所述电子签章数据矩阵中相邻签章有效对比序列的EDR编辑距离作为所述相邻签章有效对比序列的第二横向特征系数，将所述电子签章数据矩阵中相邻签章有效对比序列的第一横向特征系数和对应的第二横向特征系数的乘积作为第二特征值，将所有所述第二特征值的均值作为所述电子签章数据矩阵的签章横向关联特征系数。

7.根据权利要求1所述的基于区块链的电子签章安全管理方法，其特征在于，所述根据电子签章数据矩阵的签章纵向关联特征系数、签章横向关联特征系数对电子签章数据矩阵中的元素进行分类的方法为：

将电子签章数据矩阵的签章纵向关联特征系数和签章横向关联特征系数进行比较，根据所述签章纵向关联特征系数和签章横向关联特征系数的比较结果获取电子签章数据矩阵的签章关联样本，采用聚类算法对所有所述电子签章数据矩阵的签章关联样本进行聚类，将所有所述电子签章数据矩阵的签章关联样本的聚类结果中每个聚类簇对应的电子签章数据矩阵的元素作为电子签章数据矩阵的一类元素。

8.根据权利要求1所述的基于区块链的电子签章安全管理方法，其特征在于，所述根据电子签章数据矩阵中元素的分类结果获取电子签章数据矩阵的明文分组结果的方法为：

从电子签章数据矩阵中所有类别的元素中依次不放回的选取预设数量个字节，将所述选取的预设数量个字节组成的集合作为所述电子签章数据矩阵的一个明文分组。

9.根据权利要求1所述的基于区块链的电子签章安全管理方法，其特征在于，所述根据电子签章数据矩阵的明文分组结果对CBC加密模式下的相邻明文分组进行选择，基于相邻明文分组的选择结果对电子签章数据进行加密的方法为：

将电子签章数据矩阵的每个明文分组中所有字节对应的签章有效对比系数由小到大进行排序组成的序列作为所述每个明文分组的签章明文对比序列，在CBC加密模式下当前明文分组加密完成后选取下一组明文时，计算当前明文分组的签章明文对比序列与剩余其它所有明文的签章明文对比序列的DTW距离，将所有所述DTW距离计算结果中的最大值对应的明文分组作为下一组加密明文；采用CBC模式的AES加密算法获取电子签章数据的加密结果。

10.根据权利要求1所述的基于区块链的电子签章安全管理方法，其特征在于，所述采用区块链的方式存储电子签章数据的加密结果，对电子签章数据进行安全管理的方法为：

将电子签章数据的加密过程作为区块链中数据层中加密层的加密处理过程，将采用CBC模式的AES加密算法获取电子签章数据的加密结果存储在区块链的区块体中。