CN117540441B - 一种大堂式云终端用交易数据安全存储方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种大堂式云终端用交易数据安全存储方法，包括：获取交易数据；获取交易数据的编码数据以及密钥；对超像素分割的种子点数量以及搜索范围、种子点位置进行设置；构建种子点与交易数据的相似性；根据相似性获取交易数据的种子点标签；对种子点以及对应交易数据的编码数据进行计算，获取交易数据新编码序列；设置超像素分割算法的种子点的更新规则；采用超像素分割完成数据加密，解决由于交易数据相似引起的重复问题，有效提高交易数据的加密效果。

Description

一种大堂式云终端用交易数据安全存储方法

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种大堂式云终端用交易数据安全存储方法。

背景技术

随着人们生活水平的提高，时间观念加强，所以各种生活业务的办理逐步向便民化发展，比如常见的电力缴费等业务，为了避免客户临厅，往往需要在多个位置安装大量大堂式云终端进行业务办理。所产生的数据直接上传云端进行存储，在产生的缴费交易数据中存在大量用户个人信息以及金融数据，为了防止未经授权的访问、篡改或泄露，需要对上传云端的交易数据进行加密处理。

在对交易数据进行加密的过程，一般首先改变其数据表现形式，常常对其进行编码操作，基于交易数据的重复字符，一般利用霍夫曼编码，但是交易数据具有固定的数据表现形式，并且在不同的交易数据中表现为规律性重复，而霍夫曼编码结果与原始数据具有一致对应关系，使得其编码结果暴露原始数据的特征信息，所以需要对其编码结果进行后处理，以提高数据加密效果。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种大堂式云终端用交易数据安全存储方法，以解决现有的问题。

本发明的一种大堂式云终端用交易数据安全存储方法采用如下技术方案：

本发明一个实施例提供了一种大堂式云终端用交易数据安全存储方法，该方法包括以下步骤：

获取交易数据；

获取交易数据的编码数据；获取交易数据的密钥；

采用超像素分割完成一轮数据加密：设置种子点数量以及搜索范围；根据种子点数量以及交易数据获取种子点位置；根据种子点与其搜索范围内的交易数据的信息一致程度获取种子点与交易数据的相似性；根据种子点与交易数据的相似性获取各交易数据的种子点标签；根据各交易数据的种子点标签获取各种子点的对应交易数据；根据种子点以及对应交易数据的编码数据获取交易数据新编码序列；

设置种子点的更新规则；根据种子点的更新规则采用超像素分割完成八轮数据加密获取密文数据以及密钥。

进一步的，所述交易数据具体为大堂式云终端完成交易后的缓存数据。

进一步的，所述获取交易数据的编码数据，具体步骤包括：

将交易数据作为霍夫曼编码的输入，霍夫曼编码的输出为交易数据的编码数据。

进一步的，所述获取交易数据的密钥，具体为：

将对交易数据进行霍夫曼编码时产生的初始霍夫曼树作为交易数据的密钥。

进一步的，所述根据种子点数量以及交易数据获取种子点位置，具体为：

将交易数据按照时间顺序进行排列，在排列后的交易数据中均匀提取种子点数量个交易数据的位置作为各种子点位置。

进一步的，所述根据种子点与其搜索范围内的交易数据的信息一致程度获取种子点与各交易数据的相似性，具体为：

获取种子点与其搜索范围内各交易数据的同一类型信息所有相同字符的频率差异均值；获取种子点与其搜索范围内各交易数据的所有同一类型信息所述频率差异均值的倒数；将所述倒数的均值作为种子点与各交易数据的相似性。

进一步的，所述根据种子点与交易数据的相似性获取各交易数据的种子点标签，具体为：

将与各交易数据具有最小相似性的种子点作为各交易数据的种子点标签。

进一步的，所述根据种子点以及对应交易数据的编码数据获取交易数据新编码序列，具体步骤包括：

将种子点与对应交易数据的编码数据首端对齐，进行异或运算，将运算结果作为交易数据新编码序列。

进一步的，所述设置种子点的更新规则，具体为：

基于每次的超像素分割的种子点；选取各种子点距离最近的n个种子点作为待更新种子点；选择与种子点的相似性最小的所述待更新种子点作为新一轮超像素分割的种子点，其中n为预设值。

进一步的，所述根据种子点的更新规则采用超像素分割完成多轮数据加密获取密文数据以及对应密钥，具体包括：

密文数据为多轮数据加密的交易数据编码序列；

密文数据的密钥为各交易数据在多轮加密时对应的种子点标签序列、加密种子点序列、初始的霍夫曼树。

本发明至少具有如下有益效果：

本发明主要对交易数据编码序列进行混乱操作，实现编码数据加密，其中进行异或运算的数据之间具有最大差异性，使得异或结果最大程度的改变原始交易数据编码序列，即提高原始编码信息加密效果。

其次，本发明对交易数据进行多轮加密，使得加密过程更加复杂，提高数据安全性，然后通过更新种子点位置，避免相似的交易数据进行相同的异或操作所引起的交易数据相似性的破坏程度不足。

最后，保证种子点更新具有最大差异性，通过最大差异性的种子点更新，不断放大交易数据之间的差异，最大程度的破坏交易数据的相似性，有效提高加密效果。

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为本发明提供的一种大堂式云终端用交易数据安全存储方法的流程图；

图2为异或情况一示意图；

图3为异或情况二示意图；

图4为加密过程流程图。

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堂式云终端用交易数据安全存储方法，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堂式云终端用交易数据安全存储方法的具体方案。

本发明一个实施例提供的一种大堂式云终端用交易数据安全存储方法。

具体的，提供了如下的一种大堂式云终端用交易数据安全存储方法，请参阅图1，该方法包括以下步骤：

步骤S001：获取需要加密的交易数据。

对于交易数据的加密过程，需要基于每一次交易数据的信息隐藏。在对其编码的基础上由于交易数据固定格式所表现的相似性容易在编码数据中表现，从而影响信息隐藏效果。所以本发明在对交易数据编码的基础上，通过多轮差异性的混乱操作破坏交易数据的相似性表现，进行交易数据的高效加密。

本实施例考虑分析在大堂式云终端完成每次交易后对产生的交易数据进行加密，将产生的交易数据定期传送到数据加密平台，完成加密后的数据被上传云端进行存储。产生的交易数据传送周期人为进行设定，本实施例中设置周期为7天（经验值），实施者可根据实际情况自行选用合适的周期。

至此，可获取需要加密的交易数据。

步骤S002：基于超像素分割的思想对编码结果进行多轮混乱，实现数据高效加密。

对交易数据的加密，密文数据越混乱，加密效果越好。多次交易数据之间的相似性表现越低，密文数据对原始交易数据特征表现越低，数据加密效果越好。本实施例在差异性超像素分割基础上进行交易数据的多轮混乱，实现交易数据的高效加密。

对于每一个交易记录数据，因其数据组成形式相同，所以交易记录数据之间具有较高的相似性，主要表现为字符的高度重复性，所以其数据可以直接进行编码处理，便于数据的统一分析。

一般直接利用现有的编码方法，本实施例采用现有的霍夫曼编码，获得每一个交易记录数据对应的编码数据。对于霍夫曼编码过程同样可以作为数据加密过程，即将霍夫曼树作为密钥。需要说明的是，霍夫曼编码为现有公知技术，本实施例中不再具体赘述。

对于上述步骤所获得的编码结果，本实施例考虑到原始的交易数据具有形式固定以及字符重复的特征，并且霍夫曼编码结果与原始数据具有一致对应关系，使得其编码结果暴露原始数据的特征信息，所以本实施例需要对其编码结果进行后处理，以提高原始数据的加密效果。

对于上述编码结果的后处理主要混乱编码结果的相似规律特征，即选择差异性较大的交易数据进行混乱操作，基于超像素分割，将差异性大的交易数据分为一类，对其进行异或混乱，具体过程为：

1)将所有交易数据按照时间顺序进行排列，并确定种子点位置以及搜索范围。

具体的，本实施例分析的数据为每次的交易数据，将交易数据按照时间顺序进行排列，确定种子点以及搜索范围，在本实施例中设置种子点数量为，其中，/>表示交易数据的总个数，/>表示向上取整运算，将搜索范围设置为16（经验值），在排列的交易数据中均匀选择种子点的位置。其中，种子点的数量以及搜索范围的选取，实施者可根据实际情况自行调整。

2)根据种子点搜索范围内的交易数据与种子点的差异性，赋予交易数据关于种子点的标签，同时对种子点与对应标签交易数据进行异或，实现编码数据的混乱。

在确定分割参数（种子点数量以及搜索范围）后，对交易数据进行超像素分割。本实施例进行超像素分割的目的在于获得差异性的交易数据，并对其进行混乱操作，破坏原始交易数据之间的相似性，所以本实施例交易数据的种子点标签为与其具有最小相似性的种子点（一般超像素分割为最大相似性的种子点）。而对于交易数据之间相似性主要表现为相同类型信息的一致性，常见有交易时间、交易额、交易用户等，具体获得种子点搜索范围内其他交易数据与种子点的相似性表示为：

式中，表示第t个种子点与其搜索范围内第j个交易数据所有类型的相似性，表示第t个种子点与其搜索范围内第j个交易数据对应第x类型的信息中相同字符频率差异均值，N1表示第t个种子点以及其搜索范围内第j个交易数据的共同类型信息总个数。当/>越小，所述第x类型的信息的相似性越高。其中，假设种子点某个类型数据为，第j个交易数据同类型数据为/>，相同字符为/>、/>、/>，其中/>出现的频率差异为、/>出现的频率差异为/>；/>出现的频率差异为：/>，因此该种子点与第j个交易数据在该类型数据的/>值为0。

在确定交易数据与种子点的相似性后，基于上述分析，本实施例将相似性最小的交易数据进行混乱，所以在进行超像素分割过程中，需要赋予每一个交易数据对应相似性最小的种子点的标签，即每一个种子点对应多个差异性最大的交易数据，此时便于破坏交易数据之间的相似性，提高原始数据信息的隐蔽性。接着对所获得种子点对应的多个差异性最大的交易数据进行混乱操作，以破坏原始交易数据的相似性表现。

具体的，对种子点与对应交易数据的编码数据进行异或操作，过程为：首先固定种子点交易数据对应的编码序列，然后将当前种子点对应的每一个交易数据编码序列与种子点编码序列对齐（首位对齐），然后对二者进行异或操作，获得异或结果作为交易数据新的编码序列。

特殊的，在种子点编码序列与对应交易数据编码序列长度不一致，则只进行对应部分的异或操作。异或情况一：在种子点编码序列比交易数据编码序列长时，利用交易数据编码序列对齐的种子点序列进行异或，获得异或结果即为交易数据新编码序列，其中，异或情况一如图2所示；异或情况二：在种子点编码序列比交易数据编码序列短时，只对种子点对应部分的交易数据序列进行异或，异或结果与未进行异或编码数据组成交易数据新编码序列，其中，异或情况二如图3所示。

利用上述步骤，对种子点和对应的交易数据进行异或操作，改变原始交易数据编码序列，实现编码数据加密，其中所进行异或数据之间具有最大差异性，使得异或结果最大程度的改变原始交易数据编码序列，即提高原始编码信息加密效果。其中，加密过程如图4所示。

3)基于超像素分割原理，进行交易数据标签的迭代优化，并在优化过程中继续进行交易数据之间的异或操作，实现多轮加密。

上述步骤基于交易数据与种子点的差异性进行超像素初分割，并且利用种子点与具有最大差异性的交易数据的混乱实现交易数据的加密。此时可能存在相似的交易数据具有相同的种子点标签，即相似的交易数据进行相同的异或操作，导致其相似性的破坏程度不足。所以本实施例需要基于超像素分割的迭代优化，进行交易数据编码序列的多轮加密。

超像素分割迭代优化过程对相邻且具有相同种子点标签的数据进行合并作为一个数据点，在本实施例中需要保留单独的交易数据，所以在优化迭代加密过程中只改变种子点的位置，在上一次分割结果加密的基础上，再次进行分割，即基于新的种子点判断其他交易数据的关于种子点的标签，然后利用上述加密方法对交易数据进行加密操作。

其中对于种子点的更新，新的种子点主要在上一次分割过程种子点最相邻的4（经验值）个种子点中进行选择，又已知种子点更新的目的在于破坏相似交易数据具有相同的种子点标签所引起的加密效果不佳，所以更新的种子点即为待选择的4个交易数据中与上一次分割种子点相似性最小的交易数据。其中，新的种子点的获取范围，实施者可根据实际情况自行调整。

根据上述步骤，对原始的交易数据编码序列进行多轮加密，直接设置加密轮数为8（经验值），实施者可根据实际情况自行调整加密轮数。经过上述多轮加密，首先使得加密过程更加复杂，提高数据安全性，然后通过更新种子点位置，避免相似的交易数据进行相同的异或操作所引起的交易数据相似性的破坏程度不足，即通过差异性最大的种子点更新，不断放大交易数据之间的差异，有效提高加密效果。

根据上述步骤，完成交易数据的多轮加密，有效破坏原始交易数据相似性所表现的编码序列的相似性，保障交易数据的安全性。

最终所获得密文数据为经过多轮加密的交易数据编码序列，对应密钥为每一个交易数据在多轮加密中对应的种子点标签序列、加密种子点序列，以及初始的霍夫曼树。

至此，完成交易数据的加密。所获得密文数据直接存储在对应的数据存储平台，密钥则保存在硬盘，有专门的管理人员进行管理。

综上所述，本发明实施例本发明主要对交易数据编码序列进行混乱操作，实现编码数据加密，其中进行异或运算的数据之间具有最大差异性，使得异或结果最大程度的改变原始交易数据编码序列，即提高原始编码信息加密效果。

其次，本发明对交易数据进行多轮加密，使得加密过程更加复杂，提高数据安全性，然后通过更新种子点位置，避免相似的交易数据进行相同的异或操作所引起的交易数据相似性的破坏程度不足。

最后，保证种子点更新具有最大差异性，通过最大差异性的种子点更新，不断放大交易数据之间的差异，最大程度的破坏交易数据的相似性，有效提高加密效果。

需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

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或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。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；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，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范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种大堂式云终端用交易数据安全存储方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

获取交易数据；

获取交易数据的编码数据；获取交易数据的密钥；

采用超像素分割完成一轮数据加密：设置种子点数量以及搜索范围；根据种子点数量以及交易数据获取种子点位置；根据种子点与其搜索范围内的交易数据的信息一致程度获取种子点与各交易数据的相似性；根据种子点与交易数据的相似性获取各交易数据的种子点标签；根据各交易数据的种子点标签获取各种子点的对应交易数据；根据种子点以及对应交易数据的编码数据获取交易数据新编码序列；

设置种子点的更新规则；根据种子点的更新规则采用超像素分割完成八轮数据加密获取密文数据以及密钥。

2.如权利要求1所述的一种大堂式云终端用交易数据安全存储方法，其特征在于，所述交易数据具体为大堂式云终端完成交易后的缓存数据。

3.如权利要求1所述的一种大堂式云终端用交易数据安全存储方法，其特征在于，所述获取交易数据的编码数据，具体步骤包括：

将交易数据作为霍夫曼编码的输入，霍夫曼编码的输出为交易数据的编码数据。

4.如权利要求2所述的一种大堂式云终端用交易数据安全存储方法，其特征在于，所述获取交易数据的密钥，具体为：

将对交易数据进行霍夫曼编码时产生的初始霍夫曼树作为交易数据的密钥。

5.如权利要求1所述的一种大堂式云终端用交易数据安全存储方法，其特征在于，所述根据种子点数量以及交易数据获取种子点位置，具体为：

将交易数据按照时间顺序进行排列，在排列后的交易数据中均匀提取种子点数量个交易数据的位置作为各种子点位置。

6.如权利要求1所述的一种大堂式云终端用交易数据安全存储方法，其特征在于，所述根据种子点与其搜索范围内的交易数据的信息一致程度获取种子点与各交易数据的相似性，具体为：

获取种子点与其搜索范围内各交易数据的同一类型信息所有相同字符的频率差异均值；获取种子点与其搜索范围内各交易数据的所有同一类型信息所述频率差异均值的倒数；将所述倒数的均值作为种子点与各交易数据的相似性。

7.如权利要求1所述的一种大堂式云终端用交易数据安全存储方法，其特征在于，所述根据种子点与交易数据的相似性获取各交易数据的种子点标签，具体为：

将与各交易数据具有最小相似性的种子点作为各交易数据的种子点标签。

8.如权利要求1所述的一种大堂式云终端用交易数据安全存储方法，其特征在于，所述根据种子点以及对应交易数据的编码数据获取交易数据新编码序列，具体步骤包括：

将种子点与对应交易数据的编码数据首端对齐，进行异或运算，将运算结果作为交易数据新编码序列。

9.如权利要求1所述的一种大堂式云终端用交易数据安全存储方法，其特征在于，所述设置种子点的更新规则，具体为：

基于每次的超像素分割的种子点；选取各种子点距离最近的n个种子点作为待更新种子点；选择与种子点的相似性最小的所述待更新种子点作为新一轮超像素分割的种子点，其中n为预设值。

10.如权利要求1所述的一种大堂式云终端用交易数据安全存储方法，其特征在于，所述根据种子点的更新规则采用超像素分割完成多轮数据加密获取密文数据以及对应密钥，具体包括：

密文数据为多轮数据加密的交易数据编码序列；

密文数据的密钥为各交易数据在多轮加密时对应的种子点标签序列、加密种子点序列、初始的霍夫曼树。