CN117609803B - 一种智能化数控机床代码数据安全存储方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及保护数据技术领域，具体涉及一种智能化数控机床代码数据安全存储方法，通过获取待压缩代码数据序列的多个代码数据分段，根据每个代码数据分段中每种型号代码的代码数据中参数代码的分布情况和代码数据分布情况，确定每个代码数据分段中每种型号代码的参数代码相似度，并根据每相邻两个代码数据分段中相同型号代码对应的代码数据的占比差异，确定每个代码数据分段的分段代码相似度；结合参数代码相似度和分段代码相似度，确定每个代码数据分段的紊乱参数，进而确定每个代码数据分段对应的变换序列，最终获取加密数据并存储。本发明通过自适应确定每个代码数据分段的紊乱参数，有效提高了机床代码数据的存储安全性。

Description

一种智能化数控机床代码数据安全存储方法

技术领域

本发明涉及数据保护技术领域，具体涉及一种智能化数控机床代码数据安全存储方法。

背景技术

智能化数控机床通过在数控机床设备的控制和编程过程中引入FANUC系统，从而实现对数控机床的统筹调控、远程操作和监控维护。FANUC系统根据工件生产的需求参数，编写相应的机床程序并生成操作指令，并将编写好的机床程序的操作指令加载到数控机床控制系统中，从而实现数控机床的智能化操作。由于智能化数控机床的机床程序的操作指令涉及到生产需求参数，因此根据机床程序的操作指令可以推测所生产工件的信息，当所生产的工件涉及到高保密设备时，需要对数控机床的机床程序的操作指令进行加密存储，以实现保护客户信息的目的。

logistics变换通过生成变换序列，并使用变换序列对原始数据通过异或运算达到改变原始数据的数值目的，可用于数控机床的操作指令的代码加密。但是，由于数控机床的操作指令的代码主要为G代码、N代码、M代码以及坐标代码等，这些代码通常具有固定的指令编号，例如G00表示快速移动，G01表示直线插补，G02和G03表示圆弧插补，当采用logistics变换直接对数控机床的操作指令的代码进行加密时，会导致代码经过加密后的密文分布空间较小，即加密数据中数据重复较多，加密数据很容易被强行破解，导致数控机床代码数据的存储安全性较低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智能化数控机床代码数据安全存储方法，用于解决现有数控机床代码数据的存储安全性较低的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种智能化数控机床代码数据安全存储方法，包括以下步骤：

获取待压缩的代码数据序列，所述代码数据序列中的每个代码数据包括一个型号代码和至少一个参数代码；

对所述代码数据序列进行分段处理，得到至少两个代码数据分段，根据每个代码数据分段中每种型号代码对应的代码数据中参数代码的分布情况和代码数据分布情况，确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的参数代码相似度；

根据每相邻两个代码数据分段中相同型号代码对应的代码数据的分布特征差异，确定每个代码数据分段对应的分段代码相似度；

根据每个代码数据分段中每种型号代码对应的参数代码相似度和每个代码数据分段对应的分段代码相似度，确定每个代码数据分段对应的紊乱参数；

根据每个代码数据分段及其对应的紊乱参数，确定每个代码数据分段对应的变换序列，利用所述变换序列对每个代码数据分段进行变换加密，得到加密数据并存储。

进一步的，确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的参数代码相似度，包括：

确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的代码数据中所有参数代码的平均值和标准差，从而得到每个代码数据分段中每种型号代码对应的第一平均值和第一标准差；

每个代码数据包括一个型号代码和两个参数代码，且每个代码数据中所包含的一个型号代码和两个参数代码构成一个代码序列，确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的每个代码数据的代码序列中每两相邻两个序列元素的差值绝对值，并计算两个差值绝对值的差异值，从而得到每个代码数据分段中每种型号代码对应的每个代码数据的代码差异值；

确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的所有代码数据的代码差异值的平均值和标准差，从而得到每个代码数据分段中每种型号代码对应的第二平均值和第二标准差；

根据每个代码数据分段中每种型号代码对应的代码数据中每个参数代码与对应第一平均值的差异以及对应第一标准差，确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的第一子相似度；

根据每个代码数据分段中每种型号代码对应的每个代码数据的代码差异值与对应第二平均值的差异以及对应第二标准差，确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的第二子相似度；

根据每个代码数据分段中每种型号代码对应的第一子相似度和第二子相似度，确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的参数代码相似度，所述第一子相似度和第二子相似度均与所述参数代码相似度成正相关关系。

进一步的，确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的参数代码相似度，对应的计算公式为：

；其中，/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的参数代码相似度；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的第一子相似度；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的第k个参数代码；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的第一平均值；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的第一标准差；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的代码数据的总个数；表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的第二子相似度；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的第/>个代码数据的代码差异值；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的第二平均值；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的第二标准差。

进一步的，将每相邻两个代码数据分段中所存在的相同型号代码作为目标型号代码，确定每个代码数据分段对应的分段代码相似度，对应的计算公式为：

；其中，/>表示第/>个代码数据分段对应的分段代码相似度；/>表示第/>个代码数据分段中第j种目标型号代码对应的代码数据的占比；/>表示第/>个代码数据分段中第j种目标型号代码对应的代码数据的占比；表示第/>个代码数据分段和/>个代码数据分段中目标型号代码的总数目；/>表示以自然常数e为底数的指数函数。

进一步的，确定每个代码数据分段对应的紊乱参数，对应的计算公式为：

；其中，/>表示第/>个代码数据分段对应的紊乱参数；/>表示第/>个代码数据分段对应的紊乱参数；/>表示第/>个代码数据分段对应的分段代码相似度；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的参数代码相似度；/>表示第/>个代码数据分段中型号代码的种类数；/>表示归一化函数。

进一步的，确定个代码数据分段对应的变换序列，包括：

根据每个代码数据分段的设定位置的代码数据，确定每个代码数据分段对应的变换序列中的首个变换元素，根据所述首个变换元素和所述每个代码数据分段的紊乱参数，确定每个代码数据分段对应的变换序列，对应的计算公式为：

；其中，/>表示第/>个代码数据分段对应的变换序列中的第/>变换元素；/>表示第/>个代码数据分段对应的紊乱参数；/>表示第/>个代码数据分段对应的变换序列中的第/>变换元素，/>，/>表示每个第/>个代码数据分段中元素值的总数目；/>表示第一设定参数；/>表示第二设定参数。

进一步的，确定变换序列中的首个变换元素，包括：

确定每个代码数据分段的设定位置的代码数据中型号代码和所有参数代码的均值的归一化值，并将所述归一化值作为每个代码数据分段对应的变换序列中的首个变换元素。

进一步的，采用logistics变换，利用所述变换序列对每个代码数据分段进行变换加密，得到每个代码数据分段对应的变换加密数据，并将所有变换加密数据确定为加密数据。

进一步的，对所述代码数据序列进行分段处理，得到至少两个代码数据分段，包括：

首个代码数据分段确定步骤：在所述代码数据序列中，从代码数据序列中的第q个代码数据开始遍历，并每遍历一个代码数据，即确定所遍历的代码数据及其之前的所有代码数据对应的突出程度，当该突出程度不小于设定突出程度阈值，则直接将当前所遍历代码数据及其之前的所有代码数据作为首个代码数据分段；否则，则继续遍历下一个代码数据，直至出现所确定的突出程度不小于设定突出程度阈值，并将此时所遍历的代码数据及其之前的所有代码数据作为首个代码数据分段；

在所述代码数据序列中将确定的首个代码数据分段删除，并在剩余的代码数据序列中，按照上述首个代码数据分段确定步骤的相同方式，确定第二个代码数据分段；在剩余的代码数据序列中将第二个代码数据分段删除，并在新剩余的代码数据序列中，按照上述首个代码数据分段确定步骤的相同方式，确定第三个代码数据分段，通过不断确定各个代码数据分段，直至最后剩余的代码数据序列中的代码数据的数目小于或者等于q；

若最后剩余的代码数据序列中的代码数据的数目大于设定数目阈值，则将最后剩余的代码数据序列作为一个代码数据分段；否则，将最后剩余的代码数据序列与其前一个代码数据分段组合成一个代码数据分段。

进一步的，突出程度的确定方式为：

将所遍历代码数据及其之前的所有代码数据作为待分析代码数据，根据所述待分析代码数据中每种型号代码对应的代码数据的数目，确定最大的前设定数量个数目，并计算所述最大的前设定数量个数目的累加和，从而得到数目累加和；

计算所述数目累加和与所述待分析代码数据中所有代码数据的总数目的比值，并将所述比值确定为突出程度。

本发明具有如下有益效果：为了便于后续分别进行变化加密，从而提高加密数据的安全性，对待压缩的代码数据序列进行分段处理，得到多个代码数据分段。通过对每个代码数据分段内每种型号代码的代码数据的相似程度进行分析，确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的参数代码相似度。同时对相邻两个代码数据分段中相同型号代码对应的代码数据分布特征差异进行分析，确定每个代码数据分段与其相邻代码数据分段的相似情况，从而确定每个代码数据分段对应的分段代码相似度。结合每个代码数据分段中每种型号代码对应的参数代码相似度和每个代码数据分段对应的分段代码相似度，自适应确定每个代码数据分段对应的紊乱参数，并基于该紊乱参数确定每个代码数据分段对应的变换序列，最终实现每个代码数据分段的变化加密。由于本发明可以自适应确定每个代码数据分段对应的紊乱参数，增加了以紊乱参数为加密密钥的密钥空间，同时根据紊乱参数分别确定每个代码数据分段对应的变换序列，以对每个代码数据分段分别进行变换加密，最终可以有效增大变换后所得加密数据的分布空间，从而提高了数控机床代码数据的存储安全性。

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为本发明实施例的智能化数控机床代码数据安全存储方法的流程图。

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技术方案的具体实施方式、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。另外，本文所涉及公式中的所有参数或者指标均为归一化之后的消除了量纲影响的数值。

为了解决现有数控机床代码数据的存储安全性较低的问题，本实施例提供了一种智能化数控机床代码数据安全存储方法，该方法对应的流程图如图1所示，包括以下步骤：

步骤S1：获取待压缩的代码数据序列，所述代码数据序列中的每个代码数据包括一个型号代码和至少一个参数代码。

在智能化数控机床生产过程中，FANUC系统根据生产需求进行数控编程并生成操作指令。在对数控编程的操作指令进行存储之前，需要对这些数控编程的操作指令的代码进行加密处理，以实现安全性存储。

在对操作指令的代码进行加密处理时，为了使加密后的数据具有更高的分布空间，从而降低指令代码的统计特性，以达到更高的加密效果，使用ASCII编码将操作指令的代码转换成十进制数，转制的结果就是数控机床的指令代码数据，以下简称代码数据。将这些代码数据按照操作指令生成的前后顺序进行排列，从而得到代码数据序列，该代码数据序列即为待压缩的代码数据序列。由于操作指令的每个代码数据具有固定的格式，一般是由三个代码字符构成，其中第一个代码字符为型号代码，后两个代码字符为参数代码。此时，对应在代码数据序列中，每个代码数据也包括一个型号代码和两个参数代码，该型号代码和两个参数代码构成了一个代码序列。

步骤S2：对所述代码数据序列进行分段处理，得到至少两个代码数据分段，根据每个代码数据分段中每种型号代码对应的代码数据中参数代码的分布情况和代码数据分布情况，确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的参数代码相似度。

由于数控机床的操作指令的代码是由多种型号代码对应的代码数据组合而成，型号代码包括G、X、N、Z、U、R、M代码等，但不同的型号代码负责不同的操作，例如G代码为几何指令，X代码为坐标代码、N代码为行程代码，因此在操作指令的代码中存在固定的组合，例如调整好坐标之后将刀头推入固定行程，固定的组合结构造成代码数据存在固定的破解漏洞和统计特性，因此本方案通过代码数据序列中某些型号代码的主要占比，将代码数据序列分段，使得每一段中的主要型号代码能代表每个代码数据分段的特征，进而用于代码数据加密。

在将代码数据序列分段时，从代码数据序列中的第q个代码数据开始遍历，q为预先设置的数值，可根据需要进行合理选择，本实施例设置q=20，并每遍历一个代码数据，即确定所遍历代码数据及其之前的所有代码数据对应的突出程度，当该突出程度不小于设定突出程度阈值，则直接将当前所遍历代码数据及其之前的所有代码数据作为首个代码数据分段；否则，则继续遍历下一个代码数据，直至计算出来的突出程度不小于设定突出程度阈值。设定突出程度阈值可以根据需要进行合理设置，本实施例设置该设定突出程度阈值的取值为0.68。

也就是说，在代码数据序列中，首先遍历第q个代码数据，并根据前q个代码数据中每种型号代码对应的代码数据的数目，确定前q个代码数据对应的突出程度。若前q个代码数据对应的突出程度不小于设定突出程度阈值，则直接将前q个代码数据作为首个代码数据分段，并不再进行下面的遍历。若前q个代码数据对应的突出程度小于设定突出程度阈值，则遍历第q+1个代码数据，并根据前q+1个代码数据中每种型号代码对应的代码数据的数目，确定前q+1个代码数据对应的突出程度。若前q+1个代码数据对应的突出程度不小于设定突出程度阈值，则直接将前q+1个代码数据作为首个代码数据分段，并不再进行下面的遍历。若前q+1个代码数据对应的突出程度小于设定突出程度阈值，则继续遍历第q+2个代码数据，并确定前q+2个代码数据对应的突出程度，直至出现所确定的突出程度不小于设定突出程度阈值，将此时所遍历的代码数据及其之前的所有代码数据作为首个代码数据分段，并不再进行下一次遍历。

优选的，在本实施例中，确定所遍历代码数据及其之前的所有代码数据对应的突出程度的步骤包括：将所遍历代码数据及其之前的所有代码数据作为待分析代码数据，根据所述待分析代码数据中每种型号代码对应的代码数据的数目，确定最大的前设定数量个数目，并计算所述最大的前设定数量个数目的累加和，从而得到数目累加和；计算所述数目累加和与所述待分析代码数据中所有代码数据的总数目的比值，并将所述比值确定为突出程度。其中，在本实施例中，设定数量为3。即通过确定待分析代码数据中存在最多的三种型号代码的代码数据的数目累加和，并将该数目累加和与该待分析代码数据中所有代码数据的总数目的比值作为待分析代码数据的突出程度。当比值越大时，说明这三种型号代码的代码数据在该待分析代码数据即当前所遍历代码数据及其之前的所有代码数据中的占比越大，那么这三种型号代码越能代表该待分析代码数据的主要特征，这三种型号代码越突出，对应的突出程度就越大。

在通过上述方式确定首个代码数据分段之后，在代码数据序列中将确定的首个代码数据分段删除，并在剩余的代码数据序列中，按照上述首个代码数据分段确定步骤的相同方式，确定第二个代码数据分段；在剩余的代码数据序列中将第二个代码数据分段删除，并在新剩余的代码数据序列中，按照上述首个代码数据分段确定步骤的相同方式，确定第三个代码数据分段，通过不断确定各个代码数据分段，直至最后剩余的代码数据序列中的代码数据的数目小于或者等于q。考虑到最后剩余的代码数据序列中的代码数据较少时，后续在进行分析时会产生误差，进而影响数据加密，因此若最后剩余的代码数据序列中的代码数据的数目大于设定数目阈值，则将最后剩余的代码数据序列作为一个代码数据分段；否则，将最后剩余的代码数据序列与其前一个代码数据分段组合成一个代码数据分段，从而得到各个代码数据分段。设定数目阈值的取值可以根据需要进行合理设置，在本实施例中，设置该设定数目阈值的取值为10。

在通过上述方式对代码数据序列进行分段处理，得到各个代码数据分段之后，为了便于后续获取每个代码数据分段的紊乱参数，从而实现每个代码数据分段的可靠加密，根据每个代码数据分段中每种型号代码对应的代码数据中参数代码的分布情况和代码数据分布情况，分析每个代码数据分段中的型号代码下的参数代码的相似性，可以确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的参数代码相似度。

在本实施例中，确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的参数代码相似度，包括：

确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的代码数据中所有参数代码的平均值和标准差，从而得到每个代码数据分段中每种型号代码对应的第一平均值和第一标准差；

每个代码数据包括一个型号代码和两个参数代码，且每个代码数据中所包含的一个型号代码和两个参数代码构成一个代码序列，确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的每个代码数据的代码序列中每两相邻两个序列元素的差值绝对值，并计算两个差值绝对值的差异值，从而得到每个代码数据分段中每种型号代码对应的每个代码数据的代码差异值；

确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的所有代码数据的代码差异值的平均值和标准差，从而得到每个代码数据分段中每种型号代码对应的第二平均值和第二标准差；

根据每个代码数据分段中每种型号代码对应的代码数据中每个参数代码与对应第一平均值的差异以及对应第一标准差，确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的第一子相似度；

根据每个代码数据分段中每种型号代码对应的每个代码数据的代码差异值与对应第二平均值的差异以及对应第二标准差，确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的第二子相似度；

根据每个代码数据分段中每种型号代码对应的第一子相似度和第二子相似度，确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的参数代码相似度，所述第一子相似度和第二子相似度均与所述参数代码相似度成正相关关系。

优选的，确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的参数代码相似度，对应的计算公式为：

；其中，/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的参数代码相似度；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的第一子相似度；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的第k个参数代码；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的第一平均值；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的第一标准差；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的代码数据的总个数；表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的第二子相似度；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的第/>个代码数据的代码差异值；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的第二平均值；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的第二标准差。

在上述的参数代码相似度的计算公式中，通过计算第个代码数据分段中第j种型号代码对应的/>个参数代码的平均值和标准差，并根据每个参数代码和该平均值的差异，结合该标准差，得到第一子相似度，该第一子相似度的取值越大，说明第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的参数代码越趋近于数据均值，则聚集程度越高，说明第/>个代码数据分段中第j种型号代码的数据重复率越高，则相似度越高，参数代码相似度的取值就越大。由于参数代码和型号代码具有特定的组合，通过计算第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的代码数据中型号代码与第一个参数代码的差值绝对值，第一个参数代码和第二个参数代码的差值绝对值，并计算前一个差值绝对值和后一个差值绝对值的差值，从而得到代码差异值；计算第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的/>个代码数据的代码差异值的平均值和标准差，并根据每个代码差异值和该平均值的差异，结合该标准差，得到第二子相似度。当第二子相似度的取值越大，说明第/>个代码数据分段中代码重复的组合越多，则相似度越高，参数代码相似度的取值就越大，那么后续越需要使用更大的紊乱参数进行变换加密。

步骤S3：根据每相邻两个代码数据分段中相同型号代码对应的代码数据的分布特征差异，确定每个代码数据分段对应的分段代码相似度。

由于数控机床的代码数据是顺序读写的，那么相邻代码数据分段的数据相似度越高，若后续使用相同的紊乱参数对不同代码数据分段进行变化，那么变换后的数据相似度可能较高，不能达到更好的扩大数据分布的效果，因此需要根据相邻代码数据分段中型号参数的相似度获得分段代码相似度，后续可根据该分段代码相似度，自适应确定每个代码数据分段对应的紊乱参数。

考虑到当一个代码数据分段与其相邻的代码数据分段中代码数据的分布情况越接近时，则该代码数据分段与其相邻的代码数据分段中相同型号代码的代码数据的占比就越高，那么代码数据分段对应的分段代码相似度就越高。因此，将每相邻两个代码数据分段中所存在的相同型号代码作为目标型号代码，根据每相邻两个代码数据分段中目标型号代码所对应的代码数据的占比情况，可以确定每个代码数据分段对应的分段代码相似度。

优选的，在本实施例中，确定每个代码数据分段对应的分段代码相似度，对应的计算公式为：

；其中，/>表示第/>个代码数据分段对应的分段代码相似度；/>表示第/>个代码数据分段中第j种目标型号代码对应的代码数据的占比；/>表示第/>个代码数据分段中第j种目标型号代码对应的代码数据的占比；/>表示第/>个代码数据分段和/>个代码数据分段中目标型号代码的种类数；/>表示以自然常数e为底数的指数函数。

在上述的分段代码相似度的计算公式中，通过计算第个代码数据分段与第个代码数据分段中每种相同型号代码对应的代码数据在两个代码数据分段中的占比，并计算两个占比的比值，当所有比值的乘积即/>越趋近于1，说明该相邻两个代码数据分段中每种相同型号代码对应的代码数据的占比越相近，则两个代码数据分段越近似，那么后续越需要使用不同的紊乱参数进行变换加密。

应当理解的是，对于第一个代码数据分段，由于其不存在前一个代码数据分段，本实施设置该第一个代码数据分段对应的分段代码相似度的取值为1。

步骤S4：根据每个代码数据分段中每种型号代码对应的参数代码相似度和每个代码数据分段对应的分段代码相似度，确定每个代码数据分段对应的紊乱参数。

基于上述所确定的每个代码数据分段中每种型号代码对应的参数代码相似度和每个代码数据分段对应的分段代码相似度，可以确定每个代码数据分段对应的紊乱参数。当每个代码数据分段对应的分段代码相似度越大时，说明该代码数据分段与其前一个代码数据分段的相似度越高，则该代码数据分段的紊乱参数应当与其前一个代码数据分段对应的紊乱参数的区别应当越大，并且当该代码数据分段中每种型号代码对应的参数代码相似度的累加和越大时，说明该代码数据分段内部的代码数据相似度越高，则该代码数据分段对应的紊乱参数应当进一步更大幅度的提高，以提高加密效果更好。

优选的，在本实施例中，确定每个代码数据分段对应的紊乱参数，对应的计算公式为：

；其中，/>表示第/>个代码数据分段对应的紊乱参数；/>表示第/>个代码数据分段对应的紊乱参数；/>表示第/>个代码数据分段对应的分段代码相似度；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的参数代码相似度；/>表示第/>个代码数据分段中型号代码的种类数；/>表示归一化函数，用于将/>归一化到0-1范围内。

在上述的紊乱参数的计算公式中，当分段代码相似度越大时，说明除了第一个代码数据分段外的第个代码数据分段与其前一个代码数据分段之间的相似度就越高，此时该代码数据分段的紊乱参数应当与其前一个代码数据分段对应的紊乱参数的差异越大。并且，当第/>个代码数据分段中每种型号代码对应的参数代码相似度的累加和越大，则第/>个代码数据分段对应的紊乱参数会在此基础上更大幅度提高，从而增加第/>个代码数据分段的加密效果。在确定除了第一个代码数据分段外的后面各个代码数据分段对应的紊乱参数时，通过对其前一个代码数据分段的紊乱参数大小进行判断，可以有效避免各个代码数据分段对应的紊乱参数逐渐减小的现象，避免产生梯度消失的效果，最终提高了加密后数据的无序性。

步骤S5：根据每个代码数据分段及其对应的紊乱参数，确定每个代码数据分段对应的变换序列，利用所述变换序列对每个代码数据分段进行变换加密，得到加密数据并存储。

基于上述所确定的每个代码数据分段及其对应的紊乱参数，可以确定个代码数据分段对应的变换序列。在确定变换序列时，首先根据每个代码数据分段的设定位置的代码数据，确定每个代码数据分段对应的变换序列中的首个变换元素。在本实施例中，是选择将每个代码数据分段的首个代码数据作为设定位置的代码数据，计算该首个代码数据中一个型号代码和两个参数代码的均值，将该均值归一化到0-1范围内，并将所得到的归一化值作为每个代码数据分段对应的变换序列中的首个变换元素。

基于每个代码数据分段的紊乱参数和首个变换元素，确定每个代码数据分段对应的变换序列，对应的计算公式为：

；其中，/>表示第/>个代码数据分段对应的变换序列中的第/>变换元素；/>表示第/>个代码数据分段对应的紊乱参数；/>表示第/>个代码数据分段对应的变换序列中的第/>变换元素，/>，/>表示每个第/>个代码数据分段中元素值的总数目；/>表示第一设定参数，本实施例设置；/>表示第二设定参数，本实施例设置/>。

在上述的变换序列的计算公式中，由于现有logistics变换中紊乱参数的取值一般在3.57-4之间可以使得变换序列处于混沌状态，且紊乱参数的取值通常为4，在对数据解密时，是以紊乱参数为密钥进行解密，而本方案通过自适应确定每个代码数据分段对应的初始的紊乱参数，并利用第一设定参数和第二设定参数/>，将该初始的紊乱参数映射到3.57-4之间，最终得到每个代码数据分段对应的紊乱参数，由于每个代码数据分段均对应一个紊乱参数，增加了密钥空间，同时可以根据紊乱参数分别确定每个代码数据分段对应的变换序列，最终可以有效增大变换后所得加密数据的分布空间，从而提高了数控机床代码数据的存储安全性。

基于上述所确定的每个代码数据分段对应的变换序列，采用logistics变换，利用对应的变换序列对每个代码数据分段进行变换加密，得到每个代码数据分段对应的变换加密数据，也就是，将每个代码数据分段与其对应的变换序列进行异或运算，以达到改变每个代码数据分段的数值目的，异或运算的结果即为每个代码数据分段对应的变换加密数据。将所有变换加密数据确定为加密数据，并进行存储。

本发明通过对每个代码数据分段内每种型号代码的代码数据的相似程度，以及相邻两个代码数据分段中相同型号代码对应的代码数据分布特征差异进行分析，从而可以自适应确定每个代码数据分段对应的紊乱参数，进而可以分别确定每个代码数据分段对应的变换序列，最终可以有效增大变换后所得加密数据的分布空间，从而提高了数控机床代码数据的存储安全性。

需要说明的是：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；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种智能化数控机床代码数据安全存储方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待压缩的代码数据序列，所述代码数据序列中的每个代码数据包括一个型号代码和至少一个参数代码；

对所述代码数据序列进行分段处理，得到至少两个代码数据分段，根据每个代码数据分段中每种型号代码对应的代码数据中参数代码的分布情况和代码数据分布情况，确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的参数代码相似度；

根据每相邻两个代码数据分段中相同型号代码对应的代码数据的分布特征差异，确定每个代码数据分段对应的分段代码相似度；

根据每个代码数据分段中每种型号代码对应的参数代码相似度和每个代码数据分段对应的分段代码相似度，确定每个代码数据分段对应的紊乱参数；

根据每个代码数据分段及其对应的紊乱参数，确定每个代码数据分段对应的变换序列，利用所述变换序列对每个代码数据分段进行变换加密，得到加密数据并存储；确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的参数代码相似度，包括：

确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的代码数据中所有参数代码的平均值和标准差，从而得到每个代码数据分段中每种型号代码对应的第一平均值和第一标准差；

每个代码数据包括一个型号代码和两个参数代码，且每个代码数据中所包含的一个型号代码和两个参数代码构成一个代码序列，确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的每个代码数据的代码序列中每两相邻两个序列元素的差值绝对值，并计算两个差值绝对值的差异值，从而得到每个代码数据分段中每种型号代码对应的每个代码数据的代码差异值；

确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的所有代码数据的代码差异值的平均值和标准差，从而得到每个代码数据分段中每种型号代码对应的第二平均值和第二标准差；

根据每个代码数据分段中每种型号代码对应的代码数据中每个参数代码与对应第一平均值的差异以及对应第一标准差，确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的第一子相似度；

根据每个代码数据分段中每种型号代码对应的每个代码数据的代码差异值与对应第二平均值的差异以及对应第二标准差，确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的第二子相似度；

根据每个代码数据分段中每种型号代码对应的第一子相似度和第二子相似度，确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的参数代码相似度，所述第一子相似度和第二子相似度均与所述参数代码相似度成正相关关系；

确定每个代码数据分段对应的紊乱参数，对应的计算公式为：

；其中，表示第/>个代码数据分段对应的紊乱参数；/>表示第/>个代码数据分段对应的紊乱参数；/>表示第/>个代码数据分段对应的分段代码相似度；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的参数代码相似度；/>表示第/>个代码数据分段中型号代码的种类数；/>表示归一化函数；

采用logistics变换，利用所述变换序列对每个代码数据分段进行变换加密，得到每个代码数据分段对应的变换加密数据，并将所有变换加密数据确定为加密数据。

2.根据权利要求1所述的一种智能化数控机床代码数据安全存储方法，其特征在于，确定每个代码数据分段中每种型号代码对应的参数代码相似度，对应的计算公式为：

；其中，/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的参数代码相似度；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的第一子相似度；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的第k个参数代码；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的第一平均值；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的第一标准差；表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的代码数据的总个数；表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的第二子相似度；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的第/>个代码数据的代码差异值；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的第二平均值；/>表示第/>个代码数据分段中第j种型号代码对应的第二标准差。

3.根据权利要求1所述的一种智能化数控机床代码数据安全存储方法，其特征在于，将每相邻两个代码数据分段中所存在的相同型号代码作为目标型号代码，确定每个代码数据分段对应的分段代码相似度，对应的计算公式为：

；其中，/>表示第/>个代码数据分段对应的分段代码相似度；/>表示第/>个代码数据分段中第j种目标型号代码对应的代码数据的占比；表示第/>个代码数据分段中第j种目标型号代码对应的代码数据的占比；/>表示第/>个代码数据分段和/>个代码数据分段中目标型号代码的总数目；/>表示以自然常数e为底数的指数函数。

4.根据权利要求1所述的一种智能化数控机床代码数据安全存储方法，其特征在于，确定个代码数据分段对应的变换序列，包括：

根据每个代码数据分段的设定位置的代码数据，确定每个代码数据分段对应的变换序列中的首个变换元素，根据所述首个变换元素和所述每个代码数据分段的紊乱参数，确定每个代码数据分段对应的变换序列，对应的计算公式为：

；其中，/>表示第/>个代码数据分段对应的变换序列中的第/>变换元素；/>表示第/>个代码数据分段对应的紊乱参数；/>表示第/>个代码数据分段对应的变换序列中的第/>变换元素，/>，/>表示每个第/>个代码数据分段中元素值的总数目；/>表示第一设定参数；/>表示第二设定参数。

5.根据权利要求4所述的一种智能化数控机床代码数据安全存储方法，其特征在于，确定每个代码数据分段对应的变换序列中的首个变换元素，包括：

确定每个代码数据分段的设定位置的代码数据中型号代码和所有参数代码的均值的归一化值，并将所述归一化值作为每个代码数据分段对应的变换序列中的首个变换元素。

6.根据权利要求1所述的一种智能化数控机床代码数据安全存储方法，其特征在于，对所述代码数据序列进行分段处理，得到至少两个代码数据分段，包括：

首个代码数据分段确定步骤：在所述代码数据序列中，从代码数据序列中的第q个代码数据开始遍历，并每遍历一个代码数据，即确定所遍历的代码数据及其之前的所有代码数据对应的突出程度，当该突出程度不小于设定突出程度阈值，则直接将当前所遍历代码数据及其之前的所有代码数据作为首个代码数据分段；否则，则继续遍历下一个代码数据，直至出现所确定的突出程度不小于设定突出程度阈值，并将此时所遍历的代码数据及其之前的所有代码数据作为首个代码数据分段；

在所述代码数据序列中将确定的首个代码数据分段删除，并在剩余的代码数据序列中，按照上述首个代码数据分段确定步骤的相同方式，确定第二个代码数据分段；在剩余的代码数据序列中将第二个代码数据分段删除，并在新剩余的代码数据序列中，按照上述首个代码数据分段确定步骤的相同方式，确定第三个代码数据分段，通过不断确定各个代码数据分段，直至最后剩余的代码数据序列中的代码数据的数目小于或者等于q；

若最后剩余的代码数据序列中的代码数据的数目大于设定数目阈值，则将最后剩余的代码数据序列作为一个代码数据分段；否则，将最后剩余的代码数据序列与其前一个代码数据分段组合成一个代码数据分段。

7.根据权利要求6所述的一种智能化数控机床代码数据安全存储方法，其特征在于，突出程度的确定方式为：

将所遍历代码数据及其之前的所有代码数据作为待分析代码数据，根据所述待分析代码数据中每种型号代码对应的代码数据的数目，确定最大的前设定数量个数目，并计算所述最大的前设定数量个数目的累加和，从而得到数目累加和；

计算所述数目累加和与所述待分析代码数据中所有代码数据的总数目的比值，并将所述比值确定为突出程度。