CN117614731A - 基于云计算平台的车辆空调数据安全传输方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及安全通信传输技术领域，具体涉及基于云计算平台的车辆空调数据安全传输方法，包括：在对空调数据进行通信传输过程中，根据空调数据中相邻数据点之间的差异将空调数据划分为若干个数据段；对数据段分别进行拟合获得对应的回归方程，利用数据段与对应回归方程之间的差异进行加密获得空调密文数据，并对空调密文数据进行多轮加密再进行无线传输。本发明通过减小数据段之间的差异，避免了数据加密后数据段的分段特征，减小了数据段之间的差异，进一步提高了数据的加密效果，通过对数据进行多轮加密，提高了数据加密的安全性。
Description
技术领域
本发明涉及安全通信传输技术领域，具体涉及基于云计算平台的车辆空调数据安全传输方法。
背景技术
汽车空调是提供汽车驾驶以及乘坐舒适性的重要配置，而随着空调的持续使用，其运行参数发生变化，所以需要对汽车空调进行标定，以确保其正常运行和提供正确的冷却效果，而随着互联网技术的发展，基于云计算平台的汽车空调标定方法得到更多的应用，即通过传感器采集空调运行数据，通过5G网络传输到云计算平台进行处理，由于车辆空调数据中包含个人隐私信息和车辆性能数据，因此对车辆空调数据进行通信传输过程中需要保证数据通信的安全性。
对于车辆空调数据的加密主要在于破坏数据的整体分布以及其变化趋势，但是现有分段加密处理未考虑数据段之间在变化差异上的关系，导致分段加密处理后容易存在分段效应，从而暴露原始数据的加密过程，同时一次分段加密处理可能保留分段数据的局部变化趋势，同样暴露原始数据信息，使得加密效果不佳。
发明内容
本发明提供基于云计算平台的车辆空调数据安全传输方法，以解决现有的问题。
本发明的基于云计算平台的车辆空调数据安全传输方法采用如下技术方案：
本发明一个实施例提供了基于云计算平台的车辆空调数据安全传输方法，该方法包括以下步骤：
获取车辆内部的温度数据作为空调数据，空调数据中任意一个数据点对应一个时间点和一个温度值；
将空调数据划分为若干个数据段；
在空调数据中选取初始数据段，将初始数据段以外的数据段记为余数据段，获得若干个余数据段，利用温度值差异分别对初始数据段和余数据段中的温度值进行替换，获得初始密文段和余密文段，将温度值差异作为密钥；将初始密文段和所有余密文段形成的密文记为空调密文数据；
对空调密文数据进行多轮加密获得最终密文，对最终密文进行无线传输。
进一步地，所述将空调数据划分为若干个数据段，包括的具体方法为：
根据空调数据中相邻数据点之间的差异获得间隔点，利用间隔点将空调数据划分为若干个数据段。
进一步地，所述根据空调数据中相邻数据点之间的差异获得间隔点，利用间隔点将空调数据划分为若干个数据段，包括的具体方法为：
首先，根据不同位置下多个数据点的均值获得空调数据中数据点的左均值和右均值；
然后，将所有数据段的左均值和右均值的差异所形成的序列记为邻域差异序列，将邻域差异序列中前b个数据点记为间隔点，获得若干个间隔点，其中b为预设的超参数；
然后，由所有间隔点将空调数据划分为若干个个分段，记为数据段。
进一步地，所述根据不同位置下多个数据点的均值获得空调数据中数据点的左均值和右均值，包括的具体方法为：
将空调数据中任意数据点左右两侧相邻a个数据点形成的集合，分别记为所述数据点的左集合和右集合，分别将左集合和右集合中所有数据点的均值记为所述数据点的左均值和右均值，其中a为预设的超参数。
进一步地，所述邻域差异序列的具体获取方法为：
将数据点的左均值和右均值之间的差值绝对值记为数据点的邻域差异参数，按照从大到小的顺序将空调数据中所有数据点的邻域差异参数进行排序，将排序获得的序列记为邻域差异序列。
进一步地，所述在空调数据中选取初始数据段，包括的具体方法为：
获取所有数据段在空调数据中的序数，将序数为的数据段记为初始数据段，其中M表示空调数据中数据段的数量，表示向上取整。
进一步地，所述利用温度值差异分别对初始数据段和余数据段中的温度值进行替换，获得初始密文段和余密文段，将温度值差异作为密钥，包括的具体方法为：
对初始数据段和余数据段分别进行拟合，获得初始数据段和余数据段分别对应的回归方程，根据初始数据段和余数据段与对应回归方程之间的温度值差异，分别获得余数据段中数据点的回归差与初始数据段中数据点的回归差；
将初始数据段中所有数据点的温度值替换为对应数据点的回归差，将替换后的初始数据段记为初始密文段；将余数据段中数据段的温度值替换为对应数据点的回归差，将替换后的余数据段记为余密文段，以此类推获取空调数据中所有余数据段的余密文段；
初始密文段和余密文段中任意一个数据点对应一个时间点和一个回归差，将初始数据段中数据点的时间点以及初始数据段的回归方程作为初始密文段的密钥；将余数据段中数据点的时间点以及余数据段的回归方程作为余数据段的密钥。
进一步地，所述对初始数据段和余数据段分别进行拟合，获得初始数据段和余数据段分别对应的回归方程，包括的具体方法为：
首先，构建yt＝k(t+to)记为回归方程，将空调数据中与初始数据段和余数据段各自左右两侧相邻且连续的若干数据点，分别记为初始数据段和余数据段的扩展数据，其中，yt表示第t个数据点的回归值，k表示回归方程的斜率，t表示初始数据段和余数据段中第t个数据点的温度值，to表示横截矩；
然后，利用最小二乘法结合回归方程，分别对初始数据段、余数据段以及对应的扩展数据进行拟合，获得初始数据段和余数据段的回归方程；
所述初始数据段和余数据段的扩展数据的具体获取方法为：获取初始数据段左右两侧相邻且连续的c个数据点记为初始数据段的扩展数据；
对于初始数据段右侧的第1个余数据段，将与余数据段左侧相邻的初始密文段中连续相邻的N个数据点，以及与余数据段右侧相邻的余数据段中连续相邻的N个数据点，记为余数据段的扩展数据，其中N为预设的超参数，获取所有余数据段的扩展数据。
进一步地，所述根据初始数据段和余数据段与对应回归方程之间的温度值差异，分别获得余数据段中数据点的回归差与初始数据段中数据点的回归差，包括的具体方法为：
对于初始数据段中的任意数据点，将数据点的温度值与初始数据段的回归方程中所述数据点的时间点下对应回归值之间的差值，记为初始数据段中所述数据点的回归差；
获取余数据段中数据点的回归差，所述余数据段中数据点的回归差与初始数据段中数据点的回归差的获取方法相同。
进一步地，所述对空调密文数据进行多轮加密获得最终密文，对最终密文进行无线传输，包括的具体方法为：
首先，利用空调密文数据的获取方法，对空调密文数据进行重复加密，重复次数为r，将重复加密后得到的密文记为空调数据的最终密文，其中r为预设的超参数，并获取重复加密过程中的密钥；
然后，将空调数据的最终密文利用5G网络传输到云计算平台，进行空调参数的标定，密钥则存储在车载智能终端。
本发明的技术方案的有益效果是：对空调数据进行分段加密，破坏空调数据的变化趋势，提高混乱过程的复杂性，从而提高了数据的加密效果；另外，在分段加密的基础上减小数据段之间的差异，避免了数据加密后数据段的分段特征，减小了数据段之间的差异，进一步提高了数据加密效果，最后对数据进行多轮加密，有效提高了数据的加密效果，使多轮加密过程中数据分段得到的数据段不同，使得同一数据点经过多次替换，提高了数据加密的安全性。
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为本发明基于云计算平台的车辆空调数据安全传输方法的步骤流程图。
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基于云计算平台的车辆空调数据安全传输方法，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基于云计算平台的车辆空调数据安全传输方法的具体方案。
请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的基于云计算平台的车辆空调数据安全传输方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：
步骤S001：获取车辆内部的温度数据作为空调数据。
需要说明的是，本实施例的主要目的是：通过对时序监测数据分段混乱进行数据加密，并在混乱过程中减少数据之间的差异所形成的分段效应，进而进行多轮混乱实现数据的高效加密。另外，在基于云计算平台对车辆空调数据进行标定的过程中，主要涉及数据的采集、保密传输以及标定。
具体的，为了实现本实施例提出的基于云计算平台的车辆空调数据安全传输方法，首先需要采集空调数据，具体过程为：
利用车载空调中的智能无线温度传感器获取车辆内部关于温度的时序数据，记为空调数据，并将空调数据暂时缓存在车载智能终端，然后定期将空调数据加密传输到云平台上以标定处理。
需要说明的是，空调数据中一个数据点对应一个时间点和一个温度值。
至此，通过上述方法得到空调数据。
步骤S002：根据空调数据中相邻数据点之间的差异获得间隔点，利用间隔点将空调数据划分为若干个数据段。
需要说明的是，由于所采集的空调数据时关于温度的时序连续数据，即在时序上相邻的数据点之间的变化关系反映了空调的运行状态，因此为了保证在通信传输过程中的数据安全，需要通过破坏时序的局部变化关系以对空调数据进行加密。
具体的，首先，将空调数据中任意数据点左右两侧相邻a个数据点形成的集合，分别记为所述数据点的左集合和右集合，分别将左集合和右集合中所有数据点的均值记为所述数据点的左均值和右均值，其中a为预设的超参数。
需要说明的是，根据经验预设超参数a为5，可根据实际情况进行调整，本实施例不进行具体限定。
然后，将数据点的左均值和右均值之间的差值绝对值记为数据点的邻域差异参数，按照从大到小的顺序将空调数据中所有数据点的邻域差异参数进行排序，将排序获得的序列记为邻域差异序列，将邻域差异序列中前b个数据点记为间隔点，获得若干个间隔点，由所有间隔点将空调数据划分为若干个个分段，记为数据段，其中b为预设的超参数。
需要说明的是，根据经验预设超参数b为5％，可根据实际情况进行调整，本实施例不进行具体限定。
需要说明的是，数据分段后不同分段之间具有差异性的混乱有利于提高数据加密效果，所以数据分段需要尽量获得差异性较大的分段，此时利用左右相邻数据的差异关系，确定时序上数据间隔作为分段间隔的可能性。
至此，通过上述方法得到若干个数据段。
步骤S003：在空调数据中选取初始数据段，将初始数据段以外的数据段记为余数据段，利用温度值差异分别对初始数据段和余数据段中的温度值进行替换，获得初始密文段和余密文段，将温度值差异作为密钥；将初始密文段和所有余密文段形成的密文记为空调密文数据。
需要说明的是，在将空调数据分段后，在每一个数据段中通过数据混乱实现数据加密，而由于对空调数据分段后得到的数据段中，相邻的数据段之间具有较大差异，因此对数据段进行混乱处理后，多个数据段之间可能仍然存在明显的分段特征，导致数据混乱处理的过程暴露，使得加密效果不佳，因此在对空调数据的加密过程中，需要考虑相邻数据段之间的差异关系，提高加密效果。
需要说明的是，在所获得的分段数据中进行数据混乱目的在于破坏原始数据的表现形式，一般常见对数据进行替换，又已知当前分段数据之间具有较大差异，因此需要利用已经加密处理过的相邻数据段进行加密处理，避免多个数据点存在明显的分段特征。为了使得相邻分段数据加密后的差异小，在混乱之前首先需要确定分段混乱顺序。已知在实际混乱中，需要根据相邻分段数据的混乱结果进行当前分段数据的混乱结果，此时混乱从中间的数据段开始，即选择最靠近时序中间的数据段段作为初始数据段，在其混乱完成后继续相邻分段数据的混乱，从而使得混乱过程在两个方向上同时进行，提高加密处理的效率。
需要说明的是，对于分段数据的加密方法，一般对数据进行替换以实现加密处理，而已知对于时序监测的车辆空调温度数据，其在时间序列上连续，并且数据密度在时间序列上一致，此时可利用分段数据回归差进行数据替换，而实现分段数据加密。
另外，由于车辆空间较为密闭，且对车辆进行温度监测时，数据的采样间隔较小(一般设置为1秒)，因此车辆内的空调数据在一定时间范围内趋近于线性分布，因此本实施例利用空调数据趋近于线性分布的特点对空调数据进行加密。
具体的，可选地，在空调数据中选取初始数据段，包括：通过在空调数据中随机选取一个数据段作为初始数据段。
需要说明的是，在选取初始数据段时，选取的位置对后续加密过程存在影响，因此随机选取的方法容易导致加密效果不稳定，因此为了尽可能大的保证对空调数据的加密效果，同时保证加密过程稳定且高效，应该固定且有效选取初始数据段。
优选地，获取所有数据段在空调数据中的序数，将序数为的数据段记为初始数据段，其中M表示空调数据中数据段的数量，表示向上取整。
可选地，利用温度值差异分别对初始数据段和余数据段中的温度值进行替换，获得初始密文段和余密文段，包括：获取初始数据段左右两侧获取初始数据段左右两侧相邻且连续的c个数据点记为初始数据段的扩展数据，所述扩展数据为初始数据段左右两侧分别对应的扩展数据，获取初始数据段左右两侧c个数据点与对应扩展数据中c个数据点之间的温度值差值，记为对应数据点的回归差，将初始数据段左右两侧c个数据点的温度值替换为对应的回归差，将替换后的初始数据段记为初始密文段，初始密文段中一个数据点对应一个时间点和一个回归差，将初始数据段中数据点的时间点以及初始数据段的回归方程作为初始密文段的密钥，以此类推，获取余数据段的余密文段。
需要说明的是，根据初始数据段和余数据段左右两侧的数据点与对应扩展数据中数据段的温度值差异，对初始数据段中数据点的温度值进行替换加密，得到的密文的加密效果对扩展数据中数据点的数量依赖程度较高，当扩展数据的数据点数量越少时，初始数据段和余数据段中温度值被替换的数据点越少，仍然存在一定的分段效应，导致加密效果不佳，因此结合拟合的方法可以提高对初始数据段和余数据段中数据点替换的数量，并进一步减小分段加密的分段效应。
优选地，构建回归方程yt＝k(t+to)，获取空调数据中与初始数据段左右两侧相邻且连续的c个数据点记为初始数据段的扩展数据，利用最小二乘法结合回归方程对初始数据段以及对应的扩展数据进行拟合，获得初始数据段的回归方程，其中c为预设的超参数，yt表示第t个数据点的回归值，k表示回归方程的斜率，t表示第t个数据点的温度值，to表示横截矩。
需要说明的是，根据经验预设超参数c为40，可根据实际情况进行调整，本实施例不进行具体限定，同时当选取的扩展数据不足时，以实际获得的扩展数据为准。
需要说明的是，数据段中数据点的温度值替换为回归差后，为了保证相邻的数据段中数据点的回归差的数值大小差异小，以隐藏空调数据的加密过程，即隐藏空调数据经过分段处理的过程，本实施例首先通过对空调数据中位于中心位置的数据段进行线性拟合，使后续对空调数据的余数据段可以在左右两侧同步进行，提高对空调数据的加密传输速率；另外，在利用最小二乘法进行线性拟合过程中，得到的回归方程的斜率反映了所拟合数据的变化趋势，因此结合数据段的扩展数据进行线性拟合后，得到的回归方程的斜率与相邻数据段的回归方程之间的斜率相近，即在相邻的数据段中数据点的回归差之间的变化趋势相近，提高了空调数据的加密效果。
需要说明的是，在线性拟合过程中，本实施例将数据段中所有时间点的中位数作为回归方程的横截距。
进一步地，对于初始数据段中的任意数据点，将数据点的温度值与初始数据段的回归方程中所述数据点的时间点下对应回归值之间的差值，记为所述数据点的回归差，将初始数据段中所有数据点的温度值替换为对应数据点的回归差，将替换后的初始数据段记为初始密文段，初始密文段中一个数据点对应一个时间点和一个回归差，将初始数据段中数据点的时间点以及初始数据段的回归方程作为初始密文段的密钥。
进一步地，将空调数据中除初始数据段以外的数据点记为余数据段，对初始数据段两侧的余数据段依次分别进行加密处理；对于初始数据段右侧的第1个余数据段，将与余数据段左侧相邻的初始密文段中连续相邻的N个数据点，以及与余数据段右侧相邻的余数据段中连续相邻的N个数据点，记为余数据段的扩展数据，利用最小二乘法结合回归方程对所述数据段以及对应的扩展数据进行拟合，获得余数据段的回归方程，获取余数据段中数据点的回归差，将余数据段中数据段的温度值替换为对应数据点的回归差，将替换后的余数据段记为余密文段，以此类推获取空调数据中所有余数据段的余密文段，将余数据段中数据点的时间点以及余数据段的回归方程作为余数据段的密钥；其中N为预设的超参数，所述余数据段中数据点的回归差与初始数据段中数据点的回归差的获取方法相同。
进一步地，将空调数据中初始数据段和所有余数据段分别对应的初始密文段和余密文段形成的数据，记为空调数据的空调密文数据。
需要说明的是，根据经验预设超参数N为5，可根据实际情况进行调整，本实施例不进行具体限定。
需要说明的是，在获取余密文段的过程中，对于初始数据段左侧的余数据段，获取对应余密文段时与初始数据段右侧的余数据段的余密文段的获取方法相同，差别仅在于左右顺序是相反的；另外，当余数据段只有一侧具有相邻的数据段时，只利用该侧的N个数据点参与所述余数据段的回归方程的确定过程。
需要说明的是，对于余数据段两侧相邻的数据段中，一侧的数据点的数值为回归差，另一侧的数据点的数值为温度值，为了减小余数据段加密后与相邻密文数据之间在回归差方面的差异，本实施例通过回归方程结合余数据段相邻两侧的数据进行拟合，以确定余数据段的回归方程；由数据点的回归差的数值分布反映了对应数据段中数据点的变化趋势，因此在获取余数据段的回归方程时通过将相邻数据点的回归差纳入参考，避免了数据段的密文数据之间存在大的差异。
在上述过程所选择当前分段数据两侧的数据与当前分段数据在时序上连续，此时对其进行线性拟合获得拟合直线的斜率即为当前分段数据回归方程的系数k，然后在当前分段数据中，获取其中对应时刻的中位数作为其回归方程的横截距，从而确定最终的回归方程。通过对数据段中数据点的温度值进行替换混乱，以实现对空调数据中各数据段的加密处理，提高了数据的混乱效果，同时结合相邻数据段中的数据点以减小分段之间的差异，避免了数据加密处理后存在分段特征，进一步提高了数据的加密效果。
需要说明的是，根据上述步骤，通过数据分段混乱完成一轮数据加密。在上述一轮加密过程中，减小了分段数据之间的差异，而分段数据内部可能具有的数据趋势容易暴露数据混乱方式，据此本发明利用上述方法进行多轮加密，提高数据加密效果。
至此，通过上述方法得到空调密文数据。
步骤S004：对空调密文数据进行多轮加密获得最终密文，对最终密文进行无线传输。
具体的，首先，通过步骤S002和步骤S003对空调密文数据进行重复加密，重复次数为r，将重复加密后得到的密文记为空调数据的最终密文，其中r为预设的超参数，并获取重复加密过程中的密钥。
需要说明的是，根据经验预设超参数r为3，可根据实际情况进行调整，本实施例不进行具体限定。
然后，将空调数据的最终密文利用5G网络传输到云计算平台，进行空调参数的标定，密钥则存储在车载智能终端。
至此，本实施例完成。
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.基于云计算平台的车辆空调数据安全传输方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
获取车辆内部的温度数据作为空调数据，空调数据中任意一个数据点对应一个时间点和一个温度值；
将空调数据划分为若干个数据段；
在空调数据中选取初始数据段，将初始数据段以外的数据段记为余数据段，获得若干个余数据段，利用温度值差异分别对初始数据段和余数据段中的温度值进行替换，获得初始密文段和余密文段，将温度值差异作为密钥；将初始密文段和所有余密文段形成的密文记为空调密文数据；
对空调密文数据进行多轮加密获得最终密文，对最终密文进行无线传输。
2.根据权利要求1所述基于云计算平台的车辆空调数据安全传输方法，其特征在于，所述将空调数据划分为若干个数据段，包括的具体方法为：
根据空调数据中相邻数据点之间的差异获得间隔点，利用间隔点将空调数据划分为若干个数据段。
3.根据权利要求2所述基于云计算平台的车辆空调数据安全传输方法，其特征在于，所述根据空调数据中相邻数据点之间的差异获得间隔点，利用间隔点将空调数据划分为若干个数据段，包括的具体方法为：
首先，根据不同位置下多个数据点的均值获得空调数据中数据点的左均值和右均值；
然后，将所有数据段的左均值和右均值的差异所形成的序列记为邻域差异序列，将邻域差异序列中前b个数据点记为间隔点，获得若干个间隔点，其中b为预设的超参数；
然后，由所有间隔点将空调数据划分为若干个个分段，记为数据段。
4.根据权利要求3所述基于云计算平台的车辆空调数据安全传输方法，其特征在于，所述根据不同位置下多个数据点的均值获得空调数据中数据点的左均值和右均值，包括的具体方法为：
将空调数据中任意数据点左右两侧相邻a个数据点形成的集合，分别记为所述数据点的左集合和右集合，分别将左集合和右集合中所有数据点的均值记为所述数据点的左均值和右均值，其中a为预设的超参数。
5.根据权利要求3所述基于云计算平台的车辆空调数据安全传输方法，其特征在于，所述邻域差异序列的具体获取方法为：
将数据点的左均值和右均值之间的差值绝对值记为数据点的邻域差异参数，按照从大到小的顺序将空调数据中所有数据点的邻域差异参数进行排序，将排序获得的序列记为邻域差异序列。
6.根据权利要求1所述基于云计算平台的车辆空调数据安全传输方法，其特征在于，所述在空调数据中选取初始数据段，包括的具体方法为：
获取所有数据段在空调数据中的序数，将序数为的数据段记为初始数据段，其中M表示空调数据中数据段的数量，/>表示向上取整。
7.根据权利要求1所述基于云计算平台的车辆空调数据安全传输方法，其特征在于，所述利用温度值差异分别对初始数据段和余数据段中的温度值进行替换，获得初始密文段和余密文段，将温度值差异作为密钥，包括的具体方法为：
对初始数据段和余数据段分别进行拟合，获得初始数据段和余数据段分别对应的回归方程，根据初始数据段和余数据段与对应回归方程之间的温度值差异，分别获得余数据段中数据点的回归差与初始数据段中数据点的回归差；
将初始数据段中所有数据点的温度值替换为对应数据点的回归差，将替换后的初始数据段记为初始密文段；将余数据段中数据段的温度值替换为对应数据点的回归差，将替换后的余数据段记为余密文段，以此类推获取空调数据中所有余数据段的余密文段；
初始密文段和余密文段中任意一个数据点对应一个时间点和一个回归差，将初始数据段中数据点的时间点以及初始数据段的回归方程作为初始密文段的密钥；将余数据段中数据点的时间点以及余数据段的回归方程作为余数据段的密钥。
8.根据权利要求7所述基于云计算平台的车辆空调数据安全传输方法，其特征在于，所述对初始数据段和余数据段分别进行拟合，获得初始数据段和余数据段分别对应的回归方程，包括的具体方法为：
首先，构建yt＝k(t+to)记为回归方程，将空调数据中与初始数据段和余数据段各自左右两侧相邻且连续的若干数据点，分别记为初始数据段和余数据段的扩展数据，其中，yt表示第t个数据点的回归值，k表示回归方程的斜率，t表示初始数据段和余数据段中第t个数据点的温度值，to表示横截矩；
然后，利用最小二乘法结合回归方程，分别对初始数据段、余数据段以及对应的扩展数据进行拟合，获得初始数据段和余数据段的回归方程；
所述初始数据段和余数据段的扩展数据的具体获取方法为：获取初始数据段左右两侧相邻且连续的c个数据点记为初始数据段的扩展数据；
对于初始数据段右侧的第1个余数据段，将与余数据段左侧相邻的初始密文段中连续相邻的N个数据点，以及与余数据段右侧相邻的余数据段中连续相邻的N个数据点，记为余数据段的扩展数据，其中N为预设的超参数，获取所有余数据段的扩展数据。
9.根据权利要求7所述基于云计算平台的车辆空调数据安全传输方法，其特征在于，所述根据初始数据段和余数据段与对应回归方程之间的温度值差异，分别获得余数据段中数据点的回归差与初始数据段中数据点的回归差，包括的具体方法为：
对于初始数据段中的任意数据点，将数据点的温度值与初始数据段的回归方程中所述数据点的时间点下对应回归值之间的差值，记为初始数据段中所述数据点的回归差；
获取余数据段中数据点的回归差，所述余数据段中数据点的回归差与初始数据段中数据点的回归差的获取方法相同。
10.根据权利要求1所述基于云计算平台的车辆空调数据安全传输方法，其特征在于，所述对空调密文数据进行多轮加密获得最终密文，对最终密文进行无线传输，包括的具体方法为：
首先，利用空调密文数据的获取方法，对空调密文数据进行重复加密，重复次数为r，将重复加密后得到的密文记为空调数据的最终密文，其中r为预设的超参数，并获取重复加密过程中的密钥；
然后，将空调数据的最终密文利用5G网络传输到云计算平台，进行空调参数的标定，密钥则存储在车载智能终端。
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