[发明专利]一种基于数据迷彩模型的私密数据保护方法

权利要求书

1.一种基于数据迷彩模型的私密数据保护方法，其特征在于：分析用户私密数据采用权重最大的M个特征来表示数据；其中，在用户需要存储私密数据时，首先分析数据存储环境的特征，包括文件标题，文件创建人，文件大小，文件格式，文件类型，创建日期，最后修改日期以及数据本身的统计信息，提取这些信息作为存储环境的特征，并赋予不同的权重；然后根据这些特征的显著性进行降序排列，选择其中权重最大的前N个特征作为数据存储环境的特征；计算私密数据与存储环境的特征向量之间的距离，建立距离最小的N个环境特征与私密数据特征之间的映射，并存入到映射规则数据库中；根据映射规则将用户私密数据转换成环境特征表示的数据；当用户需要访问该数据的时候，通过映射规则数据库中的映射表恢复出原始数据。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据迷彩模型的私密数据保护方法，其特征在于：用户私密数据转换的步骤为：

1)个人私密数据特征描述

本发明通过提取数据的包括标题，作者，以及数据本身的一些统计信息作为数据的特征，这些特征被定义为F_p＝{F_p1，F_p2，F_p3...F_pm},其中，m是特征维度；考虑到不同特征的重要程度不一样，每个特征被赋予不同的权重：并采用权重最大的M个特征来表示数据；

2)提取存储环境特征

分析数据存储环境的特征，包括文件标题，文件创建人，文件大小，文件格式，文件类型，创建日期，最后修改日期以及数据本身的统计信息，提取这些信息作为存储环境的特征，存储环境的特征被定义为F_e＝{F_e1，F_e2，F_e3...F_en},其中n表示特征的维度，并且n大于m；考虑到不同特征的显著程度不一样，每个特征被赋予不同的权重：然后根据这些特征的显著性进行降序排列，选择其中显著性最大的前N个特征作为数据存储环境的特征；

3)个人私密数据转换与隐藏

根据步骤1)和2)所得到的个人私密数据的特征化表示和数据存储环境的特征化表示，计算私密数据与存储环境的特征向量之间的距离，对于每一对(F_e，F_p)，计算出它们的距离，(F_e，F_p)距离计算公式如下：

Dis(F_e，F_p)＝||aF_e-αF_p||

将所得的距离按照根据升序排列，选取距离最小的一对作为个人私密数据特征与存储环境特征的距离，并建立映射规则[F_e→F_p]，最终建立距离最小的N个环境特征与私密数据特征之间的映射，并存入到映射规则数据库中；然后根据映射将用户私密数据转换成环境特征表示的数据；

4)个人私密数据恢复

当用户需要访问该数据的时候，根据表示该数据的环境特征，从映射规则数据库提取原来的数据特征，用原来的数据特征表示数据，从而恢复出数据，并返回给用户。