[发明专利]一种基于数据迷彩模型的私密数据保护方法

说明书

技术领域

本发明提出了一种基于数据迷彩模型的私密数据保护方法，该方法涉及到互联网数据安全、数据隐藏、大数据安全存储等领域。

背景技术

随着互联网和云计算技术的发展，个人生活和各种各样的社交网络紧密联系在一起，与个人身份紧密相关的信息和数据越来越多的散布到互联网上。这些海量的私密数据对于一些企业或者组织机构的具有非常重大的价值，例如他们通过挖掘和分析这些数据的对人群进行分类，通过精准营销获得巨额利益。人们的隐私在毫不知情的情况下被严重地侵犯了。如何有效的保护个人私密数据成为了人们最关心的问题。

在现实中，士兵可以通过军事伪装把自己隐藏在自然环境中[1]，基本原理就是把显著的图案或者特征改变成不规则的部分，使用一些组合材料，着色或者照明以隐藏到相似的背景里，使得它们很难被发现。由此得到启发，我们提出了一种基于数据迷彩模型的私密数据保护方法，该方法通过建立一个类似于军事迷彩伪装一样的方式来隐藏数据，实现个人私密数据的安全存储。这种方法能够显著的提高个人私密信息的安全，同时消除人们对社交网络的顾虑。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于数据迷彩模型的私密数据保护方法，该方法通过建立一个类似于军事迷彩伪装一样的方式来隐藏数据，实现个人私密数据的安全存储，同时消除人们在使用互联网和在社交网络上互动时候对个人私密信息安全性的担忧。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：

本发明提出了一种基于数据迷彩模型的私密数据保护方法，该方法分析用户私密数据的特征，并采用最大的M个特征来表示数据。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；然后根据值进行降序排列，选择其中最大的前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，并存入到映射数据库中；根据映射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，通过映射数据库中的映射表恢复出原始数据。

本发明的个人私密数据转换与隐藏流程示意图如图1所示；

本发明中个人私密数据转换与隐藏流程图如图2所示，其具体步骤如下：

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：并采用权值最大的M个特征来表示数据；

2)提取存储环境特征

本发明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，环境特征的特征被定义为F_e＝{F_e1，F_e2，F_e3...F_en},其中n表示特性的维，并且n远大于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

本发明根据步骤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)＝||αF_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