[发明专利]基于区块链的计算机加密系统及方法

权利要求书

1.基于区块链的计算机加密系统，包括：区块链网络；所述区块链网络中的节点包括：用户节点、密钥生成节点和加密模型生成节点；所述密钥生成节点、加密模型生成节点和用户节点互相之间均对等；所述密钥生成节点，生成加密用密钥，将生成的密钥分发给区块链网络中的用户节点；所述加密模型生成节点，生成加密用模型，将生成的加密模型分发给区块链网络中的用户节点；所述用户节点，根据接收到的加密用密钥和加密用模型，对数据进行加密；其特征在于，所述密钥生成节点生成加密用密钥的方法执行以下步骤：随机获取一张图像，取得该图像的灰度图像；对灰度图像进行处理，获得该灰度图像对应的复杂分辨率图像；计算复杂分辨率图像的质心概率，使用如下公式，取得最佳质心位置：

其中，i和j分别为复杂分辨率图像的像素横坐标值和纵坐标值；x_i和x_j分别表示对应坐标值的像素的质心映射像素对应的横坐标值和纵坐标值；D_i(x_i)为成本函数，V(x_i,x_j)为惩罚函数，t为像素个数；

所述成本函数，用于表征在计算质心时，所耗费的资源；所述惩罚函数，用于当成本函数计算出的资源超过设定的阈值时，计算出惩罚值，使用该惩罚值代入公式计算，改变计算出的最佳质心的位置；通过计算出的最佳质心的位置，将该质心的位置的横坐标和纵坐标进行拼接，拼接后的值作为生成的密钥值。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述加密模型生成节点，生成加密用模型的方法执行以下步骤：所述步骤S3.4：进行数据建模的方法执行以下步骤：获取用于建模的数据，作为输入变量，用x_i表示，其中，i代表该数据中的第i个变量；所述x_i至少包括：区块链网络节点数量、区块链网络密钥节点数量和区块链网络用户节点数量；设定一个权重函数，用w_i表示，将每个输入变量与相对应的权重函数进行卷积运算，得到第一中间结果；设定一个激励函数，所述激励函数为：设定神经网络的神经元阈值为：Θ；将第一中间结果和该激励函数以及神经元阈值进行运算，得到前向神经网络的结果为：计算前向神经网络的训练误差；由于本次训练的输出变量E为“加密结果预测值”，但模型训练后会产生一个预测值为O，故得出误差函数为：其中m代表输入本次建模样本的数量，i表示第i个变量。反向传播更新权重w；为让误差越来越小，提高模型预测的精确度，神经网络会从输出层反向传播数据给输入层，重新调整权重w的值，直到模型误差达到最小后停止训练，完成模型创建。

3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述用户节点，根据接收到的加密用密钥和加密用模型，对数据进行加密的方法执行以下步骤：步骤1：将密钥作为参数A，将密钥代入到加密用模型中，生成参数B，构建一个加密矩阵:再录入一个需要加密的数据：步骤2:将加密矩阵和需要加密的数据矩阵相乘，得到一个加密后字符串矩阵X：步骤3：将字母表中顺序对应于X矩阵中的P参数和Q参数的数值的字母作为最终加密后的值。

4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述图像为全焦点图像。

5.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述复杂分辨率图像为多分辨率图像。

6.基于权利要求1至5之一所述系统的基于区块链的计算机加密方法系统的方法，其特征在于，所述方法执行以下步骤：密钥生成节点，生成加密用密钥，将生成的密钥分发给区块链网络中的用户节点；加密模型生成节点，生成加密用模型，将生成的加密模型分发给区块链网络中的用户节点；用户节点，根据接收到的加密用密钥和加密用模型，对数据进行加密。