[发明专利]面向体域网数据传输的分级数字混沌加密方法

说明书

本发明涉及一种面向体域网数据传输的分级数字混沌加密方法，属于体域网领域，包括以下步骤：S1：基于谱熵分析的有限精度数字混沌系统加密安全性预评估；S2：生成具有有效精度动态可调节特性的数字混沌序列；S3：对数字混沌序列进行二值化处理得到混沌密钥序列；S4：将混沌密钥序列与明文序列进行异或运算得到密文。在数字精度有限的体域网数据传输环境下，实现了保留精度可控的数字混沌序列发生器系统，通过谱熵分析算法，解决了有限精度下传统混沌判断方法无法定量评价混沌动力学退化程度的问题。有效降低了加密算法与数据运算的硬件开销，功耗仅占了三分之一的同时序列保留了良好的随机性，达到了生理敏感信息的加密要求。

技术领域

本发明属于体域网领域，涉及一种面向体域网数据传输的分级数字混沌加密方法。

背景技术

体域网技术属于生物医学与信息科学的交叉领域，基本概念是通过附着于人体体表或植入体内以无线方式连接多个可穿戴式传感器节点形成通信距离不超过2米的局域网络。其中，传感器节点可采集如血压、心率、体温、血氧饱和度、心电、脑电等生命体征参数信息，可有效的应用于慢病监护、老年护理、急重症早期预防、突发疫情病患初筛分诊等场景。相比于普通无线传感网技术，其主要特点是多模态生命体征数据的混合传输，由此带来功耗开销挑战和私密安全性等需要解决的问题。

由于体域网生命体征数据传输的实时性要求，使得传统AES、RSA和DES等加密方法不再适合。国内外许多学者提出基于混沌系统的流加密方法来保护体域网数据传输的私密性和安全性。理想上来看，混沌系统具有初值(初始密钥)敏感性，产生的混沌序列难以预测和分析，且相比于传统分组加密方法具有更低的处理时延，非常适合于体域网生命体征数据传输。但是在实际工程应用中，受限于传感器节点芯片成本和功耗开销，混沌序列往往采用有限精度的数字电路进行生成，会出现短周期现象，使得混沌系统的安全性出现退化，难以兼顾体域网多模态数据混合传输对于传输速度、安全性、功耗敏感度的多样化需求。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于利用谱熵分析的方法对不同有效精度条件下的混沌系统安全性进行评估分级，结合有效精度动态可调的数字电路实现架构，兼容体域网多模数据混合传输对于安全性和功耗开销的多样化需求，保证高敏感数据安全性的同时降低敏感信息加密的功耗开销，提供一种面向体域网数据传输的分级数字混沌加密方法。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种面向体域网数据传输的分级数字混沌加密方法，包括以下步骤：

S1：基于谱熵分析的有限精度数字混沌系统加密安全性预评估；

S2：生成具有有效精度动态可调节特性的数字混沌序列；

S3：对数字混沌序列进行二值化处理得到混沌密钥序列；

S4：将混沌密钥序列与明文序列进行异或运算得到密文。

进一步，采用logistic映射作为序列发生器，精度可控的随机序列发生器表达式为：

系统密钥为结构参数μ和初始值x₀，其中x_n表示第n次迭代产生的值，x_n+1表示n+1次迭代产生的值，表示取整之后数据保留的精度。

进一步，在门限判别中，生成的伪随机序列转化为二进制序列S_n，判别过程表示为：

进一步，根据明文图像I(M,N)的大小得到需要迭代的次数n＝M×N×8，(M,N)表示二位空间坐标系的一个坐标点，I(M,N)代表该点像素的灰度值，与图像在这一点的亮度相对应。

进一步，步骤S1中所述基于谱熵分析的算法计算过程包括以下步骤：