[发明专利]一种基于人工智能的加密数据重构方法与系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的加密数据重构方法，其特征在于，所述方法包括：

利用解密模型对加密数据进行解密得到解密数据；对解密数据进行分段得到若干数据片段；根据加密模型和解密模型的收敛值、数据片段的关联度确定数据片段的搜索范围；

在核心数据片段的搜索范围内确定核心数据片段可选值；根据核心数据片段与非核心数据片段之间的数据结构信息对核心数据片段可选值进行处理，得到非核心数据片段的重构值；

根据非核心数据片段的重构值是否超出其搜索范围、以及非核心数据片段的关联度得到越界程度；根据非核心数据片段本值与重构值之间的差值、非核心数据片段的搜索范围得到逼近程度；

根据越界程度、逼近程度确定最优核心片段可选值，根据最优核心片段可选值以及数据结构信息得到加密数据的重构数据；

其中，所述根据加密模型和解密模型的收敛值、数据片段的关联度确定数据片段的搜索范围包括：

根据数据片段的关联度确定搜索半径的缩放系数，缩放系数乘以所述收敛值得到数据片段的搜索半径；以数据片段本值为中心，根据搜索半径确定数据片段的搜索范围；

所述在核心数据片段的搜索范围内确定核心数据片段可选值包括：

所述核心数据片段为关联度最高的数据片段，设定精度jd，在核心数据片段对应的搜索范围[min(Y_c),max(Y_c)]，按照精度要求对范围内的所有可能取值编码化，在搜索范围内，核心数据片段共有mc种可选值；

所述根据非核心片段的重构值是否超出其搜索范围、以及非核心数据片段的关联度得到越界程度包括：

设置指示参数，若非核心数据片段的重构值超出其搜索范围，则指示参数取第一数值，否则指示参数取第二数值；

以非核心数据片段的关联度为权重计算所有非核心数据片段指示参数的加权和，根据加权和得到越界程度；

所述根据非核心数据片段本值与重构值之间的差值、非核心数据片段的搜索范围得到逼近程度包括：

逼近程度的计算过程为：

le2为逼近程度，YI_j表示第j个推理出的数据片段的重构值，Y_j为对应的由解密模型解密得到的数据片段的本值，R_j为数据片段对应的搜索半径，N为数据片段个数；

所述根据越界程度、逼近程度确定最优核心片段可选值包括：

构建遗传算法中的适应度函数：

f(Y_c)表示适应度函数，le1为越界程度；

以适应度函数最大为目标，对核心数据片段可选值进行优化，得到最优核心数据片段可选值；

所述数据片段的关联度的获取为：以数据结构信息中数据片段出现频次比例作为关联度；

所述数据结构信息的获取为：提取数据片段之间的关系作为数据结构信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述加密模型和解密模型构成自编码网络。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

根据提取的所有数据结构信息能够获得任意两数据片段之间的关系，各数据片段在数据结构信息中的出现频次存在差异；

对待加密数据进行加密，存储加密数据与数据结构信息。