[发明专利]基于人工智能的网络安全加密方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于人工智能的网络安全加密方法及系统，该方法包括：基于改进的自编码网络获取发送方的公钥和私钥；其中，发送方不同，对应的改进的自编码网络的网络结构不同；利用私钥获取发送方发送内容的数字签名；发送方对应的改进的自编码网络的网络结构信息表征其身份信息，基于发送方的身份信息和改进的自编码网络的训练信息获取数字证书；将发送方的发送内容、数字签名和数字证书发送给接收方。本发明根据数据加密的需求，对自编码网络进行改进，改进后的自编码网络中的编码器为私钥，解码器为公钥，则改进后的自编码网络可实现私钥能对公钥加密后的数据进行解密，同样公钥也能对私钥加密后的数据进行解密。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体为一种基于人工智能的网络安全加密方法及系统。

背景技术

目前网络安全领域的加密方式通常采用非对称加密的方式结合认证中心CA进行综合的身份认证。其中第三方公钥认证机构并不是完全可信的，且认证中心机构数量较多，资质良莠不齐，难以保证其安全可靠性。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出一种基于人工智能的网络安全加密方法，该方法包括：

基于改进的自编码网络获取发送方的公钥和私钥；其中，发送方不同，对应的改进的自编码网络的网络结构不同；

利用私钥获取发送方发送内容的数字签名；发送方对应的改进的自编码网络的网络结构信息表征其身份信息，基于发送方的身份信息和改进的自编码网络的训练信息获取数字证书；

将发送方的发送内容、数字签名和数字证书发送给接收方。

进一步地，所述改进的自编码网络包括第一编码器、第一解码器和第二编码器，其中，第一编码器和第二编码器的结构和神经元权值均相同；第一编码器或第二编码器为私钥，第一解码器为公钥。

进一步地，所述改进的自编码网络的网络结构包括隐含层层数以及隐含层中神经元的个数。

进一步地，所述改进的自编码网络的训练信息包括神经元的初始随机权值和训练数据的输入顺序。

进一步地，训练过程中所述第一编码器和第二编码器中神经元的权值固定不变，仅更新第一解码器中神经元的权值。

进一步地，接收方基于数字证书进行所述改进的自编码网络的重训练，获取公钥；利用公钥对数字签名进行解密，获取发送方发送内容的原始摘要；

接收方接收的接收内容的内容摘要与原始摘要进行一致性比较，判断发送内容在传输过程中是否被修改。

进一步地，基于第一编码器和第二编码器的输出层中对应神经元输出值的差值监督改进的自编码网络的训练过程。

本发明还提出一种基于人工智能的网络安全加密系统，该系统包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现基于人工智能的网络安全加密方法的步骤。

本发明的有益效果在于：

1.本发明中不同的发送方，其对应的改进的自编码网络的网络结构也不同，因此，本发明中可将发送方对应的改进的自编码网络的网络结构信息作为其身份信息，不需要再额外添加例如姓名、身份证号等可以证明发送方身份的信息。

2.本发明根据数据加密的需求，对自编码网络进行改进，改进后的自编码网络中的编码器为私钥，解码器为公钥，则改进后的自编码网络可实现私钥能对公钥加密后的数据进行解密，同样公钥也能对私钥加密后的数据进行解密。

3.本发明通过网络训练的方式来进行CA认证，即改进的自编码网络训练过程中的正向计算和反向误差传播计算是客观的，即数据都是直接运算的结果，任何人都没有权限更改数据，不会产生信任问题，能避免人为篡改等主观因素导致的认证中心CA可信任度低的问题。

具体实施方式