[发明专利]一种基于大数据的数据加密方法

权利要求书

1.一种基于大数据的数据加密方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

获取每个数据的初始二进制编码；对所述初始二进制编码进行补位操作得到目标二进制编码，将每个目标二进制编码作为一个子块；转换所述目标二进制编码为十进制数；

基于各子块对应的十进制数和十进制数的出现频次构建频次直方图；根据十进制数和相邻的十进制数的出现频次的差异得到频次突变程度，基于所述频次突变程度筛选出频次直方图上的突变十进制数；根据所述突变十进制数和相邻的十进制数的出现频次的差异、所述突变十进制数和相邻的十进制数的差异，筛选出正常突变十进制数；基于所述正常突变十进制数，分割所述频次直方图得到至少两个局部直方图；

对各局部直方图进行均衡化，基于均衡化前后的频次直方图增补子块，得到增补子块序列；生成混沌序列，基于所述混沌序列对增补子块序列进行置乱处理得到置乱子块序列，将所述置乱子块序列中各子块对应的二值化编码作为加密密文；

其中，所述对所述初始二进制编码进行补位操作得到目标二进制编码的方法为：对于长度小于七的初始二进制编码，在首位前补零，补至长度为七，将补零后的二进制编码作为中间二进制编码；对于长度为七的中间二进制编码，在末位后补一，得到目标二进制编码；

其中，所述根据十进制数和相邻的十进制数的出现频次的差异得到频次突变程度的方法为：基于频次直方图，选取任意十进制数作为目标十进制数，计算所述目标十进制数的出现频次和前一个十进制数的出现频次的差值的绝对值，作为第一差值；计算目标十进制数对应的后一个十进制数的出现频次和所述目标十进制数的出现频次的差值的绝对值，作为第二差值；以自然常数为底数，以负的第二差值和第一差值的比值为指数的指数函数值作为参考突变程度，一减去所述参考突变程度得到所述频次突变程度；

其中，所述根据所述突变十进制数和相邻的十进制数的出现频次的差异、所述突变十进制数和相邻的十进制数的差异，筛选出正常突变十进制数的方法为：计算所述突变十进制数的出现频次和前一个十进制数的出现频次的差值，作为第三差值；计算突变十进制数对应的后一个十进制数的出现频次和所述突变十进制数的出现频次的出现频次的差值，作为第四差值；计算所述突变十进制数和前一个十进制数的数值差值，作为第五差值；计算突变十进制数对应的后一个十进制数和突变十进制数的数值差值，作为第六差值；所述第四差值和所述第六差值的比值，作为第一比值；所述第三差值和所述第五差值的比值，作为第二比值；所述第一比值和所述第二比值的差值的绝对值作为参考值；以自然常数为底数，以负的参考值为指数的指数函数值，作为频次斜率稳定值；根据所述频次斜率稳定值筛选出正常突变十进制数；

其中，所述基于均衡化前后的频次直方图增补子块，得到增补子块序列的方法为：获取均衡化前子块对应的十进制数的出现频次和均衡化后子块对应的十进制数的出现频次的差值，作为均衡差值；当所述均衡差值大于0时，在十进制数对应的最后一个子块的后面补上均衡差值个子块；当所述均衡差值小于0时，将十进制数对应的最后的负的均衡差值个子块进行删除；当均衡差值等于0时子块数量不变；对每个十进制数对应的子块均进行增补子块，得到增补后的增补子块序列。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的数据加密方法，其特征在于，所述基于所述频次突变程度筛选出频次直方图上的突变十进制数，包括：

获取频次突变程度大于预设突变阈值的十进制数作为突变十进制数。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的数据加密方法，其特征在于，所述根据所述频次斜率稳定值筛选出正常突变十进制数，包括：

获取频次斜率稳定值大于预设稳定阈值的突变十进制数，作为正常突变十进制数。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的数据加密方法，其特征在于，混沌序列的生成方法为：利用Logistic混沌映射生成混沌序列。

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的数据加密方法，其特征在于，所述基于各子块对应的十进制数和十进制数的出现频次构建频次直方图，包括：

以所述子块对应的十进制数作为频次直方图的横轴，以十进制数的出现频次作为频次直方图的纵轴。