[发明专利]一种基于大数据的数据加密方法

说明书

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于大数据的数据加密方法。该方法获取每个数据的目标二进制编码和对应的十进制数，将每个目标二进制编码作为一个子块；基于十进制数和出现频次构建频次直方图；筛选出频次直方图中的正常突变十进制数；基于正常突变十进制数分割频次直方图得到多个局部直方图；对局部直方图均衡化，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，置乱子块序列中各子块对应的二值化编码作为加密密文。本发明根据数据的频次变化情况自适应划分局部直方图，以针对性的进行均衡化操作，从而增加数据的隐私性。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于大数据的数据加密方法。

背景技术

大数据最大的特征就是其具有庞大的数据规模；并且能够从海量的数据中高效精确的分析数据创造出价值；但人们在享受大数据带来极大便利的同时，个人信息数据同样也遭受着巨大的泄漏风险；因此需要对数据进行必要的加密处理，增加数据的隐私性，降低数据被攻击窃取的风险。传统的数据加密主要是以熵编码加密为主，通过分析数据的频率信息进行加密，而该类加密算法同样可以通过频率信息的规律性进行破解，其存在保密性较低的问题。

发明内容

为了解决保密性较低的问题技术问题，本发明的目的在于提供一种基于大数据的数据加密方法，所采用的技术方案具体如下：

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。

优选的，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，包括：

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。

优选的，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。

优选的，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，包括：

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；