【技术实现步骤摘要】
数据安全性检测方法、装置及电子设备
[0001]本公开涉及安全
，尤其涉及一种数据安全性检测方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]加解密技术是一种日常生活生产中普遍应用的技术。加解密技术在云数据保护、网上购物、移动加密等领域都有着广泛的应用。
[0003]在相关技术中，提供有很多的加密技术来保护数据。其中，普遍使用的加密技术通常有对称加密技术。对称加密中加密所需要的密钥和解密所需要的密钥是相同的，数据提供方通过特定且安全的渠道可以把事先商量好的密钥传输给数据接收方。这样数据提供方就可以使用密钥加密原始数据，并将加密数据传输给数据接收方，而数据接收方可以使用相同的密钥解密该加密数据，以还原出原始数据。
[0004]然而在对称加密技术中，加密的密钥和解密的密钥是相同的，一旦密钥被破译就会导致加密数据也被破译的风险。
[0005]因此需要提供一种避免密钥被破译的技术方案。
技术实现思路
[0006]本公开提供一种数据安全性检测方法、装置及电子设备。本公开的技术方案如下：>[0007]根据本本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数据安全性检测方法，其特征在于，包括：获取与第一明文数据对应的密文数据；其中，所述密文数据由所述第一明文数据经过对称加密算法加密得到；将所述密文数据输入到组合卷积神经网络中进行计算，预测所述对称加密算法加密时使用的密钥，并基于所述密钥解密所述密文数据，获取所述组合卷积神经网络输出的解密的第二明文数据；其中，所述组合卷积神经网络包括模拟密钥的第一卷积神经网络、模拟解密器的第二卷积神经网络和模拟加密器的第三卷积神经网络；根据所述第二明文数据与所述第一明文数据的相似度，确定所述密钥的安全等级。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述组合卷积神经网络的训练过程包括：获取用于训练组合卷积神经网络的训练样本集；其中，所述训练样本集由训练明文和训练密文对构成；构建组合卷积神经网络中的第一卷积神经网络、第二卷积神经网络和第三卷积神经网络；利用以下步骤进行迭代处理，直到训练密文与伪密文的相似程度大于预设阈值：将训练样本集中的训练明文和训练密文对输入所述第一卷积神经网络，获取所述第一卷积神经网络输出的伪密钥；将所述伪密钥和训练密文输入到所述第二卷积神经网络，获取所述第二卷积神经网络输出的伪明文；将所述伪明文和伪密钥输入到所述第三卷积神经网络，获取所述第三卷积神经网络输出的伪密文；计算所述训练密文与伪密文的相似程度，在所述训练密文与伪密文的相似程度小于或等于预设阈值时，根据所述相似程度调整所述第一卷积神经网络、第二卷积神经网络和第三卷积神经网络的模型参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取用于训练组合卷积神经网络的训练样本集，包括：对获取到的原始明文进行预处理，得到数据长度相同的训练明文；基于对称加密算法加密所述训练明文，得到与所述训练明文对应的训练密文；将所述训练明文和对应的训练密文确定为训练明密文对。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对获取到的原始明文进行预处理，得到数据长度相同的训练明文，包括：在获取到的原始明文的数据长度大于预设长度时，从所述原始明文中截取所述预设长度的数据作为训练明文；在获取到的原始明文的数据长度小于预设长度时，将第一数量的预设...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡文斌，彭丹，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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