战略性数据数据阴影提取及重建方法技术

本发明专利技术公开了一种战略性数据数据阴影提取及重建方法，加密方法包括：从文件F中提取数据特征；将所述数据特征作为数据阴影；将失去所述数据特征后的文件F作为加密文件，所述加密文件无法被打开以及使用。重建方法包括：根据数据阴影以及加密文件对原文件进行重建，重建后的文件与原文件保持一致。本方法可以保证加密文件无法被暴力破解以及逆向，以保证用户数据安全。数据安全。数据安全。

【技术实现步骤摘要】
战略性数据数据阴影提取及重建方法


[0001]本专利技术涉及一种文件加密
，具体涉及一种战略性数据数据阴影提取及重建方法。

技术介绍

[0002]随着国家对隐私保护的重视，个人隐私文件保护，企事业单位机密文件保护已成为一个热门话题。文件加密的同时，如何高效存储加密数据，保障加解密过程无法被破解，都是加密方法的重要考量指标。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种战略性数据数据阴影提取方法，它可以保证加密文件无法被暴力破解以及逆向，以保证用户数据安全。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的技术方案是：一种战略性数据数据阴影提取方法，包括：
[0005]从文件F中提取数据特征；
[0006]将所述数据特征作为数据阴影；
[0007]将失去所述数据特征后的文件F作为加密文件，所述加密文件无法被打开以及使用。
[0008]进一步为了节省用户端存储压力，所述数据阴影和所述加密文件分开存储。
[0009]进一步，所述从文件中提取数据特征，包括：
[0010]S1，按二进制读取文件F，得到文件流，以n位为间隔，将所述文件流转化为数组F
L
；
[0011]S2，对F
L
进行零填充，并转化为s*s大小的矩阵M
F
；
[0012]其中，l为F
L
的长度，零填充的长度为l
z
，l
z
＝s*s
‑
l；
[0013]S3，对矩阵M
F
进行分解，以分解出来的一个矩阵作为所述数据阴影，其余矩阵作为所述加密文件。
[0014]进一步，S3中，对M
F
进行QR分解。
[0015]进一步，S3中，对M
F
进行奇异值分解。
[0016]进一步，S3包括：
[0017]S31，对M
F
进行奇异值分解，即
[0018]M
F
≈M
U
*M
x
*M
V
；
[0019]S32，引入误差矩阵M
err
，即
[0020]M
err
＝M
F
‑
M
U
*M
x
*M
V
；
[0021]S32，引入偏置矩阵M
bias
，即
[0022]M
F
＝M
U
*M
x
*M
V
+M
bias
+M
err
[0023]M
U
，M
x
，M
V
均为s*s大小的矩阵，M
x
是一个对角阵，即为所述数据阴影，M
U
,M
V
,M
err
以及M
bias
即为所述加密文件。
[0024]进一步为了可以降低算法复杂度，S1中，按二进制读取文件F的过程中，将文件F切分为m份，得到m个文件流，对m个文件流分别进行数据特征提取。
[0025]本专利技术还提供了一种战略性数据重建方法，包括：
[0026]基于数据阴影和加密文件重建原始文件；其中，
[0027]所述数据阴影和所述加密文件是通过权利要求1～7任一项所述的战略性数据数据阴影提取方法获得的。
[0028]采用了上述技术方案后，本专利技术提取与重建过程稳定，不会存在提取后无法重建的问题，加密文件无法被破解及使用；数据阴影体积小，用户可以将数据阴影与加密文件分开存储，节省用户端存储压力；任何对数据阴影或者加密文件进行的暴力修改，都会导致重建过程失败，本专利技术中的方法的鲁棒性高；本专利技术避免了传统加密方法可能出现的加密后无法解密，本地存储压力大以及被暴力破解的问题。
附图说明
[0029]图1为本专利技术的战略性数据数据阴影提取方法的流程图；
[0030]图2为本专利技术的战略性数据重建方法的流程图。
具体实施方式
[0031]为了使本专利技术的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本专利技术作进一步详细的说明。
[0032]如图1所示，一种战略性数据数据阴影提取方法，包括：
[0033]从文件F中提取数据特征；
[0034]将所述数据特征作为数据阴影；
[0035]将失去所述数据特征后的文件F作为加密文件，所述加密文件无法被打开以及使用。
[0036]如图2所示，一种战略性数据重建方法，包括：
[0037]基于数据阴影和加密文件重建原始文件，重建后的文件与文件F保持一致。
[0038]下面结合一个优选的实施例对上述实施例涉及的技术方案进行说明。
[0039](1)对于任意文件F，都可以按二进制读取。基于此，对于任意文件的文件流输入，以8位作为间隔，将文件流转化为数组F
L
；
[0040](2)构建一个用于特征提取的矩阵，记F
L
的长度为l；即
[0041][0042](3)获取需要零填充的长度l
z
；
[0043]l
z
＝s*s
‑
l
[0044](4)对F
L
进行零填充，并转化为s*s大小的矩阵M
F
；
[0045](5)对M
F
进行奇异值分解，即
[0046]M
F
≈M
U
*M
x
*M
V
[0047]由于奇异值分解出来的几个矩阵都不是整数类型，计算机在保存实数的时候存在失真的情况，所以上式并非等式；
[0048](6)为了让等式两边相等，需要引入误差矩阵M
err
；
[0049]M
err
＝M
F
‑
M
U
*M
x
*M
V
[0050](7)为了让每次特征提取结果都不一样，进一步保障用户隐私，引入偏置矩阵M
bias
。一般地，M
bias
是一个s*s大小的随机矩阵，M
F
是实矩阵，所以偏置矩阵可以是任意实矩阵，不过我们一般取区间[
‑
1000,1000]范围内的整数矩阵，于是，可得到，
[0051]M
F
＝M
U
*M
x
*M
V
+M
bias
+M
err
[0052]公式中，M
U
，M
x
，M...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种战略性数据数据阴影提取方法，其特征在于，包括：从文件F中提取数据特征；将所述数据特征作为数据阴影；将失去所述数据特征后的文件F作为加密文件，所述加密文件无法被打开以及使用。2.根据权利要求1所述的战略性数据数据阴影提取方法，其特征在于，所述数据阴影和所述加密文件分开存储。3.根据权利要求1所述的战略性数据数据阴影提取方法，其特征在于，所述从文件中提取数据特征，包括：S1，按二进制读取文件F，得到文件流，以n位为间隔，将所述文件流转化为数组F
L
；S2，对F
L
进行零填充，并转化为s*s大小的矩阵M
F
；其中，l为F
L
的长度，零填充的长度为l
z
，l
z
＝s*s
‑
l；S3，对矩阵M
F
进行分解，以分解出来的一个矩阵作为所述数据阴影，其余矩阵作为所述加密文件。4.根据权利要求3所述的战略性数据数据阴影提取方法，其特征在于，S3中，对M
F
进行QR分解。5.根据权利要求3所述的战略性数据数据阴影提取方法，其特征在于，S3中，对M
F
进行奇异值分解。6.根据权利要求5所述的战略性数据数据阴影提取方法，其特征在于，S3包括：S31，对M
F
进行奇异值分解，即M
F
≈M<...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄圣超，
申请(专利权)人：江苏大道云隐科技有限公司，
类型：发明
国别省市：