一种文件加密方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种文件加密方法及系统，方法包括：获取并处理人脸视频动态和原始语音信息，得到人脸特征信息和声纹特征信息；将其融合为身份特征信息，以作为第一加密密钥；获取初始文件并根据其字节重要度处理得到第一文件和第二文件；将第一文件转换为初始图像，通过混沌迭代加密算法和像素置换加密初始图像，得到加密传输图像；融合第一加密密钥和初始图像，得到第二加密密钥并加密第二文件，得到加密传输文件；通过第一加密密钥加密加密传输图像和文件并传输至目标端。本申请所使用的密钥与明文信息具有强关联性，能够提高文件传输的安全性，防止明文攻击，同时能够降低加密过程中的数据运算量和数据负担。中的数据运算量和数据负担。中的数据运算量和数据负担。

【技术实现步骤摘要】
一种文件加密方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据加密
，特别涉及一种文件加密方法及系统。

技术介绍

[0002]数据加密是指通过加密算法和加密密钥将明文转换为密文，而解密则是通过解密算法和解密密钥将密文恢复为明文，数据加密的核心是密码学。目前，数据加密广泛应用于数据传输领域和计算机领域，通过对数据加密实现在数据传输时对数据的保护，进而实现信息屏蔽和保护信息的安全的作用。随着用户安全意识的不断提高，对文件进行加密和解密的需求也在不断提高。现有文件加密一般通过字符串进行，用户在加密和解密的过程中均需要输入字符串，操作繁琐，用户体验不佳，且通过字符串方式进行加密，容易破解，安全性低。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种文件加密方法及系统，按照字节重要度对文件的不同部分进行不同的加密操作，能够提高加密文件的安全度，且降低加密过程中的数据负担。
[0004]本专利技术解决其技术问题的解决方案是：第一方面，本申请提供一种文件加密方法，包括如下步骤：
[0005]采集发起端的人脸视频动态和原始语音信息，预处理所述人脸视频动态和原始语音信息并进行特征提取，得到人脸特征信息和声纹特征信息；
[0006]融合所述人脸特征信息和所述声纹特征信息得到身份特征信息，将所述身份特征信息作为第一加密密钥；
[0007]获取初始文件并确定其字节重要度，根据字节重要度和重要度阈值处理初始文件，得到第一文件和第二文件，所述第一文件的字节重要度大于所述第二文件的字节重要度；r/>[0008]将所述第一文件转换为灰度化的初始图像，采用混沌迭代加密算法对所述初始图像进行加密，得到第一加密图像，并通过图像置乱算法对所述第一加密图像进行像素置乱，得到加密传输图像；
[0009]融合所述第一加密密钥和所述初始图像，形成第二加密密钥，通过所述第二加密密钥对所述第二文件进行加密，得到加密传输文件；
[0010]将所述加密传输图像和所述加密传输文件拼接成加密传输数据，并将所述第一加密密钥和所述第二加密密钥嵌入至所述加密传输图像和所述加密传输文件的衔接处，之后使用所述第一加密密钥对所述加密传输图像进行加密后传输至目标端。
[0011]进一步地，预处理所述原始语音信息并对其进行特征提取的步骤包括：
[0012]预加重处理所述原始语音信息；
[0013]对预加重后的所述原始语音信息进行分帧和加窗处理，得到预处理后的所述原始语音信息；
[0014]对预处理后的所述原始语音信息进行快速傅里叶变换，得到如下预处理后的所述原始语音信息的幅度谱：
[0015][0016]其中，U(k)为预处理后的所述原始语音信息的幅度谱，T[n]为预处理后的所述原始语音信息，N为进行快速傅里叶变换时的窗函数的窗宽；
[0017]对所述幅度谱进行取模和平方计算，得到预处理后的所述原始语音信息的离散功率谱；所述离散功率谱满足以下公式：
[0018][0019]其中，P(k)为预处理后的所述原始语音信息的离散功率谱；
[0020]通过Gammatone滤波器组对所述离散功率谱进行频率整合；所述Gammatone滤波器组的时域冲激响应满足以下公式：
[0021][0022]其中，c为比例系数，n为所述Gammatone滤波器阶数，b为时间衰减系数，f0为所述Gammatone滤波器的中心频率，为所述Gammatone滤波器的相位；
[0023]计算预处理后的所述原始语音信息的长时帧功率，并掩蔽抑制除人声外的噪声；所述长时帧功率满足以下公式：
[0024][0025]其中，Q(i，j)为长时帧功率，P[i
′
，j]为当前帧与前后各i帧中的某一帧的功率谱；
[0026]归一化处理预处理并掩蔽噪声后的所述原始语音信息的时域和频域；
[0027]计算时频归一化后的功率谱的非线性函数幂，并通过离散余弦变换进行降维，得到声纹特征信息。
[0028]进一步地，预处理所述人脸视频动态并对其进行特征提取的步骤包括：
[0029]以预设的采样时间截取若干个人脸视频动态的图像帧；
[0030]分别对图像帧进行高通滤波处理；
[0031]通过中值滤波法对高通滤波后的图像帧进行去噪处理，得到若干个待提取人脸图像；
[0032]构建人脸检测模型，通过所述人脸检测模型对所述待提取人脸图像进行人脸检测，输出人脸检测图像；
[0033]通过多任务级联卷积神经网络对所述人脸检测图像进行人脸特征提取，得到所述人脸特征信息。
[0034]进一步地，融合所述人脸特征信息和所述声纹特征信息得到身份特征信息，包括：
[0035]获取若干个所述人脸特征信息，并分别采集所述人脸特征信息对应的图像帧的时间戳；
[0036]根据所述时间戳，按照时间先后顺序对若干个所述人脸特征信息进行编号；
[0037]根据所述编号将若干个所述人脸特征信息等分为十组人脸特征信息，剔除第一组和最后一组人脸特征信息，从剩余的八组人脸特征信息中随机挑选四组人脸特征信息并计算其均值，得到待融合人脸特征信息；
[0038]融合所述待融合人脸特征信息和所述声纹特征信息，得到所述身份特征信息。
[0039]进一步地，所述根据字节重要度和重要度阈值处理初始文件，得到第一文件和第二文件，包括：
[0040]获取初始文件，计算初始文件的每个字节的重要度；
[0041]记录每个字节的排序信息并将排序信息嵌入至所述第一加密密钥中，所述排序信息不参与加密操作；
[0042]根据每个字节的重要度，重新排序初始文件中的所有字节，得到排序后的初始文件；
[0043]根据重要度阈值，划分排序后的初始文件为第一文件和第二文件。
[0044]进一步地，所述采用混沌迭代加密算法对所述初始图像进行加密，得到第一加密图像，包括：
[0045]取迭代的初始点为第N0次迭代的函数值：
[0046][0047]将初始图像按照l字节分块，构成子消息块P
j
＝p
lj
，p
lj+1
，...，p
(l+1)j
‑1；
[0048]产生独立同分布的二进制随机序列，并在本轮加密后迭代混沌映射D
j
次；
[0049]其中，二进制随机序列为：
[0050][0051]将子消息块P
j
循环左移D
j
比特，子消息块P
j
做置换变换后的序列记作P
j
′
；
[0052]对序列P
j
′
和二进制随机序列的Y
j
做异或运算：其中为异或运算符号，C
j
为P
j
对应的密文；
[0053]将C
j
按照l比特展开，得到明文串对应的密文c<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种文件加密方法，其特征在于，包括如下步骤：采集发起端的人脸视频动态和原始语音信息，预处理所述人脸视频动态和原始语音信息并进行特征提取，得到人脸特征信息和声纹特征信息；融合所述人脸特征信息和所述声纹特征信息得到身份特征信息，将所述身份特征信息作为第一加密密钥；获取初始文件并确定其字节重要度，根据字节重要度和重要度阈值处理初始文件，得到第一文件和第二文件，所述第一文件的字节重要度大于所述第二文件的字节重要度；将所述第一文件转换为灰度化的初始图像，采用混沌迭代加密算法对所述初始图像进行加密，得到第一加密图像，并通过图像置乱算法对所述第一加密图像进行像素置乱，得到加密传输图像；融合所述第一加密密钥和所述初始图像，形成第二加密密钥，通过所述第二加密密钥对所述第二文件进行加密，得到加密传输文件；将所述加密传输图像和所述加密传输文件拼接成加密传输数据，并将所述第一加密密钥和所述第二加密密钥嵌入至所述加密传输图像和所述加密传输文件的衔接处，之后使用所述第一加密密钥对所述加密传输图像进行加密后传输至目标端。2.根据权利要求1所述的一种文件加密方法，其特征在于，预处理所述原始语音信息并对其进行特征提取的步骤包括：预加重处理所述原始语音信息；对预加重后的所述原始语音信息进行分帧和加窗处理，得到预处理后的所述原始语音信息；对预处理后的所述原始语音信息进行快速傅里叶变换，得到如下预处理后的所述原始语音信息的幅度谱：其中，U(k)为预处理后的所述原始语音信息的幅度谱，T[n]为预处理后的所述原始语音信息，N为进行快速傅里叶变换时的窗函数的窗宽；对所述幅度谱进行取模和平方计算，得到预处理后的所述原始语音信息的离散功率谱；所述离散功率谱满足以下公式：其中，P(k)为预处理后的所述原始语音信息的离散功率谱；通过Gammatone滤波器组对所述离散功率谱进行频率整合；所述Gammatone滤波器组的时域冲激响应满足以下公式：其中，c为比例系数，n为所述Gammatone滤波器阶数，b为时间衰减系数，f0为所述Gammatone滤波器的中心频率，为所述Gammatone滤波器的相位；
计算预处理后的所述原始语音信息的长时帧功率，并掩蔽抑制除人声外的噪声；所述长时帧功率满足以下公式：其中，Q(i，j)为长时帧功率，P[i
′
，j]为当前帧与前后各i帧中的某一帧的功率谱；归一化处理预处理并掩蔽噪声后的所述原始语音信息的时域和频域；计算时频归一化后的功率谱的非线性函数幂，并通过离散余弦变换进行降维，得到声纹特征信息。3.根据权利要求1所述的一种文件加密方法，其特征在于，预处理所述人脸视频动态并对其进行特征提取的步骤包括：以预设的采样时间截取若干个人脸视频动态的图像帧；分别对图像帧进行高通滤波处理；通过中值滤波法对高通滤波后的图像帧进行去噪处理，得到若干个待提取人脸图像；构建人脸检测模型，通过所述人脸检测模型对所述待提取人脸图像进行人脸检测，输出人脸检测图像；通过多任务级联卷积神经网络对所述人脸检测图像进行人脸特征提取，得到所述人脸特征信息。4.根据权利要求1所述的一种文件加密方法，其特征在于，融合所述人脸特征信息和所述声纹特征信息得到身份特征信息，包括：获取若干个所述人脸特征信息，并分别采集所述人脸特征信息对应的图像帧的时间戳；根据所述时间戳，按照时间先后顺序对若干个所述人脸特征信息进行编号；根据所述编号将若干个所述人脸特征信息等分为十组人脸特征信息，剔除第一组和最后一组人脸特征信息，从剩余的八组人脸特征信息中随机挑选四组人脸特征信息并计算其均值，得到待融合人脸特征信息；融合所述待融合人脸特征信息和所述声纹特征信息，得到所述身份特征信息。5.根据权利要求1所述的一种文件加密方法，其特征在于，所述根据字节重要度和重要度阈值处理初始文件...

【专利技术属性】
技术研发人员：左宁丽，古发辉，李集城，姜宇，陈孟超，陈庆青，陈松梅，班丽莉，
申请(专利权)人：广东职业技术学院，
类型：发明
国别省市：