基于ECG特征的多维多精度单混沌的加密方法、系统及介质技术方案

本发明专利技术属于无线人体局域网加密技术领域，尤其涉及基于ECG特诊的多维多精度单混沌的加密方法、系统及介质，首先对心电特征采用滑动窗口峰值定位法定位心电特征的R峰，计算每两个相邻R峰的时间间隔；并对每两个相邻R峰的时间间隔进行预设的运算操作，生成高随机的二进制特征向量；接着将二进制特征向量输入预设的混沌加密模型中，分别选取预设位bits作为混沌加密模型的映射初始值和分支参数，以及设置加密精度后并利用扰动策略动态调整混沌维度，最后利用逐位异或操作对明文信息进行掩盖。本发明专利技术能够实现人体心电特征与混沌加密系统的结合下的加密方案高安全性、精度可调的优势，满足无线人体局域网下的加密需求。足无线人体局域网下的加密需求。足无线人体局域网下的加密需求。

【技术实现步骤摘要】
基于ECG特征的多维多精度单混沌的加密方法、系统及介质


[0001]本专利技术属于无线人体局域网加密
，尤其涉及基于ECG特诊的多维多精度单混沌的加密方法、系统及介质。

技术介绍

[0002]无线人体局域网是一种新型的网络结构，是由重量轻、体积小、超低功耗以及可智能监控的可穿戴传感器改造和实现的，用于采集人体生理特征参数(ECG特征)，而这些参数具有较好的人体差异性、随机性和时变性等特点，是身份认证、数据加密等安全领域的重要资源。
[0003]而混沌系统在密码学中有着重要的应用，混沌系统是一种表现出嫉妒敏感依赖于初始条件的非线性动力学系统，可以用于生成伪随机数序列，具有高度不可预测性，现有的虽然已有大量的混沌加密算法面世，但是这些混沌加密算法与无线人体局域网的结合应用较少，目前还不成熟，因此需要进一步进行研究。

技术实现思路

[0004]本专利技术所解决的技术问题在于提供一种基于ECG特征的多维多精度单混沌的加密方法、系统及介质，以实现人体心电特征与混沌加密系统的结合下的加密方案高安全性、精度可调的优势，满足无线人体局域网下的加密需求。
[0005]本专利技术提供的基础方案：基于ECG特诊的多维多精度单混沌的加密方法，包括：
[0006]S1：获取无线人体局域网采集的心电特征；
[0007]S2：采用滑动窗口峰值定位法定位心电特征的R峰，并计算每两个相邻R峰的时间间隔；
[0008]S3：对每两个相邻R峰的时间间隔进行预设的运算操作，生成高随机的二进制特征向量；
[0009]S4：将二进制特征向量输入预设的混沌加密模型中，分别选取预设位bits作为混沌加密模型的映射初始值和分支参数，并设置加密精度后混沌加密模型按照预设的迭代次数进行迭代，直至迭代次数完成后，生成混沌序列；
[0010]S5：将一组明文数组与生成的混沌序列进行逐位异或运算加密，生成加密序列流。
[0011]进一步，所述S2包括：
[0012]S2
‑
1：预设一个至少覆盖心电特征一个周期的滑动窗口；
[0013]S2
‑
2：将滑动窗口应用于心电特征的初始段中，通过移动滑动窗口寻找心电特征最大值，获取心电特征首个R峰位置；
[0014]S2
‑
3：根据首个R峰位置对滑动窗口的位置进行更新和移动，获取心电特征中所有R峰位置，并计算出两个相邻R峰之间的时间间隔IPI。
[0015]进一步，所述S3包括：
[0016]S3
‑
1：预设分段机制，将多个单IPI通过分段机制组成一个多IPI；
[0017]S3
‑
2：对多IPI进行和运算以及模运算，计算公式为：
[0018][0019]m＝(mIPI
i
)mod(2
d
)
[0020]其中，d为模运算参数，L表示IPI的数量，l表示从第1个IPI开始求和；
[0021]S3
‑
3：将模运算结果m通过收缩映射转换为整数，并转换成二进制，计算公式为：
[0022][0023]其中，转换成二进制表示为(B
q
‑1B
q
‑2...B0)2；
[0024]S3
‑
4：对转成后的二进制采用反射格雷码方法，获取由L个IPI生成的二进制特征向量X，计算公式为：
[0025][0026]I＝(G
q
‑1,G
q
‑2…
G0)2[0027]X＝I1||I2...||I
L
‑1||i
L
[0028]其中，||表示串联，I表示X的每个分块，q表示I的位长。
[0029]进一步，所述S4包括：
[0030]S4
‑
1：将二进制特征向量输入至混沌加密模型中；
[0031]S4
‑
2：取二进制特征向量的前32位bits作为映射的初始值，取二进制特征向量的33位至64位作为映射的分支参数，并设置加密精度；
[0032]S4
‑
3：将映射初始值、分支参数和加密精度设置后混沌加密模型按照预设的迭代次数进行迭代，直至迭代次数完成，输出混沌序列。
[0033]进一步，所述S4
‑
3包括：
[0034]S4
‑3‑
1：根据设置的加密精度预设初始阈值和参数阈值；所述预设迭代次数为k，并记迭代中的次数为i、x、y；
[0035]S4
‑3‑
2：所述i用于判断迭代是否完成，当迭代未完成时，若x大于初始阈值，则将原来的初始值与当前迭代结果相加作为初始值，若y大于结构阈值，则将当前最后一次的迭代结果的值作为结构参数；当i＝k时，则表示迭代次数完成，生成混沌序列。
[0036]进一步，所述S5中加密序列流表达式为：
[0037][0038]其中，S
n
表示混沌序列，Y
n
表示明文数组。
[0039]进一步，所述混沌加密模型中采用PLCM映射。
[0040]基于ECG特征的多维多精度单混沌的加密系统，应用于上述的基于ECG特征的多维多精度单混沌的加密方法。
[0041]一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储程序或指令，所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，执行如上所述的基于ECG特征的多维多精度单混沌的加密方法。
[0042]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行如上所述的基于ECG特征的多维多精度单混沌的加密方法。
[0043]本专利技术的原理及优点在于：本专利技术的基于ECG特征的多维多精度单混沌的加密方法，对ECG特征进行特征提取，进一步转化为高随机性特征向量，并基于混沌加密模型中PLCM映射的初始值选择、分支参数选择以及对加密等级要求的量化精度选择，实现多维度的阈值参数设置，具体的，在特征提取阶段，先对无线人体局域网中采集的心电特征使用峰值定位法提取出基于脉冲间隔IPI的特征参数，然后对特征参数进行和运算、模运算以及反格雷码映射等一系列操作，将其转化为随机性更好的二进制特征向量；在加密阶段，首先根据加密等级要求设置PLCM映射的量化精度，然后得益于PLCM的敏感性和混沌特性，将提取的二进制特征向量设置为混沌系统的初始值和分支参数，并利用扰动策略动态调整混沌维度，以生成高随机性的二进制加密序列，最后利用逐位异或操作对明文信息进行掩盖，实现加密操作，因此，本申请具有高安全性、精度可调等优势，能满足无线人体局域网场景下的加密需求。
附图说明
[0044]图1为本专利技术实施例的流程框图；
[0045]图2为本专利技术实施例的流程图；
[0046]图3为本专利技术实施例的混沌加密模型运行逻辑图；
[0047]图4为本专利技术实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于ECG特诊的多维多精度单混沌的加密方法，其特征在于：包括：S1：获取无线人体局域网采集的心电特征；S2：采用滑动窗口峰值定位法定位心电特征的R峰，并计算每两个相邻R峰的时间间隔；S3：对每两个相邻R峰的时间间隔进行预设的运算操作，生成高随机的二进制特征向量；S4：将二进制特征向量输入预设的混沌加密模型中，分别选取预设位bits作为混沌加密模型的映射初始值和分支参数，并设置加密精度后混沌加密模型按照预设的迭代次数进行迭代，直至迭代次数完成后，生成混沌序列；S5：将一组明文数组与生成的混沌序列进行逐位异或运算加密，生成加密序列流。2.根据权利要求1所述的基于ECG特诊的多维多精度单混沌的加密方法，其特征在于：所述S2包括：S2
‑
1：预设一个至少覆盖心电特征一个周期的滑动窗口；S2
‑
2：将滑动窗口应用于心电特征的初始段中，通过移动滑动窗口寻找心电特征最大值，获取心电特征首个R峰位置；S2
‑
3：根据首个R峰位置对滑动窗口的位置进行更新和移动，获取心电特征中所有R峰位置，并计算出两个相邻R峰之间的时间间隔IPI。3.根据权利要求2所述的基于ECG特诊的多维多精度单混沌的加密方法，其特征在于：所述S3包括：S3
‑
1：预设分段机制，将多个单IPI通过分段机制组成一个多IPI；S3
‑
2：对多IPI进行和运算以及模运算，计算公式为：m＝(mIPI
i
)mod(2
d
)其中，d为模运算参数，L表示IPI的数量，l表示从第1个IPI开始求和；S3
‑
3：将模运算结果m通过收缩映射转换为整数，并转换成二进制，计算公式为：其中，转换成二进制表示为(B
q
‑1B
q
‑2...B0)2；S3
‑
4：对转成后的二进制采用反射格雷码方法，获取由L个IPI生成的二进制特征向量X，计算公式为：I＝(G
q
‑1,G
q
‑2…
G0)2X＝I1||I2...||I
L
‑1||I
L
其...

【专利技术属性】
技术研发人员：王骏超，艾佳，冯俊东，李方洁，曾骐，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：