【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及协同签名领域，具体为协同签名方法及签名系统。
技术介绍
1、随着智能终端的普及，为了保护智能终端的数据安全，需采用密码算法，比如sm2算法等，对数据加密、签名等。椭圆曲线密码学(elliptic curve cryptography，ecc)是一种公钥密码，签名算法有sm2(该算法提供了加密模块)和ecdsa等。sm2的私钥是核心安全因素。现在流行的客户端，例如智能手机，通常以软件形式存储和使用私钥，安全防护能力差。当sm2算法以软件密码模块形式运行于智能系统时，由于智能系统的环境往往不可控，若智能系统存在间谍程序，在智能系统运行的sm2算法的密钥信息易于被间谍程序窃取，进而威胁智能终端的安全性。因此本专利技术提供协同签名方法及签名系统，采用基于系统环境模拟的模型构建方法，在协同签名开始前，基于间谍软件检测模型对系统中可能存在的签名风险（密钥窃取等）进行诱导，从而保护后续协同签名的安全性，提高了协同签名的安全性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供协同签名方法及签名系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：协同签名方法，包括步骤：
3、s1：系统间谍环境检测，构建基于协同签名间谍软件监控的检测模型，并由检测模型对系统环境进行检测；
4、s2：系统初始化，待系统检测无误后，协同签名参与方产生整个签名过程中所需的公开参数，其中协同签名参与方包括第一通信方、第二通信方，在系统初始化过程
5、s3：协同签名参与方生成秘钥，其中第一通信方生成子私钥d1和子公钥p1；第二通信方生成子私钥d2和子公钥p2；第一通信方根据d1、p2协商签名公钥p，第二通信方根据d2、p1协商签名公钥p；
6、s4：协作产生完整签名。
7、优选的，s1中具体包括：
8、s101：建立触发条件与有效诱导操作的映射；
9、s102：构建诱导操作集；
10、s103：对系统环境执行诱导操作，并获取密钥信息样本；
11、s104：对密钥信息样本进行特征提取及特征选择，并得到最优特征子集；
12、s105：基于最优特征子集训练机器学习模型，得到基于协同签名的系统间谍环境检测模型，并由该检测模型对系统环境进行检测。
13、优选的，s101中具体包括步骤：
14、s101a：通过反编译和阅读源码，分析获取到的间谍软件样本，定位所述间谍软件样本的触发事件，得到触发条件集r1；
15、s101b：构建虚拟的协同签名参与方，包括第一虚拟协同参与方、第二虚拟协同参与方，其中协同签名参与方产生整个签名过程中所需的公开参数；
16、s101c：在虚拟受控的系统环境中逐一执行触发条件集r1，并对间谍软件进行动态分析，获取有效触发条件集合r2；
17、s101d：设置触发条件数量阈值threshold，从有效触发条件集合r2中选择数量大于threshold的样本作为有效诱导数据集r3。
18、优选的，s102中构建诱导操作集具体步骤包括：将有效诱导数据集r3映射为有效诱导操作，并基于该有效诱导操作构建诱导操作集。
19、优选的，s104中特征提取的范围包括：对密钥信息样本的分布特征、统计特征进行提取。
20、优选的，s104中基于遗传算法结合随机森林对提取后的密钥信息进行特征选择，得到最优特征子集，具体包括：创建包含n个染色体的种群，每个染色体各表示一个特征子集，所述染色体的每个基因对应一个特征；对于每个染色体，使用对应的特征子集训练所述机器学习模型，并计算分类精度作为遗传算法适应度；用随机森林算法从种群中选择两个染色体作为父代染色体，并使用交叉算子生成新的子代染色体，再采用变异算子对子代染色体进行变异操作；用子代染色体替换原种群中适应度最低的染色体形成新的种群，新的种群重复步骤上述步骤，直到迭代次数达到最大值并输出适应度最高的染色体，得到最优特征子集。
21、优选的，s4中具体包括：第一通信方产生临时子私钥k1和临时子公钥q1；第二通信方产生临时子私钥k2和临时子公钥q2，第一通信方、第二通信方分别根据待签名消息m、对方的临时子公钥、自身的子私钥和自身的临时子私钥协作产生完整签名。
22、优选的，本专利技术还提供了协同签名系统，包括：
23、系统环境检测模块，用于构建基于虚拟环境下的协同签名间谍软件监控的检测模型，并由检测模型对系统环境进行检测；
24、模块初始化模块，用于协同签名参与方产生整个签名过程中所需的公开参数；
25、协同签名模块，用于协同签名参与方生成秘钥，并根据待签名消息m、对方的临时子公钥、自身的子私钥和自身的临时子私钥协作产生完整签名。
26、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
27、本专利技术采用基于系统环境模拟的模型构建方法，在协同签名开始前，基于间谍软件检测模型对系统中可能存在的签名风险（密钥窃取等）进行诱导，从而保护后续协同签名的安全性，提高了协同签名的安全性。
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1.协同签名方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的协同签名方法，其特征在于：所述S1中具体包括：
3.根据权利要求1所述的协同签名方法，其特征在于：所述S101中具体包括步骤：
4.根据权利要求1所述的协同签名方法，其特征在于：所述S102中构建诱导操作集具体步骤包括：将有效诱导数据集R3映射为有效诱导操作，并基于该有效诱导操作构建诱导操作集。
5.根据权利要求1所述的协同签名方法及签名系统，其特征在于：所述S104中特征提取的范围包括：对密钥信息样本的分布特征、统计特征进行提取。
6.根据权利要求1所述的协同签名方法，其特征在于：所述S104中基于遗传算法结合随机森林对提取后的密钥信息进行特征选择，得到最优特征子集，具体包括：创建包含n个染色体的种群，每个染色体各表示一个特征子集，所述染色体的每个基因对应一个特征；对于每个染色体，使用对应的特征子集训练所述机器学习模型，并计算分类精度作为遗传算法适应度；用随机森林算法从种群中选择两个染色体作为父代染色体，并使用交叉算子生成新的子代染色体，再采用变异算子对
7.根据权利要求1所述的协同签名方法，其特征在于：所述S4中具体包括：所述S4中具体包括：第一通信方产生临时子私钥k1和临时子公钥Q1；第二通信方产生临时子私钥k2和临时子公钥Q2，第一通信方、第二通信方分别根据待签名消息M、对方的临时子公钥、自身的子私钥和自身的临时子私钥协作产生完整签名。
8.协同签名系统，其特征在于：包括：
...【技术特征摘要】
1.协同签名方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的协同签名方法，其特征在于：所述s1中具体包括：
3.根据权利要求1所述的协同签名方法，其特征在于：所述s101中具体包括步骤：
4.根据权利要求1所述的协同签名方法，其特征在于：所述s102中构建诱导操作集具体步骤包括：将有效诱导数据集r3映射为有效诱导操作，并基于该有效诱导操作构建诱导操作集。
5.根据权利要求1所述的协同签名方法及签名系统，其特征在于：所述s104中特征提取的范围包括：对密钥信息样本的分布特征、统计特征进行提取。
6.根据权利要求1所述的协同签名方法，其特征在于：所述s104中基于遗传算法结合随机森林对提取后的密钥信息进行特征选择，得到最优特征子集，具体包括：创建包含n个染色体的种群，每个染色体各表示一个特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：王明杰，
申请(专利权)人：南京首传信安科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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