本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及基于物联网的数据安全管理方法及系统，包括：获取若干张关键帧图像；根据关键帧图像获得第一序列和第二序列；根据第一序列和第二序列，得到参考特征强度；根据参考特征强度得到最终特征强度；根据最终特征强度得到种子点；根据种子点以及关键帧图像，得到强特征区域；根据强特征区域得到突出区域；根据突出区域得到输入序列；根据输入序列得到加密后的关键帧图像。本发明专利技术通过突出区域对关键帧图像进行加密，提升了关键帧图像的加密效果，提高了物联网的数据加密的安全性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及基于物联网的数据安全管理方法及系统。
技术介绍
1、随着物联网设备数量的增加，数据的规模和复杂性也在迅速增长，因此保护这些数据至关重要。物联网邻域的远程监控通过将监控视频传输到互联网中，从而实现在云端的在线监控，然而尤其是大型企业的管理系统中，远程监控视频通常包含大量的隐私数据，为了避免隐私数据的泄密，因此产生了对监控视频加密的需求。
2、视频由多帧的图像构成，为了降低监控视频的传输量，通常会提取监控视频的关键帧，对关键帧进行存储以达到降低带宽占用的目的，其中对于关键帧的加密通常包括改变图像中像素点的值和改变图像中像素点的位置，从而达到加密的效果，相较于改变图内像素点的值，仅通过数学变换改变图像中像素点的位置其加密和解密更加简单，也更符合大量视频传输的要求。二维arnold混沌加密通过将图像在横向和纵向的错切方向上进行错切，进而实现数据加密，但arnold混沌加密通过错切仍然会保留部分信息，具体体现为从关键帧的宏观上能看出部分原本信息，而多次叠加混沌加密虽然可以解决该问题，但实际仍然是对全图进行错切，即可能每次错切数据量不变导致加密效果较差的问题，影响物联网数据的安全性。
技术实现思路
1、本专利技术提供基于物联网的数据安全管理方法及系统，以解决现有的问题。
2、本专利技术的基于物联网的数据安全管理方法及系统采用如下技术方案：
3、本专利技术一个实施例提供了基于物联网的数据安全管理方法，该方法包括以下步骤：
4、获取若干张关键帧图像；根据关键帧图像内每个像素点所在的行与列上所有像素点的灰度值的分布情况，获得每个像素点的第一序列和第二序列，所述第一序列包含多个序列值，第二序列包含多个序列值；
5、将任意一张关键帧图像中任意一个像素点记为目标像素点，将目标像素点在第一序列和第二序列中的序列值记为目标序列值，根据第一序列和第二序列上的序列值，得到目标序列值在第一序列和第二序列中的参考特征强度；将目标序列值在第一序列和第二序列中的参考特征强度的最大值作为目标像素点的最终特征强度；
6、根据所有像素点的最终特征强度得到若干个种子点；根据种子点以及关键帧图像中其他像素点的位置和灰度值，得到强特征区域；对每个强特征区域构建外接矩形，将每个外接矩形所包含的区域记为突出区域；
7、根据任意一张关键帧图像的所有突出区域得到输入序列；根据输入序列利用加密算法得到加密后的关键帧图像。
8、进一步地，所述根据关键帧图像内每个像素点所在的行与列上所有像素点的灰度值的分布情况，获得每个像素点的第一序列和第二序列，包括的具体步骤如下：
9、将目标像素点所在行的所有像素点的灰度值按照从左到右的次序依次排列，将得到的序列记为第一序列；将目标像素点所在列的所有像素点的灰度值按照从上到下的次序依次排列，将得到的序列记为第二序列。
10、进一步地，所述根据第一序列和第二序列上的序列值，得到目标序列值在第一序列和第二序列中的参考特征强度，包括的具体步骤如下：
11、（1）建立扩散系数，预设的扩散系数=11；
12、（2）在第一序列中，以目标序列值为中心，构建长度为的窗口，将所属窗口记为扩散窗口；根据长度为的扩散窗口内的序列值计算在扩散系数下目标序列值在第一序列中的特征强度；根据长度为的扩散窗口内的序列值计算在扩散系数下目标序列值在第一序列中的特征强度；
13、（3）当时，将作为目标序列值在第一序列中的参考特征强度；当时，进行操作（4）；
14、（4）获取长度为的扩散窗口两侧的两个序列值，将两个序列值中最小的序列值记为参考序列值；计算目标序列值与参考序列值的差值的绝对值，将所述绝对值与255的商值记作扩散参考值；当扩散参考值小于预设的扩散参考阈值时，将作为新的值，重复操作（2）；当扩散参考值大于或等于预设的扩散参考阈值时，将作为目标序列值在第一序列中的参考特征强度。
15、进一步地，所述根据长度为的扩散窗口内的序列值计算在扩散系数下目标序列值在第一序列中的特征强度，包括的计算方式如下：
16、式中，表示在扩散系数下目标序列值在第一序列中的特征强度；为扩散系数；为扩散系数下目标序列值所在的第一序列中的扩散窗口内序列值的峰度；为扩散系数下目标序列值所在的第一序列中的除扩散窗口外序列值的峰度。
17、进一步地，所述根据所有像素点的最终特征强度得到若干个种子点，包括的具体步骤如下：
18、在任意一张关键帧图像中，以每个像素点的最终特征强度为依据，构建关键帧图像的等高线图；获取等高线图中的所有峰值像素点，将每个峰值像素点作为种子点。
19、进一步地，所述根据种子点以及关键帧图像中其他像素点的位置和灰度值，得到强特征区域，包括的具体步骤如下：
20、将任意一个种子点记为目标种子点；将目标种子点的八邻域内的每个像素点记为目标种子点的邻域像素点；对于任意一个邻域像素点，将邻域像素点与目标种子点之间最终特征强度的差值的绝对值记为第一绝对差异值；若第一绝对差异值大于预设的第一绝对差异值阈值，将邻域像素点记为强特征区域像素点；获取所有强特征区域像素点，将所述强特征区域像素点组成的区域记为强特征区域。
21、进一步地，所述根据任意一张关键帧图像的所有突出区域得到输入序列，包括的具体步骤如下：
22、在任意一张关键帧图像中，将每个突出区域中所有像素点的数量记为区域像素数量；将所有突出区域按照区域像素数量从大到小的顺序进行排序，将排序后的序列记为编号序列；将所述关键帧图像作为第一个元素，将编号序列中的每个突出区域依次作为第一个元素后的一个元素，将所有元素构成的序列记为输入序列。
23、进一步地，所述根据输入序列利用加密算法得到加密后的关键帧图像，包括的具体步骤如下：
24、从输入序列的第二个元素开始，将每个元素对应的突出区域依次输入到二维非等长arnold混沌加密模型中，得到每个突出区域的密文；根据每个突出区域的密文，通过arnold变换算法得到加密后的关键帧图像。
25、进一步地，所述将每个元素对应的突出区域依次输入到二维非等长arnold混沌加密模型中，得到每个突出区域的密文，包括的具体计算方式如下：
26、
27、
28、式中，、为加密后数据的坐标位置，、为加密前数据的坐标位置，为迭代次数，、为预设的变换矩阵参数，函数为取最大公约数函数，为突出区域的长，为突出区域的宽；表示取最小值；表示向上取整；表示求余函数。
29、本专利技术还提出了基于物联网的数据安全管理系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现前述所述的基于物联网的数据安全管理方法的步骤。
30、本专利技术的技术方案的有益效果是：本专利技术根据关键帧图像内每个像素点所在的行与列上所有本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.基于物联网的数据安全管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于物联网的数据安全管理方法，其特征在于，所述根据关键帧图像内每个像素点所在的行与列上所有像素点的灰度值的分布情况，获得每个像素点的第一序列和第二序列，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述基于物联网的数据安全管理方法，其特征在于，所述根据第一序列和第二序列上的序列值，得到目标序列值在第一序列和第二序列中的参考特征强度，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述基于物联网的数据安全管理方法，其特征在于，所述根据长度为的扩散窗口内的序列值计算在扩散系数下目标序列值在第一序列中的特征强度，包括的计算方式如下：
5.根据权利要求1所述基于物联网的数据安全管理方法，其特征在于，所述根据所有像素点的最终特征强度得到若干个种子点，包括的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述基于物联网的数据安全管理方法，其特征在于，所述根据种子点以及关键帧图像中其他像素点的位置和灰度值，得到强特征区域，包括的具体步骤如下：
7.根据权利要求1所述基于物联网的数据安全管理方法，其特征在于，所述根据任意一张关键帧图像的所有突出区域得到输入序列，包括的具体步骤如下：
8.根据权利要求7所述基于物联网的数据安全管理方法，其特征在于，所述根据输入序列利用加密算法得到加密后的关键帧图像，包括的具体步骤如下：
9.根据权利要求8所述基于物联网的数据安全管理方法，其特征在于，所述将每个元素对应的突出区域依次输入到二维非等长Arnold混沌加密模型中，得到每个突出区域的密文，包括的具体计算方式如下：
10.基于物联网的数据安全管理系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-9任一项所述的基于物联网的数据安全管理方法的步骤。
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【技术特征摘要】
1.基于物联网的数据安全管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于物联网的数据安全管理方法，其特征在于，所述根据关键帧图像内每个像素点所在的行与列上所有像素点的灰度值的分布情况，获得每个像素点的第一序列和第二序列，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述基于物联网的数据安全管理方法，其特征在于，所述根据第一序列和第二序列上的序列值，得到目标序列值在第一序列和第二序列中的参考特征强度，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述基于物联网的数据安全管理方法，其特征在于，所述根据长度为的扩散窗口内的序列值计算在扩散系数下目标序列值在第一序列中的特征强度，包括的计算方式如下：
5.根据权利要求1所述基于物联网的数据安全管理方法，其特征在于，所述根据所有像素点的最终特征强度得到若干个种子点，包括的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述基于物联网的数据安...
【专利技术属性】
技术研发人员：石念星，李军，李文馨，周振宇，于成亮，
申请(专利权)人：东润山东环境工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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