陳 鑫,顧煒江

(南京林業(yè)大學(xué),江蘇 南京 210037)

1 引言

在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)不斷進(jìn)步的背景下,人們逐漸開始使用計(jì)算機(jī)辦公和通訊,計(jì)算機(jī)可以實(shí)現(xiàn)用戶之間的信息溝通和共享[1],移動辦公逐漸成為主流趨勢,計(jì)算機(jī)中的辦公數(shù)據(jù)日益增多,由此引發(fā)了一些問題和安全隱患,如一些非法分子通過一些手段偷襲和盜取網(wǎng)絡(luò)信道中傳輸?shù)囊苿愚k公數(shù)據(jù),造成了嚴(yán)重的損失。在數(shù)據(jù)安全性無法得到保證的環(huán)境下,研究移動辦公數(shù)據(jù)加密方法具有重要意義[2]。

牛淑芬等人[3]提出區(qū)塊鏈上基于云輔助的密文策略屬性基數(shù)據(jù)共享加密方法,針對待加密數(shù)據(jù),通過屬性加密技術(shù)加密對稱密鑰,并在云服務(wù)器中存儲對稱密鑰,引入可搜索加密方法加密數(shù)據(jù)中存在的關(guān)鍵字,并在區(qū)塊鏈中嵌入關(guān)鍵字密文,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)加密,該方法生成的密文置亂性較低,加密后的數(shù)據(jù)安全性較差。朱鵬等人[4]提出基于區(qū)塊鏈的社交網(wǎng)絡(luò)隱私數(shù)據(jù)保護(hù)方法,分類處理需要加密的數(shù)據(jù),建立Hash函數(shù)匿名化處理分類后的數(shù)據(jù),并通過非對稱加密算法加密處理數(shù)據(jù),通過python模擬建立區(qū)塊鏈,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的加密保護(hù),該方法生成密文所需的時間較長,進(jìn)而延長了數(shù)據(jù)加密時間,存在加密效率低的問題。

為了解決上述方法中存在的問題,提出基于混沌序列的移動辦公數(shù)據(jù)多層加密方法,該方法利用混沌序列對移動辦公數(shù)據(jù)展開雙層加密,以此提高數(shù)據(jù)的安全性,增強(qiáng)移動辦公數(shù)據(jù)的加密效果。

2 方法

2.1 移動辦公數(shù)據(jù)預(yù)處理

為了提高移動辦公數(shù)據(jù)的安全性,需要對其去噪處理。通過結(jié)合獨(dú)立分量分析方法[5-6]和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法消除移動辦公數(shù)據(jù)中存在的噪聲數(shù)據(jù)。

用X=[x1,x2,…,xm]T表示m維的移動辦公數(shù)據(jù),由n個獨(dú)立的分量d=[d1,d2,…,dn]T經(jīng)線性混疊獲得:

(1)

式中,sij代表的是混合系數(shù),用矩陣X=Sd描述上式,其中S代表的是混合矩陣。觀測信號模型在日常應(yīng)用過程中會受到噪聲的干擾,建立移動辦公數(shù)據(jù)加噪模型:

X=Sd+o

(2)

式中,向量o由噪聲構(gòu)成。在加噪模型的基礎(chǔ)上通過下式描述存在噪聲的移動辦公數(shù)據(jù)x0:

(3)

式中,si代表的是噪聲oi對應(yīng)的權(quán)重;s0描述的是有用數(shù)據(jù)d對應(yīng)的權(quán)重。為了處理含噪移動辦公數(shù)據(jù),需要將一維移動辦公數(shù)據(jù)通過虛擬觀測通道轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S數(shù)據(jù)。用O=[o1,o2,…,om]T表示移動辦公數(shù)據(jù)中存在的虛擬噪聲,建立標(biāo)準(zhǔn)獨(dú)立分量模型X:

(4)

分析上述過程可知,建立虛擬通道是移動辦公數(shù)據(jù)去噪的關(guān)鍵。采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法[7-8]分解處理移動辦公數(shù)據(jù)X:

(5)

式中,ri代表的是余項(xiàng);IMFi描述的是分解得到的固有模態(tài)分量。計(jì)算上式分解得到的IMFi對應(yīng)的時頻譜,設(shè)置互相關(guān)系數(shù)T(d,IMFi),分析有用數(shù)據(jù)d與固有模態(tài)分量IMFi之間的關(guān)系:

(6)

式中,cov(a,b)描述的是a、b的協(xié)方差,根據(jù)互相關(guān)系數(shù)T(d,IMFi)將噪聲o從移動辦公數(shù)據(jù)中分離出來:

(7)

2.2 混沌序列設(shè)計(jì)

采用混沌序列對移動辦公數(shù)據(jù)加密的具體過程如下:

1)根據(jù)保守混沌系統(tǒng)的初始值獲取移動辦公數(shù)據(jù)的混沌序列,將擾動引入移動辦公數(shù)據(jù)的混沌序列中,獲得多個混沌序列[9-10],采用主成分分析方法對混沌序列降維處理,獲得移動辦公數(shù)據(jù)的第一主成分混沌序列Rd。

2)在移動辦公數(shù)據(jù)的三維Arnold變換過程中,通過混沌序列對參數(shù)控制,加密處理符號矩陣。

3)建立Frank矩陣,完成移動辦公數(shù)據(jù)的加密處理。

通過下述公式表示保守混沌系統(tǒng):

(8)

式中,P代表的是控制參數(shù);dx、dy、dz代表的是混沌系統(tǒng)參數(shù)x、y、z的微分。

混沌系統(tǒng)在移動辦公數(shù)據(jù)加密過程中容易受到多種因素的影響,導(dǎo)致混沌迭代數(shù)值在此條件下的差異性較小,進(jìn)而引發(fā)移動辦公數(shù)據(jù)發(fā)生退化現(xiàn)象,在此背景下移動辦公數(shù)據(jù)容易受到外來攻擊。因此引入主成分分析方法[11-12]處理混沌序列。

混沌序列的降維過程可表示為Γ:Rd→G,其中Γ代表的是映射操作;G描述的是移動辦公數(shù)據(jù)的特征空間,主成分分析方法對移動辦公數(shù)據(jù)降維處理的過程主要分為以下兩個部分:

1)d維移動辦公數(shù)據(jù)在映射Γ1:Rd→Rm的基礎(chǔ)上轉(zhuǎn)變?yōu)閙維數(shù)據(jù);

2)建立移動辦公數(shù)據(jù)的特征空間,對m維移動辦公數(shù)據(jù)展開Γ2:Rm→G映射處理,將數(shù)據(jù)通過映射存儲到特征空間G中,在此基礎(chǔ)上估計(jì)特征空間G中存在的原始移動辦公數(shù)據(jù)。

采用主成分分析方法降維處理混沌序列的具體過程如下:

1)用d×N型矩陣U描述混沌序列:

(9)

5)采用最小化對比函數(shù)根據(jù)對比函數(shù)V(E)和核函數(shù)K(x,y)搜索解混矩陣E。

6)在矩陣E的基礎(chǔ)上,獲得降維后的混沌序列Xn、Yn、Zn:

(10)

式中,n代表的是保守混沌序列對應(yīng)的索引;XP表示PCA變換;xn、yn、zn代表的是上述過程獲取的不同保守混沌序列;d描述的是混沌相空間對應(yīng)的維數(shù);υ描述的是延遲時間。

將主成分分析法引入移動辦公數(shù)據(jù)加密過程中,選取移動辦公數(shù)據(jù)的最大特征值,獲得其第一主成分。通過上述過程獲得的第一主成分加密處理移動辦公數(shù)據(jù)。

2.3 移動辦公數(shù)據(jù)第一層加密

根據(jù)上述處理結(jié)果,采用三維Arnold映射加密方法[13]在保守混沌序列的基礎(chǔ)上對移動辦公數(shù)據(jù)展開第一層加密:

1)在混沌系統(tǒng)中P/S轉(zhuǎn)換以及QAM映射處理移動辦公數(shù)據(jù),并將子載波分配給數(shù)據(jù),獲得OFDM信號。

2)排列子載波對應(yīng)的QAM符號,獲得一個平面,將頻率從低到高的順序排序N個子載波,建立三維空間矩陣,在Z軸中排列OFDM信號。

3)針對三維Arnold變換過程中存在的控制變量,利用上述過程獲取的保守混沌序列代替,并置亂處理三維OFDM信號[14]。

Arnold變換屬于保面積變換,可重新排列矩陣中存在的點(diǎn)。三維Arnold變換過程可描述為:

(11)

式中,a、b、c、d代表的是不同的控制變量;(x,y,z)表示數(shù)據(jù)對應(yīng)的坐標(biāo);(x′,y′,z′)描述的是經(jīng)過變換后數(shù)據(jù)對應(yīng)的坐標(biāo)。

為了提高移動辦公數(shù)據(jù)的安全性,需要加密處理上述三維Arnold變換過程中存在的參數(shù)a、b、c。

2.4 移動辦公數(shù)據(jù)第二層加密

在上述加密的基礎(chǔ)上采用混沌Frank矩陣對移動辦公數(shù)據(jù)第二層加密處理。Frank矩陣的弱互相關(guān)性和自相關(guān)性優(yōu)異,屬于恒包絡(luò)自相關(guān)序列?？赏ㄟ^下式描述Frank序列:

(12)

式中,t表示加密時間;l表示數(shù)據(jù)長度;Z代表的是序列的長度,通過上式生成Frank序列g(shù)={g1,…,gZ}。在g={g1,…,gZ}序列的基礎(chǔ)上建立矩陣時,通過混沌序列控制方法[15-16]抽取Frank序列的起點(diǎn)Wy,n,以此提高移動辦公數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全性:

Wy,n=mod[Xceil(Un×108),Z]

(13)

式中,Xceil代表的是取整函數(shù)。通過上述方法在Frank序列中抽取元素,獲得H×W混沌Frank矩陣G:

(14)

各個向量之間在Frank矩陣中具有較強(qiáng)的正交性,因此混沌Frank矩陣中具有逆矩陣,該性質(zhì)可確保加密后的移動辦公數(shù)據(jù)被用戶正確破解,獲得原始數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)移動辦公數(shù)據(jù)的多層加密。

3 實(shí)驗(yàn)與分析

為了驗(yàn)證基于混沌序列的移動辦公數(shù)據(jù)多層加密方法的整體有效性,需要對其展開測試。

采用基于混沌序列的移動辦公數(shù)據(jù)多層加密方法、區(qū)塊鏈上基于云輔助的密文策略屬性基數(shù)據(jù)共享加密方法(參考文獻(xiàn)[3]方法)和基于區(qū)塊鏈的社交網(wǎng)絡(luò)隱私數(shù)據(jù)保護(hù)方法(參考文獻(xiàn)[4]方法)對移動辦公數(shù)據(jù)展開加密測試,三種方法加密后的密文位數(shù)如圖1所示。

圖1 不同方法的密文位數(shù)

由圖1可知,采用所提方法對移動辦公數(shù)據(jù)加密后,密文的位數(shù)變化不存在規(guī)律,而參考文獻(xiàn)[3]方法和參考文獻(xiàn)[4]方法生成的密文位數(shù)存在一定的規(guī)律。對比所提方法、參考文獻(xiàn)[3]方法和參考文獻(xiàn)[4]方法的測試結(jié)果可知,所提方法生成的密文具有較高的置亂性,表明所提方法具有良好的加密效果。

在上述測試的基礎(chǔ)上,分析所提方法、參考文獻(xiàn)[3]方法和參考文獻(xiàn)[4]方法生成密文所需的時間,測試結(jié)果如表1所示。

表1 不同方法的密文生成時間

根據(jù)表1中的數(shù)據(jù)可知,所提方法生成密文所需的時間在130ms內(nèi),而其他兩種方法生成密文所需的時間大于300ms。所提方法遠(yuǎn)低于參考文獻(xiàn)[3]方法和參考文獻(xiàn)[4]方法生成密文所需的時間,這是因?yàn)樗岱椒ńY(jié)合獨(dú)立分量分析方法和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對移動辦公數(shù)據(jù)展開了去噪處理,避免加密過程受噪聲的干擾,縮短了密文生成時間,提高了所提方法的加密效率。

現(xiàn)采用所提方法、參考文獻(xiàn)[3]方法和參考文獻(xiàn)[4]方法對圖2所示的移動辦公數(shù)據(jù)展開加密處理,處理結(jié)果如圖3所示。

圖2 移動辦公數(shù)據(jù)

圖3 不同方法的數(shù)據(jù)加密結(jié)果

根據(jù)圖3可知,采用所提方法對移動辦公數(shù)據(jù)加密后,無法獲取原始數(shù)據(jù)中存在的信息,而參考文獻(xiàn)[3]方法和參考文獻(xiàn)[4]方法對移動辦公數(shù)據(jù)加密效果較差,仍然可以獲取原始數(shù)據(jù)中的部分信息。通過上述測試可知,所提方法具有良好的加密性能,因?yàn)樗岱椒ú捎没煦缧蛄袑σ苿愚k公數(shù)據(jù)展開了雙層加密處理,提高了數(shù)據(jù)的安全性。

4 結(jié)束語

為了提高移動辦公數(shù)據(jù)的安全性,避免數(shù)據(jù)被偽造和丟失等現(xiàn)象的發(fā)生,需要對移動辦公數(shù)據(jù)展開加密處理。為此,提出基于混沌序列的移動辦公數(shù)據(jù)多層加密方法,該方法對移動辦公數(shù)據(jù)展開去噪處理,利用混沌序列對移動辦公數(shù)據(jù)展開多層加密,提高了數(shù)據(jù)的安全性,且縮短了數(shù)據(jù)加密時間,驗(yàn)證了在數(shù)據(jù)加密領(lǐng)域中,所提方法具有良好的性能,保障了移動辦公數(shù)據(jù)傳輸和存儲的安全性。