基于隐私计算技术的大数据安全平台的制作方法

本发明涉及大数据信息领域，具体涉及基于隐私计算技术的大数据安全平台。

背景技术：

1、信息时代，数据是各行各业最有价值的资本。本世纪也是大数据的时代，大数据以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，最早应用于it行业，目前正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。大数据必须采用分布式架构，对海量数据进行分布式数据挖掘，因此必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

2、数据安全存在着多个层次，如：制度安全、技术安全、运算安全、存储安全、传输安全、产品和服务安全等。对于计算机数据安全来说：制度安全治标，技术安全治本，其他安全也是必不可少的环节。数据安全是计算机以及网络等学科的重要研究课题之一。它不仅关系到个人隐私、企业商业隐私；而且数据安全技术直接影响国家安全。

3、对数据安全的威胁可能会直接威胁到数据库。例如，获得对数据库未授权访问的那些人接下来可能会浏览、改变、甚至偷窃他们。但是，单独关注数据库安全并不能确保安全的数据库。系统的所有部分都必须是安全的，包括数据库、网络、操作系统、物理存放数据库的建筑物以及有机会访问系统的人员。

4、在现有技术中，数据安全存储设备对访问用户的生物特征进行匹配，如果该生物特征与之前合法注册的生物特征匹配，打开通信通道，否则关闭通信通道，现有技术通过生物特征实现安全的访问控制。数据安全存储设备里面，现有的安全措施都是采用数据的外部壁垒保护，并没有对数据本身进行优化。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明提供基于隐私计算技术的大数据安全平台，用于对数据信息的隐私处理，所述的基于隐私计算技术的大数据安全平台包括：信息获取单元、信息存储单元、数据比切单元和数据编码单元。

2、信息获取单元，用于获取大数据信息；

3、信息存储单元，与信息获取单元通讯连接，信息存储单元用于存储信息获取单元获取的大数据信息；

4、数据比切单元，获取当前大数据信息bi进行处理，i为大数据信息编号；并与同类型的历史大数据信息进行对比，计算获得两者的重合度c，并获取重合度的最大值maxc，并判断maxc是否大于一个预设的c标，如果否，则不对当前大数据信息进行处理并保存至信息存储单元；如果是，则提取与当前数据信息对应的重合度的最大值maxc的历史大数据信息，进行切割后以其重合区域为数据分析码头d，获得非重合区域的坐标区间djk和重合区域的坐标空间djk，其中j为非重合区域和重合区域的编号，k为切割次数；处理获得重合区域坐标空间djk的链码oj，对非重合区域进行片段扫描对比并计算重合度，如果重合度为1，则获得与非重合区域对应的重合区域的坐标空间，并处理获得的链码；如果重合度小于1，则继续进行切割直至到达一个预设的切割标准时，则停止对当前非重合区域的坐标区间djk进行对比切割，得到重合区域的坐标空间djk的链码oj和最终的非重合区域；

5、数据编码单元，用于对获得的数据分析码头d、重合区域坐标空间djk的链码oj进行编码存储。

6、优选的：所述的大数据信息是图片、视频、文本存储中的一种或者多种组合。

7、优选的：对于不同类型的大数据信息通过设置一个数据类型识别模块进行大数据信息类型的识别，并获得当前大数据信息的信息类型，将信息存储单元按照预先设置的数据类型进行区域划分获得与信息类型一一对应的存储空间，识别后的大数据信息按照信息类型存储到对应的空间内。

8、优选的：所述的重合度c计算方法包括对当前大数据信息进行扫描，识别出分切码，以分切码为入切点对当前大数据信息进行切割，获得多个短文本，将所得短文本汇集获得当前短文本片段集{bi}，对历史大数据信息进行扫描，识别出分切码，以分切码为入切点对当前大数据信息进行切割，获得历史短文本片段集群{b1}、……、{bi-1}；对当前短文本片段集{bi}和每个历史短文本片段集群{b1}、……、{bi-1}进行短文本对比，提取出每个短文本片段集的重合短文本，并进行编号s，计算每个历史短文本片段集中的各个短文本进行计算当前大数据信息和历史大数据信息的重合度其中，ws为编号为s的短文本长度，w总可以是当前计算文本总长度。

9、优选的：所述的重合度c计算方法包括：从视频或者照片中获得帧图片，对帧图片进行编号，对当前帧图片和历史帧图片进行扫描，识别出至少两个分切码，并以相同的分切码为基准对历史帧图片和当前帧图片进行重合叠放，并计算重合度。

10、优选的：重合度是重合面积所占当前大数据信息面积。

11、优选的：所述的分切码识别方法包括构建一个平面坐标系，并将帧图片植入到平面坐标系中，对帧图片进行处理获得纹理图片，对纹理图片进行识别获得色差点，并将连续的色差点进行连线。计算出的点作为分切点，并将具有闭合连线的分切点进行集合获得分切点集，将分切点集作为分切码。

12、优选的：所述预设的切割标准是一个预设的切割次数。

13、优选的：切割判定包括：识别获得待切割的非重合区域所占内存m，并判断m≤(μα+δm)，如果是，则停止切割，如果否，则继续进行切割，其中，α为切割计算量、μ为计算量占用内存换算系数、δ为信息切割节约比例系数。

14、优选的：所述帧图片处理方法包括黑白色-高反差-查找边缘。

15、本发明的技术效果和优点：通过对大数据信息进行切割，只要存储数据分析码头d、链码oj和非重合区域即可，通过各个大数据信息的链码关系，并通过编码，可以最大限度的增加数据安全性，各个数据之间构成连接关系，在数据入侵并不能直接获得全部历史数据，隐私性好、安全性高。同时占用内存较少，便于存储和传输。

技术特征：

1.基于隐私计算技术的大数据安全平台，其特征在于，所述的基于隐私计算技术的大数据安全平台包括：信息获取单元、信息存储单元、数据比切单元和数据编码单元；

2.根据权利要求1所述的基于隐私计算技术的大数据安全平台，其特征在于，对于不同类型的大数据信息通过设置一个数据类型识别模块进行大数据信息类型的识别，并获得当前大数据信息的信息类型，将信息存储单元按照预先设置的数据类型进行区域划分获得与信息类型一一对应的存储空间，识别后的大数据信息按照信息类型存储到对应的空间内。

3.根据权利要求1或2所述的基于隐私计算技术的大数据安全平台，其特征在于，所述的重合度c计算方法包括对当前大数据信息进行扫描，识别出分切码，以分切码为入切点对当前大数据信息进行切割，获得多个短文本，将所得短文本汇集获得当前短文本片段集{bi}，对历史大数据信息进行扫描，识别出分切码，以分切码为入切点对当前大数据信息进行切割，获得历史短文本片段集群{b1}、……、{bi-1}；对当前短文本片段集{bi}和每个历史短文本片段集群{b1}、……、{bi-1}进行短文本对比，提取出每个短文本片段集的重合短文本，并进行编号s，计算每个历史短文本片段集中的各个短文本进行计算当前大数据信息和历史大数据信息的重合度其中，ws为编号为s的短文本长度，w总是当前计算文本总长度。

4.根据权利要求1或2所述的基于隐私计算技术的大数据安全平台，其特征在于，所述的重合度c计算方法包括：从视频或者照片中获得帧图片，对帧图片进行编号，对当前帧图片和历史帧图片进行扫描，识别出至少两个分切码，并以相同的分切码为基准对历史帧图片和当前帧图片进行重合叠放，并计算重合度。

5.根据权利要求4所述的基于隐私计算技术的大数据安全平台，其特征在于，重合度是重合面积所占当前大数据信息面积。

6.根据权利要求5所述的基于隐私计算技术的大数据安全平台，其特征在于，所述的分切码识别方法包括构建一个平面坐标系，并将帧图片植入到平面坐标系中，对帧图片进行处理获得纹理图片，对纹理图片进行识别获得色差点，并将连续的色差点进行连线，计算出的点作为分切点，并将具有闭合连线的分切点进行集合获得分切点集，将分切点集作为分切码。

7.根据权利要求1所述的基于隐私计算技术的大数据安全平台，其特征在于，所述预设的切割标准是一个预设的切割次数。

8.根据权利要求1所述的基于隐私计算技术的大数据安全平台，其特征在于，切割判定包括：识别获得待切割的非重合区域所占内存m，并判断m≤(μα+δm)，如果是，则停止切割，如果否，则继续进行切割，其中，α为切割计算量、μ为计算量占用内存换算系数、δ为信息切割节约比例系数。

技术总结
本发明涉及大数据信息领域，具体涉及基于隐私计算技术的大数据安全平台。基于隐私计算技术的大数据安全平台包括：信息获取单元，用于获取大数据信息。信息存储单元用于存储信息获取单元获取的大数据信息。数据比切单元，获取当前大数据信息进行处理，并与同类型的历史大数据信息进行对比切割后以其重合区域为数据分析码头，获得非重合区域的坐标区间和重合区域的坐标空间和链码。数据编码单元，用于对获得的数据分析码头、重合区域坐标空间的链码进行编码存储。通过对大数据信息进行切割，只要存储数据分析码头、链码和非重合区域即可，通过各个大数据信息的链码关系，并通过编码，可以最大限度的增加数据安全性，隐私性好、安全性高。

技术研发人员：程烨,洪波
受保护的技术使用者：煋辰数梦（杭州）科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15