CN112565212B - 一种适用于综合能源***的数据安全传输*** - Google Patents

一种适用于综合能源***的数据安全传输*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种适用于综合能源***的数据安全传输***，属于数据安全传输技术领域。本发明利用Django开发环境的搭建，获取综合能源***中的多种数据源，同时对获取到的数据进行分类处理，存储至数据库，根据Django3.1.1框架，采用Asgi网络模型进行数据的传输，不仅支持原生的异步视图，同时也支持异步中间件，避免在大量数据传输的过程中消耗的时间比较长，从而造成读取报文数据失败，同时提高了数据的传输的效率，兼顾了企业数据以及文件的维护和管理。利用多元线性回归方程进行预测和学习，能够极大地保证数据传输过程中的安全；利用声音检测，有效地验证接收用户的身份，防止数据泄露；同时不断地进行自我学习和调整，提高检测的精准性。

Description

一种适用于综合能源***的数据安全传输***
技术领域
本发明涉及数据安全传输技术领域，具体为一种适用于综合能源***的数据安全传输***。
背景技术
随着工业的发展，每个企业在运行生产的过程中会产生大量的数据，数据如何快速高效安全的传输成为企业的技术痛点。
一般情况下，大量的数据在传输的过程中消耗的时间比较长，容易造成读取报文数据失败，并且线上传输对于响应的延迟十分敏感，任何过长的操作时间都会十分影响用户体验，提供的服务无法让用户满意，容易造成流失。另外传输的数据如未进行加密，很容易发生窃听、篡改、伪造等问题，造成无法挽回的损失，但目前的加密手段极易被强行破解，难以保证安全。
传统的传输方式和加密方式无法满足日益增长的需求，因此需要一种不但能够提高数据传输的效率，同时兼顾企业数据以及文件的维护和管理，并且可以进行加密传输，防止数据被窃取的全面的数据安全传输***。
发明内容
本发明的目的在于提供一种适用于综合能源***的数据安全传输***，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种适用于综合能源***的数据安全传输***，其特征在于：该***包括多种数据源、数据处理模块、数据安全模块、检测模块、反馈模块、更新模块、输出模块。
所述多种数据源输出端电性连接数据处理模块的输入端；所述数据处理模块的输出端电性连接数据安全模块的输入端；所述数据安全模块的输出端电性连接检测模块的输入端；所述检测模块的输出端分别电性连接到反馈模块、输出模块的输入端；所述反馈模块的输出端电性连接到更新模块输入端；所述更新模块的输出端电性连接到输出模块的输入端。
所述数据处理模块用于对综合能源***中的多种数据源进行采集、分类、存储和传输；所述数据安全模块用于对传输过程中的数据安全进行保障，所述检测模块用于对接收数据方进行信息验证，所述反馈模块用于在接收数据方信息验证失败时进行信息反馈，所述更新模块用于对信息进行更新存储，所述输出模块用于对数据进行输出展示。
根据上述技术方案，所述数据处理模块包括数据采集单元、数据库、数据传输单元；所述数据采集单元利用Django开发环境的搭建,获取综合能源***中的多种数据源，同时对获取到的数据进行分类处理，存储至数据库，所述数据传输单元根据Django3.1.1框架采用Asgi网络模型进行数据的传输，不仅支持原生的异步视图,同时也支持异步中间件。
根据上述技术方案，所述数据库包括Mysql数据库、MongoDB数据库，所述Mysql数据库用于非文件数据存储；所述MongoDB数据库用于中间文件数据以及中间的数据进行存储；保证文件数据和核心数据分离，降低了数据间的关联性，方便数据的维护。
根据上述技术方案，具体操作设置如下步骤：
(1)Django开发环境的搭建,获取数据
(2)配置视图和url文件
(3)通过Asgi网络模型进行树的传输
(4)程序对数据进行分类处理
(5)配置数据分别存放到分类的数据存入MongoDB和MySQL
根据上述技术方案，所述数据安全模块包括加密单元、预测单元、数据存储单元，所述加密单元用于对数据传输通道进行密钥加密；所述预测单元用于对数据传输通道可能遭受的攻击进行预测；所述数据存储单元对历史数据进行存储。
根据上述技术方案，所述预测单元按照文件类别设置标签，建立多元线性回归方程进行预测和学习，步骤如下：
S1、按照文件类别设置文件数据传输类别、图像数据传输类别、音频数据传输类别三个标签；
S2、基于每一类标签获取历史样本数据，所述历史样本数据包括数据传输通道被攻击、数据被窃取时的历史信息，所述历史信息包括被攻击时间、固定时间内被攻击的平均次数、被攻击的方式、窃取的数据内容；
S3、设置历史信息的指标权重，令被攻击时间、固定时间内被攻击的平均次数、被攻击的方式、窃取的数据内容分别对应j＝1,2,3,4；
S4、建立评价维度Mj,以Xij评价任一指标在任一评价维度下的概率值，得到评价矩阵N，其中i代表文件类别；
S5、计算出任一文件类别i的权重Wi，权重Wi为第j个指标下的概率值之和与所有概率值之和的比值，即所有的Wi之和为1；
S6、根据多元线性回归模型
Figure GDA0003919689960000041
其中γ为调节系数，n为文件类别数；
S7、在发送数据之时，对本次被攻击的概率进行预测，当超出阈值P时，对密钥进行更改。
根据上述技术方案，所述检测模块包括声纹特征检测单元、声音波形检测单元、记录单元，用于在用户接收数据时进行检测验证，防止数据泄露；所述声纹特征检测单元用于对声纹特征进行检测，主要检测声音的频率、强度、节奏等；所述声音波形检测单元用于对用户输入的语音波形进行检测，是否与标准语音波形匹配；所述记录单元对检测的时间、地点、结果等进行记录，以备后期查询需要。
根据上述技术方案，所述检测模块的检测情况分为如下情况：
情况1：声音波形检测匹配率超过检测阈值且声纹特征检测匹配率超过第一检测阈值，检测成功，允许查阅数据；
情况2：声音波形检测匹配率超过检测阈值，声纹特征检测匹配率没有超过第一检测阈值但超过第二检测阈值，此时调取记录单元信息，并将其发送到反馈模块；
情况3：声音波形检测匹配率不超过检测阈值，检测失败，不允许查阅数据，并发送报警信息到反馈模块。
根据上述技术方案，所述反馈模块包括人工审核单元、大数据审核单元、历史数据库，所述人工审核单元根据接收到的时间、地点信息进行人工审核，给出审核结果；所述大数据审核单元用于对一些疑似内容进行审核，根据历史数据中不同因素给出审核结果；所述历史数据库用于存储历史数据。
根据上述技术方案，所述历史数据库包括标准语音模型、非标准语音模型，所述标准语音模型为用户提前输入并验证的语音模型；所述非标准语音模型包括病变情况下语音模型、情绪化语音模型、衰老语音模型，在大数据审核单元审核过程中，***根据不同情况应用不同模型进行审核，以确保精确性。
根据上述技术方案，所述更新模块包括数据更新单元、数据新增单元，所述数据更新单元用于对历史数据进行更新；所述数据新增单元用于对用户新的语音模型进行新增，保证检测的精准。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
1、本发明能够实现对复杂数据的处理,可以通过restfulapi进行数据的传递，通过Pandas对复杂数据进行处理，通过封装好的函数写入数据库，实现了快速处理复杂数据的功能。
2、本发明能够实现对数据的快速传输和对数据进行分类处理，通过此发明，可以通过Django3.1.1框架中的Asgi异步网关协议接口，Asgi提供允许数据能够在任意的时候，被任意应用进程和接受的抽象。并且同样描述了一个新的，兼容HTTP请求响应以及Websocket数据帧的序列格式。允许这些协议能通过网络或本地socket进行传输，以及让不同的协议被分配到不同的进程中。配置文件以及对请求的url的数据进行分类的处理，解决了数据传输过程因为数据量大而出现数据阻塞的现象和数据文件和数据混乱的现象。
3、本发明能够实现数据的安全保密传输，利用文件类别设置标签，建立多元线性回归方程进行预测和学习，能够极大地、有效地保证数据传输过程中的安全；利用声纹特征检测单元、声音波形检测单元，能够有效地验证接收用户的身份，防止数据泄露；利用反馈模块、更新模块进行不断地学习和调整，使***能够接受多重考验，保证稳定性，提高检测的精准性。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
在附图中：
图1是本发明一种适用于综合能源***的数据安全传输***的模块结构示意图；
图2是本发明一种适用于综合能源***的数据安全传输***的数据处理的流程图；
图3是本发明一种适用于综合能源***的数据安全传输***的预测单元步骤示意图；
图4是本发明一种适用于综合能源***的数据安全传输***的***流程图；
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-4，本发明提供技术方案：一种适用于综合能源***的数据安全传输***，其特征在于：该***包括多种数据源、数据处理模块、数据安全模块、检测模块、反馈模块、更新模块、输出模块。
所述多种数据源输出端电性连接数据处理模块的输入端；所述数据处理模块的输出端电性连接数据安全模块的输入端；所述数据安全模块的输出端电性连接检测模块的输入端；所述检测模块的输出端分别电性连接到反馈模块、输出模块的输入端；所述反馈模块的输出端电性连接到更新模块输入端；所述更新模块的输出端电性连接到输出模块的输入端。
所述数据处理模块用于对综合能源***中的多种数据源进行采集、分类、存储和传输；所述数据安全模块用于对传输过程中的数据安全进行保障，所述检测模块用于对接收数据方进行信息验证，所述反馈模块用于在接收数据方信息验证失败时进行信息反馈，所述更新模块用于对信息进行更新存储，所述输出模块用于对数据进行输出展示。
根据上述技术方案，所述数据处理模块包括数据采集单元、数据库、数据传输单元；所述数据采集单元利用Django开发环境的搭建,获取综合能源***中的多种数据源，同时对获取到的数据进行分类处理，存储至数据库，所述数据传输单元根据Django3.1.1框架采用Asgi网络模型进行数据的传输，不仅支持原生的异步视图,同时也支持异步中间件。
根据上述技术方案，所述数据库包括Mysql数据库、MongoDB数据库，所述Mysql数据库用于非文件数据存储；所述MongoDB数据库用于中间文件数据以及中间的数据进行存储；保证文件数据和核心数据分离，降低了数据间的关联性，方便数据的维护。
根据上述技术方案，具体操作设置如下步骤：
(1)Django开发环境的搭建,获取数据
(2)配置视图和url文件
(3)通过Asgi网络模型进行树的传输
(4)程序对数据进行分类处理
(5)配置数据分别存放到分类的数据存入MongoDB和MySQL
根据上述技术方案，所述数据安全模块包括加密单元、预测单元、数据存储单元，所述加密单元用于对数据传输通道进行密钥加密；所述预测单元用于对数据传输通道可能遭受的攻击进行预测；所述数据存储单元对历史数据进行存储。
在本实施例中，设置T公司给S公司于11月22日中午12点传输技术机要文件R，设置接收语音文本为“明日回复”；
经确认R属于文件数据，T公司技术人员调取历史样本数据，所述历史样本数据包括数据传输通道被攻击、数据被窃取时的历史信息，所述历史信息包括被攻击时间、固定时间内被攻击的平均次数、被攻击的方式、窃取的数据内容；
设置历史信息的指标权重，令被攻击时间、固定时间内被攻击的平均次数、被攻击的方式、窃取的数据内容分别对应j＝1,2,3,4；
建立评价维度Mj,以Xij评价任一指标在任一评价维度下的概率值，得到评价矩阵N，其中i代表文件类别；
计算出任一文件类别i的权重Wi，权重Wi为第j个指标下的概率值之和与所有概率值之和的比值，即所有的Wi之和为1；
根据多元线性回归模型
Figure GDA0003919689960000101
其中γ为调节系数，n为文件类别数；
通过计算，得出本次被攻击的概率为Pi，当Pi＞P时，对密钥进行更改，其中P为攻击预测阈值。
根据上述技术方案，所述检测模块包括声纹特征检测单元、声音波形检测单元、记录单元，用于在用户接收数据时进行检测验证，防止数据泄露；所述声纹特征检测单元用于对声纹特征进行检测，主要检测声音的频率、强度、节奏等；所述声音波形检测单元用于对用户输入的语音波形进行检测，是否与标准语音波形匹配；所述记录单元对检测的时间、地点、结果等进行记录，以备后期查询需要。
根据上述技术方案，所述反馈模块包括人工审核单元、大数据审核单元、历史数据库，所述人工审核单元根据接收到的时间、地点信息进行人工审核，给出审核结果；所述大数据审核单元用于对一些疑似内容进行审核，根据历史数据中不同因素给出审核结果；所述历史数据库用于存储历史数据。
根据上述技术方案，所述历史数据库包括标准语音模型、非标准语音模型，所述标准语音模型为用户提前输入并验证的语音模型；所述非标准语音模型包括病变情况下语音模型、情绪化语音模型、衰老语音模型，在大数据审核单元审核过程中，***根据不同情况应用不同模型进行审核，以确保精确性。
在本实施例中，设置声音波形检测匹配率检测阈值为98％，声纹特征检测匹配率第一检测阈值为95％，声纹特征检测匹配率第二检测阈值为90％；
当S公司技术人员接收到数据后，在11月22日中午12点15分，在S公司应用麦克风设备输入“明日回复”，因连日天气原因，S公司技术人员患有感冒，导致声音沙哑，因此声音波形检测匹配率为99.7％，声纹特征检测匹配率为92.6％，在此种情况下，***进行反馈处理，人工审核单元接收到“11月22日中午12点15分，S公司请求查看T公司数据”，立刻联系T公司技术人员，进行确认，得到准确回答后，对本次请求予以允许。大数据审核单元根据嗓音沙哑判断S公司技术人员可能患有感冒，因此启用病变情况下语音模型进行二次检测，检测结果为96.35％，对本次请求予以允许，同时更新模块对本次语音数据进行更新。
本发明的工作原理：利用Django开发环境的搭建,获取综合能源***中的多种数据源，同时对获取到的数据进行分类处理，存储至数据库，根据Django3.1.1框架，采用Asgi网络模型进行数据的传输，不仅支持原生的异步视图,同时也支持异步中间件，避免在大量数据传输的过程中消耗的时间比较长，从而造成读取报文数据失败，同时提高了数据的传输的效率，兼顾了企业数据以及文件的维护和管理。利用文件类别设置标签，建立多元线性回归方程进行预测和学习，能够极大地保证数据传输过程中的安全；利用声纹特征检测单元、声音波形检测单元，有效地验证接收用户的身份，防止数据泄露；利用反馈模块、更新模块进行不断地学习和调整，提高检测的精准性。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种适用于综合能源***的数据安全传输***，其特征在于：该***包括多种数据源、数据处理模块、数据安全模块、检测模块、反馈模块、更新模块和输出模块；
所述多种数据源输出端电性连接数据处理模块的输入端；所述数据处理模块的输出端电性连接数据安全模块的输入端；所述数据安全模块的输出端电性连接检测模块的输入端；所述检测模块的输出端分别电性连接到反馈模块、输出模块的输入端；所述反馈模块的输出端电性连接到更新模块输入端；所述更新模块的输出端电性连接到输出模块的输入端；
所述数据处理模块用于对综合能源***中的多种数据源进行采集、分类、存储和传输；所述数据安全模块用于对传输过程中的数据安全进行保障，所述检测模块用于对接收数据方进行信息验证，所述反馈模块用于在接收数据方信息验证失败时进行信息反馈，所述更新模块用于对信息进行更新存储，所述输出模块用于对数据进行输出展示；
所述数据处理模块包括数据采集单元、数据库和数据传输单元；所述数据采集单元利用Django开发环境的搭建,获取综合能源***中的多种数据源，同时对获取到的数据进行分类处理，存储至数据库，所述数据传输单元根据Django3.1.1框架采用Asgi网络模型进行数据的传输，不仅支持原生的异步视图,同时也支持异步中间件；
所述数据安全模块包括加密单元、预测单元和数据存储单元，所述加密单元用于对数据传输通道进行密钥加密；所述预测单元用于对数据传输通道可能遭受的攻击进行预测；所述数据存储单元对历史数据进行存储；
所述预测单元按照文件类别设置标签，建立多元线性回归方程进行预测和学习，步骤如下：
S1、按照文件类别设置文件数据传输类别、图像数据传输类别、音频数据传输类别三个标签；
S2、基于每一类标签获取历史样本数据，所述历史样本数据包括数据传输通道被攻击和数据被窃取时的历史信息，所述历史信息包括被攻击时间、固定时间内被攻击的平均次数、被攻击的方式和窃取的数据内容；
S3、设置历史信息的指标权重，令被攻击时间、固定时间内被攻击的平均次数、被攻击的方式、窃取的数据内容分别对应j＝1,2,3,4；
S4、建立评价维度Mj,以Xij评价任一指标在任一评价维度下的概率值，得到评价矩阵N，其中i代表文件类别；
S5、计算出任一文件类别i的权重Wi，权重Wi为第j个指标下的概率值之和与所有概率值之和的比值，即所有的Wi之和为1；
S6、根据多元线性回归模型
Figure FDA0003919689950000021
其中γ为调节系数，n为文件类别数；
S7、在发送数据之时，对本次被攻击的概率进行预测，当超出阈值P时，对密钥进行更改；
所述检测模块包括声纹特征检测单元、声音波形检测单元和记录单元，用于在用户接收数据时进行检测验证，防止数据泄露；所述声纹特征检测单元用于对声纹特征进行检测，检测声音的频率、强度、节奏；所述声音波形检测单元用于对用户输入的语音波形进行检测，是否与标准语音波形匹配；所述记录单元对检测的时间、地点、结果进行记录，以备后期查询需要；
所述检测模块的检测情况分为如下情况：
情况1：声音波形检测匹配率超过检测阈值且声纹特征检测匹配率超过第一检测阈值，检测成功，允许查阅数据；
情况2：声音波形检测匹配率超过检测阈值，声纹特征检测匹配率没有超过第一检测阈值但超过第二检测阈值，此时调取记录单元信息，并将其发送到反馈模块；
情况3：声音波形检测匹配率不超过检测阈值，检测失败，不允许查阅数据，并发送报警信息到反馈模块。
2.根据权利要求1所述的一种适用于综合能源***的数据安全传输***，其特征在于：所述数据库包括Mysql数据库和MongoDB数据库，所述Mysql数据库用于非文件数据存储；所述MongoDB数据库用于中间文件数据以及中间的数据进行存储；保证文件数据和核心数据分离，降低了数据间的关联性，方便数据的维护。
3.根据权利要求1所述的一种适用于综合能源***的数据安全传输***，其特征在于：所述反馈模块包括人工审核单元、大数据审核单元和历史数据库，所述人工审核单元根据接收到的时间、地点信息进行人工审核，给出审核结果；所述大数据审核单元用于对一些疑似内容进行审核，根据历史数据中不同因素给出审核结果；所述历史数据库用于存储历史数据。
4.根据权利要求3所述的一种适用于综合能源***的数据安全传输***，其特征在于：所述历史数据库包括标准语音模型和非标准语音模型，所述标准语音模型为用户提前输入并验证的语音模型；所述非标准语音模型包括病变情况下语音模型、情绪化语音模型和衰老语音模型，在大数据审核单元审核过程中，***根据不同情况应用不同模型进行审核，以确保精确性。
5.根据权利要求1所述的一种适用于综合能源***的数据安全传输***，其特征在于：所述更新模块包括数据更新单元和数据新增单元，所述数据更新单元用于对历史数据进行更新；所述数据新增单元用于对用户新的语音模型进行新增，保证检测的精准。
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