CN113472537B - 数据加密方法、***及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种数据加密方法、***及计算机可读存储介质。数据加密方法，包括以下步骤：获取待加密的目标数据，并将目标数据划分为预设长度的多个数据段；计算每一数据段的特征参数；根据特征参数选取对应的干扰字段，并将干扰字段加入对应所述数据段，得到对应的目标数据段；根据特征参数选取对应的加密策略对对应目标数据段进行加密，得到目标加密数据段；将所述多个数据段对应的目标加密数据段组合得到目标加密数据。由于对于同一目标数据采用了分割以及不同的多种加密算法进行加密，使得其被破译的难度大大提升，并且由于每一段数据段的加密算法是动态的，与该数据段本身的特征参数相关，因此进一步降低了该目标数据被破解的可能性。
Description
技术领域
本发明实施例涉及数据加密技术领域，尤其涉及一种数据加密方法、***及计算机可读存储介质。
背景技术
目前在数据加密技术领域，通过要么采用对称加密对目标数据进行加密，或者采用非对称加密对目标数据进行加密，加密方式比较单一，一旦加密算法被破解，将会造成不可估量的损失。
因此，现有技术存在缺陷，急需改进。
发明内容
为了解决上述至少一个技术问题，本发明提出了一种数据加密方法、***及计算机可读存储介质，由于对于同一目标数据采用了分割以及不同的多种加密算法进行加密，使得其被破译的难度大大提升， 并且，由于每一段数据段的加密算法是动态的，与该数据段本身的特征参数相关，因此，进一步降低了该目标数据被破解的可能性，从而可以提高数据安全性。
为了实现上述目的，本发明提供了一种数据加密方法，包括以下步骤：
获取待加密的目标数据，并将目标数据划分为预设长度的多个数据段；
计算每一所述数据段的特征参数；
根据所述特征参数选取对应的干扰字段，并将所述干扰字段加入对应所述数据段，得到对应的目标数据段；
根据所述特征参数选取对应的加密策略对对应目标数据段进行加密，得到目标加密数据段；
将所述多个数据段对应的目标加密数据段组合得到目标加密数据。
由于对于同一目标数据采用了分割以及不同的多种加密算法进行加密，使得其被破译的难度大大提升， 并且，由于每一段数据段的加密算法是动态的，与该数据段本身的特征参数相关，因此，进一步降低了该目标数据被破解的可能性，从而可以提高数据安全性。
可选地，在本申请实施例所述的数据加密方法中，所述根据所述特征参数选取对应的加密策略对对应目标数据段进行加密，得到目标加密数据段，包括：
根据所述特征参数将所述目标数据段转换为对应预设进制的第一数据段；所述预设进制不为二进制；
根据所述特征参数选取对应的加密算法对所述第一数据段进行加密，得到加密数据段，并在所述加密数据段的段首加入对应的特征参数，得到目标加密数据段。
通过采用将该目标数据段转换为不同的预设进制，大大降低了数据的破译难度，从而提高了数据的安全性。
可选地，在本申请实施例所述的数据加密方法中，所述根据所述特征参数选取对应的加密算法对所述第一数据段进行加密，得到目标加密数据段，包括：
若所述特征参数满足第一预设条件，则采用量子加密对所述第一数据段进行加密，得到对应的目标加密数据段；其中，所述第一预设条件为多个第一子条件中的一个，每一第一子条件对应不同的量子加密算法；
若所述特征参数满足第二预设条件，则采用非对称加密对算法所述第一数据段进行加密，得到对应的目标加密数据段；其中，所述第二预设条件为多个第二子条件中的一个，每一第二子条件对应不同的非对称加密对算法。
可选地，在本申请实施例所述的数据加密方法中，所述计算每一所述数据段的特征参数，包括：
对每一所述数据段进行哈希运算，得到对应的哈希值作为特征参数。
可选地，在本申请实施例所述的数据加密方法中，所述计算每一所述数据段的特征参数，包括：
对每一所述数据段进行哈希运算，得到对应的哈希值；
获取当前的时间参数，将所述时间参数与所述哈希值进行组合，得到所述数据段的特征参数。
可选地，在本申请实施例所述的数据加密方法中，所述根据所述特征参数选取对应的干扰字段，并将所述干扰字段加入对应所述数据段，得到对应的目标数据段，包括：
对所述哈希值进行第一运算得到第一干扰字段；
将所述第一干扰字段与所述数据段以预设混合规律进行混合，得到对应的目标数据段。
可选地，在本申请实施例所述的数据加密方法中，所述获取待加密的目标数据，并将目标数据划分为预设长度的多个数据段，包括：
获取待加密的目标数据，所述待加密的目标数据为十进制数据；
将目标数据转换为二进制的目标数据；
将所述二进制的目标数据划分为预设长度的多个数据段。
可选地，在本申请实施例所述的数据加密方法中，所述将所述二进制的目标数据划分为预设长度的多个数据段，包括：
所述二进制的目标数据划分为预设长度的多个数据段，其中，每一所述数据段内包括的“1”的个数为预设的定值。
第二方面，本申请实施例还提供了一种数据加密***，该***包括：存储器以及处理器，所述存储器中包括数据加密方法程序，所述数据加密方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
获取待加密的目标数据，并将目标数据划分为预设长度的多个数据段；
计算每一所述数据段的特征参数；
根据所述特征参数选取对应的干扰字段，并将所述干扰字段加入对应所述数据段，得到对应的目标数据段；
根据所述特征参数选取对应的加密策略对对应目标数据段进行加密，得到目标加密数据段；
将所述多个数据段对应的目标加密数据段组合得到目标加密数据。
第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括数据加密方法程序，所述数据加密方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的一种数据加密方法的步骤。
由上可知，本申请实施例提供的数据加密方法及***通过获取待加密的目标数据，并将目标数据划分为预设长度的多个数据段；计算每一所述数据段的特征参数；根据所述特征参数选取对应的干扰字段，并将所述干扰字段加入对应所述数据段，得到对应的目标数据段；根据所述特征参数选取对应的加密策略对对应目标数据段进行加密，得到目标加密数据段；将所述多个数据段对应的目标加密数据段组合得到目标加密数据；从而完成数据加密，由于对于同一目标数据采用了分割以及不同的多种加密算法进行加密，使得其被破译的难度大大提升， 并且，由于每一段数据段的加密算法是动态的，与该数据段本身的特征参数相关，因此，进一步降低了该目标数据被破解的可能性，从而可以提高数据安全性。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述部分中给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
图1示出了本发明一些实施例中的一种数据加密方法的流程图；
图2示出了本发明一些实施例中的一种数据加密***的框图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
图1为本发明提供的一种数据加密方法的流程图。该数据加密方法，包括以下步骤：
S101、获取待加密的目标数据，并将目标数据划分为预设长度的多个数据段；
S102、计算每一所述数据段的特征参数；
S103、根据所述特征参数选取对应的干扰字段，并将所述干扰字段加入对应所述数据段，得到对应的目标数据段；
S104、根据所述特征参数选取对应的加密策略对对应目标数据段进行加密，得到目标加密数据段；
S105、将所述多个数据段对应的目标加密数据段组合得到目标加密数据。
其中，在该步骤S101中，该目标数据可以为文字、数字、文字与数字的结合。其中，该多个数据段的预设长度可以相同，也可以不同。划分时，可以按照该目标数据的排列顺序进行依次划分。
其中，在该步骤S102中，该特征参数可以是该数据段的哈希值，也可以是哈希值结合时间信息生成的特征参数，或者位置信息结合哈希值生成的特征参数，或者时空信息结合哈希值生成的特征参数。或者，还可以采用对该数据段的0和1的占比情况生成的特征参数。可以理解地，该特征参数还可以为指定接收者的接收时间信息结合该哈希值生成，在解密时，对于的解密机必须采集当前时间，并结合该当前时间来生成对于的特征参数，然后才能结合该特征参数进行解密，如果接收的时间不对，则无法进行解密。
可以理解地，该特征参数还可以为基于最终接收者的终端设备信息结合该数据段的哈希值生成。从而只有该接收者基于该终端设备信息才可以进行解密。
其中，在该步骤S103中，干扰字段可以为采用该特征参数进行运算生成，也可以采用在预设数据库去获取与该特征参数对应的干扰字段。干扰字段的加入方式可以采用并排，也可以采用混入。例如，该数据段为a1a2a3a4a5，该干扰字段为b1b2b3b4b5，则得到的目标数据段为a1b1a2b2a3b4a4b5a5b5。
其中，在该步骤S104中，该加密策略可以包括预处理策略以及预处理后采用的加密算法。
其中，在该步骤S105中，组合时可以按照本身数据段在该目标数据中的位置进行对应排列，当然，其并不限于此。
在一些实施例中，该步骤S101可以包括以下子步骤：S1011、获取待加密的目标数据；S1012、将目标数据转换为二进制的目标数据；S1013、将所述二进制的目标数据划分为预设长度的多个数据段。其中，在该步骤S1011中，该目标数据以字符、文字、十进制的数字等方式存在，将其转换为为二进制数据后，该目标数据的数据单位的数量大大提高。其中，例如对于十进制数8，其对应的数据单位的数量为1，转为二进制后得到100，其对应的数据单位为3。其中，在该步骤S1013中，该预设长度可以与该二进制数的位数相关，例如为100位，或者与该二进制数据中的“1”的个数相关，例如，每一数据段被定义为其中具有100个“1”。具体：所述二进制的目标数据划分为预设长度的多个数据段，其中，每一所述数据段内包括的“1”的个数为预设的定值。
本申请实施例通过将目标数据转换为二进制数据，使得其数据单位的数量大大提高，从而使得采用数据分组时，也大大提高了可能存在的分组情况，从而提高了数据安全性。
在一些实施例中，该步骤S102可以包括以下子步骤：对每一所述数据段进行哈希运算，得到对应的哈希值作为特征参数。
在一些实施例中，该步骤S102可以包括以下子步骤：对每一所述数据段进行哈希运算，得到对应的哈希值；获取当前的时间参数，将所述时间参数与所述哈希值进行组合，得到所述数据段的特征参数。其中，该时间参数以二进制数据的形式与该哈希值进行组合得到对应的特征参数。
在一些实施例中，该步骤S103可以包括以下子步骤：对所述哈希值进行第一运算得到第一干扰字段；将所述第一干扰字段与所述数据段以预设混合规律进行混合，得到对应的目标数据段。例如，可以将该哈希值分别加上一个数或者减去一个数，或者进行乘法运算等。该预设混合规律可以多种多样，不做限定。
在一些实施例中，该步骤S104可以包括以下子步骤：
S1041、根据所述特征参数将所述目标数据段转换为对应预设进制的第一数据段；所述预设进制不为二进制；S1042、根据所述特征参数选取对应的加密算法对所述第一数据段进行加密，得到加密数据段，并在所述加密数据段的段首加入对应的特征参数，得到目标加密数据段。例如，该预设进制可以包括三进制、四进制、五进制、八进制、十六进制等。其中，在该段首加入该特征参数便于后续在解密时的操作。
在一些实施例中，该步骤S1042可以包括：若所述特征参数满足第一预设条件，则采用量子加密对所述第一数据段进行加密，得到对应的目标加密数据段；其中，所述第一预设条件为多个第一子条件中的一个，每一第一子条件对应不同的量子加密算法；若所述特征参数满足第二预设条件，则采用非对称加密对算法所述第一数据段进行加密，得到对应的目标加密数据段；其中，所述第二预设条件为多个第二子条件中的一个，每一第二子条件对应不同的非对称加密对算法。
由上可知，本申请实施例提供的数据加密算法通过获取待加密的目标数据，并将目标数据划分为预设长度的多个数据段；计算每一所述数据段的特征参数；根据所述特征参数选取对应的干扰字段，并将所述干扰字段加入对应所述数据段，得到对应的目标数据段；根据所述特征参数选取对应的加密策略对对应目标数据段进行加密，得到目标加密数据段；将所述多个数据段对应的目标加密数据段组合得到目标加密数据；从而完成数据加密，由于对于同一目标数据采用了分割以及不同的多种加密算法进行加密，使得其被破译的难度大大提升， 并且，由于每一段数据段的加密算法是动态的，与该数据段本身的特征参数相关，因此，进一步降低了该目标数据被破解的可能性，从而可以提高数据安全性。
根据本发明实施例，还包括：
根据历史累积数据段的哈希值、时间信息以及特征参数建立数据段的历史混合模型库，所述混合模型库包含历史累积数据段的各类混合模型；
根据上述数据段的哈希值、时间信息以及特征参数在所述历史混合模型库中进行阈值对比找寻到预设阈值最接近的混合模型作为目标混合模型；
将所述数据段与数据段第一干扰字段在所述目标混合模型中进行混合得到对应的目标数据段。
需要说明的是，根据所述历史累积数据段的哈希值、时间信息以及特征参数建立数据段的历史混合模型库提高混合模型库的混合模型种类丰富程度，将数据段的哈希值、时间信息以及特征参数在历史混合模型库中进行阈值对比找寻到预设阈值最接近的混合模型作为目标混合模型，该目标混合模型最接近合理目标混合模型，将数据段与数据段第一干扰字段在该目标混合模型中进行混合得到对应的目标数据段，提高目标数据段的数据干扰裕度。
根据本发明实施例，还包括：
获取所述数据段特征参数因子，所述特征参数因子包括固态响应因子、公钥因子和时间信息因子；
将所述固态响应因子、公钥因子和时间信息因子进行预处理，得到特征参数因子训练样本集；
将所述特征参数因子训练样本集输入至神经网络加密模型中进行训练得到对应目标神经网络加密模型；
根据训练得到的所述对应目标神经网络加密模型对数据段进行加密获得对应的目标加密数据段。
需要说明的是，神经网络加密模型需要大量的历史数据进行训练以获得准确度较高的对应目标神经网络加密模型，因此数据段数据量的丰富程度决定了模型的训练准确度，本申请中的神经网络加密模型可以通过历史数据段的特征参数获得的固态响应因子、公钥因子和时间信息因子作为输入进行训练提高加密模型训练准确率，目标神经网络加密模型根据数据段特征参数训练得到对应预设条件的神经网络加密模型可以是量子神经网络加密模型、非对称神经网络加密模型、混沌神经网络加密模型等多种神经网络加密模型中的多个同类别备选神经网络加密模型中的一个，通过训练获得对应神经网络加密模型可以准确获得匹配的符合条件的神经网络加密模型对数据段进行加密，以提高目标加密数据段的数据加密耦合度。
如图2所示，本申请实施例还提供了一种数据加密***，该***包括：存储器201以及处理器202，所述存储器中包括数据加密方法程序，所述数据加密方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：获取待加密的目标数据，并将目标数据划分为预设长度的多个数据段；计算每一所述数据段的特征参数；根据所述特征参数选取对应的干扰字段，并将所述干扰字段加入对应所述数据段，得到对应的目标数据段；根据所述特征参数选取对应的加密策略对对应目标数据段进行加密，得到目标加密数据段；将所述多个数据段对应的目标加密数据段组合得到目标加密数据。
其中，该目标数据可以为文字、数字、文字与数字的结合。其中，该多个数据段的预设长度可以相同，也可以不同。划分时，可以按照该目标数据的排列顺序进行依次划分。
其中，该特征参数可以时该数据段的哈希值，也可以时哈希值结合时间信息生成的特征参数，或者位置信息结合哈希值生成的特征参数，或者时空信息结合哈希值生成的特征参数。或者，还可以采用对该数据段的0和1的占比情况生成的特征参数。可以理解地，该特征参数还可以为基于最终接收者的终端设备信息结合该数据段的哈希值生成。从而只有该接收者基于该终端设备信息才可以进行解密。
其中，干扰字段可以为采用该特征参数进行运算生成，也可以采用在预设数据库去获取与该特征参数对应的干扰字段。干扰字段的加入方式可以采用并排，也可以采用混入。例如，该数据段为a1a2a3a4a5，该干扰字段为b1b2b3b4b5，则得到的目标数据段为a1b1a2b2a3b4a4b5a5b5。
其中，该加密策略可以包括预处理策略以及预处理后采用的加密算法。
其中，组合时可以按照本身数据段在该目标数据中的位置进行对应排列，当然，其并不限于此。
在一些实施例中所述数据加密方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：获取待加密的目标数据；将目标数据转换为二进制的目标数据；将所述二进制的目标数据划分为预设长度的多个数据段。其中，该目标数据以字符、文字、十进制的数字等方式存在，将其转换为为二进制数据后，该目标数据的数据单位的数量大大提高。其中，例如对于十进制数8，其对应的数据单位的数量为1，转为二进制后得到100，其对应的数据单位为3。其中，在该步骤S1013中，该预设长度可以与该二进制数的位数相关，例如为100位，或者与该二进制数据中的“1”的个数相关，例如，每一数据段被定义为其中具有100个“1”。具体：所述二进制的目标数据划分为预设长度的多个数据段，其中，每一所述数据段内包括的“1”的个数为预设的定值。
本申请实施例通过将目标数据转换为二进制数据，使得其数据单位的数量大大提高，从而使得采用数据分组时，也大大提高了可能存在的分组情况，从而提高了数据安全性。
在一些实施例中，所述数据加密方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：对每一所述数据段进行哈希运算，得到对应的哈希值作为特征参数。
在一些实施例中，所述数据加密方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：对每一所述数据段进行哈希运算，得到对应的哈希值；获取当前的时间参数，将所述时间参数与所述哈希值进行组合，得到所述数据段的特征参数。其中，该时间参数以二进制数据的形式与该哈希值进行组合得到对应的特征参数。
在一些实施例中，所述数据加密方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：对所述哈希值进行第一运算得到第一干扰字段；将所述第一干扰字段与所述数据段以预设混合规律进行混合，得到对应的目标数据段。例如，可以将该哈希值分别加上一个数或者减去一个数，或者进行乘法运算等。该预设混合规律可以多种多样，不做限定。
在一些实施例中，所述数据加密方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：根据所述特征参数将所述目标数据段转换为对应预设进制的第一数据段；所述预设进制不为二进制；根据所述特征参数选取对应的加密算法对所述第一数据段进行加密，得到加密数据段，并在所述加密数据段的段首加入对应的特征参数，得到目标加密数据段。例如，该预设进制可以包括三进制、四进制、五进制、八进制、十六进制等。其中，在该段首加入该特征参数便于后续在解密时的操作。
在一些实施例中，所述数据加密方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：若所述特征参数满足第一预设条件，则采用量子加密对所述第一数据段进行加密，得到对应的目标加密数据段；其中，所述第一预设条件为多个第一子条件中的一个，每一第一子条件对应不同的量子加密算法；若所述特征参数满足第二预设条件，则采用非对称加密对算法所述第一数据段进行加密，得到对应的目标加密数据段；其中，所述第二预设条件为多个第二子条件中的一个，每一第二子条件对应不同的非对称加密对算法。
由上可知，本申请实施例提供的数据加密***通过获取待加密的目标数据，并将目标数据划分为预设长度的多个数据段；计算每一所述数据段的特征参数；根据所述特征参数选取对应的干扰字段，并将所述干扰字段加入对应所述数据段，得到对应的目标数据段；根据所述特征参数选取对应的加密策略对对应目标数据段进行加密，得到目标加密数据段；将所述多个数据段对应的目标加密数据段组合得到目标加密数据；从而完成数据加密，由于对于同一目标数据采用了分割以及不同的多种加密算法进行加密，使得其被破译的难度大大提升， 并且，由于每一段数据段的加密算法是动态的，与该数据段本身的特征参数相关，因此，进一步降低了该目标数据被破解的可能性，从而可以提高数据安全性。
根据本发明实施例，还包括：
根据历史累积数据段的哈希值、时间信息以及特征参数建立数据段的历史混合模型库，所述混合模型库包含历史累积数据段的各类混合模型；
根据上述数据段的哈希值、时间信息以及特征参数在所述历史混合模型库中进行阈值对比找寻到预设阈值最接近的混合模型作为目标混合模型；
将所述数据段与数据段第一干扰字段在所述目标混合模型中进行混合得到对应的目标数据段。
需要说明的是，根据所述历史累积数据段的哈希值、时间信息以及特征参数建立数据段的历史混合模型库提高混合模型库的混合模型种类丰富程度，将数据段的哈希值、时间信息以及特征参数在历史混合模型库中进行阈值对比找寻到预设阈值最接近的混合模型作为目标混合模型，该目标混合模型最接近合理目标混合模型，将数据段与数据段第一干扰字段在该目标混合模型中进行混合得到对应的目标数据段，提高目标数据段的数据干扰裕度。
根据本发明实施例，还包括：
获取所述数据段特征参数因子，所述特征参数因子包括固态响应因子、公钥因子和时间信息因子；
将所述固态响应因子、公钥因子和时间信息因子进行预处理，得到特征参数因子训练样本集；
将所述特征参数因子训练样本集输入至神经网络加密模型中进行训练得到对应目标神经网络加密模型；
根据训练得到的所述对应目标神经网络加密模型对数据段进行加密获得对应的目标加密数据段。
需要说明的是，神经网络加密模型需要大量的历史数据进行训练以获得准确度较高的对应目标神经网络加密模型，因此数据段数据量的丰富程度决定了模型的训练准确度，本申请中的神经网络加密模型可以通过历史数据段的特征参数获得的固态响应因子、公钥因子和时间信息因子作为输入进行训练提高加密模型训练准确率，目标神经网络加密模型根据数据段特征参数训练得到对应预设条件的神经网络加密模型可以是量子神经网络加密模型、非对称神经网络加密模型、混沌神经网络加密模型等多种神经网络加密模型中的多个同类别备选神经网络加密模型中的一个，通过训练获得对应神经网络加密模型可以准确获得匹配的符合条件的神经网络加密模型对数据段进行加密，以提高目标加密数据段的数据加密耦合度。
第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括数据加密方法程序，所述数据加密方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的一种数据加密方法的步骤。从而实现：获取待加密的目标数据，并将目标数据划分为预设长度的多个数据段；计算每一所述数据段的特征参数；根据所述特征参数选取对应的干扰字段，并将所述干扰字段加入对应所述数据段，得到对应的目标数据段；根据所述特征参数选取对应的加密策略对对应目标数据段进行加密，得到目标加密数据段；将所述多个数据段对应的目标加密数据段组合得到目标加密数据；从而完成数据加密，由于对于同一目标数据采用了分割以及不同的多种加密算法进行加密，使得其被破译的难度大大提升， 并且，由于每一段数据段的加密算法是动态的，与该数据段本身的特征参数相关，因此，进一步降低了该目标数据被破解的可能性，从而可以提高数据安全性。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能建筑模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种数据加密方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取待加密的目标数据，并将目标数据划分为预设长度的多个数据段；
计算每一所述数据段的特征参数；
根据所述特征参数选取对应的干扰字段，并将所述干扰字段加入对应所述数据段，得到对应的目标数据段；
根据所述特征参数选取对应的加密策略对对应目标数据段进行加密，得到目标加密数据段；
将所述多个数据段对应的目标加密数据段组合得到目标加密数据；
所述根据所述特征参数选取对应的加密策略对对应目标数据段进行加密，得到目标加密数据段，包括：
根据所述特征参数将所述目标数据段转换为对应预设进制的第一数据段；所述预设进制不为二进制；
根据所述特征参数选取对应的加密算法对所述第一数据段进行加密，得到加密数据段，并在所述加密数据段的段首加入对应的特征参数，得到目标加密数据段；
所述根据所述特征参数选取对应的加密算法对所述第一数据段进行加密，得到目标加密数据段，包括：
若所述特征参数满足第一预设条件，则采用量子加密对所述第一数据段进行加密，得到对应的目标加密数据段；其中，所述第一预设条件为多个第一子条件中的一个，每一第一子条件对应不同的量子加密算法；
若所述特征参数满足第二预设条件，则采用非对称加密算法对 所述第一数据段进行加密，得到对应的目标加密数据段；其中，所述第二预设条件为多个第二子条件中的一个，每一第二子条件对应不同的非对称加密算法；
根据历史累积数据段的哈希值、时间信息以及特征参数建立数据段的历史混合模型库，所述混合模型库包含历史累积数据段的各类混合模型；
根据上述数据段的哈希值、时间信息以及特征参数在所述历史混合模型库中进行阈值对比找寻到预设阈值最接近的混合模型作为目标混合模型；
将所述数据段与数据段第一干扰字段在所述目标混合模型中进行混合得到对应的目标数据段。
2.根据权利要求1所述的数据加密方法，其特征在于，所述计算每一所述数据段的特征参数，包括：
对每一所述数据段进行哈希运算，得到对应的哈希值作为特征参数。
3.根据权利要求1所述的数据加密方法，其特征在于，所述计算每一所述数据段的特征参数，包括：
对每一所述数据段进行哈希运算，得到对应的哈希值；
获取当前的时间参数，将所述时间参数与所述哈希值进行组合，得到所述数据段的特征参数。
4.根据权利要求2或3所述的数据加密方法，其特征在于，所述根据所述特征参数选取对应的干扰字段，并将所述干扰字段加入对应所述数据段，得到对应的目标数据段，包括：
对所述哈希值进行第一运算得到第一干扰字段；
将所述第一干扰字段与所述数据段以预设混合规律进行混合，得到对应的目标数据段。
5.根据权利要求1所述的数据加密方法，其特征在于，所述获取待加密的目标数据，并将目标数据划分为预设长度的多个数据段，包括：
获取待加密的目标数据，所述待加密的目标数据为十进制数据；
将目标数据转换为二进制的目标数据；
将所述二进制的目标数据划分为预设长度的多个数据段。
6.根据权利要求5所述的数据加密方法，其特征在于，所述将所述二进制的目标数据划分为预设长度的多个数据段，包括：
所述二进制的目标数据划分为预设长度的多个数据段，其中，每一所述数据段内包括的“1”的个数为预设的定值。
7.一种数据加密***，其特征在于，该***包括：存储器以及处理器，所述存储器中包括数据加密方法程序，所述数据加密方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
获取待加密的目标数据，并将目标数据划分为预设长度的多个数据段；
计算每一所述数据段的特征参数；
根据所述特征参数选取对应的干扰字段，并将所述干扰字段加入对应所述数据段，得到对应的目标数据段；
根据所述特征参数选取对应的加密策略对对应目标数据段进行加密，得到目标加密数据段；
将所述多个数据段对应的目标加密数据段组合得到目标加密数据；
所述根据所述特征参数选取对应的加密策略对对应目标数据段进行加密，得到目标加密数据段，包括：
根据所述特征参数将所述目标数据段转换为对应预设进制的第一数据段；所述预设进制不为二进制；
根据所述特征参数选取对应的加密算法对所述第一数据段进行加密，得到加密数据段，并在所述加密数据段的段首加入对应的特征参数，得到目标加密数据段；
所述根据所述特征参数选取对应的加密算法对所述第一数据段进行加密，得到目标加密数据段，包括：
若所述特征参数满足第一预设条件，则采用量子加密对所述第一数据段进行加密，得到对应的目标加密数据段；其中，所述第一预设条件为多个第一子条件中的一个，每一第一子条件对应不同的量子加密算法；
若所述特征参数满足第二预设条件，则采用非对称加密算法对 所述第一数据段进行加密，得到对应的目标加密数据段；其中，所述第二预设条件为多个第二子条件中的一个，每一第二子条件对应不同的非对称加密算法；
根据历史累积数据段的哈希值、时间信息以及特征参数建立数据段的历史混合模型库，所述混合模型库包含历史累积数据段的各类混合模型；
根据上述数据段的哈希值、时间信息以及特征参数在所述历史混合模型库中进行阈值对比找寻到预设阈值最接近的混合模型作为目标混合模型；
将所述数据段与数据段第一干扰字段在所述目标混合模型中进行混合得到对应的目标数据段。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括数据加密方法程序，所述数据加密方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1至6中任一项所述的一种数据加密方法的步骤。
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