CN115310117A - 一种中央空调远程监控运维*** - Google Patents

一种中央空调远程监控运维*** Download PDF

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CN115310117A CN202211247937.XA CN202211247937A CN115310117A CN 115310117 A CN115310117 A CN 115310117A CN 202211247937 A CN202211247937 A CN 202211247937A CN 115310117 A CN115310117 A CN 115310117A
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Abstract

本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种中央空调远程监控运维***。处理***包括数据采集器和控制器，采集器用于实时采集中央空调运维数据序列，所述控制器用于：采集数据得到矩阵序列，生成由方向系数向量构成的第一序列，根据矩阵序列得到每个第一数据的方向系数向量，根据所述方向系数向量得到所述第一数据的加密参数数据，根据所述加密参数数据和方向系数向量构建加密模型，根据所述加密模型对矩阵序列进行加密得到密文矩阵序列，将密文矩阵序列传输至中央空调远程监控运维***，从而实现中央空调运维数据的加密，有效防止中央空调运维数据中的一些重要数据被窃取，进而提高中央空调运维的安全性。

Description

一种中央空调远程监控运维***
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种中央空调远程监控运维***。
背景技术
中央空调作为一种重要的制冷、制热工具，其运行效果直接影响用户的体验，因而需利用远程监控运维***实时监控中央空调的运行情况，对中央空调进行实时调控。一般空调的运维是专业人员通过对运维数据进行分析来对空调进行远程调控，当传输中运维数据被窃取很容易泄露运维***的敏感数据或重要控制指令，对空调的安全性造成威胁。因而为了避免传输过程中空调运维数据被窃取，因而需对传输的运维进行加密处理。
中央空调运维数据中有些数据取值可能相同或变化趋势相似，并且运维数据具有一定周期相似性，使得数据之间具有一定的关联关系，传统的加密方法得到密文数据很难打破数据的关联性，或者需要付出巨大的计算量才能打破数据关联性，因而要么很容易通过分析统计特征或暴力破解完成数据解密，要么加密计算量巨大，无法使用。
针对上述情况，本发明提出了一种中央空调远程监控运维***，通过每个第一数据分配不同的方向系数向量，根据通过分析方向系数向量相同的第一数据的取值情况来确定加密模型的项数，由此达到加密的后数据很难通过反解密的方式被破解。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种中央空调远程监控运维***，所述处理***包括信号采集器和控制器，所述信号采集器用于实时采集中央空调运维数据序列，所述控制器用于：
获取中央空调运维数据序列、中央空调运维数据序列中每个第一数据的坐标和每个第一数据的第一维度；
生成第一序列，所述第一序列中每个元素为方向系数向量，根据每个第一数据的坐标在第一序列中确定每个第一数据的方向系数向量；
将方向系数向量相同的第一数据划分为一个数据集合得到多个数据集合，根据每个数据集合得到每个第一数据的取值幅度和近似数据个数，根据每个第一数据的取值幅度和近似数据个数得到每个第一数据的破解难度；
根据每个第一数据的破解难度、第一维度和每个第一数据的方向系数向量构建每个第一数据的最优加密模型；
将所述最优加密模型的解作为每个第一数据的密文数据；
将所有第一数据的密文数据构成密文数据序列，所述密文数据序列作为中央空调运维数据的加密结果进行传输。
优选的，所述根据每个第一数据的破解难度、第一维度和每个第一数据的方向系数向量构建每个第一数据的最优加密模型为：
Figure 568166DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 732342DEST_PATH_IMAGE002
为第i个第一数据的方向系数向量的前
Figure 304268DEST_PATH_IMAGE003
维的数据，
Figure 339221DEST_PATH_IMAGE004
表示第i个第一数据的第一维度，
Figure 109730DEST_PATH_IMAGE005
表示第i个第一数据的破解难度，
Figure 204725DEST_PATH_IMAGE006
表示第i个第一数据。
优选的，所述根据每个第一数据的坐标在第一序列中确定每个第一数据的方向系数向量的方法，包括：
获取第一序列中包含方向系数向量的个数，根据所述个数和每个第一数据的坐标计算每个第一数据的方向系数向量在第一序列中的位置；
将第一序列中所述位置处的方向系数向量作为每个第一数据的方向系数向量。
优选的，所述计算每个第一数据的方向系数向量在第一序列中的位置的公式为：
Figure 163149DEST_PATH_IMAGE007
其中，
Figure 733283DEST_PATH_IMAGE008
表示第i个第一数据的行坐标，
Figure 623878DEST_PATH_IMAGE009
表示第i个第一数据的列坐标，
Figure 93037DEST_PATH_IMAGE010
表示第一序列中包含方向系数向量的个数，
Figure 170714DEST_PATH_IMAGE011
表示第一数据的方向系数向量在第一序列中的位置，
Figure 78628DEST_PATH_IMAGE012
表示取余符号。
优选的，所述根据每个数据集合得到每个第一数据的取值幅度和近似数据个数的方法，包括：
将数据集合中所有数据的信息熵作为数据集合中各第一数据的取值幅度；
将数据集合中任意第一数据记为第二数据，将数据集合中除第二数据之外的其他各数据记为第三数据，将第二数据与每个第三数据做差得到差值，将差值绝对值小于第一预设阈值的第三数据作为第二数据的近似数据，将第二数据的所有近似数据的个数作为第二数据的近似数据个数，即每个第一数据的近似数据个数。
优选的，所述计算每个第一数据的破解难度的公式为：
Figure 761413DEST_PATH_IMAGE013
其中，
Figure 198210DEST_PATH_IMAGE014
表示第i个第一数据的取值幅度，
Figure 763184DEST_PATH_IMAGE015
表示第i个第一数据的近似数据个数，
Figure 943630DEST_PATH_IMAGE016
表示第
Figure 543238DEST_PATH_IMAGE017
个第一数据的破解难度，
Figure 150937DEST_PATH_IMAGE018
为对
Figure 203207DEST_PATH_IMAGE019
进行向下取整处理。
优选的，所述获取中央空调运维数据序列、中央空调运维数据序列中每个第一数据的坐标和每个第一数据的第一维度的方法，包括：
获取空调运维数据序列，所述空调运维数据序列是由多个第一数据构成；
将各空调运维数据序列分割均匀分割成多个子序列，将每个子序列转化成每个子序列的二维矩阵，将所有子序列的二维矩阵构成二维矩阵序列；
获取每个第一数据在二维矩阵中的坐标，获取每个第一数据所在的二维矩阵在二维矩阵序列中的位置作为每个第一数据的第一维度。
本发明具有如下有益效果：本发明通过给每个数据分配不同的方向系数向量，通过分析对应同一方向系数向量运维数据的取值情况来确定加密方程的项数，利用方向系数向量作为方程的常量系数，利用每个运维数据作为函数值构件出加密方程，这样能够保障构建出的加密方程包含合适的项数，既不增加加密的计算量，同时还能防止被求解出来。通过求解加密方程得到多组可行解，在所有可行解中任选一个可行解作为个运维数据的加密后数据，这种方式得到的加密数据不具有统计特征，打破数据之间的关联关系，很难通过统计分析被破解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1为本发明一个实施例所提供的一种中央空调远程监控运维***的总体步骤的流程图。
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，其示出了本发明一个实施例提供的一种中央空调远程监控运维***流程图，该方法包括：
S001：采集数据构建二维矩阵，生成第一序列。
1、采集数据构建二维矩阵。
获取中央空调的运行维护数据序列，所述运维数据包含：
(1)气象数据，所述气象数据包含室内温度、湿度、风速；
(2)运行数据，所述运行数据包含冷源运行数据、冷冻侧水力运行数据、冷却侧水力运行数据、末端风盘运行数据和末端风机组运行数据。
将每个时刻采集到的气象数据和运行数据拼接在一起作为一个时刻的运维数据子序列，所有时刻的运维数据子序列再拼接在一起，构成一维的运维数据序列。
为了便于后续的加密处理，将一维的运维数据序列构建出多个二维矩阵。根据运行维护数据序列得到多个二维矩阵的具体方法如下：
将一维的运行数据序列均匀分割成
Figure 125026DEST_PATH_IMAGE020
个长度为
Figure 576212DEST_PATH_IMAGE021
的子序列，将每个子序列划分为
Figure 620391DEST_PATH_IMAGE022
个长度为
Figure 159957DEST_PATH_IMAGE023
的数据段，将
Figure 885467DEST_PATH_IMAGE022
个长度为
Figure 459668DEST_PATH_IMAGE023
的数据段转化为
Figure 612432DEST_PATH_IMAGE024
的矩阵，将所述矩阵称为二维矩阵。所有二维矩阵构成的序列为矩阵序列，所述矩阵序列中每个元素为二维矩阵。
2、生成第一序列。
（1）利用混沌映射生成N1维的数据序列，本方案中
Figure 639294DEST_PATH_IMAGE025
取10000。需要说明的是混沌映射的函数参数是双方约定好的，因而无需进行传输。
（2）根据数据序列得到方向系数向量。
将
Figure 965233DEST_PATH_IMAGE020
维数据序列通过随机排列组合生成
Figure 331623DEST_PATH_IMAGE026
个
Figure 452026DEST_PATH_IMAGE027
维的向量，每个
Figure 231763DEST_PATH_IMAGE027
维的向量作为一个方向系数向量。将所有的方向系数向量构成一个第一序列，第一序列中每个元素为每个方向系数向量；本方案中
Figure 95814DEST_PATH_IMAGE028
取100。
所述将所有方向系数向量构成一个第一序列的方法为：按每个方向系数向量中第一个维度的数据对所有方向系数向量进行排序，将第一维度数据较大的方向系数向量放置在前面，当第一维度的数据相同时，将相同第一维度数据的方向系数向量按第二维度数据的大小进行排序，将第二维度数据较大的方向系数向量排列在前面，依次类推，依次利用各位都的数据大小来对方向系数向量进行排列，得到每个方向系数向量的位置，将所有的方向系数向量按所述位置排列得到的序列作为第一序列。
S002：构建加密模型，利用加密模型对矩阵序列进行加密得到密文矩阵序列。
1、根据矩阵坐标确定各坐标位置数据的方向系数向量。
将矩阵序列中每个二维矩阵中的每个数据记为第一数据，以某个二维矩阵的第
Figure 113449DEST_PATH_IMAGE029
个第一数据为例来说明二维矩阵中各第一数据方向系数向量的选取方法，具体如下：
获取第i个第一数据所处的行坐标
Figure 690840DEST_PATH_IMAGE030
和列坐标
Figure 426714DEST_PATH_IMAGE031
，获取第一序列中包含的元素个数
Figure 828877DEST_PATH_IMAGE032
。根据第i个第一数据所处的行、列坐标得到第i个第一数据的方向系数向量在第一序列中的位置为：
Figure 169860DEST_PATH_IMAGE033
式中%表示取余符号，通过
Figure 897644DEST_PATH_IMAGE034
得到二维矩阵中第i个第一数据的方向系数向量，
Figure 120815DEST_PATH_IMAGE035
表示二维矩阵中第i个第一数据的方向系数向量在所处在第一序列中的维数，
Figure 795510DEST_PATH_IMAGE036
表示取余符号。
在第一序列中获取第
Figure 787737DEST_PATH_IMAGE035
个位置的方向系数向量，所述方向系数向量为第i个第一数据的方向系数向量。
同理，每个二维矩阵中每个第一数据就会得到一个方向系数向量，由于每个第一数据加密用的方向系数向量不尽相同，不同方向系数向量对每个位置第一数据采用不同的加密效果，增加了加密的多样性，因而能够有效打破了二维矩阵的空间关联性，因而这将会增大解密的难度。
1、根据方向系数向量对矩阵序列进行加密得到密文矩阵序列。
（1）首先给出一个简单加密模型进行加密：
对于某个二维矩阵中第
Figure 309592DEST_PATH_IMAGE037
个第一数据
Figure 223321DEST_PATH_IMAGE038
，对所述第一数据
Figure 232865DEST_PATH_IMAGE038
利用加密模型进行加密的具体方法如下：
第
Figure 345178DEST_PATH_IMAGE037
个第一数据
Figure 414765DEST_PATH_IMAGE038
对应的方向系数向量记为
Figure 550211DEST_PATH_IMAGE039
，从方向向量
Figure 629026DEST_PATH_IMAGE040
中获取前4维数据
Figure 595845DEST_PATH_IMAGE041
，利用这4个数据和第一数据
Figure 771087DEST_PATH_IMAGE038
构建出关于自变量
Figure 456146DEST_PATH_IMAGE042
的多项式
Figure 807493DEST_PATH_IMAGE043
。该多项式会存在无穷多解，在这无穷多解中随机抽取其中一组解，将随机抽取的一组解序列记为
Figure 628818DEST_PATH_IMAGE044
，将解序列
Figure 40208DEST_PATH_IMAGE044
作为第i个第一数据的加密后的三通道取值；
那么根据所有第一数据的方向系数向量，对二维矩阵中所有第一数据分别加密后得到三通道密文矩阵，其中
Figure 150246DEST_PATH_IMAGE045
为三通道密文矩阵中第一通道密文矩阵的第i个数据的取值，
Figure 102022DEST_PATH_IMAGE046
二维矩阵加密得到的第二通道密文矩阵的第i个数据的取值，
Figure 777854DEST_PATH_IMAGE047
二维矩阵加密得到的第三通道的密文矩阵的第i个数据的取值。
至此利用该加密方法将一个二维矩阵加密成一个三通道密文矩阵，所有二维矩阵的三通道密文矩阵构成密文矩阵序列；
上述加密方法通过在所有解空间中随机选取一组解来作为密文数据，这种同一明文数据可能会被加密成不同的密文数据，不同的明文数据可能被加密成相同的密文数据，因而密文图像中的统计特征与明文图像的统计特征不同，因而攻击者无法根据密文图像统计特征的规律来对密文图像进行统计分析攻击，很难通过统计特征来得到加密规则，因而增加了密文图像被暴力破解的难度，这个加密模型的加密和解密操作其实就是求解简单的线性模型，计算量和计算速度较快速。
但是由于中央空调运维数据呈现一定的周期性特征，因而利用具有周期性数据得到的矩阵序列中会存在大量取值相同的数据，当矩阵序列中存在多个数据取值相同并且数据对应的方向系数向量相同时，上述加密方式很容易通过反求解的方式求解出对应的明文数据。例如矩阵序列中存在多个个数据值相同，并且这多个数据对应的方向系数向量相同，此时就会构建出一个方程式组，方程式组中每个式子的
Figure 563407DEST_PATH_IMAGE048
的值相同，同时每个式子的
Figure 426321DEST_PATH_IMAGE049
相同，当密文矩阵公开时，此时
Figure 119471DEST_PATH_IMAGE050
已知，此时方程组的未知数为未被公开的方向系数向量中的四个数据
Figure 915388DEST_PATH_IMAGE051
和二维矩阵的明文数据
Figure 668581DEST_PATH_IMAGE048
，因而此时通过求解方程式组得到明文数据。为了针对所述问题，下面提供一种复杂的加密模型。
（1）接着给出一个最优加密模型进行加密：
通过分析可知当矩阵序列中对应同一方向系数向量的近似数据个数多与未知数个数时就很容易被求解出来，因而需要根据矩阵序列中对应同一方向向量的相同数据的个数来进一步确定未知数的个数，所述近似数据是指取值相近的数据。同时由于当矩阵序列中对应同一方向系数向量的数据取值相近时，也能求解出于矩阵序列中的明文数据，因而需分析对应同一方向向量的数据的取值幅度来确定位置个数，具体如下：
a.计算取值幅度：
将矩阵序列中方向系数向量相同的第一数据划分为一个类别集合，矩阵序列中所有第一数据被划分为多个类别集合，获取矩阵序列的第i个第一数据所属的类别集合，记为第一类别集合，利用第一类别所有第一数据计算得到信息熵值
Figure 547019DEST_PATH_IMAGE053
，将信息熵值
Figure 43860DEST_PATH_IMAGE053
作为第i个第一数据所在类别集合的取值幅度，
Figure 694284DEST_PATH_IMAGE053
越大说明第一类别集合中数据取值较为复杂，即第一类别集合中与第i个第一数据取值相近的概率较小，那么（1）中所述的方程式组就难以建立，或者求解结果只是近似的，不能得到准确的明文。
b．获取近似数据个数：
将第一类别集合中各第一数据分别于第i个第一数据
Figure DEST_PATH_IMAGE055
相减得到各第一数据的差值，将差值小于第一阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE057
的第一数据作为第i个第一数据的近似数据，统计出第一类别中第
Figure DEST_PATH_IMAGE059
个第一数据的近似数据的个数
Figure DEST_PATH_IMAGE061
。
c．根据近似数据个数各取值幅读构建加密模型：
获取第i个第一数据所属的二维矩阵在矩阵序列中的位置记为
Figure DEST_PATH_IMAGE063
。
计算第i个第一数据的破解难
Figure DEST_PATH_IMAGE065
，所述破解难度是由第i个第一数据所在类别集合的取值幅度和近似数据个数决定，破解难度计算公式为：
Figure 103531DEST_PATH_IMAGE066
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE067
表示对
Figure DEST_PATH_IMAGE069
向下取整处理。
从第i个第一数据的方向系数向量中获取前
Figure DEST_PATH_IMAGE071
个位置的数据
Figure DEST_PATH_IMAGE073
，利用方向系数向量的前
Figure 610211DEST_PATH_IMAGE071
维数据
Figure 645163DEST_PATH_IMAGE074
作为常量参数构建出加密模型：
Figure 150094DEST_PATH_IMAGE076
其中，式中
Figure 448351DEST_PATH_IMAGE063
已知，因而
Figure 38732DEST_PATH_IMAGE078
已知，同时
Figure 877375DEST_PATH_IMAGE080
可获得，第一数据
Figure 767971DEST_PATH_IMAGE082
已知，当前式中的未知数据只有
Figure 33867DEST_PATH_IMAGE084
。
求解出所述式子的所有可行解，在所有可行解中随机选取一组解
Figure 314807DEST_PATH_IMAGE086
，将
Figure 691562DEST_PATH_IMAGE088
作为第i个第一数据的加密后的三通道取值， 二维矩阵通过加密后得到三通道密文矩阵，其中
Figure 171085DEST_PATH_IMAGE090
为二维矩阵加密得到的第一通道的密文矩阵的第i个数据的取值，
Figure 873461DEST_PATH_IMAGE092
二维矩阵加密得到的第二通道的密文矩阵第i个数据的取值，
Figure 641697DEST_PATH_IMAGE094
二维矩阵加密得到的第三通道的密文矩阵的第i个数据的取值。
矩阵序列的所有二维矩阵加密得到密文矩阵序列，所述密文矩阵序列每个元素为三通道密文矩阵。
通过所述加密模型能够根据矩阵序列中方向系数向量相同的所有数据的取值相近情况来确定方程式中的常量系数的个数，常量系数的个数多与矩阵序列中相近数据个数时，此时很难通过求解方程方式确定矩阵序列中明文数据。
将密文矩阵序列传输至中央空调远程监控运维***。
S003：对密文矩阵序列进行解密处理得到矩阵序列。
下面以复杂加密模型得到的密文数据的解密方式为例来说明，具体如下：
矩阵序列的每个二维矩阵被加密成三通道密文矩阵，因而矩阵序列就会得到对应的密文矩阵序列，所述密文数据序列每个元素为三通道密文矩阵。
获取第i个第二数据的行列坐标
Figure 819213DEST_PATH_IMAGE096
，获取第i个第二数据所在的三通道密文矩阵在密文矩阵序列中的位置
Figure 418822DEST_PATH_IMAGE063
。
按照步骤二中根据第i个第二数据所处的行、列坐标得到第i个第二数据的方向系数向量。获取第i个第二数据
Figure 26521DEST_PATH_IMAGE098
，在所述方向系数向量中获取前
Figure 78790DEST_PATH_IMAGE071
个数据
Figure 62927DEST_PATH_IMAGE073
，将前
Figure 517042DEST_PATH_IMAGE071
个数据作为复杂加密模型的常量系数，因而解密得到第i个第二数据为：
Figure 295642DEST_PATH_IMAGE100
远程监控运维***利用S003中所述方法对传输过来的密文矩阵序列进行解密处理，将解密得到的矩阵序列数据展示在监控屏上，人们通过对监控屏上的数据进行分析来实现中央空调运维异常判定。
综上所述，本发明实施例本发明通过给每个数据分配不同的方向系数向量，通过分析对应同一方向系数向量运维数据的取值情况来确定加密方程的项数，利用方向系数向量作为方程的常量系数，利用每个运维数据作为函数值构件出加密方程，这样能够保障构建出的加密方程包含合适的项数，既不增加加密的计算量，同时还能防止被求解出来。通过求解加密方程得到多组可行解，在所有可行解中任选一个可行解作为个运维数据的加密后数据，这种方式得到的加密数据不具有统计特征，很难通过统计分析被破解。
需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，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 (7)

1.一种中央空调远程监控运维***，其特征在于，所述处理***包括信号采集器和控制器，所述信号采集器用于实时采集中央空调运维数据序列，所述控制器用于：
获取中央空调运维数据序列、中央空调运维数据序列中每个第一数据的坐标和每个第一数据的第一维度；
生成第一序列，所述第一序列中每个元素为方向系数向量，根据每个第一数据的坐标在第一序列中确定每个第一数据的方向系数向量；
将方向系数向量相同的第一数据划分为一个数据集合得到多个数据集合，根据每个数据集合得到每个第一数据的取值幅度和近似数据个数，根据每个第一数据的取值幅度和近似数据个数得到每个第一数据的破解难度；
根据每个第一数据的破解难度、第一维度和每个第一数据的方向系数向量构建每个第一数据的最优加密模型；
将所述最优加密模型的解作为每个第一数据的密文数据；
将所有第一数据的密文数据构成密文数据序列，所述密文数据序列作为中央空调运维数据的加密结果进行传输。
2.根据权利要求1所述的一种中央空调远程监控运维***，其特征在于，所述根据每个第一数据的破解难度、第一维度和每个第一数据的方向系数向量构建每个第一数据的最优加密模型为：
Figure 478793DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为第i个第一数据的方向系数向量的前
Figure 407566DEST_PATH_IMAGE004
维的数据，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
表示第i个第一数据的第一维度，
Figure 919450DEST_PATH_IMAGE006
表示第i个第一数据的破解难度，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示第i个第一数据。
3.根据权利要求1所述的一种中央空调远程监控运维***，其特征在于，所述根据每个第一数据的坐标在第一序列中确定每个第一数据的方向系数向量的方法，包括：
获取第一序列中包含方向系数向量的个数，根据所述个数和每个第一数据的坐标计算每个第一数据的方向系数向量在第一序列中的位置；
将第一序列中所述位置处的方向系数向量作为每个第一数据的方向系数向量。
4.根据权利要求3所述的一种中央空调远程监控运维***，其特征在于，所述计算每个第一数据的方向系数向量在第一序列中的位置的公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
其中，
Figure 960962DEST_PATH_IMAGE010
表示第i个第一数据的行坐标，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
表示第i个第一数据的列坐标，
Figure 659927DEST_PATH_IMAGE012
表示第一序列中包含方向系数向量的个数，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
表示第一数据的方向系数向量在第一序列中的位置，
Figure 923550DEST_PATH_IMAGE014
表示取余符号。
5.根据权利要求1所述的一种中央空调远程监控运维***，其特征在于，所述根据每个数据集合得到每个第一数据的取值幅度和近似数据个数的方法，包括：
将数据集合中所有数据的信息熵作为数据集合中各第一数据的取值幅度；
将数据集合中任意第一数据记为第二数据，将数据集合中除第二数据之外的其他各数据记为第三数据，将第二数据与每个第三数据做差得到差值，将差值绝对值小于第一预设阈值的第三数据作为第二数据的近似数据，将第二数据的所有近似数据的个数作为第二数据的近似数据个数，即每个第一数据的近似数据个数。
6.根据权利要求5所述的一种中央空调远程监控运维***，其特征在于，所述计算每个第一数据的破解难度的公式为：
Figure 352257DEST_PATH_IMAGE016
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
表示第i个第一数据的取值幅度，
Figure 675922DEST_PATH_IMAGE018
表示第i个第一数据的近似数据个数，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
表示第
Figure 859254DEST_PATH_IMAGE020
个第一数据的破解难度，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
为对
Figure 192147DEST_PATH_IMAGE022
进行向下取整处理。
7.根据权利要求1所述的一种中央空调远程监控运维***，其特征在于，所述获取中央空调运维数据序列、中央空调运维数据序列中每个第一数据的坐标和每个第一数据的第一维度的方法，包括：
获取空调运维数据序列，所述空调运维数据序列是由多个第一数据构成；
将各空调运维数据序列分割均匀分割成多个子序列，将每个子序列转化成每个子序列的二维矩阵，将所有子序列的二维矩阵构成二维矩阵序列；
获取每个第一数据在二维矩阵中的坐标，获取每个第一数据所在的二维矩阵在二维矩阵序列中的位置作为每个第一数据的第一维度。
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