CN117676038A - 一种电子证照数据安全共享方法及*** - Google Patents

一种电子证照数据安全共享方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及电子证照数据保护技术领域，具体涉及一种电子证照数据安全共享方法及***。本发明分析电子证照的灰度图像每个非边缘像素点的邻域像素点的位置分布及灰度波动特征，获取每个非边缘像素点的分布关联值；根据每个非边缘像素点的邻域像素点的灰度信息，获取每个非边缘像素点的灰度参考值；综合分布关联值及灰度参考值获取每个非边缘像素点的修正灰度值，进而结合边缘像素点的灰度值获取有效证照。本发明通过对电子证照的非边缘像素点邻域内像素点的像素相似关联特征进行分析，进而修正非边缘像素点的灰度值，使得有效信息与无效信息更易于区分，从而准确获取有效证照，提高了电子证照数据安全共享的数据有效性及加密效率。

Description

一种电子证照数据安全共享方法及***
技术领域
本发明涉及电子证照数据保护技术领域，具体涉及一种电子证照数据安全共享方法及***。
背景技术
随着电子证照信息化的发展，大多数地区都建立了电子证照平台，存储共享了大量的电子证照数据。但电子证照数据常含有大量的个人敏感信息，如身份证明、健康记录和财务资料等隐私信息，若落入未经授权的人手中，可能导致身份盗用、欺诈以及个人隐私泄露等严重损失。
目前对于电子证照数据的共享途径主要是将电子证照通过加密算法加密后传输存储至区块链中进行安全共享，区块链的不可篡改性和安全可靠性使得电子证照数据能够安全共享；但对于电子证照的加密过程而言，有效信息的提取准确性不仅将会影响电子证照信息的完整可靠性，若提取准确性低导致提取大量无效信息还会影响数据加密效率。现有对电子证照有效信息的提取主要是通过光学字符识别技术对电子证照中的文本数字等信息识别提取，然后通过特征提取算法对电子证照中的人像等信息进行提取转化，文本数据及人像等信息的分别提取不仅过程繁琐且易出现错漏识别，进而影响电子证照信息的有效完整性及加密共享效率及效果。
发明内容
为了解决现有技术对电子证照的有效信息提取不准确进而导致电子证照数据加密共享的有效完整性低及效率低的技术问题，本发明的目的在于提供一种电子证照数据安全共享方法及***，所采用的技术方案具体如下：
本发明提出一种电子证照数据安全共享方法，所述方法包括：
获取电子证照的灰度图像；
获取所述灰度图像中的所有边缘像素点及非边缘像素点；在所述灰度图像中，分析每个所述非边缘像素点的邻域内所有像素点的位置分布及灰度波动特征，获取每个所述非边缘像素点的分布关联值；根据每个所述非边缘像素点的所述邻域内所有像素点的灰度信息，获取每个所述非边缘像素点的灰度参考值；根据所述分布关联值及所述灰度参考值获取每个所述非边缘像素点的修正灰度值；根据所述非边缘像素点的所述修正灰度值及所述边缘像素点的灰度值获取有效证照；
将所述有效证照加密并存储共享。
进一步地，所述分布关联值的获取方法包括：根据分布关联值的计算公式获取所述分布关联值；分布关联值的计算公式为：
；其中，/>为灰度图像中第/>个非边缘像素点的分布关联值；/>为第/>个非边缘像素点的邻域内所有像素点的灰度值方差；/>为第/>个非边缘像素点的邻域内第/>个像素点到第/>个非边缘像素点的位置距离；/>为第/>个非边缘像素点的邻域内所有像素点的总数量；/>为第/>个非边缘像素点的邻域内像素点的序号；/>为自然常数。
进一步地，所述灰度参考值的获取方法包括：
根据灰度参考值的计算公式获取所述灰度参考值；灰度参考值的计算公式为：
；其中，/>为灰度图像中第/>个非边缘像素点的灰度参考值；/>为第/>个非边缘像素点的邻域内所有像素点的总数量；/>为第/>个非边缘像素点的邻域内像素点的序号；/>为第/>个非边缘像素点的邻域内第/>个像素点的灰度值；/>为第/>个非边缘像素点的灰度值；/>为预设非零正参数。
进一步地，所述修正灰度值的获取方法包括：
将每个所述非边缘像素点的所述分布关联值作为分子，将对应所述灰度参考值加上预设非零正常数后作为分母，将分子和分母所构成的比值归一化后乘以预设灰度值，得到目标灰度值，然后将所述非边缘像素点的灰度值与对应所述目标灰度值间的最大值作为对应所述非边缘像素点的修正灰度值。
进一步地，所述有效证照的获取方法包括：
将所述修正灰度值小于预设阈值的非边缘像素点作为目标像素点；将所述灰度图像中的所有所述目标像素点与所有所述边缘像素点作为有效像素点，所述灰度图像中所述有效像素点外的其余像素点为无效像素点，并将所述无效像素点的灰度值设置为所述预设灰度值，得到调整后的灰度图像，将调整后的灰度图像作为有效证照。
进一步地，所述预设灰度值为255。
进一步地，所述有效证照的加密方法为DES加密算法。
进一步地，所述灰度图像的获取方法包括：
将电子证照进行加权平均灰度化处理，采用小波变换、高斯高通滤波及逆小波变换对灰度化后的电子证照进行图像增强，得到电子证照的灰度图像。
进一步地，所述邻域的获取方法包括：
以每个所述非边缘像素点为中心构建预设尺寸的窗口作为非边缘像素点的邻域。
本发明还提出一种电子证照数据安全共享***，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任意一项所述一种电子证照数据安全共享方法的步骤。
本发明具有如下有益效果：
本发明获取电子证照的灰度图像；由于电子证照中的有效信息通常具有一定的纹理特征，通过常规的边缘检测便可以将其从电子证照中检测提取，但存在部分重要信息因边缘粘连效应导致有效信息无法被完整且准确地提取，故通过获取灰度图像中的所有边缘像素点及非边缘像素点，进一步通过分析每个非边缘像素点的邻域内所有像素点的位置分布特征与灰度信息，分别获取每个非边缘像素点的分布关联值及灰度参考值，分布关联性及灰度参考值综合了非边缘像素点邻域内的灰度信息及分布特征反映了非边缘像素点与邻近像素点间的相似关联性，进一步可以非边缘像素点相对邻域内像素点间的相似度进行评估并修正其灰度值获取修正灰度值，然后根据非边缘像素点的修正灰度值及边缘像素点的灰度值获取有效证照；进而将有效证照加密并存储共享。本发明通过对电子证照的非边缘像素点邻域内像素点的像素相似关联特征进行分析，进而对非边缘像素点的灰度值进行修正，使得有效信息与无效信息更易于区分，从而准确获取有效证照，提高了电子证照数据安全共享的有效完整性及加密效率。
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电子证照数据安全共享方法的方法流程图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种电子证照数据安全共享方法及***，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种电子证照数据安全共享方法及***的具体方案。
请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种电子证照数据安全共享方法的方法流程图，该方法包括以下步骤：
步骤S1，获取电子证照的灰度图像。
为对电子证照数据的有效信息进行准确提取加密并安全共享，本发明首先将电子证照信息进行相应的预处理以增强图像细节特征，便于后续对电子证照中的像素信息分析以准确完整地获取有效证照进行加密共享。
在本发明的一个实施例中，具体将电子证照采用加权平均法进行灰度化处理，为便于后续对电子证照的细节特征提取，将灰度化后的电子证照进行图像增强处理，具体利用小波变换将灰度化后的电子证照从空域转换到频域，然后将高斯高通滤波器的频谱响应与图像的频谱相乘，以抑制低频信息并突出高频信息，从而增强边缘和纹理等细节，最后对经过处理的频域图像进行逆小波变换，从频域转换回空域，得到预处理后的电子证照的灰度图像。
需要说明的是，加权平均灰度化、小波变换、高斯高通滤波及逆小波变换均为本领域技术人员熟知的现有技术，在此不再赘述；在本发明的其他实施例中，实施者也可根据具体实施情况采用其他灰度化方法及图像增强方法对图像进行预处理。
步骤S2，获取灰度图像中的所有边缘像素点及非边缘像素点；在灰度图像中，分析每个非边缘像素点的邻域内所有像素点的位置分布及灰度波动特征，获取每个非边缘像素点的分布关联值；根据每个非边缘像素点的邻域内所有像素点的灰度信息，获取每个非边缘像素点的灰度参考值；根据分布关联值及灰度参考值获取每个非边缘像素点的修正灰度值；根据非边缘像素点的修正灰度值及边缘像素点的灰度值获取有效证照。
在电子证照中，有效信息通常为文本表格数据或人像信息等重要隐私信息，而无效信息则大多为电子证照中的背景；又由于电子证照相对其他图像更为正式特殊，其背景单一且分辨率高，更便于文本表格数据或人像信息等有效信息的提取，且文本表格数据或人像等有效信息对应像素点通常为表现为相较背景而言更为突出的线条纹理特征；而对于背景中的像素点而言，其在电子证照中的局部范围内呈现出高度相似的分布特征及灰度特征。
由于电子证照中的有效信息通常具有一定的纹理特征，通过常规的边缘检测便可以将其从电子证照中检测提取，但存在部分重要信息因边缘粘连效应导致有效信息无法被完整且准确地提取，故本发明实施例首先获取灰度图像中的所有边缘像素点及非边缘像素点，进一步通过分析非边缘像素点的相关特征评估其是否为有效信息，从而结合边缘像素点完整准确的获取有效证照。在本发明的一个实施例中，具体采用具体通过Canny算子获取电子证照的灰度图像中的所有边缘，将所有边缘上的像素点作为边缘像素点，其余像素点则作为非边缘像素点进行后续的分析。Canny边缘检测是本领域技术人员熟知的现有技术，在此不再赘述。在本发明的其他实施例中，实施者也可采用其他边缘检测算子获取灰度图像中的所有边缘。
若电子证照中的非边缘像素点呈现出高度相似的位置分布特征，则该非边缘像素点为背景类无效信息的可能性越大；故本发明实施例在灰度图像中，分析每个非边缘像素点的邻域内所有像素点的位置分布及灰度波动特征，获取每个非边缘像素点的分布关联值。在本发明的一个实施例中，以每个非边缘像素点为中心构建预设尺寸的窗口作为非边缘像素点的邻域，预设窗口的尺寸设置为5×5，实施者可根据具体实施情况构建其他尺寸的预设窗口。
优选地，在本发明的一个实施例中，考虑到非边缘像素点与对应局部范围内的邻近像素点的灰度空间分布越均匀，即灰度差异越小且距离越近，说明非边缘像素点与周围像素点的关联相似程度越大，则该点为背景无效像素点的可能性越大；故分布关联值的获取方法包括：根据分布关联值的计算公式获取分布关联值；分布关联值的计算公式为：
其中，为灰度图像中第/>个非边缘像素点的分布关联值；/>为第/>个非边缘像素点的邻域内所有像素点的灰度值方差；/>为第/>个非边缘像素点的邻域内第/>个像素点到第/>个非边缘像素点的位置距离；/>为第/>个非边缘像素点的邻域内像素点的总数量；/>为第/>个非边缘像素点的邻域内像素点的序号；/>为自然常数。在本发明实施例中，由于邻域设置为5×5的预设窗口，则/>具体取24，实施者可根据具体实施情况设置。
在分布关联值的计算公式中，通过高斯公式累加求均获取非边缘像素点的分布关联性，当像素点与非边缘像素点的距离越小，则非边缘像素点与邻域内其余所有像素点的关联性越大；当邻域内所有像素点的灰度方差越小，说明邻域内像素点的灰度越相似，则非边缘像素点对应的分布关联值也越大，非边缘像素点相对邻域内其余像素点的相似性也越大，为背景的无效像素点可能性越大。
由于电子证照中背景无效信息对应像素点在邻域局部范围内的灰度值更为相似，且若邻域内存在文字或人像等有效信息对应的像素点时，其相对背景像素点的灰度差异较大，更易于被甄别出来，故根据每个非边缘像素点的邻域内所有像素点的灰度信息，获取每个非边缘像素点的灰度参考值，进而结合非边缘像素点的分布关联值判断非边缘像素点相对邻域内其他像素点的关联相似度，从而甄别相对特殊的非边缘像素点，进一步结合非边缘像素点的像素值及电子证照中有效信息的特点判定其是否为有效信息像素点。
优选地，在本发明的一个实施例中，考虑到邻域内其余所有像素点相对中心的非边缘像素点的灰度差异越小，则说明非边缘像素点与邻域内其余所有像素点的灰度值越相似；基于此，灰度参考值的获取方法包括，根据灰度参考值的计算公式获取灰度参考值；灰度参考值的计算公式为：
其中，为灰度图像中第/>个非边缘像素点的灰度参考值；/>为第/>个非边缘像素点的邻域内像素点的总数量；/>为第/>个非边缘像素点的邻域内像素点的序号；/>为第/>个非边缘像素点的邻域内第/>个像素点的灰度值；/>为第/>个非边缘像素点的灰度值；/>为预设非零正参数；在本发明实施例中，为避免分母为0，/>取0.1，实施者可根据具体实施情况自行设置。
在灰度参考值的计算公式中，反映了邻域内所有像素点相对邻域中心的非边缘像素点灰度差异的均值，均值越小，说明像素点间的灰度值越接近；然后通过对灰度差异均值进行归一化，在本发明的其他实施例中也可采用其他归一化方式；灰度参考值越小，像素点间的灰度相似度越大；灰度参考值越大，像素点间的灰度相似度越小，则非边缘像素点越可能为特殊的有效信息像素点。
由于分布关联值与灰度参考值均反映了非边缘像素点相对邻域内其余所有像素点的相似关联性，若非边缘像素点对应的相似关联性越高，则说明非边缘像素点越可能为背景无效像素点；故可以根据分布关联值及灰度参考值获取每个非边缘像素点的修正灰度值，进而结合像素点的像素值及电子证照中有效信息的特点获取有效证照。
优选地，在本发明的一个实施例中，电子证照背景中无效信息对应的像素点的灰度值相对有效信息对应像素点的灰度值较高；且无效信息对应像素点与对应邻域内其他像素点具有高度相似性；基于此，修正灰度值的获取方法包括，将每个非边缘像素点的分布关联值作为分子，将对应灰度参考值加上预设非零正常数后作为分母，将比值归一化后乘以预设灰度值，得到目标灰度值，然后将非边缘像素点的灰度值与对应目标灰度值间的最大值作为对应非边缘像素点的修正灰度值。修正灰度值的计算公式为：
其中，为灰度图像中第/>个像素点的修正灰度值；/>为灰度图像中第/>个像素点的分布关联值；/>为灰度图像中第/>个像素点的灰度参考值；/>为预设灰度值；/>为标准归一化公式；/>为灰度图像中第/>个像素点的灰度值；/>为取最大值函数；/>为预设非零正常数，在本发明的一个实施例中，由于分布关联值及灰度参考值均为非负数，且灰度值范围也为非负区间，故/>取0.1，防止分母为0。
需要说明的是，本发明实施例针对的是背景为白色的电子证照，考虑到电子证照的背景颜色相对更亮，对应灰度值较高，故将预设灰度值设置为255，在本发明的其他实施例中，实施者可根据具体实施情况或电子证照的类型属性自行分析设定其他预设灰度值。
在修正灰度值的计算公式中，具体通过比值的关系调整分布关联值及灰度参考值相对像素点相似关联性的逻辑关系，比值越大，非边缘像素点与邻域内其余像素点的相似程度越高，越可能为无效信息；反之，比值越小，非边缘像素点相对邻域内其余像素点越特殊性，越可能为有效信息；将比值进行归一化后乘以预设灰度值，若相似关联性越大，其对应非边缘像素点的灰度值越应接近背景颜色的灰度值，故将其调整为较高的灰度值；若相似关联性越小，其对应非边缘像素点的灰度值越应与背景灰度值区分开，故将其调整为较低的灰度值；同时若像素点本身的灰度值就较高的话，该点则越可能为背景像素点，故选取目标灰度值与像素点本身灰度值间的最大值作为修正灰度值。
将所有非边缘像素点的像素值进行修正后，可以根据非边缘像素点的修正灰度值及边缘像素点的灰度值获取有效证照。
优选地，在本发明的一个实施例中，有效证照的获取方法包括，将修正灰度值小于预设阈值的非边缘像素点作为目标像素点；将灰度图像中的所有目标像素点与所有边缘上的边缘像素点作为有效像素点，灰度图像中有效像素点外的其余像素点为无效像素点，并将无效像素点的灰度值设置为预设灰度值，得到调整后的灰度图像，将调整后的灰度图像作为有效证照。
在本发明实施例中，将预设阈值设置为128，将修正灰度值小于128的所有像素点作为目标像素点，进而将目标像素点与所有边缘像素点作为有效信息像素点，并将所有无效信息像素点的像素值设置为255，以获得最终的有效证照。在本发明的其他实施例中，实施者也可根据具体实施情况设置修正灰度值的预设阈值以及将无效信息像素点的灰度值定义为其他预设灰度值。
步骤S3，将有效证照加密并存储共享。
根据上述步骤S2获取到有效证照后，便可对其进行加密共享。在本发明的一个实施例中，具体采用对称密钥加密算法（Data Encryption Standard，DES）对有效证照进行加密，由于DES算法只能处理64位长度的证照数据块，故首先需对有效证照进行分块处理，如果有效证照的图像数据不是64位的倍数，则需要对不满64位的证照数据块进行填充处理，以保证有效证照能够顺利被分块并加密；然后对每个证照数据块使用DES算法进行加密，获取加密有效证照。由于DES加密算法是本领域技术人员熟知的现有技术，在此不做过多赘述。在本发明的其他实施例中，实施者还可选用其他加密算法对有效证照进行加密处理。
将加密后的有效证照进行存储共享，在本发明的一个实施例中，考虑到区块链是一种分布式的数据库技术，使用加密技术将多个区块链接在一起，形成一个不可篡改、去中心化的数据库，将加密有效证照存储至区块链中可以防止电子证照信息被篡改，由于将数据存储至区块链中为本领域技术人员熟知的现有技术，在此不做过多赘述，仅简述其存储步骤，具体步骤如下：将加密有效证照数据封装为一个交易；选择存储方式并签名交易；将封装好的交易广播到区块链网络中，以便区块链网络中的矿工验证和打包这笔交易；等待交易被确认和写入到区块链中；在交易被确认后，完成了整个有效证照数据的存储。
至此，将电子证照的有效信息完整且安全的存储至区块链中，区块链的去中心化和不可篡改性可以保证电子证照的有效信息可以安全的共享。
综上所述，本发明获取电子证照的灰度图像；获取灰度图像中的所有边缘像素点及非边缘像素点；在灰度图像中，分析每个非边缘像素点的邻域内所有像素点的位置分布及灰度波动特征，获取每个非边缘像素点的分布关联值；根据每个非边缘像素点的邻域内所有像素点的灰度信息，获取每个非边缘像素点的灰度参考值；根据分布关联值及灰度参考值获取每个非边缘像素点的修正灰度值；根据非边缘像素点的修正灰度值及边缘像素点的灰度值获取有效证照。本发明通过对电子证照的非边缘像素点邻域内像素点的像素相似关联特征进行分析，进而修正非边缘像素点的灰度值，使得有效信息与无效信息更易于区分，从而准确获取有效证照，提高了电子证照数据安全共享的有效完整性及加密效率。
本发明还提出一种电子证照数据安全共享***，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现任意一项一种电子证照数据安全共享方法的步骤。
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。

Claims (10)

1.一种电子证照数据安全共享方法，其特征在于，所述方法包括：
获取电子证照的灰度图像；
获取所述灰度图像中的所有边缘像素点及非边缘像素点；在所述灰度图像中，分析每个所述非边缘像素点的邻域内所有像素点的位置分布及灰度波动特征，获取每个所述非边缘像素点的分布关联值；根据每个所述非边缘像素点的所述邻域内所有像素点的灰度信息，获取每个所述非边缘像素点的灰度参考值；根据所述分布关联值及所述灰度参考值获取每个所述非边缘像素点的修正灰度值；根据所述非边缘像素点的所述修正灰度值及所述边缘像素点的灰度值获取有效证照；
将所述有效证照加密并存储共享。
2.根据权利要求1所述的一种电子证照数据安全共享方法，其特征在于，所述分布关联值的获取方法包括：根据分布关联值的计算公式获取所述分布关联值；分布关联值的计算公式为：
；其中，/>为灰度图像中第/>个非边缘像素点的分布关联值；/>为第/>个非边缘像素点的邻域内所有像素点的灰度值方差；/>为第/>个非边缘像素点的邻域内第/>个像素点到第/>个非边缘像素点的位置距离；/>为第/>个非边缘像素点的邻域内所有像素点的总数量；/>为第/>个非边缘像素点的邻域内像素点的序号；/>为自然常数。
3.根据权利要求1所述的一种电子证照数据安全共享方法，其特征在于，所述灰度参考值的获取方法包括：
根据灰度参考值的计算公式获取所述灰度参考值；灰度参考值的计算公式为：
；其中，/>为灰度图像中第/>个非边缘像素点的灰度参考值；/>为第/>个非边缘像素点的邻域内所有像素点的总数量；/>为第/>个非边缘像素点的邻域内像素点的序号；/>为第/>个非边缘像素点的邻域内第/>个像素点的灰度值；/>为第/>个非边缘像素点的灰度值；/>为预设非零正参数。
4.根据权利要求1所述的一种电子证照数据安全共享方法，其特征在于，所述修正灰度值的获取方法包括：
将每个所述非边缘像素点的所述分布关联值作为分子，将对应所述灰度参考值加上预设非零正常数后作为分母，将分子和分母所构成的比值归一化后乘以预设灰度值，得到目标灰度值，然后将所述非边缘像素点的灰度值与对应所述目标灰度值间的最大值作为对应所述非边缘像素点的修正灰度值。
5.根据权利要求4所述的一种电子证照数据安全共享方法，其特征在于，所述有效证照的获取方法包括：
将所述修正灰度值小于预设阈值的非边缘像素点作为目标像素点；将所述灰度图像中的所有所述目标像素点与所有所述边缘像素点作为有效像素点，所述灰度图像中所述有效像素点外的其余像素点为无效像素点，并将所述无效像素点的灰度值设置为所述预设灰度值，得到调整后的灰度图像，将调整后的灰度图像作为有效证照。
6.根据权利要求5所述的一种电子证照数据安全共享方法，其特征在于，所述预设灰度值为255。
7.根据权利要求1所述的一种电子证照数据安全共享方法，其特征在于，所述有效证照的加密方法为DES加密算法。
8.根据权利要求1所述的一种电子证照数据安全共享方法，其特征在于，所述灰度图像的获取方法包括：
将电子证照进行加权平均灰度化处理，采用小波变换、高斯高通滤波及逆小波变换对灰度化后的电子证照进行图像增强，得到电子证照的灰度图像。
9.根据权利要求1所述的一种电子证照数据安全共享方法，其特征在于，所述邻域的获取方法包括：
以每个所述非边缘像素点为中心构建预设尺寸的窗口作为非边缘像素点的邻域。
10.一种电子证照数据安全共享***，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-9任意一项所述一种电子证照数据安全共享方法的步骤。
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