基于虚拟计算和数据优化的混沌并行数据的加密方法技术

本发明专利技术提供一种基于虚拟计算和数据优化的混沌并行数据的加密方法，包括：S1、建立混沌方程，对数据进行划分，得到划分后的数据集，并确定虚拟计算核心集合；S2、判断所述数据集与所述虚拟计算核心集合的差值，根据所述差值与零的大小，确定执行态虚拟计算核心集合，并建立数据集与执行态虚拟计算核心的静态映射关系；S3、根据并行系统中物理计算核心集合建立执行态物理计算核心集合，并建立所述执行态虚拟计算核心集合到所述执行态物理计算核心集合的静态映射关系，执行态虚拟计算核心获取所述混沌方程的密钥并执行数据加密。本发明专利技术实施例中提出的加密方法能够根据实际需要充分利用物理计算核心，即充分利用并行系统的计算资源。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据安全和网络安全
，尤其涉及一种。
技术介绍
随着互联网、云计算技术的发展、人们的生活更多地依赖于互联网。而在互联网上存储和传输的数据也存在着安全的问题。如何保障这些数据的安全，对于国家、企业和个人具有重要的意义。对于敏感和隐私的数据保护也是物联网和云计算等技术发展需要亟待解决的问题。因此，为了保障数据的安全，现有的数据加密方法是:使用Logistic混沌映射和Fibonacci数列混和，将数据按照字节的排序在双核处理器中进行奇数和偶数的划分，划分后的奇数数据其中一个处理器中进行加密/解密，偶数数据在另一个处理器中进行加密/解密。上述的数据加密方法的缺陷是:该数据加密方法直接把数据分配在物理计算核心上进行计算。虽然在双核处理器中可以达到并行加密，但是，数据划分建立在双核处理器的物理计算核心上，当底层物理计算核心发生变化时，不能有效利用物理计算核心。例如，当底层物理计算核心数变为4个或者8个时，仅用到其中的2个进行加密处理，而无需使用其余的2个或者6个进行加密处理；而当底层计算核心数变为I个时，无法进行加密处理。
技术实现思路
(一)要解决的技术问题本专利技术的目的是提出一种，使得当物理计算核心发生变化时，仍然能够有效利用物理计算核心。(二)技术方案为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种，包括:S1、建立混沌方程，对数据进行划分，得到划分后的数据集，并确定虚拟计算核心集合;S2、判断所述数据集与所述虚拟计算核心集合的差值，根据所述差值与零的大小，确定执行态虚拟计算核心集合，并建立数据集与执行态虚拟计算核心的静态映射关系；S3、根据并行系统中物理计算核心集合建立执行态物理计算核心集合，并建立所述执行态虚拟计算核心集合到所述执行态物理计算核心集合的静态映射关系，执行态虚拟计算核心获取所述混沌方程的密钥并执行数据加密。优选地，所述混沌方程的密钥包括:初始混沌方程中的初始参数和混沌方程中初始的控制参数。优选地，所述对数据进行划分之前进一步包括:设定数据块基本单位长度、虚拟计算核心的数量以及所述混沌方程的初始循环迭代次数；所述对数据进行划分具体包括:根据所述数据块基本单位长度对数据进行划分；所述确定虚拟计算核心集合具体包括:根据所述虚拟计算核心的数量对所述虚拟计算核心集合进行确定。优选地，根据所述初始混沌方程中的初始参数和所述初始混沌方程中的控制参数对所述初始混沌方程进行初始循环迭代次数的迭代后，再继续进行虚拟计算核心的数量次迭代，形成每个虚拟计算核心中混沌方程的迭代初始参数和迭代控制参数。优选地,步骤S2具体包括:当所述差值大于O时，则所述执行态虚拟计算核心集合为所述虚拟计算核心集合；当所述差值小于O时，则对所述虚拟计算核心集合进行标注，得到所述执行态虚拟计算核心集合。优选地，步骤S3中所述执行态虚拟计算核心获取所述混沌方程的密钥并执行混沛数据加密具体包括:S31、对所述形成每个虚拟计算核心中混沌方程进行初始循环迭代次数的迭代，获得所述混沌方程的密钥；S32、根据获得的所述混沌方程的密钥，将划分后得到的所述数据集分配到所述执行态虚拟计算核心集合中进行加密或者解密。优选地，所述将划分后得到的所述数据集分配到所述执行态虚拟计算核心集合中的分配关系为:所述数据集与所述执行态虚拟计算核心集合的映射关系。(三)有益效果本专利技术的有益效果是:将待加密/解密数据进行划分，并采用静态映射关系先将数据分块映射到执行态虚拟计算核心上，再将执行态虚拟计算核心映射到执行态物理计算核心上。也就是说，虚拟计算核心屏蔽了底层物理计算核心，使得数据的加密不必受底层物理计算核心的限制。当物理计算核心发生变化时，为充分利用物理计算核心，只需将执行态虚拟计算核心重新映射到执行态物理计算核心上，而不是像现有技术那样，当物理计算核心发生改变时，造成物理计算核心剩余或者无法进行加密处理。因此本专利技术实施例中提出的加密方法能够根据实际需要充分利用物理计算核心，即充分利用并行系统的计算资源。【附图说明】为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，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地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，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他的附图。 图1是本专利技术的流程图； 图2是实施例中的具体流程图； 图3是本专利技术三层静态映射关系模型的示意图。【具体实施方式】下面结合附图和实施例对本专利技术的实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本专利技术，但不能用来限制本专利技术的范围。并行计算中如果处理的数据量较小，那么，进行数据划分之后所进行的并行计算代价或者与单处理器的串行计算效率相当，或者低于串行处理的效率。因此，如何针对不同的数据进行并行的数据划分也是并行计算亟待解决的问题。参见图1，本专利技术实施例提出了一种，包括:S1、建立混沌方程，对数据进行划分，得到划分后的数据集，并确定虚拟计算核心集合;S2、判断所述数据集与所述虚拟计算核心集合的差值，根据所述差值与零的大小，确定执行态虚拟计算核心集合，并建立所述数据集与执行态虚拟计算核心的静态映射关系;S3、根据并行系统中物理计算核心集合建立执行态物理计算核心集合，并建立所述执行态虚拟计算核心集合到所述执行态物理计算核心集合的静态映射关系，执行态虚拟计算核心获取所述混沌方程的密钥并执行数据加密。本专利技术的上述实施例中，将待加密/解密数据进行划分，并采用静态映射关系先将数据分块映射到执行态虚拟计算核心上，再将执行态虚拟计算核心映射到执行态物理计算核心上。因此本专利技术实施例中提出的加密方法能够根据实际需要充分利用物理计算核心，即充分利用并行系统的计算资源。通过设定数据炔基本单位长度、虚拟计算核心的数量以及所述混沌方程的初始循环迭代次数；并根据所述数据炔基本单位长度对数据进行划分，使得数据集得到优化划分。下面以几个具体实例说明当物理核心发生改变时，如何有效利用物理核心对数据进行加密/解密。本专利技术实施例提供了一种，如图2所示，为该方法的详细流程图，包括:步骤101:设定数据炔基本单位长度、虚拟计算核心的数量以及所述混沌方程的初始循环迭代次数；其中，混沛方程(Logistic map)为:xn+1=a*xn* (l-xn) (n=0, I, 2，…)其中，控制参数a的取值范围为(3.9，4)的实数，初始参数Xtl的取值位于(0，I)之间。步骤102:根据所述数据炔基本单位长度对数据进行划分，得到划分后的数据集，以及形成每个虚拟计算核心中混沌方程的迭代控制参数a和迭代初始参数X。；其中，所述混沌方程的密钥包括:混沌方程的控制参数a和初始参数X(l。得到的数据集为: Set_Data= {data_l, data_2,…，data_i,…丨(i=l, 2,…)。其中，Set_Data为数据集，data_i为划分的各个数据分块。划分的数据分块的数量为数据集中元素的总数，即Num(Set_Data)。进一步的，由密钥形成初始混沛函数的初始参数Xtl和混沛方程中初始的控制参数a。对该混沌方程进行预设的初始循环迭代次数后，再继续进行虚拟计算核心的数量次迭代，形成每个虚拟计算核心中混沌方程的迭代初始参数X本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于虚拟计算和数据优化的混沌并行数据的加密方法，其特征在于，包括：S1、建立混沌方程，对数据进行划分，得到划分后的数据集，并确定虚拟计算核心集合；S2、判断所述数据集与所述虚拟计算核心集合的差值，根据所述差值与零的大小，确定执行态虚拟计算核心集合，并建立数据集与执行态虚拟计算核心的静态映射关系；S3、根据并行系统中物理计算核心集合建立执行态物理计算核心集合，并建立所述执行态虚拟计算核心集合到所述执行态物理计算核心集合的静态映射关系，执行态虚拟计算核心获取所述混沌方程的密钥并执行数据加密。

【技术特征摘要】
1.一种基于虚拟计算和数据优化的混沌并行数据的加密方法，其特征在于，包括: 51、建立混沌方程，对数据进行划分，得到划分后的数据集，并确定虚拟计算核心集合； 52、判断所述数据集与所述虚拟计算核心集合的差值，根据所述差值与零的大小，确定执行态虚拟计算核心集合，并建立数据集与执行态虚拟计算核心的静态映射关系； 53、根据并行系统中物理计算核心集合建立执行态物理计算核心集合，并建立所述执行态虚拟计算核心集合到所述执行态物理计算核心集合的静态映射关系，执行态虚拟计算核心获取所述混沌方程的密钥并执行数据加密。2.根据权利要求1所述的基于虚拟计算和数据优化的混沌并行数据的加密方法，其特征在于，所述混沌方程的密钥包括: 初始混沌方程中的初始参数和混沌方程中初始的控制参数。3.根据权利要求2所述的基于虚拟计算和数据优化的混沌并行数据的加密方法，其特征在于，所述对数据进行划分之前进一步包括: 设定数据块基本单位长度、虚拟计算核心的数量以及所述混沌方程的初始循环迭代次数； 所述对数据进行划分具体包括:根据所述数据块基本单位长度对数据进行划分； 所述确定虚拟计算核心集合具体包括:根据所述虚拟计算核心的数量对所述虚拟计算核心集合进行确定。4.根据权利要求3所述的基于虚拟计算和数据优化的混沌并...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘嘉辉，宋大华，孙广路，何勇军，李岩，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23