一种神经序列数据隐私保护电路及方法技术

本发明专利技术公开了一种神经序列数据隐私保护电路及方法，属于信息安全技术领域。本发明专利技术通过真随机数电路以及随机slot时间槽插入对原始神经序列数据(低熵数据)进行高熵调制，并且可以根据保护程度随机的或者手动指定选择部分敏感数据对原始的神经序列数据进行可逆的或者不可逆的进行脱敏保护；同时，对于可逆的脱敏保护神经数据，也可以通过脱敏逆向处理恢复原始神经数据信号。针对神经电传感器采样以及数字量化后的数字神经序列数据进行有效保护的电路设计，并且该电路硬件实现简单、有效。解决了现有技术中存在“缺乏针对生物的神经序列数据的隐私保护电路”的问题。的问题。的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种神经序列数据隐私保护电路及方法


[0001]本专利技术涉及信息安全
，特别是涉及一种神经序列数据隐私保护电路及方法。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提到了与本专利技术相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。
[0003]在生物识别和人工智能领域，越来越多的生物信号被用来作为连接人工智能和生物认证识别领域的媒介。在越来越开放的AI生物识别领域，生物信号的隐私加密和传输认证的安全问题尤为突出，随时面临着被假冒和违法利用的危险。
[0004]颅内的神经电或颅外的脑电信号作为能够反映生理活动最主要的特征，与大脑神经系统的功能状态息息相关。现如今绝大多数的生物信号隐私加密保护的对象多集中在生物体的表面，比如面部、指纹、声纹等生物信号，而对生物的神经序列数据的隐私保护电路实现很少见，严重影响数据传输和使用时的安全性。

技术实现思路

[0005]为了解决现有技术的不足，本专利技术提供了一种神经序列数据隐私保护电路、方法和电子设备，通过简单的电路设计，实现对神经序列数据的加密保护。
[0006]第一方面，本专利技术提供了一种神经序列数据隐私保护电路；
[0007]一种神经序列数据隐私保护电路，包括：
[0008]真随机数电路，所述真随机数电路用于获取使能信号，根据使能信号查找时钟频率的抖动区间，生成非确定态数据和确定态数据；
[0009]第一异或运算电路，所述第一异或运算电路用于对非确定态数据和确定态数据执行异或操作，收集非确定态数据，以作为高熵调制数据；
[0010]移位寄存器，所述移位寄存器用于存储高熵调制数据；
[0011]调制电路，所述调制电路用于随机获取所述移位寄存器中的高熵调制数据，根据高熵调制数据和生物序列数据，获取隐私脱敏处理后的神经序列数据；其中，生物序列数据为原始神经序列数据中slot时间槽所在位置的数据。
[0012]进一步的，所述调制电路为第二异或运算电路，所述第二异或运算电路用于随机获取所述移位寄存器中的高熵调制数据，对高熵调制数据和生物序列数据执行异或操作，获取隐私脱敏处理后的神经序列数据。
[0013]优选的，所述第二异或运算电路还用于对隐私脱敏处理后的神经序列数据和生物序列数据执行逆向异或操作，获取原始神经序列数据。
[0014]优选的，所述真随机数电路包括高频振荡环电路和低频振荡环电路；
[0015]所述高频振荡环电路的输出端与所述低频振荡环电路的输入端连接，低频振荡环电路的输出端与第一异或运算电路的输入端连接，第一异或运算电路的输出端与移位寄存器的输入端连接，移位寄存器的输出端与第二异或运算电路的输入端连接。
[0016]进一步的，所述调制电路为取代单元，所述取代单元用于使用高熵调制数据代替生物序列数据，获取隐私脱敏处理后的神经序列数据。
[0017]进一步的，所述高频振荡环电路用于生成高频时钟信号，所述低频振荡环电路用于根据低频时钟信号对高频时钟信号的抖动空间进行一次采样和二次采样，以获取非确定态数据和确定态数据。
[0018]第二方面，本专利技术提供了一种神经序列数据隐私保护方法；
[0019]一种神经序列数据隐私保护方法，基于上述的神经序列数据隐私保护电路，包括如下步骤：
[0020]获取原始神经序列数据，将原始神经序列数据分割为等长的周期段；针对每一个周期段，根据隐私保护度，选取位置插入slot时间槽；
[0021]获取高熵调制数据，根据slot时间槽所在位置的生物序列数据和高熵调制数据，获取隐私脱敏处理后的神经序列数据。
[0022]进一步的，所述根据slot时间槽所在位置的生物序列数据和高熵调制数据，获取隐私脱敏处理后的神经序列数据为：
[0023]对slot时间槽所在位置的生物序列数据和高熵调制数据执行异或操作，获取隐私脱敏处理后的神经序列数据；
[0024]或者，
[0025]使用高熵调制数据替代slot时间槽所在位置的生物序列数据，获取隐私脱敏处理后的神经序列数据。
[0026]进一步的，所述隐私保护度为所述slot时间槽宽度和周期宽度之比。
[0027]第三方面，本专利技术提供了一种电子设备；
[0028]一种电子设备，包括存储器、处理器和如权利要求1
‑
7任一项所述的神经序列数据隐私保护电路。
[0029]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0030]本专利技术提供的技术方案，针对神经电传感器采样以及数字量化后的数字神经序列数据进行有效保护的电路设计，并且该电路硬件实现简单、有效；通过真随机数电路以及随机slot时间槽插入对原始神经序列信号(低熵数据)进行高熵调制，并且可以根据保护程度随机的或者手动指定选择部分敏感数据对原始的神经序列数据进行可逆的或者不可逆的进行脱敏保护；同时，对于可逆的脱敏保护神经数据，也可以通过脱敏逆向处理恢复原始神经数据信号。
[0031]原始神经信息数据被切割成等长的周期段后经过slot时间槽以及隐私保护度“ε”，可实现用户的自定义脱敏隐私加密保护，或者手动指定分配的敏隐私加密保护，在经过通过真随机数电路产将数据进行高熵调制后得到调制后数据，最后对于基于XOR操作的可逆隐私保护操作，也通过XOR脱敏逆向处理恢复原始数据信号，从而实现了对于生物神经序列信号的保护电路的设计实现。
附图说明
[0032]构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。
[0033]图1为本专利技术实施例提供的神经序列数据隐私保护电路的示意图；
[0034]图2为本专利技术实施例提供的原始神经序列数据可逆脱敏处理示意图；
[0035]图3为本专利技术实施例提供的原始神经序列数据不可逆脱敏处理释义图。
具体实施方式
[0036]应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本专利技术提供进一步的说明。除非另有指明，本专利技术使用的所有技术和科学术语具有与本专利技术所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0037]需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本专利技术的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0038]在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0039]实施例一
[0040]现有技术中，生物信号的隐私加密和传输认证的安全问题尤为突出，随时面临着被假冒和违法利用的危险，神经序列数据作为能够反映人体生理获得最主要的特征，安全问题更是不容忽本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种神经序列数据隐私保护电路，其特征在于，包括：真随机数电路，所述真随机数电路用于获取使能信号，根据使能信号查找时钟频率的抖动区间，生成非确定态数据和确定态数据；第一异或运算电路，所述第一异或运算电路用于对非确定态数据和确定态数据执行异或操作，收集非确定态数据，以作为高熵调制数据；移位寄存器，所述移位寄存器用于存储高熵调制数据；调制电路，所述调制电路用于随机获取所述移位寄存器中的高熵调制数据，根据高熵调制数据和生物序列数据，获取隐私脱敏处理后的神经序列数据；其中，生物序列数据为原始神经序列数据中slot时间槽所在位置的数据。2.如权利要求1所述的神经序列数据隐私保护电路，其特征在于，所述调制电路为第二异或运算电路，所述第二异或运算电路用于随机获取所述移位寄存器中的高熵调制数据，对高熵调制数据和生物序列数据执行异或操作，获取隐私脱敏处理后的神经序列数据。3.如权利要求2所述的神经序列数据隐私保护电路，其特征在于，所述第二异或运算电路还用于对隐私脱敏处理后的神经序列数据和生物序列数据执行逆向异或操作，获取原始神经序列数据。4.如权利要求2所述的神经序列数据隐私保护电路，其特征在于，所述真随机数电路包括高频振荡环电路和低频振荡环电路；所述高频振荡环电路的输出端与所述低频振荡环电路的输入端连接，低频振荡环电路的输出端与第一异或运算电路的输入端连接，第一异或运算电路的输出端与移位寄存器的输入端连接，移位寄存器的输出端与第二异或运算电路的输入端连接。5.如权利要求1所述的神经序列数据隐私保护电路，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李田来，陈晓东，孙建辉，刘方爱，
申请(专利权)人：山东师范大学，
类型：发明
国别省市：