[发明专利]适用于Android的对称加密方法

权利要求书

1.一种适用于Android的对称加密方法，包括加密流程和解密流程；其特征在于：所述的方法包括以下步骤：

使用TensorFlow搭建神经网络模型计算图；

对模型进行训练，随机生成一个大小为4096的输入数据数组，每个数据为长度为8的向量；

随机生成密钥，合并输入加密模型，加密输出数据再与同一个秘钥进行合并，然后输入解密模型，将解密模型的输出和原数据进行比较并计算平均误差；

将训练好的模型参数和模型计算图保存为文件，导入到Android asset资源中，用TensorFlow的Android library调用即可。

2.根据权利要求1所述的适用于Android的对称加密方法，其特征在于所述加密流程包括以下步骤：

步骤一、获取到待加密的明文和密钥；

步骤二、将明文和密钥转换为二进制方式表示，并将0映射为-1,1保持为1；

步骤三、将明文和密钥合并，首先取明文的第一个字节和密钥的第一个字节，将密钥拼接在明文之后构成一组数据，然后取明文的第二个字节和密钥的第二个字节进行合并，依次类推，取到密钥的最后一个字节之后再从密钥的第一个字节开始取，直到明文的每一个字节均与密钥完成合并；

步骤四、将合并的数据按组输入加密模型；

步骤五、最后的输出即为加密后的密文。

3.根据权利要求2所述的适用于Android的对称加密方法，其特征在于所述的步骤四中加密模型是一个已训练好的多层神经网络，每次取一组合并数据作为输入。

4.根据权利要求1所述的适用于Android的对称加密方法，其特征在于所述的解密流程包括以下步骤：

步骤一、获取到密文和密钥；

步骤二、将密钥表示为二进制形式并将0映射为-1,1保持为1；

步骤三、将密文和密钥进行合并，首先提取相当于一个字节的密文和密钥的第一个字节，然后将密钥拼接在密文之后构成一组数据，重复这个过程直到所有密文和密钥完成合并，当取到密钥的最后一个字节之后再从第一个字节开始取密钥；

步骤四、将合并后的数据按组输入解密模型；

步骤五、输出数据即为明文的二进制位近似数据，将其按字节恢复和解映射，得到明文二进制数据。