[发明专利]一种基于密文特征识别加密算法类型的方法与系统

说明书

本发明公开了一种基于密文特征识别加密算法类型的方法和系统，包括：爬取信息安全网站上的明文密码信息，并进行数据预处理；采用OpenSSL开源加密库采用不同种类的加密算法进行加密，获得加密后的密文集合，作为训练数据；进行基于GRU模型的深度学习的模型训练，对训练完的模型进行测试，获得分类错误的类别，对错误类别所对应的加密后的密码字符串进行基于n‑gram的提取，获取n‑gram片段，记录片段位置和元组数，对两个n‑gram元组之间的数据进行隐藏，实现重要特征的提升，并再次进行测试，当测试结果有阈值程度提升时停止训练，否则改变n‑gram元组数和隐藏的片段位置；该方法能够识别密文加密类型，并对识别的错误进行修正。

【技术领域】

本发明涉及密码学技术领域，尤其涉及密文特征识别加密算法类型的方法。

【背景技术】

在当今商业活动中，总是会有许多重要的机密数据，为了防止数据泄露，经常会对这些数据采取加密算法进行加密，保护数据安全。然而由于各类数据的重要和保密等级不一样，因此对于不同的数据，必须采取不同的加密算法进行加密，避免数据被泄露和影响数据的正常使用。对加密算法进行破解的难度很大，本发明并不对算法进行破解，我们的目标是对加密后的算法，识别其加密类型，在加密类型不符合安全标准的时候，能够进行针对性的提醒，帮助企业或者事业单位获得系统安全性。因此为了确保正确使用加密算法，对加密算法的种类进行识别是非常重要的手段。

深度学习是机器学习的一种，自2006提出深度学习以来，深度学习在许多领域都得到了广泛应用，在加密算法识别领域也不例外。2013年，就有学者提出了基于神经网络的区分攻击方法，这种方法利用语言学和信息检索方法，从MARS、RC6、Rijndael、Serpent、Twofish加密的密文中生成分类模型；但是前人的方法，识别的错误率较高，对于识别错误后，也无法提取更加有效的特征进行正确率优化，因此无法保障很好的识别，错误识别的内容也无法减少。

【发明内容】

本发明提供了一种基于密文特征识别加密算法类型的方法，所述方法包括：

爬取信息安全网站上的明文密码信息，并进行数据预处理；采用OpenSSL开源加密库采用不同种类的加密算法进行加密，获得加密后的密文集合，作为训练数据；进行基于GRU模型的深度学习的模型训练，对训练完的模型进行测试，获得分类错误的类别，对错误类别所对应的加密后的密码字符串进行基于n-gram的提取，获取n-gram片段，记录片段位置和元组数，对两个n-gram元组之间的数据进行隐藏，实现重要特征的提升，并再次进行测试，当测试结果有阈值程度提升时停止训练，否则改变n-gram元组数和隐藏的片段位置。

进一步可选地，如上所述的方法中，所述爬虫信息安全网站上的明文密码信息，主要还包括：

在信息安全相关网站上通过正则表达式匹配关键字为“常见密码”或各大信息安全论坛匹配“密码设置为：”这几个字的相关的报表内容或带有数字、符号、字母的信息；并对里面存在的数据缺陷和空格做处理。

进一步可选地，如上所述的方法中，所述OpenSSL开源加密库采用不同种类的加密算法进行加密，主要还包括：

选取OpenSSL开源加密库中的加密算法作为标准加密算法，从中分别挑选不同种类的加密算法对所述明文密码进行数据加密，并将这些密文按照加密算法的种类进行储存，得到不同种类的加密算法输出的密文集合，选取各种类密文长度相比小于预设阈值的密文作为训练数据。

进一步可选地，如上所述的方法中，所述进行基于GRU模型的深度学习的模型训练，对训练完的模型进行测试，获得分类错误的类别，主要还包括：根据密文集合进行不同种类加密算法样本作为特征，将该种类算法作为标注值，得到训练集，构建基于GRU神经网络的加密算法种类识别模型，并在其中加入dropout层和正则化；

通过该模型输入测试集样本识别出测试结果，包括正确分类的数据和错误分类的数据。