[发明专利]一种经济电子数据的安全防护系统在审
| 申请号: | 202111019391.8 | 申请日: | 2021-09-01 |
| 公开(公告)号: | CN113709168A | 公开(公告)日: | 2021-11-26 |
| 发明(设计)人: | 方颖 | 申请(专利权)人: | 郑州旅游职业学院 |
| 主分类号: | H04L29/06 | 分类号: | H04L29/06;H04L29/08;G08B13/22;G06F16/13;G06F21/32;G06F21/64;G06K9/00 |
| 代理公司: | 成都其高专利代理事务所(特殊普通合伙) 51244 | 代理人: | 任坤 |
| 地址: | 450000 河南省*** | 国省代码: | 河南;41 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 经济 电子 数据 安全 防护 系统 | ||
1.一种经济电子数据的安全防护系统,包括登录模块、数据管理模块、报警模块、安全模块;其特征在于,所述登录模块包括身份认证模块,数据管理模块包括电子数据上传模块、电子数据下载模块、电子数据查询模块,安全模块包括文件分片、文件传输、文件存储、文件对比;
文件存储的过程包括对文件名称存储、文件哈希、文件分片,所述文件分片包括文件存储IP、文件存储路径、文件分片哈希;
所述身份认证模块数据处理器、接地电极、电极头套,所述电机头套与数据处理器连接,数据处理器与安全防护系统的主机连接,所述电极头套上设有三个电极;安全防护系统的主机存储器上预先存储有授权登录者的脑电信号数据集,登录者在进行认证时,进行脑电信号采集,对脑电信号进行预处理、特征提取,在经过分类器进行分类,输出分类结果,若大于设定的值,则匹配成功,登陆成功,否则登录失败。
2.根据权利要求1所述一种经济电子数据的安全防护系统,其特征在于,安全防护系统包括四层,分别为应用层、处理层、合约层、区块层;所述应用层包括文件上传、文件查询、文件下载、文件对比功能;处理层包括编码解码、Hash对比、数据分片;合约层为处理层和区块层之间的桥梁,将处理层的计算结果锚定到区块层的存储区;所述区块层存储处理层产生的数据信息。
3.根据权利要求1所述一种经济电子数据的安全防护系统,其特征在于,文件分片采用里所码记性数据冗余分片,并计算存储模块性能综合距离并对其进行排序,获取最优存储模块,系统向选中的存储模块随机分发数据分片,经过区块链共识算法固定到区块链的存储区,并将分片信息写入区块链中。
4.根据权利要求1所述一种经济电子数据的安全防护系统,其特征在于,电子数据查询的的过程为,系统先读取文件所对应的数据索引位,根据文件数据的索引号去获取文件分片所存储的位置的索引号,判断文件索引是否小于数据文件存储的数据分片数量,若小于,则获取到文件存储位置的绝对索引位,根据绝对索引位找出数据存储信息IP地址和绝对路径,查询电子数据。
5.根据权利要求1所述一种经济电子数据的安全防护系统,其特征在于,电子数据下载的过程为,首先找出数据信息所保存的文件数据存储位置,主要是IP地址和绝对路径,获取位置之后,找出文件自动下载同时进行数据文件的自动解码。
6.根据权利要求1所述一种经济电子数据的安全防护系统,其特征在于,当文件需要进行查验时,通过文件对比判断文件是否被破坏或篡改,通过哈希算法对被查验的文件按进行哈希计算,将存在智能合约的该文件的哈希值将进行对比,若哈希值相同,则为被破坏或篡改,提高系统对比可靠性,保证数据安全。
7.根据权利要求1所述一种经济电子数据的安全防护系统,其特征在于,所述身份认证模块为脑电波识别,包括预处理、特征提取和分类器分类。
8.根据权利要求7所述一种经济电子数据的安全防护系统,其特征在于,所述身份认证模块的认证方法包括以下步骤:
a,采集的脑电信号数据经过预处理和特征提取之后,消除环境噪音的影响,并且提取出纯净的脑电信号的时域、频域、时频域特征信号集;
b,选取适量的特征信号集进行数据分类,将数据分类为m类和剩余类+1,将分类后的数据通过分类器对进行训练;
c,若m大于剩余类+1,则分类结果为剩余类+1个类的模型,否则对其进行重新分类和训练;
d,判断剩余类+1个类的模型是拥有一个分类结果还是多个分类结果,若拥有一个分类结果,直接输出;若拥有多个分类结果,判断是否为空集,若空集则直接输出,非空集重新进行分类器训练;
e,若输出的分类结果大于设定的值,怎系统判定匹配成功,登陆成功,若输出的分类结构小于设定的值,则匹配失败,登录失败;设定的值根据识别率自行设定。
9.根据权利要求1所述一种经济电子数据的安全防护系统,其特征在于,所述报警模块为隐蔽报警,通过咬牙改变脑部电信号静息状态,脑电信号幅值发生明显变化,通过检测时域的变化,检测出咬牙动作的开始与结束,关联报警系统,通过系统向外界进行报警,基于脑电信号时域分析报警检测能够准确检测脑电信号中因幅值变化的隐蔽报警信号。
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