本发明涉及到信息安全技术领域，特别是一种基于ar图片伪装的信息的处理方法。
背景技术：
目前随着电子学生证、家校互动软件等教学app的大量使用，在使用过程中，有海量的学生信息尤其是学生的个人隐私信息容易通过网络泄露出去，严重损害了未成年人的合法权益，极易产生人身安全隐患。
技术实现要素：
为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于ar图片伪装的信息的处理方法，其包括以下步骤：
加密流程：
s11：将原文数据转换为base64或hex的字节流；
s12：将字节流转换生成为增加噪音的验证码式图片；
s13：拍摄已在ar识别库中的可识别画面或物体，匹配成功后，从服务端得到特征点矩阵t；
s14：对步骤s13中拍摄的照片使用ar算法提取特征点矩阵t；
s15：将所述特征点矩阵t转为二进制流作为加密秘钥k；
s16：使用k对步骤s12中生成的验证码式图片的数据流进行加密得到密文c；
s17：将密文c的每个字节以一对一的方式按顺序平均叠加到步骤s13中得到的照片的每八个像素的argb四个分量中，对于溢出部分暂存至数组a；
s18：使用k对数组a加密后增加至图片文件的额外数据存储区；
s19：完成加密并发送图片。
较佳地，还包括解密流程：
s21：接收图片；
s22：从图片文件的额外存储区取出数组a的加密字节流s；
s23：使用ar识别该图片对应的原始图，从服务端得到原始图对应的特征点原始矩阵t；
s24：将矩阵t转为二进制流作为加密秘钥k；
s25：使用k对s进行解密得到数组a；
s26：使用数组a中的数据将步骤s21中接收到的图片中叠加的密文c数据提取出来；
s27：使用k对c进行解密得到验证码式图片的二进制字节流；
s28：使用验证码识别算法对步骤s27中得到的图片进行文本识别，得到原文数据的字节流；
s29：对第步骤s28中得到的字节流进行base64解密或hex转换得到原文原始数据。
本发明具有以下有益效果：
本发明通过拍摄已在ar识别库中的任意可识别画面或物体进行密码匹配，使伪装图片由二维平面图片上升为三维立体图片，大大增加了伪装信息的复杂度，提高了密码的安全性。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供了一种基于ar图片伪装的信息的处理方法，其包括以下步骤：
加密流程：
s11：将原文数据转换为base64或hex的字节流；
s12：将字节流转换生成为增加噪音的验证码式图片；
s13：拍摄已在ar识别库中的可识别画面或物体，匹配成功后，从服务端得到特征点矩阵t；
s14：对步骤s13中拍摄的照片使用ar算法提取特征点矩阵t；
s15：将所述特征点矩阵t转为二进制流作为加密秘钥k；
s16：使用k对步骤s12中生成的验证码式图片的数据流进行加密得到密文c；
s17：将密文c的每个字节以一对一的方式按顺序平均叠加到步骤s13中得到的照片的每八个像素的argb四个分量中，对于溢出部分暂存至数组a(对原图像的数值干扰度为：1/(4*8)～＝3％，对ar的识别效果基本不会造成干扰)；
s18：使用k对数组a加密后增加至图片文件的额外数据存储区；
s19：完成加密并发送图片。
本实施例提供的基于ar图片伪装的信息的处理方法还包括解密流程：
s21：接收图片；
s22：从图片文件的额外存储区取出数组a的加密字节流s；
s23：使用ar识别该图片对应的原始图，从服务端得到原始图对应的特征点原始矩阵t；
s24：将矩阵t转为二进制流作为加密秘钥k；
s25：使用k对s进行解密得到数组a；
s26：使用数组a中的数据将步骤s21中接收到的图片中叠加的密文c数据提取出来；
s27：使用k对c进行解密得到验证码式图片的二进制字节流；
s28：使用验证码识别算法对步骤s27中得到的图片进行文本识别，得到原文数据的字节流；
s29：对第步骤s28中得到的字节流进行base64解密或hex转换得到原文原始数据。
本发明通过拍摄已在ar识别库中的任意可识别画面或物体进行密码匹配，使伪装图片由二维平面图片上升为三维立体图片，大大增加了伪装信息的复杂度，提高了密码的安全性。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。