一种跨境电子商务视频安全监控系统及控制方法与流程

本发明属于安全监控系统技术领域，尤其涉及一种跨境电子商务视频安全监控系统及控制方法。

背景技术：

目前，境电子商务是指分属不同关境的交易主体，通过电子商务平台达成交易、进行支付结算，并通过跨境物流送达商品、完成交易的一种国际商业活动。而目前的跨境电子商务发展并不成熟，对于境外电商还存在一定的风险，所以发明一种跨境电子商务视频安全监控系统是非常有必要的；由于电子商务是基于虚拟的电脑空间展开的，丧失了传统交易方式下的地理因素，因此这种远程交易给我国税收局带来了许多困难，有时无法对交易信息进行准确的记录。

综上所述，现有技术存在的问题是：

(1)目前使用的摄像头在对图像进行处理时，无法对图像进行有效的二值化分割，无法实现红外图像的目标自动，难以对红外图像进行处理，影响监控的效果。

(2)目前使用的单片机pos算法，运算速率低，迭代次数较大，降低了单片机的工作效率，对信息的处理存在时间不匹配的情况，难以达到跨境电子商务视频监控的要求。

(3)目前的跨境电子商务发展并不成熟，对于境外电商还存在一定的风险；电子商务是基于虚拟的电脑空间展开的，丧失了传统交易方式下的地理因素，因此这种远程交易给我国税收局带来了许多困难，有时无法对交易信息进行准确的记录，传统的信息分类方法，分类情况不准确，对信息的分类较慢，工作效率较低。

技术实现要素：

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种跨境电子商务视频安全监控系统及监控方法。

本发明是这样实现的，一种跨境电子商务视频安全监控方法，所述跨境电子商务视频安全监控方法包括：

将外贸路由器的vpn连接到境外ip上，通过摄像头对境外电子商务进行实时视频监控，摄像头录制的画面传送至储存芯片，储存后的画面再传输至单片机；通过单片机处理后，再将录制画面传送至远程计算机终端；

拾音器通过咪头对周围环境的声音进行收集，再通过音频放大电路对收集声音进行还原，实现对声音进行监听；拾音器收集的声音通过传输器传输至远程计算机终端，实现对跨境电子商务实现视觉和听觉上的监控；

数据读取器对远程交易数据进行读取，读取后的数据通过传输器传输至远程计算机终端。

进一步，远程计算机终端对数据读取器读取的远程交易数据进行加密保护，具体有：

1)初始化：

2)令属性集合s为属性集合u的分层子集，根据属性集合s、公共参数pk、消息m和一个提前生成的分层门限访问结构(mv,ρ)将属性集合u所有层次的属性均用一个表达式进行加密得到密文ct，其中，函数ρ表示分层访问结构mv中的行到属性的映射；令属性集合s的每一层的属性数量超过该层门限，使s满足分层的访问结构；

3)通过主密钥msk和属性集合s，结合步骤s1中的子群生成密钥sk；

步骤1)包括：

定义函数f的运算规则如下：每进行一次f运算，就将多项式的常数项变为0，自变量的系数不变，次数减1，设a、b、c、d为确定的常实数，则有：

f(a+bx+cx^d)＝0+b+cx^d-1；

f(1+2x+3x⁴)＝0+2+3x³；

设(k，n)是一个分层的秘密共享系统，主要由一个秘密分发者d和n个参与者组成，属性集合u是n个参与者的集合，且包含m个层次，即其中对于i≠j，ui∩uj＝φ；令是一个单调递增的整数序列0＜k0＜k1＜...＜km，并且km-1＜km-1，ki是每一层的门限值，则(k，n)分层的门限访问结构就是要为属性集合u中每个参与者u分配秘密信息s的一个秘密份额σ(u)，使其满足以下访问结构：

满足上式所描述的访问结构的分层的参与者子集s称为授权子集，可以恢复主秘密，而不满足上述访问结构的任何用户子集将无法获得关于主秘密的任何信息；

子秘密分发：

秘密分发者d任意选取t-1个随机数a1,...,at-1和一个大素数q，然后构造多项式p(x)＝s+a1x+...+at-1x^t-1，其中s是需要被共享的主秘密；系统中的每个参与者u对应域里面的一个元素表示其身份，用uj表示，d根据参与者所处的层次i计算参与者的秘密份额其中：

p0(x)＝p(x)；

p1(x)＝f¹(p(x))＝f(p(x))；

pi(u)＝f(pi-1(u))；

表示多项式p(x)经过ki-1次f运算后在域元素uj处的值；ki-1是第i-1层的门限值且令k-1＝0，d公开lm表示第m层中拥有属性集合s的元素数量；

秘密恢复：

令|s|表示s所具有的元素数量，设定满足：

…

其中，u0,…,um表示集合u的第0至m层，0≤l0≤l1≤...≤lm＝|s|，当且仅当对于所有的0≤i≤m，li≥ki，s为一个授权子集，即符合访问结构，则s中所有的参与者合作时，可以组成系数矩阵mv，其中系数矩阵按行编写为：

s中的所有参与者可以合作解出如下的方程组：

即：

若s满足访问结构，就可以重构出多项式p(x)，从而恢复出秘密s；进一步，这个访问结构可以等价于分层矩阵的lsss的访问结构，即令被定义为i＝{j：ρ(j)∈s}，如果令是秘密s的一个子秘密，则存在常数{ωj∈zn}使得∑j∈iωjλj＝s，其中，zn表示1到n的整数集合；ωj在秘密共享生成矩阵mv大小的多项式时间内总可以被找到，就可以恢复出来主秘密；

步骤2)包括如下步骤：

2.1)令访问结构mv是一个j×t矩阵；

2.2)选择一个随机向量表示1到n的整数集合中的任意t个，其中，s表示秘密值，y1,......,yt-1为秘密值s的分享；

2.3)令|s|表示s所具有的元素数量，设定满足：

…

其中，u0,…,um表示集合u的第0至m层，0≤l0≤l1≤...≤lm＝|s|，当且仅当对于所有的0≤i≤m，有li≥ki，li表示第i层中拥有集合s的元素数量，ki表示第i层中集合s的元素数量门限；

然后对于所有的j＝1,...,l0,...,lm，计算mj表示mv中的第j行；

2.4)对于属性集合u的层次数i∈{0,...,m}，设定j＝li-1+c，l-1＝0，c为常数，表示第i层的第c个属性，即属性集合u中的第j个属性对应于第i层的第c个属性；

2.5)选择随机数

2.6)将所有层次的属性通过以下表达式进行加密得出密文ct：

其中，hρ(j)表示与属性集合u中的第ρ(j)个属性元素对应的群元素，ρ(j)表示属性集合u中第j层的属性到访问结构mv的第j行的映射。

进一步，摄像头对图像的处理中，采用红外的二值化分割算法，包括：

第一步：利用直方图均衡化算法对图像进行对比度增强；

式中：db为转换后的灰度值；da为转换前的灰度值；hi为第i级灰度的像素个数；a0为像素总数，绘制二维灰度直方图曲线；

第二步：设f(x,y)为进行红外图像直方图均衡化后的二维灰度直方图曲线，其中x表示灰度级别，y表示具体各个灰度级别像素出现的次数，对f(x,y)在点(x,y)处求取梯度：

式中：为在点(x,y)处f对x的偏导数；为在点(x,y)处f对y的偏导数；梯度的幅值作为变化率大小的度量，其值为：

而对于二维离散函数f(i,j)，用有限差分作为梯度幅值的一个近似：

为简化计算，上式近似简化为：

该式即为局部阈值选取的依据；

第三步：求取第二步中获得的灰度梯度均值：

式中：k为所求取灰度梯度值编号。舍弃灰度梯度值小于梯度均值的部分，保留灰度梯度值大于灰度梯度均值的部分，

其中：m＝1,2,3,…,n；

式中：m为舍弃灰度梯度小于平均灰度梯度值后的灰度梯度值编号；灰度梯度值大于灰度均值的像素点灰度组合成一个集合，构成全局阈值面，全局阈值面为提取目标主要轮廓的基准面，应用此阈值面进行红外图像二值化分割。

进一步，单片机采用改进的pso算法对储存的画面进行处理，在基本pso算法中,w使粒子保持运动惯性,使其有扩展搜索空间的趋势,w较大时,粒子的运动速度较快,使粒子的搜索区域较大,并且能够使其更快的靠近全局最优粒子,w较小时,粒子的运动速度缓慢,使粒子能在局部范围内进行精细搜索,有利于算法的收敛，为此w常采取动态调整；

其中:wmax和wmin表示惯性权重最大和最小值,t表示迭代次数,itermax表示最大迭代次数。

进一步，单片机对采集到的各种信息进行分类，信息分类采用支持向量机的快速分类算法，具体包括：

给定训练样本集{(xi，yi)，i＝1，2，…，l}，xi∈r^d，yi∈{-1，+1},引进从输入空间rn到希尔伯特(hilbert)空间h的变换：

然后在hilbert空间h中构造原始问题：

结束条件：

采用lagrange乘子法求解公式(1)，得到的对偶问题为：

结束条件：

其中k(xi，xj)为核函数：

通过求解上述对偶问题得最优解α*＝(α1*，…，αl*)^t，选取α*的一个正分量0＜αj*＜c，并据此计算阙值

b^*＝yj-∑yiαi^*k(xi,xj)，(5)

最后构造决策函数

给定两个样本x1，x2∈rⁿ,则两样本之间的距离可以表示为d(x1，x2),表示样本xl的第i个分量,在线性的情况下,两样本之间的距离定义如下：

在非线性情况下,两样本之间的距离定义如下：

其中为将原空间中向量x映射到高维向量空间中所对应的向量，为核函数；

假设一类样本为x1i，i＝1，…，l，另一类样本为x2j，j＝1，···，m,d(x1i，x2j)表示第一类中的第i个样本到第二类中的第j个样本的距离，则对每一个i值，di＝mind(x1i,x2j)(j＝1,2,···，m)，所对应的向量x2j就是第二类样本的一个边界向量；

对原始样本通过距离筛选,得到l个由相对边界向量过程的初始训练样本(x1，y1)，…，(xl，yl)，其中xi∈rⁿ，i＝1，…，l，yi∈{-1，1}是样本xi所属的类别,m为训练样本的类数目,设第k个支持向量机的训练样本集合为x＝{(xi，yi)|yi≥k}，得

约束条件：

转化为其对偶问题进行求解：

得到其对应的决策函数为：

本发明的另一目的在于提供一种实现所述跨境电子商务视频安全监控方法的计算机程序。

本发明的另一目的在于提供一种实现所述跨境电子商务视频安全监控方法的信息数据处理终端。

本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行所述的跨境电子商务视频安全监控方法。

本发明的另一目的在于提供一种跨境电子商务视频安全监控系统，所述跨境电子商务视频安全监控系统设置有：

远程计算机；

所述远程计算机通过导线连接传输器、外贸路由器，所述传输器通过导线连接摄像头、拾音器、数据读取器，所述传输器内部卡接有储存芯片，所述储存芯片下端卡接有单片机，所述单片机下端卡接有zigbee模块。

进一步，所述zigbee模块通过网线连接本地网络；

所述外贸路由器的vpn宽带服务器连接国外本地ip。

本发明的优点及积极效果为：

通过摄像头和拾音器的相互配合，结合远程计算机进行能够对跨境电子商务进行实时视听监控，提高了境外电子商务的安全性；，摄像头对图像发的处理采用红外图像二值化分割算法，可以很好的适应红外图像分辨率低，对比度低的图像特点，能够实现红外图像目标自动、有效地二值化分割。

通过数据读取器对境外电商的交易进行数据读取，能够保证境外电子商务交易的安全性，为税务核查员提供可靠交易记录，单片机采用改进的pos算法，能够较少数据的迭代次数，提高单片机的运算速率，达到了跨境电子商务视频监控的要求。

通过采用支持向量机的快速分类算法对信息进行快速分类，且分类准确，极大的提高了视频监控的安全性。

本系统设计思路清晰，能够对跨境电子商务进行实时监控，提高跨境电商的安全性。

一种跨境电子商务视频安全监控方法，所述跨境电子商务视频安全监控方法包括：

将外贸路由器的vpn连接到境外ip上，通过摄像头对境外电子商务进行实时视频监控，摄像头录制的画面传送至储存芯片，储存后的画面再传输至单片机；通过单片机处理后，再将录制画面传送至远程计算机终端；

拾音器通过咪头对周围环境的声音进行收集，再通过音频放大电路对收集声音进行还原，实现对声音进行监听；拾音器收集的声音通过传输器传输至远程计算机终端，实现对跨境电子商务实现视觉和听觉上的监控；

数据读取器对远程交易数据进行读取，读取后的数据通过传输器传输至远程计算机终端。

本发明远程计算机终端对数据读取器读取的远程交易数据进行加密保护，具体有：

1)初始化：

2)令属性集合s为属性集合u的分层子集，根据属性集合s、公共参数pk、消息m和一个提前生成的分层门限访问结构(mv,ρ)将属性集合u所有层次的属性均用一个表达式进行加密得到密文ct，其中，函数ρ表示分层访问结构mv中的行到属性的映射；令属性集合s的每一层的属性数量超过该层门限，使s满足分层的访问结构；

3)通过主密钥msk和属性集合s，结合步骤s1中的子群gp3生成密钥sk；上述方案的实施，保证了数据的安全。

附图说明

图1是本发明实施例提供的跨境电子商务视频安全监控系统结构示意图；

图2是本发明实施例提供的传输器内部示意图；

图中：1、摄像头；2、传输器；3、远程计算机；4、外贸路由器；5、拾音器；6、数据读取器；7、储存芯片；8、单片机；9、zigbee模块。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。

下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。

如图1和图2所示，本发明实施例提供的跨境电子商务视频安全监控系统，包括：摄像头1、传输器2、远程计算机3、外贸路由器4、拾音器5、数据读取器6、储存芯片7、单片机8、zigbee模块9。

所述远程计算机3通过导线连接传输器2、外贸路由器4，所述传输器2通过导线连接摄像头1、拾音器5、数据读取器6，所述传输器2内部卡接有储存芯片7，所述储存芯片7下端卡接有单片机8，所述单片机8下端卡接有zigbee模块9。

所述zigbee模块9通过网线连接本地网络。所述外贸路由器4的vpn宽带服务器连接国外本地ip。

本发明的工作原理：将外贸路由器4的vpn连接到境外ip上，跨境电子商务提供快速、稳定的无线网络，通过zigbee模块9实现摄像头1、拾音器5、数据读取器6的无线通讯，通过摄像头1对境外电子商务进行实时视频监控，摄像头1录制的画面传送至储存芯片7，储存后的画面再传输至单片机8，通过单片机8的简单处理后，再将录制画面传送至远程计算机3终端，拾音器5通过咪头对周围环境的声音进行收集，再通过音频放大电路对收集声音进行还原，从而对声音进行监听，拾音器5收集的声音通过传输器2传输至远程计算机3终端，从而对跨境电子商务实现视觉和听觉上的监控，保证跨境电子商务的安全；数据读取器6能够对远程交易数据进行读取，读取后的数据通过传输器2传输至远程计算机3终端，保证境外电子商务交易的安全性，为税务核查员提供可靠交易记录。

下面结合具体分析对本发明做进一步描述。

本发明实施例提供的跨境电子商务视频安全监控方法，包括：

将外贸路由器的vpn连接到境外ip上，通过摄像头对境外电子商务进行实时视频监控，摄像头录制的画面传送至储存芯片，储存后的画面再传输至单片机；通过单片机处理后，再将录制画面传送至远程计算机终端；

拾音器通过咪头对周围环境的声音进行收集，再通过音频放大电路对收集声音进行还原，实现对声音进行监听；拾音器收集的声音通过传输器传输至远程计算机终端，实现对跨境电子商务实现视觉和听觉上的监控；

数据读取器对远程交易数据进行读取，读取后的数据通过传输器传输至远程计算机终端。

作为本发明实施例的优选实施例，远程计算机终端对数据读取器读取的远程交易数据进行加密保护，具体有：

1)初始化：

2)令属性集合s为属性集合u的分层子集，根据属性集合s、公共参数pk、消息m和一个提前生成的分层门限访问结构(mv,ρ)将属性集合u所有层次的属性均用一个表达式进行加密得到密文ct，其中，函数ρ表示分层访问结构mv中的行到属性的映射；令属性集合s的每一层的属性数量超过该层门限，使s满足分层的访问结构；

3)通过主密钥msk和属性集合s，结合步骤s1中的子群生成密钥sk；

步骤1)包括：

定义函数f的运算规则如下：每进行一次f运算，就将多项式的常数项变为0，自变量的系数不变，次数减1，设a、b、c、d为确定的常实数，则有：

f(a+bx+cx^d)＝0+b+cx^d-1；

f(1+2x+3x⁴)＝0+2+3x³；

设(k，n)是一个分层的秘密共享系统，主要由一个秘密分发者d和n个参与者组成，属性集合u是n个参与者的集合，且包含m个层次，即其中对于i≠j，ui∩uj＝φ；令是一个单调递增的整数序列0＜k0＜k1＜...＜km，并且km-1＜km-1，ki是每一层的门限值，则(k，n)分层的门限访问结构就是要为属性集合u中每个参与者u分配秘密信息s的一个秘密份额σ(u)，使其满足以下访问结构：

满足上式所描述的访问结构的分层的参与者子集s称为授权子集，可以恢复主秘密，而不满足上述访问结构的任何用户子集将无法获得关于主秘密的任何信息；

子秘密分发：

秘密分发者d任意选取t-1个随机数a1,...,at-1和一个大素数q，然后构造多项式p(x)＝s+a1x+...+at-1x^t-1，其中s是需要被共享的主秘密；系统中的每个参与者u对应域里面的一个元素表示其身份，用uj表示，d根据参与者所处的层次i计算参与者的秘密份额其中：

p0(x)＝p(x)；

p1(x)＝f¹(p(x))＝f(p(x))；

pi(u)＝f(pi-1(u))；

表示多项式p(x)经过ki-1次f运算后在域元素uj处的值；ki-1是第i-1层的门限值且令k-1＝0，d公开lm表示第m层中拥有属性集合s的元素数量；

秘密恢复：

令|s|表示s所具有的元素数量，设定满足：

…

其中，u0,…,um表示集合u的第0至m层，0≤l0≤l1≤...≤lm＝|s|，当且仅当对于所有的0≤i≤m，li≥ki，s为一个授权子集，即符合访问结构，则s中所有的参与者合作时，可以组成系数矩阵mv，其中系数矩阵按行编写为：

s中的所有参与者可以合作解出如下的方程组：

即：

若s满足访问结构，就可以重构出多项式p(x)，从而恢复出秘密s；进一步，这个访问结构可以等价于分层矩阵的lsss的访问结构，即令被定义为i＝{j：ρ(j)∈s}，如果令是秘密s的一个子秘密，则存在常数{ωj∈zn}使得σj∈iωjλj＝s，其中，zn表示1到n的整数集合；ωj在秘密共享生成矩阵mv大小的多项式时间内总可以被找到，就可以恢复出来主秘密；

步骤2)包括如下步骤：

2.1)令访问结构mv是一个j×t矩阵；

2.2)选择一个随机向量表示1到n的整数集合中的任意t个，其中，s表示秘密值，y1,......,yt-1为秘密值s的分享；

2.3)令|s|表示s所具有的元素数量，设定满足：

…

其中，u0,…,um表示集合u的第0至m层，0≤l0≤l1≤...≤lm＝|s|，当且仅当对于所有的0≤i≤m，有li≥ki，li表示第i层中拥有集合s的元素数量，ki表示第i层中集合s的元素数量门限；

然后对于所有的j＝1,...,l0,...,lm，计算mj表示mv中的第j行；

2.4)对于属性集合u的层次数i∈{0,...,m}，设定j＝li-1+c，l-1＝0，c为常数，表示第i层的第c个属性，即属性集合u中的第j个属性对应于第i层的第c个属性；

2.5)选择随机数

2.6)将所有层次的属性通过以下表达式进行加密得出密文ct：

其中，hρ(j)表示与属性集合u中的第ρ(j)个属性元素对应的群元素，ρ(j)表示属性集合u中第j层的属性到访问结构mv的第j行的映射。

作为本发明实施例的优选实施例，摄像头对图像的处理中，采用红外的二值化分割算法，包括：

第一步：利用直方图均衡化算法对图像进行对比度增强；

式中：db为转换后的灰度值；da为转换前的灰度值；hi为第i级灰度的像素个数；a0为像素总数，绘制二维灰度直方图曲线；

第二步：设f(x,y)为进行红外图像直方图均衡化后的二维灰度直方图曲线，其中x表示灰度级别，y表示具体各个灰度级别像素出现的次数，对f(x,y)在点(x,y)处求取梯度：

式中：为在点(x,y)处f对x的偏导数；为在点(x,y)处f对y的偏导数；梯度的幅值作为变化率大小的度量，其值为：

而对于二维离散函数f(i,j)，用有限差分作为梯度幅值的一个近似：

为简化计算，上式近似简化为：

该式即为局部阈值选取的依据；

第三步：求取第二步中获得的灰度梯度均值：

式中：k为所求取灰度梯度值编号。舍弃灰度梯度值小于梯度均值的部分，保留灰度梯度值大于灰度梯度均值的部分，

其中：m＝1,2,3,…,n；

式中：m为舍弃灰度梯度小于平均灰度梯度值后的灰度梯度值编号；灰度梯度值大于灰度均值的像素点灰度组合成一个集合，构成全局阈值面，全局阈值面为提取目标主要轮廓的基准面，应用此阈值面进行红外图像二值化分割。

作为本发明实施例的优选实施例，单片机采用改进的pso算法对储存的画面进行处理，在基本pso算法中,w使粒子保持运动惯性,使其有扩展搜索空间的趋势,w较大时,粒子的运动速度较快,使粒子的搜索区域较大,并且能够使其更快的靠近全局最优粒子,w较小时,粒子的运动速度缓慢,使粒子能在局部范围内进行精细搜索,有利于算法的收敛，为此w常采取动态调整；

其中:wmax和wmin表示惯性权重最大和最小值,t表示迭代次数,itermax表示最大迭代次数。

作为本发明实施例的优选实施例，单片机对采集到的各种信息进行分类，信息分类采用支持向量机的快速分类算法，具体包括：

给定训练样本集{(xi，yi)，i＝1，2，…，l}，xi∈r^d，yi∈{-1，+1},引进从输入空间rn到希尔伯特(hilbert)空间h的变换：

然后在hilbert空间h中构造原始问题：

结束条件：

采用lagrange乘子法求解公式(1)，得到的对偶问题为：

结束条件：

其中k(xi，xj)为核函数：

通过求解上述对偶问题得最优解α^*＝(α1^*，…，αl^*)^t，选取α*的一个正分量0＜αj*＜c，并据此计算阙值

b^*＝yj-∑yiαi^*k(xi,xj)，(5)

最后构造决策函数

给定两个样本x1，x2∈rⁿ,则两样本之间的距离可以表示为d(x1，x2),表示样本xl的第i个分量,在线性的情况下,两样本之间的距离定义如下：

在非线性情况下,两样本之间的距离定义如下：

其中为将原空间中向量x映射到高维向量空间中所对应的向量，为核函数；

假设一类样本为x1i，i＝1，…，l，另一类样本为x2j，j＝1，···，m,d(x1i，x2j)表示第一类中的第i个样本到第二类中的第j个样本的距离，则对每一个i值，di＝mind(x1i,x2j)(j＝1,2,···，m)，所对应的向量x2j就是第二类样本的一个边界向量；

对原始样本通过距离筛选,得到l个由相对边界向量过程的初始训练样本(x1，y1)，…，(xl，yl)，其中xi∈rⁿ，i＝1，…，l，yi∈{-1，1}是样本xi所属的类别,m为训练样本的类数目,设第k个支持向量机的训练样本集合为x＝{(xi，yi)|yi≥k}，得

约束条件：

转化为其对偶问题进行求解：

得到其对应的决策函数为：

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solidstatedisk(ssd))等。

以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。