一种无线路由数据智能管理系统的制作方法

1.本发明涉及数据加密技术领域，具体涉及一种无线路由数据智能管理系统。


背景技术：

2.无线路由器是用于用户上网，带有无线覆盖功能的路由器；其可以看作是一个转发器，将家中墙上接出的宽带网络信号通过天线转发给附近的无线网络设备；无线路由器被广泛的使用和普及，其便捷了百姓网上冲浪和衣食住行，但同时无线局域网中也存在着大量的数据信息。其中很多数据涉及公司单位或个人的大量隐私，若不对数据信息进行有效的加密处理，很容易导致此类数据被网络黑客攻击和窃取，进而难以保证数据的私密性和安全性。
3.目前常见的对数据进行加密的方法为使用置乱加密，通过改变时序数据的位置信息完成加密，但该方式得到的数据置乱效果无法评估；存在置乱序列和原始数据序列的相似性较大，差异性较小的情况，进而导致数据的私密性和加密效果得不到保证。


技术实现要素：

4.为了解决使用常规置乱加密存在数据的私密性和加密效果得不到保证的技术问题，本发明的目的在于提供一种无线路由数据智能管理系统，该系统包括以下模块：
5.数据处理模块，用于将每个数据信息转换为十进制数；由十进制数构建二维矩阵和对应的二维灰度矩阵图像；
6.阈值获取模块，用于将二维灰度矩阵图像中各像素点的归一化后的灰度值作为预设阈值；根据预设阈值和预设灰度值的差异计算阈值选择标准；根据阈值选择标准选取出优选预设阈值；以优选预设阈值为起始点选取相邻大小的预设阈值，分别作为分割阈值，分割二维灰度矩阵图像得到至少两张分割图像；
7.阈值筛选模块，用于获取分割图像中的不同像素值的像素点构成的连通域的连通域数量；根据不同像素值的像素点对应的连通域数量之间的差异计算分割图像的近似程度；根据分割图像中的连通域数量和近似程度计算分割标准；基于所述分割标准，从分割阈值中选取出最优阈值；基于最优阈值分割二维灰度矩阵图像，得到目标分割图像；
8.加密存储模块，用于采用不同的扫描规则扫描目标分割图像，筛选出最优扫描规则；基于最优扫描规则，扫描目标分割图像中的像素点，提取像素点对应的十进制数作为密文；将最优扫描规则和二维矩阵的构建参数作为密钥，基于密文和密钥存储数据信息。
9.优选的，所述由十进制数构建二维矩阵和对应的二维灰度矩阵图像，包括：
10.按照数据信息的顺序依次将所有数据信息对应的十进制数放置在二维矩阵中，该二维矩阵为十进制数构建的二维矩阵；所述二维矩阵的构建参数为二维矩阵的长和宽；
11.将二维矩阵中每个元素作为图像上像素点的像素值，构建二维矩阵对应的二维灰度矩阵图像。
12.优选的，所述根据预设阈值和预设灰度值的差异计算阈值选择标准，包括：
13.计算预设阈值和预设灰度值的差值的绝对值，作为第一绝对值；对所述第一绝对值进行负相关映射，得到的结果值作为阈值选择标准。
14.优选的，所述获取分割图像中的不同像素值的像素点构成的连通域的连通域数量，包括：
15.所述分割图像为二值图像；所述连通域数量包括第一连通域数量和第二连通域数量；
16.获取分割图像中像素值为1的像素点构成的连通域的数量，作为第一连通域数量；
17.获取分割图像中像素值为0的像素点构成的连通域的数量，作为第二连通域数量。
18.优选的，所述根据不同像素值的像素点对应的连通域数量之间的差异计算分割图像的近似程度，包括：
19.计算第一连通域数量和第二连通域数量的比值作为连通域数量比；
20.计算所述连通域数量比和预设第一阈值的差值的绝对值，作为差异程度；对所述差异程度进行负相关映射，将得到的结果值作为分割图像的近似程度。
21.优选的，所述根据分割图像中的连通域数量和近似程度计算分割标准，包括：
22.对归一化后的所述连通域数量和所述近似程度进行加权求均值，将得到的结果值作为分割标准。
23.优选的，所述采用不同的扫描规则扫描目标分割图像，筛选出最优扫描规则，包括：
24.利用光栅扫描规则扫描目标分割图像，得到对应的编码序列，作为第一编码序列；
25.分别利用除光栅扫描规则外其他的至少两种扫描规则扫描目标分割图像，得到对应的编码序列，作为第二编码序列；
26.根据所述第一编码序列和所述第二编码序列中相同位置上的编码数值的差异，得到扫描规则值；将最大扫描规则值对应的扫描规则作为最优扫描规则。
27.优选的，所述根据所述第一编码序列和所述第二编码序列中相同位置上的编码数值的差异，得到扫描规则值，包括：
28.计算第一编码序列和第二编码序列中相同位置上的编码数值的差值的绝对值，作为第二绝对值；各编码数值对应的第二绝对值之和，作为初始规则值；将归一化后的初始规则值作为扫描规则值。
29.优选的，所述根据阈值选择标准选取出优选预设阈值，包括：
30.选取最大的阈值选择标准对应的预设阈值作为优选预设阈值。
31.优选的，所述基于所述分割标准，从分割阈值中选取出最优阈值，包括：
32.获取分割标准最接近于预设第二阈值时对应的分割阈值，作为最优阈值。
33.本发明实施例至少具有如下有益效果：
34.该系统中数据处理模块用于将每个数据信息转换为十进制数，并构建二维矩阵和对应的二维灰度矩阵图像，将数据信息转换至二维灰度矩阵图像中，以通过分析图像数据进而选择合适的阈值对图像进行分割，完成后续的加密过程。阈值获取模块用于从预设阈值中选取出优选预设阈值；以优选预设阈值为起始点选取相邻大小的预设阈值，分别作为分割阈值，分割二维灰度矩阵图像得到至少两张分割图像，其最终的最优阈值是接近于优选预设阈值的，也即以优选预设阈值作为一个基础去得到多个分割阈值，便于后续调整得
到最优阈值，其相对于直接将所有预设阈值作为分割阈值的方法，减少了大量的计算量。阈值筛选模块用于获取分割图像中的连通域数量；根据不同像素值的像素点对应的连通域数量之间的差异计算分割图像的近似程度；根据分割图像中的连通域数量和近似程度计算分割标准；基于所述分割标准，从分割阈值中选取出最优阈值，根据分割图像中连通域的数量特征和不同像素值的像素点构成的连通域数量之间的差异特征得到分割标准，并筛选出最优阈值，实现了更精准的获取最好分割效果的目的，使得连通域尽可能的分散，不同类型的连通域数量尽可能的相近，达到较好的分割效果。基于最优阈值分割二维灰度矩阵图像，得到目标分割图像，该目标分割图像相对于其它分割图像，其分割效果更好，通过分析数据选择合适的最优阈值进行分割，能够对不同数据进行个性化和自适应的选择；加密存储模块，用于采用不同的扫描规则扫描目标分割图像，筛选出最优扫描规则；基于最优扫描规则，扫描目标分割图像中的像素点，提取像素点对应的十进制数作为密文；将最优扫描规则和二维矩阵的构建参数作为密钥，基于密文和密钥存储数据信息，选取最优扫描规则对目标分割图像进行扫描，基于分割效果最好的目标分割图像提取出密文，并获取密钥，实现置乱的稳定性更强，确保加密的前后差异性和加密的效果。本发明通过对无线路由数据进行进制转换和预处理，将其数值转换到灰度区间进而构建出数据的二维灰度矩阵图像，通过分析数据选择合适的阈值进行分割；并对分割得到的目标分割图像选择最优扫描规则进行置乱，最大程度的保证处理后矩阵和原始的二维矩阵差异最大化，达到比传统置乱操作更优的效果，完成对无线路由数据的智能管理。
附图说明
35.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
36.图1为本发明一个实施例所提供的一种无线路由数据智能管理系统的系统框图；
37.图2为本发明一个实施例所提供的由二维矩阵转换为灰度图像的二维灰度矩阵图像。
具体实施方式
38.为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种无线路由数据智能管理系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
39.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
40.本发明实施例提供了一种无线路由数据智能管理系统的具体实施方法，该方法适用于数据智能管理场景。该场景下实现了对无线路由数据进行加密。为了解决使用常规置乱加密存在数据的私密性和加密效果得不到保证的技术问题。本发明通过对无线路由数据
进行进制转换和预处理，将其数值转换到灰度区间进而构建出数据的二维灰度矩阵图像，通过分析数据选择合适的阈值进行分割；并对分割得到的目标分割图像选择最优扫描规则进行置乱，最大程度的保证处理后矩阵和原始矩阵差异最大化，达到比传统置乱操作更优的效果，完成对无线路由数据的智能管理。
41.下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种无线路由数据智能管理系统的具体方案。
42.请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种无线路由数据智能管理系统的系统框图，该系统框图包括以下模块：
43.数据处理模块10，用于将每个数据信息转换为十进制数；由十进制数构建二维矩阵和对应的二维灰度矩阵图像。
44.首先对无线路由数据信息进行预处理操作：由于计算机在进行数据传输时一般只能识别0和1的二值数据，因此对于无线路由数据需要进行转换操作；对无线路由数据中的数字，将其直接转换为二进制编码，将无线路由数据中的英文字母以及标识符号等先对照asc表转换成asc码，再将得到的asc码转换成二进制编码。
45.对于每个字符或字母都进行上述的二进制转换，并将得到的二进制编码子段与原始的数据信息对应保存。
46.由于asc码中值大于等于64对应的二进制编码长度都为7位；而值小于64对应的二进制编码长度都小于7位；因此为了规范数据转换后二进制编码的长度，规定各字符的二进制编码子段定长为7；我们将数据字母或字符asc码小于7位的编码在其首位进行补0操作；例如若当前字符的asc码为60，其转换为二进制为111100，即编码长度为6，那么在该二进制编码前补0的位数为1，即补一个0；得到7位二进制编码：0111100。
47.该步骤实现了将无线路由数据信息转换成了计算机可操作和识别的二进制编码并规范了段长；该步骤需要对这些编码子段进行处理使其转换到十进制后的数值能够位于0-255范围内便于构建二维灰度矩阵图像，并根据后续构建的二维灰度矩阵图像选择最优阈值分割得到目标分割图像；该目标分割图像即为二值图像，根据二值图像特征选择最优扫描规则进行置乱操作。
48.由于上述步骤得到的各数据的二进制编码子段位数为7位；而asc码中最大值为127，为了使得二进制编码转换为十进制数值能够较为均匀的分布在范围0-255之间，分布至0-255之间时因为灰度值的范围为0-255之间。因此需要对得到的编码子段进行增位操作：在上述所得到的7位编码的末尾补1；例如原始二进制编码子段为1111111；此时转换为十进制数值为127；增位操作后得到8位二进制编码为11111111；此时转换为十进制数值为255，满足使转换后的十进制数值分布在0-255之间的需求。
49.按照该增位操作方式对上述得到的7位二进制编码分别进行增位操作，此时各子段的编码长度为8；例如当前二进制编码子段序列为0110111、1011100、1110111；增位处理后的二进制编码子段序列为：01101111、10111001、11101111；增位后的序列转换为十进制数值为：111、185、239。
50.进一步的，由十进制数构建二维矩阵和对应的二维灰度矩阵图像，具体的：按照数据信息的顺序依次将所有数据信息对应的十进制数放置在二维矩阵中，该二维矩阵为十进制数构建的二维矩阵，将二维矩阵中每个元素作为图像上像素点的像素值，构建二维矩阵
对应的二维灰度矩阵图像。也可以将转换得到的十进制数按照其原始二进制编码子段的顺序对应存放在数值序列集合中；依次按照数值序列集合的数值顺序以个十进制数值为一行，将该数值序列集合中的数值分割成行；得到尺寸为的二维矩阵。二维矩阵的构建参数即为二维矩阵的长a和宽b。需要说明的是，a和b可以相等也可以不等，其a和b的数值由实施者根据具体数据和场景自设。进一步的，二维矩阵中各元素对应着其二进制编码子块，这里的元素也即十进制数。对该二维矩阵使用传统的光栅扫描规则逐行扫描，可以还原得到初始十进制数值序列集合。将构建得到的二维矩阵中的各元素视为灰度值大小；将当前构造的二维矩阵转换为二维灰度矩阵图像。请参阅图2，为由构建的二维矩阵转换为灰度图像的二维灰度矩阵图像。
51.阈值获取模块20，用于将二维灰度矩阵图像中各像素点的归一化后的灰度值作为预设阈值；根据预设阈值和预设灰度值的差异计算阈值选择标准；根据阈值选择标准选取出优选预设阈值；以优选预设阈值为起始点选取相邻大小的预设阈值，分别作为分割阈值，分割二维灰度矩阵图像得到至少两张分割图像。
52.进一步的，对数据处理模块得到的二维灰度矩阵图像进行像素灰度值分析，并选择最优的阈值对其进行分割。该步骤只针对于数据加密场景的最优阈值选择标准，使通过最优的阈值分割后的二维灰度矩阵图像中两边数值块的数量尽量相近，保证后续加密的效果。因此对于图像处理中常用的大津自适应阈值分割或利用直方图选择阈值的方法由于分割目的不同，不适用于本发明实施例中的场景，其得到的分割图像效果会根据不同的图像而不同，无法综合评估。比如图像处理中阈值分割主要目的是获得感兴趣区域；将前景区域和背景区域分割开，而本发明将阈值分割用于数据加密主要是使得分割后的两部分区域离散性较大，数量相差较小，这样便于后续的扫描置乱操作，且置乱效果会更好。故本发明通过对二维灰度矩阵图像中的像素点进行分析，筛选出最优的阈值。
53.首先将二维灰度矩阵图像中各像素点的归一化后的灰度值作为预设阈值。每个像素点均对应一个预设阈值，每张二维灰度矩阵图像对应多个预设阈值。
54.预设阈值的计算公式为：
[0055][0056]
其中，为像素点i对应的预设阈值；为像素点i的灰度值；为二维灰度矩阵图像中的最大灰度值；为二维灰度矩阵图像中的最小灰度值。
[0057]
该预设阈值的计算公式为像素点对应的归一化后的灰度值，在此不再进行赘述。
[0058]
计算二维灰度矩阵图像中各像素点的归一化后的灰度值，将得到的预设阈值进行下列计算。根据预设阈值和预设灰度值的差异计算阈值选择标准，具体的：计算预设阈值和预设灰度值的差值的绝对值，作为第一绝对值；对所述第一绝对值进行负相关映射，得到的结果值作为阈值选择标准。在本发明实施例中通过以负的第一绝对值作为指数，以自然常数作为底数的指数函数实现对第一绝对值的负相关映射。在本发明实施例中预设灰度值的取值为0.5，在其他实施例中由实施者根据实际情况调整该取值。需要说明的是预设灰度值设置为0.5的目的是因为为归一化后的灰度值，其取值范围位于0-1之间，本发明想要使得二维灰度矩阵图像对应的最优的阈值尽可能的居中，使得分割得到的两部分区域离的数量相差较小。
[0059]
该阈值选择标准的计算公式为：
[0060][0061]
其中，为阈值选择标准；为以自然常数为底数的指数函数；为像素点i对应的预设阈值；为预设灰度值；为第一绝对值。
[0062]
其中，阈值选择标准的计算公式中exp(-x)也即实现了第一绝对值的负相关映射；满足当第一绝对值的取值越接近于0，则对应的阈值选择标准越大，其阈值选择标准的取值越接近于1，第一绝对值和阈值选择标准呈反比关系。
[0063]
对二维灰度矩阵图像中各像素点对应的预设阈值分别进行阈值选择标准的计算，根据阈值选择标准从预设阈值中选取出优选预设阈值，具体的：选取最大的阈值选择标准对应的预设阈值作为优选预设阈值。该优选预设阈值仅表示灰度值大小在当前二维灰度矩阵图像中存在的所有灰度值大小中比较适中的值，以该优选预设阈值作为阈值进行分割得到的二值图像的黑白两部分的连通域数量相近的可能性理论上较大；因此作为预设分割阈值进行分割实验。
[0064]
在得到优选预设阈值之后，以优选预设阈值为起始点选取相邻大小的预设阈值，分别作为分割阈值，分割二维灰度矩阵图像得到至少两张分割图像。具体的：将各像素点对应的预设阈值进行统计，其中相同的预设阈值仅统计一次，按照预设阈值的大小顺序，从小到大将预设阈值进行排序得到阈值序列，该阈值序列中不存在重复的数值。基于阈值序列，以优选预设阈值为起始点，选取其相邻大小的预设阈值，分别作为分割阈值；基于分割阈值分割二维灰度矩阵图像得到至少两张分割图像。其中，选取其相邻大小的预设阈值，分别作为分割阈值，具体的：基于优选预设阈值和阈值序列，从优选预设阈值向左选取预设数量个预设阈值作为分割阈值，向右选取预设数量个预设阈值作为分割阈值，其中，优选预设阈值也作为分割阈值。在本发明实施例中预设数量的取值为10，在其他实施例中由实施者根据实际情况调整该取值。
[0065]
获取优选预设阈值，以优选预设阈值作为起始点选取相邻大小的预设阈值，分别作为分割阈值，其相对于直接将所有预设阈值作为分割阈值的有益效果为：在得到优选预设阈值之后，其最终的最优阈值是接近于优选预设阈值的，也即以优选预设阈值作为一个基础去调整得到最优阈值，只需要将优选预设阈值临近的预设阈值作为分割阈值即可，其相对于直接将所有预设阈值作为分割阈值，减少了大量的计算量。
[0066]
其中，基于分割阈值分割二维灰度矩阵图像得到在至少两张分割图像，具体的：将二维灰度矩阵图像中灰度值大于等于分割阈值的像素点的灰度值置为1；将二维灰度矩阵图像中灰度值小于分割阈值的像素点的灰度值置为0，对像素点的灰度值进行置1置0操作后得到的二值图像即为对应的分割图像。
[0067]
也可以说是按照分割公式进行分割：
[0068][0069]
其中，为分割图像上坐标为的像素点的灰度值；为二维灰度矩阵图像上坐标为的像素点的灰度值；为分割阈值。
[0070]
阈值筛选模块30，用于获取分割图像中的不同像素值的像素点构成的连通域的连通域数量；根据不同像素值的像素点对应的连通域数量之间的差异计算分割图像的近似程
度；根据分割图像中的连通域数量和近似程度计算分割标准；基于所述分割标准，从分割阈值中选取出最优阈值；基于最优阈值分割二维灰度矩阵图像，得到目标分割图像。
[0071]
在得到多张分割图像之后，对每张分割图像进行分析，以筛选出效果最好的分割图像对应的分割阈值作为最优阈值。具体的：
[0072]
对于分割图像，首先获取分割图像中的不同像素值的像素点构成的连通域的连通域数量，具体的：该连通域数量包括第一连通域数量和第二连通域数量；获取分割图像中像素值为1的像素点构成的连通域的数量，作为第一连通域数量；获取分割图像中像素值为0的像素点构成的连通域的数量，作为第二连通域数量。即分割图像对应的连通域数量为第一连通域数量与第二连通域数量之和。需要说明的是，分割图像为二值图像。
[0073]
进一步的，计算当前的分割图像中灰度值为1的白色区域和灰度值为0的黑色区域的连通域数量的近似程度，也即根据不同像素值的像素点对应的连通域数量之间的差异计算分割图像的近似程度，具体的：计算第一连通域数量和第二连通域数量的比值作为连通域数量比；计算连通域数量比和预设第一阈值的差值的绝对值，作为差异程度。对差异程度进行负相关映射，将得到的结果值作为分割图像的近似程度。在本发明实施例中预设第一阈值的取值为1，在其他实施例中由实施者根据实际情况调整该取值。
[0074]
该近似程度的计算公式为：
[0075]
其中，为近似程度；为以自然常数为底数的指数函数；为第一连通域数量；为第二连通域数量；为连通域数量比；1为预设第一阈值；为差异程度。
[0076]
其中，近似程度的计算公式中exp(-x)实现了差异程度的反比例归一化，也即exp(-x)实现了差异程度的负相关映射。连通域数量比为第一连通域数量和第二连通域数量的比值，该连通域数量比越接近于1，则第一连通域数量和第二连通域数量越接近，即当差异程度的值越接近于0，反映第一连通域数量和第二连通域数量越相近。差异程度的取值越小，则对应的近似程度越大，其越接近于1，当差异程度的取值越大，则对应的近似程度越小，其越接近于0。
[0077]
计算每张分割图像所对应的连通域数量和近似程度。
[0078]
由于分割图像中的连通域数量、第一连通域数量和第二连通域数量之间的近似程度均为分割图像的分割判断标准。故根据分割图像中连通域数量和近似程度来计算分割标准。具体的：对归一化后的所述连通域数量和所述近似程度进行加权求均值，将得到的结果值作为分割标准。
[0079]
该分割标准的计算公式为：
[0080][0081]
其中，为分割图像对应的分割标准；为预设第一权重；为预设第二权重；为分割图像对应的连通域数量；为归一化后的连通域数量；为归一化函数；
为分割图像对应的近似程度。
[0082]
由于对置乱加密而言，区域位置的离散性和随机的多样性相对于数值比值，对加密的效果影响更重要，因此在本发明实施例中预设第一权重的取值为0.6，预设第二权重的取值为0.4，在其他实施例中实施者可根据实际情况调整该取值。当连通域数量的取值越大时，则归一化后的的取值越接近于1，与连通域数量的变化呈正比关系；其连通域数量越多，则反映连通域区域的位置相对越离散，其归一化后的连通域数量和分割标准呈正比关系；近似程度反映了基于分割阈值进行分割得到的分割图像的两个区域的相似程度，该近似程度越大，则分割图像对应的分割标准越大，其近似程度和分割标准呈正比关系。
[0083]
基于所述分割标准，从分割阈值中选取出最优阈值。具体的：获取分割标准最接近于预设第二阈值时对应的分割阈值，作为最优阈值。在本发明实施例中预设第二阈值的取值为1，在其他实施例中实施者可根据实际情况调整该取值。也即认为当分割标准最接近于1时，认为当前对应的分割阈值为最优阈值。因为分割阈值是由归一化后的连通域数量和分割标准计算得到的，其对这两个参数进行加权求和，其分割标准的取值范围在0-1内，分割标准越接近于1，则反映分割图像的分割效果越好，故选取分割标准最接近于1时所对应的分割阈值作为最优阈值。
[0084]
同样的使用上述获取分割图像的方法，基于最优阈值分割二维灰度矩阵图像，得到目标分割图像。
[0085]
加密存储模块40，用于采用不同的扫描规则扫描目标分割图像，筛选出最优扫描规则；基于最优扫描规则，扫描目标分割图像中的像素点，提取像素点对应的十进制数作为密文；将最优扫描规则和二维矩阵的构建参数作为密钥，基于密文和密钥存储数据信息。
[0086]
采用不同的扫描规则扫描目标分割图像，筛选出最优扫描规则。具体的：利用光栅扫描规则扫描目标分割图像，得到对应的编码序列，作为第一编码序列。其中，编码序列中的元素为各像素点对应的像素值，而像素点对应的十进制数值即为编码数值。在得到基于最优阈值分割得到的目标分割图像后，将目标分割图像中黑色像素点和白色像素点对应的数值分别使用光栅扫描逐行扫描，并保存扫描后的数值序列；其中，将灰度值为0的黑色像素点对应的十进制数扫描保存至集合h中，将灰度值为1的白色像素点对应的十进制数扫描保存至集合b中。
[0087]
进一步的，进行最优扫描规则的选择分别利用除光栅扫描规则外其他的至少两种扫描规则扫描目标分割图像，得到对应的编码序列，作为第二编码序列。
[0088]
根据光栅扫描规则和其他扫描规则得到的第一编码序列和第二编码序列中相同位置上的编码数值的差异，得到扫描规则值，也即将不同扫描规则下得到的编码序列和光栅扫描规则下得到的编码序列进行比较，得到扫描规则值。
[0089]
获取该扫描规则值的方法为：计算第一编码序列和第二编码序列中相同位置上的编码数值的差值的绝对值，作为第二绝对值；各编码数值对应的第二绝对值之和，作为初始规则值；将归一化后的初始规则值作为扫描规则值。
[0090]
该扫描规则值的计算公式为：
[0091][0092]
其中，为扫描规则值；为归一化函数；为第二编码序列中第i个位置上的
编码数值；为第一编码序列中第i个位置上的编码数值；为编码序列的长度；a为二维灰度矩阵图像的宽；b为二维灰度矩阵图像的长；为编码数值和所对应的第二绝对值；为初始规则值。
[0093]
其中，求和得到初始规则值是为了求得两种扫描规则得到的第一编码序列和第二编码序列上各位置处编码数值对应的差值的绝对值之和，该初始规则值越大，则说明第一编码序列和第二编码序列的差异性越大，th为双曲线正切函数，在这里显示了初始规则值的归一化，其使得归一化前的初始规则值和归一化后得到的扫描规则值呈正比关系，当初始规则值越大，则对应的扫描规则值越接近于1。
[0094]
对除光栅扫描规则外其他的至少两种扫描规则分别进行规则值的计算，将最大扫描规则值对应的扫描规则作为最优扫描规则。
[0095]
利用最优扫描规则对目标分割图像进行扫描，扫描目标分割图像中的像素点，提取像素点对应的十进制数作为密文，也即保存扫描后得到的编码序列，将集合h和集合b中的编码数值相应替换掉编码序列中的0和1，将由编码数值构成的序列作为密文。这里的编码数值也即为十进制值数。如扫描后得到的编码序列为11010100；集合h中的序列为：23、15、56、20；集合b中的序列为155、147、221、105。集合h中的数值依次替换掉扫描后编码序列中的0，集合b中的数值依次替换掉扫描后编码序列中的1，则得到由编码数值构成的序列：155、147、23、221、15、105、56、20。将该序列作为密文进行保存。
[0096]
将得到的密文进行存储，并将最优扫描规则和二维矩阵的构建参数作为密钥进行保存。基于密文和密钥存储数据信息。在得到密文和密钥之后，本发明实施例提供一种解密方法：首先根据二维矩阵构建参数，将密文序列转换为二维矩阵的存储格式，再根据最优扫描规则将当前二维矩阵中的数值块还原至原始位置，也即根据最优扫描规则将当前二维矩阵中的元素还原至原始位置，进一步的，利用光栅扫描方式读取二维矩阵中的数值，并将转换为一维序列；对各序列中的十进制进行二进制编码的转换，并进行二进制编码的降位操作，其对应于数据处理模块中的增位操作，将降位后的二进制编码再次转换为十进制数值得到明文。
[0097]
综上所述，本发明涉及数据加密技术领域。该系统包括：数据处理模块、阈值获取模块、阈值筛选模块和加密存储模块。数据处理模块用于将每个数据信息转换为十进制数，并构建二维矩阵和对应的二维灰度矩阵图像；阈值获取模块用于将二维灰度矩阵图像中各像素点的归一化后的灰度值作为预设阈值；从预设阈值中选取出优选预设阈值；以优选预设阈值为起始点选取相邻大小的预设阈值，分别作为分割阈值，分割二维灰度矩阵图像得到至少两张分割图像；阈值筛选模块用于获取分割图像中的连通域数量；根据不同像素值的像素点对应的连通域数量之间的差异计算分割图像的近似程度；根据分割图像中的连通域数量和近似程度计算分割标准；基于所述分割标准，从分割阈值中选取出最优阈值；基于最优阈值分割二维灰度矩阵图像，得到目标分割图像；加密存储模块，用于采用不同的扫描规则扫描目标分割图像，筛选出最优扫描规则；基于最优扫描规则，扫描目标分割图像中的像素点，提取像素点对应的十进制数作为密文；将最优扫描规则和二维矩阵的构建参数作为密钥，基于密文和密钥存储数据信息。本发明通过对无线路由数据进行进制转换和预处理，将其数值转换到灰度区间进而构建出数据的二维灰度矩阵图像，通过分析数据选择合适的阈值进行分割；并对分割得到的二值图像选择最优扫描规则进行置乱，最大程度的保
证处理后矩阵和原始矩阵差异最大化，达到比传统置乱操作更优的效果，完成对无线路由数据的智能管理。
[0098]
需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
[0099]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。