一种工业机器人控制系统的信息安全测试数据处理方法与流程

本技术涉及安全存储领域，具体涉及一种工业机器人控制系统的信息安全测试数据处理方法。

背景技术：

1、随着智能化技术的发展，工业机器人在工业现场的应用越发广泛，工业机器人的控制系统的信息作为工业机器人的技术核心，一旦工业机器人的控制系统信息被竞争者窃取利用，很容易导致技术丢失或导致工业机器人的失去控制，进而造成企业的经济损失。为了防止该问题的发生，需对企业的工业机器人控制系统的信息进行加密保护，对工业机器人控制系统的信息的加密数据进行存储。

2、当入侵者对密文进行破解时，很容易将数据的统计规律作为突破点来对密文进行暴力破解。由于复杂的密钥在后续维护过程中所需成本较大，因而在进行数据加密时需分析数据的统计特征来对不同的数据分配不同复杂度的密钥，对于统计特征明显的数据需要利用复杂的密钥来对该数据进行加密，从而防止入侵者利用该统计特征破解出密钥得到解密数据，对于统计特征不明显的数据需要利用简单的密钥来对该数据加密，从而降低加密的复杂性，因而针对此来设计一种工业机器人控制系统的信息安全测试数据处理方法。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明提供一种工业机器人控制系统的信息安全测试数据处理方法，所述方法包括：

2、采集数据得到二维矩阵，生成综合密钥序列；

3、获取二维矩阵的混合高斯模型，所述混合高斯模型包含多个单高斯模型；

4、根据混合高斯模型得到二维矩阵的第一主区域分布面积，根据第一主区域分布面积将二维矩阵划分得到多个区域；根据各单高斯模型对多个区域的描述情况得到各单高斯模型的综合描述能力；根据混合高斯模型的高斯参数得到各高斯参数的混乱程度；根据各单高斯模型的综合描述能力和各高斯参数的混乱程度得到各单高斯模型的各高斯参数的易暴露程度；根据易暴露程度得到各单高斯模型的各高斯参数的加密复杂性，根据综合密钥序列得到各密钥值的破解难度，根据各单高斯模型的各高斯参数的加密复杂性和各密钥值的破解难度得到各单高斯模型的各高斯参数的密钥序列；根据各单高斯模型的各高斯参数的密钥序列对二维矩阵进行加密处理得到密文数据；

5、将密文数据存储在服务器中。

6、优选的，所述根据混合高斯模型得到二维矩阵的第一主区域分布面积，包括的具体步骤为：

7、获取混合高斯模型中各单高斯模型的协方差矩阵，根据各单高斯模型的协方差矩阵得到各单高斯模型的主分布面积：

8、

9、其中，表示混合高斯模型的第个单高斯模型的协方差矩阵，表示矩阵的范数，表示混合高斯模型的第个单高斯模型的主分布区域面积；

10、根据混合高斯模型的所有单高斯模型的主分布区域面积得到二维矩阵的第一主分布区域面积。

11、优选的，所述根据各单高斯模型对多个区域的描述情况得到各单高斯模型的综合描述能力，包括的具体步骤为：

12、获取各单高斯模型在各区域的积分，根据各单高斯模型在各区域的积分得到各单高斯模型在对区域的描述能力：

13、

14、其中，表示第个单高斯模型在第个区域的积分，表示混合高斯模型中单高斯模型的总个数，表示第个单高斯模型对第个区域的描述能力；

15、根据各单高斯模型对各区域的描述能力得到各单高斯模型的综合描述能力为：

16、

17、其中，表示第个单高斯模型对第个区域的描述能力，表示二维矩阵中划分得到的区域个数，表示第个单高斯模型的综合描述能力。

18、优选的，所述根据混合高斯模型的高斯参数得到各高斯参数的混乱程度，包括的具体步骤为：

19、获取混合高斯模型中所有单高斯模型的各高斯参数组成的集合，记为二维矩阵的各高斯参数集合，根据二维矩阵的各高斯参数集合得到各高斯参数的混乱程度。

20、优选的，所述根据综合密钥序列得到各密钥值的破解难度，包括的具体步骤为：

21、获取综合密钥序列的混合高斯模型，所述综合密钥序列的混合高斯模型包含多个单高斯模型，将综合密钥序列的混合高斯模型中每个单高斯模型称为综合密钥序列的单高斯模型；将综合密钥序列中各元素称为综合密钥序列的各密钥值；根据综合密钥序列的各单高斯模型得到综合密钥序列的各密钥值的拟合值，根据综合密钥序列的所有单高斯模型得到综合密钥序列的各密钥值的拟合值集合，根据各密钥值的拟合值集合得到各密钥值的破解难度。

22、优选的，所述根据各单高斯模型的各高斯参数的加密复杂性和各密钥值的破解难度得到各单高斯模型的各高斯参数的密钥序列，包括的具体步骤为：

23、获取各单高斯模型的各高斯参数的加密复杂性作为各单高斯模型的各高斯参数的第一位置，在综合密钥序列中获取第一位置处的密钥值记为第一密钥值，将第一密钥值作为各单高斯模型的各高斯参数的中间密钥序列，根据中间密钥序列中所有密钥值的破解难度得到第一累加和，根据各单高斯模型的各高斯参数的加密复杂性与第一累加和对中间密钥序列进行判定，当第一累加和大于各单高斯模型的各高斯参数的加密复杂性时，将中间密钥序列作为各单高斯模型的各高斯参数的密钥序列，当第一累加和小于各单高斯模型的各高斯参数的加密复杂性时，将第一密钥值作为第二位置，将综合密钥序列中第二位置处的密钥值记为第二密钥值，将第一密钥值与第二密钥值构成中间密钥序列，根据中间密钥序列中所有密钥值的破解难度累加和得到第二累加和，根据各单高斯模型的各高斯参数的加密复杂性与第二累加和对中间密钥序列进行判定，当第二累加和大于各单高斯模型的各高斯参数的加密复杂性时，将中间密钥序列作为各单高斯模型的各高斯参数的密钥序列，当第二累加和小于各单高斯模型的各高斯参数的加密复杂性时，将第二密钥值作为第三位置，将综合密钥序列中第三位置处的密钥值记为第三密钥值，将第一密钥值、第二密钥值和第三密钥值构成中间密钥序列，以此类推，直至得到各单高斯模型的各高斯参数的密钥序列。

24、优选的，所述根据各单高斯模型的各高斯参数的密钥序列对二维矩阵进行加密处理得到密文数据，包括的具体步骤为：

25、根据各单高斯模型的各高斯参数的密钥序列中各密钥值得到各密钥值的第一位数和，根据各单高斯模型的各高斯参数的密钥序列中所有密钥值的第一位数和得到各单高斯模型的各高斯参数的第二位数和；根据各单高斯模型的各高斯参数和第二位数和得到各单高斯模型的各高斯参数的调整后参数；根据各单高斯模型的所有高斯参数的调整后参数得到各单高斯模型的调整后单高斯模型，根据所有单高斯模型的调整后单高斯模型得到二维矩阵的调整后混合高斯模型；根据二维矩阵的调整后混合高斯模型得到加密矩阵；根据加密矩阵得到密文数据。

26、本发明实施例至少具有如下有益效果：获得二维矩阵以及二维矩阵的混合高斯模型，通过分析混合高斯模型中各单高斯的主分布区域得到各单高斯模型的第一主分布区域面积，根据各单高斯模型的第一主分布区域面积得到二维矩阵的多个区域，根据各单高斯模型对各区域的描述情况得到各单高斯模型的综合描述能力；计算混合高斯模型中各高斯参数的混乱程度，结合各单高斯模型的综合描述能力和各高斯参数的混乱程度得到各单高斯模型各高斯参数的易暴露程度。通过各单高斯模型的综合描述能力来反应二维矩阵具有各单高斯模型的统计特征的明显情况，当各单高斯模型的综合描述能力越大时，说明该二维矩阵具有该单高斯模型的统计特征越明显，为了防止加密后的密文数据后泄露这种统计特征，因而需给予该单高斯模型一个较复杂的密钥，通过各单高斯模型的各高斯参数的易暴露程度来说明各单高斯模型的各高斯参数的易暴露情况，该值越大说明该单高斯模型的高斯参数越容易泄露，因而需给该单高斯模型的各参数分配一个复杂的密钥，从而使得加密得到的密文数据安全性更强。

27、根据各单高斯模型的各高斯参数的易暴露程度得到加密复杂性，获得综合密钥序列的混合高斯模型，根据综合密钥序列的混合高斯模型得到综合密钥序列中各密钥值的破解难度，根据各单高斯模型的各高斯参数的加密复杂性和各密钥值的破解难度得到各单高斯模型的各高斯参数的密钥序列，根据各单高斯模型的各高斯参数的密钥序列对二维矩阵进行加密得到密文数据，实现给不同易暴露程度的单高斯模型的各高斯参数分配不同复杂的密钥序列，从而达到对二维矩阵的不同数据进行不同复杂程度的加密，再保障去除二维矩阵中统计特征的同时还能提高加密效率。