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    基于融合模糊聚類的醫(yī)院人事信息多重加密方法

    2021-12-08 02:33:02
    信息安全研究 2021年12期
    關(guān)鍵詞:隨機(jī)性人事加密

    郎 朗

    (首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京康復(fù)醫(yī)院 北京 100144)

    信息化社會(huì)對(duì)信息服務(wù)的簡(jiǎn)捷性、全面性與安全性等方面的要求較為嚴(yán)格,信息的重要性在社會(huì)發(fā)展中存在程度的質(zhì)變,在各行各業(yè)中均有廣泛應(yīng)用[1-3].醫(yī)院人事信息包含醫(yī)院內(nèi)部全部工作人員以及病患的所有信息,設(shè)計(jì)信息加密方法可避免出現(xiàn)非法用戶竊取醫(yī)院人事信息,防止工作人員及病患的隱私遭到泄露,保護(hù)工作人員及病患的隱私,使病患安心到醫(yī)院就診.湯海婷等人[4]通過多重加密對(duì)醫(yī)院人事信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)加密,縮減計(jì)算量,提升加密效率,但信息序列隨機(jī)性較差,加密的安全性差;田佳鷺[5]通過混合混沌加密算法獲取混沌序列,將其當(dāng)成密鑰,利用密鑰對(duì)明文展開加密操作,提升加密效率,但安全性差.模糊聚類是通過模糊數(shù)學(xué)語言描繪與分類事物的數(shù)學(xué)方法,其本質(zhì)為挖掘與分類處理數(shù)據(jù)的歸類屬性[6],按照不同歸類屬性精準(zhǔn)聚類數(shù)據(jù).針對(duì)安全性差的問題,本文研究基于融合模糊聚類的醫(yī)院人事信息多重加密方法,以提升信息加密效果,增強(qiáng)信息存儲(chǔ)的安全性.

    1 基于融合模糊聚類的醫(yī)院人事信息多重加密方法

    1.1 醫(yī)院人事信息聚類方法

    1.1.1 信息匹配檢測(cè)與多余信息歸集合并處理

    本文利用分段融合模糊聚類方法優(yōu)化醫(yī)院人事信息屬性聚類歸集,提升信息多重加密效率.

    通過分段匹配檢測(cè)方法壓縮醫(yī)院人事信息,完成多余信息自適應(yīng)歸集合并[7],降低信息多重加密的開銷,在聚類空間內(nèi),主頻特征量P(u)的公式如下:

    (1)

    其中信息集合內(nèi)的標(biāo)量時(shí)間序列是Sφ(t),特征匹配集是ej2πτ0t,匹配延遲是T,特征主頻率是τ0.

    醫(yī)院人事信息集表示為

    Y={y1,y2,…,yn}?RS,

    (2)

    其中樣本數(shù)量是n,yi(i=1,2,…,n);信息匹配檢測(cè)傳遞函數(shù)為

    (3)

    其中振蕩幅值是?i,傳遞系數(shù)是δ,傳輸介質(zhì)是θi.

    利用基底函數(shù)dγ0間的特征匹配濾波,獲取信息加密空間內(nèi)多余信息的基函數(shù)的指標(biāo)集Λ0后,開始尋優(yōu),獲取歸集合并后的信息流,公式如下:

    Y=F?·y,

    (4)

    其中約束函數(shù)是F?;信息流Y=[Y?(0),Y?(1),…,Y?(N-1)]T;信息流矢量長(zhǎng)度是N.

    1.1.2 高階譜特征提取

    完成信息匹配檢測(cè)與多余信息歸集合并處理后,提取X內(nèi)高階譜特征,作為聚類中心的搜索信息素[8-9],設(shè)計(jì)分段融合模糊聚類方法,醫(yī)院人事信息的采集模糊隸屬函數(shù)公式如下:

    (5)

    (6)

    其中信息融合的聚類中心是Pfi,用戶是ui,分布式信息特征融合中心是k,采樣頻率是Pdi.獲取信息的高階譜特征分量均值公式如下:

    (7)

    高階譜特征輸出的方差如下:

    (8)

    利用信息的動(dòng)態(tài)副本展開自適應(yīng)分簇匹配,獲取高階譜特征提取結(jié)果,公式如下:

    (9)

    其中采樣樣本信息的最終值是yN,代表在幅值穩(wěn)態(tài)下,信息聚類中心的變動(dòng)情形.

    1.1.3 信息分段融合模糊聚類

    將Y分成c類,1

    V=(vij)c×s,

    (10)

    依據(jù)dγ0與多余數(shù)據(jù)展開正交特征匹配,獲取信息聚類目標(biāo)函數(shù),公式如下:

    (11)

    其中時(shí)間序列的特征分布梯度指數(shù)是m,U是用戶集,(dik)2公式如下:

    (12)

    yk是采樣樣本聚類中心,Vi是歐氏距離,同時(shí)滿足

    (13)

    通過Lagrange定理獲取分段融合模糊聚類中心最優(yōu)解,公式如下:

    (14)

    (15)

    獲取最優(yōu)解R(μik,Vi),即醫(yī)院人事有用信息.

    1.2 醫(yī)院人事信息多重加密方法

    利用混沌映射方式對(duì)R展開信息多重加密,設(shè)置反破解機(jī)制,減輕非線性突變現(xiàn)象[10],多重加密包含信息發(fā)送端與接收端的加密.

    將R轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制信息Rα,調(diào)整Rα至映射函數(shù)中,公式如下:

    (16)

    其中映射狀態(tài)是xα,調(diào)整的信息參數(shù)是λ(Rα),3.69<λ(Rα)<5,電平高低差是5η=λa-λb,令多重加密的密鑰是(y0,λb,η).

    變換調(diào)整二級(jí)映射得到一級(jí)信息映射[11-12],二級(jí)映射信息參數(shù)為

    (17)

    調(diào)整后的二級(jí)信息映射狀態(tài)如下:

    (18)

    其中二級(jí)信息映射狀態(tài)是hα.

    (19)

    其中偽信息是qα,迭代次數(shù)是g.

    利用式(19)迭代獲取信息的密文序列,公式如下:

    (20)

    其中接收的信息序列值是lα.

    為用戶發(fā)送qα與信息的密鑰,能夠迷惑攻擊者,提升欺騙性[13],令攻擊者無法找到正確的密鑰,提升加密效果,增強(qiáng)信息存儲(chǔ)的安全性[14].

    經(jīng)由解密密鑰獲取接收的信息,解密的中心思想是為映射發(fā)送信息,調(diào)整一級(jí)映射參數(shù),判決二級(jí)映射信息形成的序列值對(duì)接收序列值的比較結(jié)果[15-17].

    依據(jù)聚類的原則塑造判決機(jī)制,令信息距離的表達(dá)公式如下:

    (21)

    信息判決的流程如下:

    2 實(shí)驗(yàn)分析

    以某醫(yī)院為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,利用本文方法對(duì)該醫(yī)院人事信息展開多重加密處理,驗(yàn)證本文方法的有效性.

    在該醫(yī)院人事信息中隨機(jī)選擇4組數(shù)據(jù)集,利用本文方法對(duì)這4組數(shù)據(jù)集展開聚類處理,獲取有效信息,聚類結(jié)果如圖1所示:

    圖1 本文方法的聚類效果

    分析圖1可知,本文方法可有效將分散的數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類處理,數(shù)據(jù)集1,2,3各剔除1個(gè)多余信息,說明本文方法可有效剔除多余信息,保留有效信息,提升信息多重加密效率.

    將歸一化互信息(NMI)與芮氏指標(biāo)(RI)作為評(píng)價(jià)本文方法聚類效果的指標(biāo),NMI與RI的取值區(qū)間都是[0,1],2個(gè)指標(biāo)的值與聚類效果成正比.NMI的計(jì)算公式如下:

    (22)

    其中聚類編號(hào)是ρ,ζ,ρ與ζ的契合程度是nρ,ζ,ρ與ζ內(nèi)存在的樣本量是nρ,nζ,樣本總量是n.

    RI的計(jì)算公式如下:

    (23)

    統(tǒng)計(jì)本文方法在聚類4組數(shù)據(jù)集時(shí)的NMI與RI值,如圖2所示:

    圖2 NMI與RI值統(tǒng)計(jì)結(jié)果

    分析圖2可知,本文方法在聚類4組數(shù)據(jù)集時(shí)的NMI與RI值均與1較為接近,說明本文方法的聚類效果較優(yōu),能夠更好地提升多重加密效果.

    信息多重加密的目的是安全存儲(chǔ),因此測(cè)試本文方法在多重加密數(shù)據(jù)集1的信息交換標(biāo)準(zhǔn)代碼(American standard code for information interchange, ASCII)值,測(cè)試應(yīng)用本文方法前后信息ASCII值的分布情況如圖3所示.

    圖3 數(shù)據(jù)集1加密前后的信息ASCII值分布情況

    分析圖3可知,加密前信息ASCII值分布較為有序,同時(shí)具有一定的規(guī)律,應(yīng)用本文方法對(duì)信息展開多重加密后的信息序列完全被攪亂,不存在任何規(guī)律性,且分布均勻,說明此時(shí)信息處于隨機(jī)狀態(tài),覆蓋的原始信息,令攻擊者無法找到正確的密鑰,具有較優(yōu)的抵抗攻擊能力,增強(qiáng)信息存儲(chǔ)的安全性.

    通過NIST(nation institute of standards and technology)測(cè)試工具對(duì)本文方法展開隨機(jī)性測(cè)試,該工具內(nèi)包含15個(gè)測(cè)試,其作用為測(cè)試信息加密時(shí)利用二進(jìn)制序列的隨機(jī)性.各測(cè)試均會(huì)得到一個(gè)置信度,取值區(qū)間為[0,1],若置信度超過顯著性水平0.01,說明分析的二進(jìn)制序列測(cè)試成功,即該序列具備隨機(jī)性,其值與加密方法內(nèi)信息序列隨機(jī)性成正比,信息序列隨機(jī)性越高,說明信息存儲(chǔ)的安全性越高,加密效果越好.以10個(gè)測(cè)試項(xiàng)目為例,測(cè)試本文方法內(nèi)序列的隨機(jī)性,測(cè)試結(jié)果如表1所示:

    表1 NIST測(cè)試結(jié)果

    分析表1可知,各測(cè)試項(xiàng)目的置信度值均超過0.01,代表本文方法加密后的信息序列具備隨機(jī)性,10個(gè)測(cè)試項(xiàng)目的平均置信度為0.932,與1比較接近,說明本文方法加密后信息序列的隨機(jī)性較優(yōu),具備較優(yōu)的加密效果.

    3 結(jié) 論

    為解決信息存儲(chǔ)安全性差的問題,本文研究基于融合模糊聚類的醫(yī)院人事信息多重加密方法,提升信息加密效果,確保醫(yī)院人事信息不會(huì)被非法用戶竊取,避免出現(xiàn)信息泄露情況.本文研究方法通過一級(jí)映射與二級(jí)映射實(shí)現(xiàn)信息的多重加密,適當(dāng)增加方法的運(yùn)算量,日后需以確保信息加密安全性不變?yōu)榍疤?,研究減少方法運(yùn)算量的辦法,提升加密效率.

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