混合密碼體制下的大數據隱匿性特征分析

寧德職業技術學院信息技術與工程學院 林靜 陳小利

現代互聯網技術不斷進步，如何精準提取大數據信息，需要搭建一個具有實際效能的數據識別機制，以適應大數據隱匿性特征。基于混合密碼的大數據環境，運用計算機技術對信息數據進行運算，并對所得成果展開分析，制定出合理得運算方法，實現模型得構建。相比于之前的數據提取方式，基于混合密碼體制的大數據隱匿性特征提取方式，具有更多技術優勢。本文通過實驗對比分析，對傳統信息數據的提取技術與現階段研發的混合密碼體制下的大數據實行對比，幫助提升該大數據提取方法的實際應用效果。

近年來，互聯網大數據信息迅速的增加，想要確保網絡視域下海量信息在使用過程中之安全，就要對大數據信息進行技術處理后再傳輸。縱觀大數據信息的整體表現，具有明顯的隱匿性特征，并且在識別和管理方面類別復雜，較為混亂，面對著當前的互聯網環境，復雜多變的網絡入侵手段，傳統信息處理技術已未能適應現階段的互聯網信息加密要求，要對大數據信息的交互進行深入研究，給予大數據信息的隱匿性特征，構建更加安全的信息提取方式。對以前大數據提取方法實行分析得知，在實際使用過程中會受到一些因素的干擾，例如存在著一些指令的發布不清晰，信息存儲的漏洞，網絡黑客的非法入侵，以及其他的信息處理難題，都需要重視并且提出有效的解決方案。可以針對性的提出了保障用戶使用安全的有效提取模式，能夠明顯地解決大數據信息傳輸過程中存在的安全問題，排除了傳統大數據信息提取出現的不良效果，能夠更好地適用于現階段的互聯網環境。文章經過對混合密碼體制的深入研究與探索，以及對于互聯網技術的探究和對于信息的處理與傳輸進行運算，基于大數據信息的隱匿性特征，搭建了信息技術處理平臺，模擬實際生活中的互聯網環境，以實驗對比的形式，對于混合密碼的實際應用情況展開探究，從兩組數據的對比中，可以觀察數據參數的變化情況，從而得出實驗結論，讓混合密碼體制在當前互聯網環境得到更廣泛的應用。

1 混合密碼體制的大數據隱匿性特征安全提取技術

面對復雜多變的互聯網環境，基于混合密碼體制，構建出更具適用性的大數據提取方法，從大數據的隱匿性特征考慮，設計出具有安全性的提取技術。

1.1 混合密碼體制研究

作為現階段網絡環境下信息傳輸處理技術之重要加密方式，混合密碼體制結合了多種技術優勢，有效的增強了大數據的隱匿性，一方面對所采集的數據信息進行處理，轉化為公鑰封裝機制，在根據系統判斷，選擇初級處理結果，或者獲得密文；另一方面將收集的待處理大數據信息，轉化為密鑰封裝機制，最后得出密文結果，公鑰封裝機制也可以經過判定，選擇是否經過密鑰封裝機制，二者得到了有機的結合。基于這一轉化流程，可以獲得更具安全性的密文，能夠保障信息數據的傳輸更加隱匿，也就是所研究的混合密碼體制。現階段，信息數據在數量上的傳輸是非常巨大的，對于數據信息的傳輸要求仍然會持續提升。基于信息數據的隱匿性特征研究加密技術，此為新時代進步必經之路，混合密碼體制的研究，正是針對大數據信息的隱匿性特征而探討，能夠保障數據傳輸的安全性[1]。

1.2 公鑰密碼組

大數據信息轉化環節可實行獨立完成系統化，公鑰密碼的隱匿性特征表現明顯，具有較高的保密效果，因而此環節文件可在整個系統中產生緊密關聯性。在現代互聯網技術迅速崛起環境下，大數據信息的存儲容量迅速擴大，為此對大數據信息處理要求就越高，相對應將數據參數實行有效提取與技術處理，就必須具備較高的傳輸能力，保障信息數據傳送的安全性，此對公鑰密碼使用性能有著更高技術標準，公鑰密碼需要與實際大數據信息轉化相匹配。經過函數運算，將互聯網視域下的編碼文件進行帶入，可以得到公鑰密碼的傳輸函數方程組。也就意味著，當采用公鑰密碼的運算數值越大，也就代表著公鑰密碼組的編碼能力越強，所取得的效果更佳。

1.3 數字簽名

在當前的網絡領域，根據實際的使用需求，設置數字簽名，能夠表現出大數據信息的特征。按照不同的使用條件，公鑰密碼組會產生一系列的變化，這就會對數字簽名造成一些影響，讓數字簽名也發生變化。當忽略其他因素對數字簽名的影響時，數字簽名的連接形式僅受到公鑰密碼組的改變和信息數據的隱匿性特征兩個因素干擾。通常情況下，大數據信息的傳輸整體數量的增大，會讓大數據的隱藏顯示比隨之增大。

1.4 摘要函數

數字簽名與公鑰密碼組的聯系密切，所以在混合密碼體制下，也受到多種不確定因素干擾，實際提取完整信息數據也需要復雜技術手段，所以需要采用抽取數據摘要的模式，構建系統化的數字簽名體系，此環節對大數據信息傳輸有著重要功效。想要有效的抽取數據摘要，就要針對性的構建函數方程組，通過計算機運算，來達到函數關系之轉化[2]。

2 互聯網大數據隱匿性特征提取

基于混合密碼機制下，根據大數據信息的數據庫模塊、數據信息的主要內容解讀、隱匿性函數方程的運算等環節，構建出滿足互聯網大數據隱匿性特征的系統模型。

2.1 樣本數據庫模塊

作為大數據信息的重要部分，樣本數據庫模塊包括了不同類別的樣本數據信息和去哪量樣本兩方面。不同類別的樣本數據庫可以實現混合密碼傳輸，根據所采集的多個樣本數據的情況，挑選與之適配的大數據信息。另外，全量樣本護具也涵蓋了眾多的工作類別，在樣本數據信息來源追溯時，也可以對大數據信息進行篩選與劃分，根據實際的管理要求，對已有的混合密碼組進行操作，讓系統能夠滿足大數據提取的實際需要。也就是說，基于混合密碼機制，分類樣本與全量樣本能夠產生影響，使二者形成一個平衡點，共同作用于大數據信息的傳輸。如圖1 所示為樣本數據庫模塊結構圖，從圖中觀察可得，互聯網樣本大數據與混合密碼之間具有密切聯系，能夠互相作用生成分類樣本數據。

圖1 樣本數據庫模塊結構圖Fig.1 Sample database module structure diagram

2.2 大數據主成分分析

目前大數據主成分分析的方式，皆基于大數據信息隱匿性之上，搭建出了更具適應能力的混合密碼機制。一般可以由矩陣的形式，表現出信息數據的參數變量，由于信息數據的總量較大，為此對大數據信息分析就應經過專業運算，才會降低互聯網環境對于大數據信息的承載能力，影響信息數據的安全，也不利于信息數據傳輸隱匿性的保持[3]。所以，針對這一問題，想要減少大數據主成分分析的運行負擔，就要減少運算的工作總量，在構建混合密碼的處理機制時，要考慮到信息數據參數的容量占比，經過模塊的測量，在處于合適的處理容量下，進行系統化的運算和處理。雖然整個流程較為復雜，但經過計算機的運算模塊處理后，也可以對操作模式進行區域的劃分，對于不符合運算口令的環節，可以排除到運算模塊之外，經過多次數據信息的處理后，可以計算出實際的數據參數。

2.3 隱匿性遞歸算法

基于混合密碼的機制下，研究大數據信息，可以發現隱匿性特征表現較為明顯，根據這一特征建立算法模塊，可以在模型的構建上，重視操作細節的管理。從對大數據主成分分析的結果上來看，要堅持信息數據的處理規范，對于所收集的大數據信息的提取要按照操作原則，選擇符合實際需要的編碼形式，從而對大數據信息有效轉化與處理。在排除其他干擾后，隱匿性遞歸算法的實現僅僅會被轉化提取技術和大數據信息的整體容量所影響。

3 實驗設計與結果分析

想要驗證混合密碼機制，保障信息數據的傳送，并且保持數據參數的安全性，基于大數據信息隱匿性特征，構建本次的模型實驗。首先構建了相對仿真的信息數據傳輸環境，模擬互聯網的實際傳輸條件，搭建一個模擬的實驗平臺，通過實現記錄各個環節的變化情況，從而分析數據指標。對于互聯網平臺來說，順向和逆向信息的轉化情況就是數據平臺信息處理能力的直接體現，所以具備隱匿性特征的大數據信息的提取技術，會受到順向和逆向信息的影響。當對這兩種信息的轉化能力越強時，也就直接說明了大數據信息的轉化效果越好。當對順向與逆向信息的轉化能力越弱時，也就說明了大數據信息在互聯網平臺的轉化效果越弱。如表1 所示為順向信息轉存效率對比，如表2 所示為逆向信息轉存效率對比。根據表1 和表2 的數據參數，可以根據數據指標進行參數的比對，分析出具體的變化情況。

表1 順向信息轉存效率對比表Tab.1 Comparison of forward information transfer efficiency

表2 逆向信息轉存效率對比表Tab.2 Reverse information dump efficiency comparison table

根據順向信息轉存效率對比表表1 分析可得，本次實驗的整個流程，可以從數據的變化走向上觀察出，整體呈現出上升的趨勢，其中最高的數值為91%，與之前的數據參數進行對比，得出在實現開始前期信息數據呈現增長狀態，并且處于不斷的增長模式，當實現進行到40min后，信息數據的變化開始趨于平穩，數值最大僅為65%。對比實驗組與對照組的數據，兩組的最大值出現了較大的差異性。基于以上實驗研究，得出采用混合密碼機制對互聯網大數據信息基于隱匿性特征的提取技術，可增強順向信息數據轉化效率，亦可確保信息數據安全性和穩定性，還能顯著的作用于信息轉化的精準度上。

根據表2 的逆向信息轉存效率對比表分析可得，本次實驗持續進行時，當時間不斷增長，兩組的數據信息也會產生變化，觀察實驗組的信息數據，逆向信息經過一段時間的轉化后，數據傳輸的狀態趨于平穩，從前期的數據表現上看，是呈現出了一個上升趨勢，其中峰值高達96%，對照組的數據變化則相對平穩，數據的最大數值僅為56%。兩組的數據明顯存在這較大的差距，整體變化了40%。基于以上的研究，對混合密碼機制在互聯網大數據信息的提取上，發現逆向信息更加匹配現階段互聯網技術提取要求，從而提升大數據信息傳輸。

4 結語

與傳統數據處理方法展開對比，混合密碼體制下具有更高信息處理技術之優勢，能夠在信息處理方面得到更加廣泛的應用，基于隱匿性特征的提取技術，可以有效的作用于順向于逆向信息的轉存上，可讓信息參數的運算效率得到顯著增強，還可以有效的融合多種技術優勢，搭建出數據處理模塊，采用高效的系統算法，對主機所接收數據實施加密，使得數據信息穩定性傳播，提升數據信息傳輸的安全性，與現階段的網絡環境更加的適配。對于當前的互聯網環境，根據大數據信息的傳輸情況，實現數據成果分析，經過本文的實驗數據對比，對實驗組與對照組的數據參數展開研究，可以顯現出這一混合密碼體制的實際應用價值，促進互聯網技術的進一步發展。

引用

[1] 伍鵬,林力輝,吳曉杰,等.基于“互聯網+”大數據的輸電巡檢智能管控平臺研發及應用[J].電網與清潔能源,2020,248(3):59-63.

[2] 王昀,滕桂法.基于大數據平臺的無人機調度技術研究[J].河北農業大學學報,2019,8(6):137-141.

[3] 蔣勇斌,趙煒,曹晶晶,等.基于K-means聚類算法的用戶復雜用電特征挖掘方法研究[J].電子設計工程,2020,28(18):11-15.