本技术涉及数据加密，具体涉及基于加密算法的多主体数据跨域安全交互系统。
背景技术：
1、随着数据分析技术的不断发展，数据跨域安全交互技术成为了推动数据安全可控流通的关键。目前，数据跨域交互技术处于智能化发展阶段，需要进一步加快数据跨域交互技术的研究与建设，以求更好地促进数字经验的健康发展。
2、但是，当前数据跨域交互技术面临巨大的挑战，跨域安全交互的数据对象往往是多主体数据，由于多主体数据之间存在较高的关联，比如某类数据与敏感数据之间存在较高的关联，如果在数据跨域交互时未对数据进行处理和区分，敏感数据往往存在较大的泄露风险，此时数据机密性信息泄露的风险极大。
3、随着数据加密技术的不断发展，通常采用数据加密技术对多主体数据跨域交互的源头数据进行数据加密，以求保护源头数据的真实性、准确性和机密性，完成多主体数据安全交互的任务。常见的数据加密算法如aes数据加密算法(advanced encryptionstandard，aes)，作为对称分组密码中典型的算法，广泛应用于数据安全加密领域。但是，由于多主体数据之间存在较高的关联，传统的aes数据加密算法中明文矩阵之间的关联性较大，容易受到攻击者攻击，导致数据加密的安全性较低，无法保证多主体数据跨域交互的安全性。
技术实现思路
1、本技术提供基于加密算法的多主体数据跨域安全交互系统，以解决数据加密安全性较低的问题，所采用的技术方案具体如下：
2、本技术一个实施例提供了基于加密算法的多主体数据跨域安全交互系统，该系统包括以下模块：
3、多主体数据采集模块，基于数据跨域安全交互平台采集多主体数据，所述多主体数据包括不同类别数据，将每个类别数据按照数据采集的顺序组成的序列作为每个类别的数据采集序列；
4、动态起伏特征分析模块，根据每个类别的数据采集序列获取每个类别的数据采集序列内每个数据点的邻近数据集合及趋势性变化序列；根据所述邻近数据集合及趋势性变化序列获取每个类别的数据采集序列内每个数据点的数据信息动态起伏指数；
5、明文矩阵构建模块，根据每个类别的数据采集序列内所有数据点的数据信息动态起伏指数获取每个类别的动态起伏特征序列及突变起伏特征序列；根据每个类别的动态起伏特征序列及突变起伏特征序列获取每个类别的敏感成分丰富指数；基于所有类别的敏感成分丰富指数获取明文矩阵；
6、跨域交互模块，利用aes数据加密算法基于明文矩阵获取多主体数据的密文及密钥，基于多主体数据的密文及密钥完成多主体数据跨域交互。
7、优选的，所述根据每个类别的数据采集序列获取每个类别的数据采集序列内每个数据点的邻近数据集合及趋势性变化序列的方法为：
8、将每个类别的数据采集序列内所有数据点数值作为最小二乘非线性拟合算法的输入，将最小二乘非线性拟合算法的输出作为每个类别的数据采集序列的拟合函数；
9、利用matlab软件基于每个类别的数据采集序列的拟合函数绘制每个类别的数据采集序列的拟合函数图像，将每个类别的数据采集序列的拟合函数图像中每个数据点的斜率作为每个类别的数据采集序列中每个数据点的变化斜率；
10、将每个类别的数据采集序列内每个数据点作为第一目标数据点，将与为第一目标数据点之间欧氏距离最近的第一预设参数个数据点组成的集合作为第一目标数据点的邻近数据集合，将第一目标数据点的邻近数据集合中所有数据点的变化斜率组成的序列作为第一目标数据点的趋势性变化序列。
11、优选的，所述根据所述邻近数据集合及趋势性变化序列获取每个类别的数据采集序列内每个数据点的数据信息动态起伏指数的方法为：
12、计算每个类别的数据采集序列内每个数据点的邻近数据集合内每个数据点数值与另一个数据点数值之差的绝对值，将所述绝对值在所述邻近数据集合上二次累计和的均值作为每个类别的数据采集序列内每个数据点的结构差异指数；
13、根据每个类别的数据采集序列内每个数据点的趋势性变化序列获取每个类别的数据采集序列内每个数据点的趋势变化特征指数；
14、将所述结构差异指数与所述趋势变化特征指数的乘积作为每个类别的数据采集序列内每个数据点的数据信息动态起伏指数。
15、优选的，所述根据每个类别的数据采集序列内每个数据点的趋势性变化序列获取每个类别的数据采集序列内每个数据点的趋势变化特征指数的方法为：
16、
17、式中，表示第i个类别的数据采集序列内第j个数据点的趋势变化特征指数，表示第i个类别的数据采集序列内第j个数据点的趋势性变化序列内所有数据点数值的信息熵，q表示第i个类别的数据采集序列内第j个数据点的趋势性变化序列内的数据点数目，和分别表示第i个类别的数据采集序列内第j个数据点的趋势性变化序列内第d个、第d-1个数据点数值，表示第i个类别的数据采集序列内第j个数据点的趋势性变化序列内所有数据点数值的均值，∈为误差参数。
18、优选的，所述根据每个类别的数据采集序列内所有数据点的数据信息动态起伏指数获取每个类别的动态起伏特征序列及突变起伏特征序列的方法为：
19、将每个类别的数据采集序列内所有数据点的数据信息动态起伏指数按照数据采集序列内数据点的顺序组成的序列作为每个类别的动态起伏特征序列；
20、将每个类别的动态起伏特征序列作为bernaola galvan分割算法的输入，利用bernaola galvan分割算法获取每个类别的动态起伏特征序列内所有的突变点；
21、将每个类别的动态起伏特征序列内所有的突变点数值按照数值升序的顺序组成的序列作为每个类别的突变起伏特征序列。
22、优选的，所述根据每个类别的动态起伏特征序列及突变起伏特征序列获取每个类别的敏感成分丰富指数的方法为：
23、根据每两个类别的突变起伏特征序列获取每两个类别的突变起伏特征序列之间的突变起伏差异系数；
24、根据每两个类别的动态起伏特征序列及突变起伏特征序列获取每两个类别之间的类别联系紧密指数；
25、将每个类别与其余类别之间的类别联系紧密指数作为分子，将每个类别与其余类别的突变起伏特征序列之间的突变起伏差异系数与1的和作为分母，将分子与分母的比值在所有其余类别上累加和的均值作为每个类别的敏感成分丰富指数。
26、优选的，所述根据每两个类别的突变起伏特征序列获取每两个类别的突变起伏特征序列之间的突变起伏差异系数的方法为：
27、
28、式中，ez,f表示第z个类别与第f个类别的突变起伏特征序列之间的突变起伏差异系数，exp()表示以自然常数为底数的指数函数，分别表示第z个类别的突变起伏特征序列内中位数、最大值、最小值，分别表示第f个类别的突变起伏特征序列内中位数、最大值、最小值。
29、优选的，所述根据每两个类别的动态起伏特征序列及突变起伏特征序列获取每两个类别之间的类别联系紧密指数的方法为：
30、对于每两个类别，将两个类别的动态起伏特征序列之间相关性度量结果的绝对值作为分子，计算两个类别的突变起伏特征序列之间的相似性度量结果，将所述相似性度量结果与1的和作为分母，将分子与分母的比值作为两个类别之间的类别联系紧密指数。
31、优选的，所述基于所有类别的敏感成分丰富指数获取明文矩阵的方法为：
32、将所有类别的敏感成分丰富指数作为大津阈值分割算法的输入，利用大津阈值分割算法得到分割阈值，将所述敏感成分丰富指数低于分割阈值的每个类别作为每个目标类别；
33、将每个目标类别的数据采集序列内每个数据点数值作为utf-8编码技术的输入，利用utf-8编码技术得到每个目标类别的数据采集序列内每个数据点数值的8位二进制数，将每个目标类别的数据采集序列内每个数据点数值的8位二进制数作为每个目标类别的数据采集序列内每个数据点数值的字节；
34、将所有目标类别的数据采集序列内所有数据点数值的字节组成的集合作为明文字节集合，利用随机抽样的方式从明文字节集合内抽样16个字节，将16个字节组成的字节矩阵作为明文矩阵。
35、优选的，所述利用aes数据加密算法基于明文矩阵获取多主体数据的密文及密钥，基于多主体数据的密文及密钥完成多主体数据跨域交互的方法为：
36、将明文矩阵作为aes数据加密算法的输入，采用aes数据加密算法分别得到多主体数据的密文及密钥；
37、基于数据跨域交互平台对多主体数据的密文及密钥进行跨域交互，完成多主体数据跨域交互。
38、本技术的有益效果是：本技术基于数据采集序列对数据点之间结构差异和趋势性变化特征的分析，构建了数据信息动态起伏指数，反映多主体数据内每个类别的不同数据之间的动态起伏特征，更加准确地对多主体数据进行区分和处理；基于对类别数据之间的突变起伏性差异程度和类别联系紧密关系的分析，构建敏感成分丰富指数，反映用每个类别数据构建明文矩阵时泄露敏感数据的风险程度，以求构建安全性更高的明文矩阵。本技术通过敏感成分丰富指数选取泄露敏感数据风险低的目标类别，基于泄露敏感数据风险低的目标类别构建明文矩阵，提高数据加密的安全性，同时提高了多主体数据跨域交互的安全性。
1.基于加密算法的多主体数据跨域安全交互系统，其特征在于，该系统包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的基于加密算法的多主体数据跨域安全交互系统，其特征在于，所述根据每个类别的数据采集序列获取每个类别的数据采集序列内每个数据点的邻近数据集合及趋势性变化序列的方法为：
3.根据权利要求1所述的基于加密算法的多主体数据跨域安全交互系统，其特征在于，所述根据所述邻近数据集合及趋势性变化序列获取每个类别的数据采集序列内每个数据点的数据信息动态起伏指数的方法为：
4.根据权利要求3所述的基于加密算法的多主体数据跨域安全交互系统，其特征在于，所述根据每个类别的数据采集序列内每个数据点的趋势性变化序列获取每个类别的数据采集序列内每个数据点的趋势变化特征指数的方法为：
5.根据权利要求1所述的基于加密算法的多主体数据跨域安全交互系统，其特征在于，所述根据每个类别的数据采集序列内所有数据点的数据信息动态起伏指数获取每个类别的动态起伏特征序列及突变起伏特征序列的方法为：
6.根据权利要求1所述的基于加密算法的多主体数据跨域安全交互系统，其特征在于，所述根据每个类别的动态起伏特征序列及突变起伏特征序列获取每个类别的敏感成分丰富指数的方法为：
7.根据权利要求6所述的基于加密算法的多主体数据跨域安全交互系统，其特征在于，所述根据每两个类别的突变起伏特征序列获取每两个类别的突变起伏特征序列之间的突变起伏差异系数的方法为：
8.根据权利要求6所述的基于加密算法的多主体数据跨域安全交互系统，其特征在于，所述根据每两个类别的动态起伏特征序列及突变起伏特征序列获取每两个类别之间的类别联系紧密指数的方法为：
9.根据权利要求1所述的基于加密算法的多主体数据跨域安全交互系统，其特征在于，所述基于所有类别的敏感成分丰富指数获取明文矩阵的方法为：
10.根据权利要求1所述的基于加密算法的多主体数据跨域安全交互系统，其特征在于，所述利用aes数据加密算法基于明文矩阵获取多主体数据的密文及密钥，基于多主体数据的密文及密钥完成多主体数据跨域交互的方法为：
