吴 鹏 徐明生 赵 亚

（江苏电力信息技术有限公司 南京 210000）

1 引言

随着云存储技术的快速发展，云存储环境中的数据规模不断增多，数据的敏感性越来越强，需要对云存储中移动终端的敏感性进行有效隐匿处理，提高云存储的安全性，确保数据在存储和调度过程中不被泄漏和攻击，研究云存储环境下移动终端信息隐匿方法，对确保云存储环境下移动终端信息的安全存储和隐私保护方面具有重要意义，相关的算法研究受到人们的大重视［1］。

对云存储环境下移动终端信息的安全性因您研究是建立在对信息的加密设计基础上，结合线性编码和加密方案，提高云存储环境下移动终端信息的隐匿性能。结合信息编码和数据加密技术，进行云存储环境下移动终端信息的加密传输和控制，传统方法中，对云存储环境下移动终端信息的加密方法主要有Logistics 加密方法、Hash 加密方法和Ti⁃nySBSec 加密方法等［2］，云存储环境下移动终端信息具有比特序列长度大以及传输延迟大等特点，导致在云存储环境下移动终端信息容易受到明文攻击，在云存储环境下移动终端信息传输容易泄漏，对此，相关文献进行了加密算法的改进设计。文献［3］中提出一种基于码元频数混沌映射编码的云存储环境下移动终端信息加密技术，采用基于证书的哈希混沌加密系统进行云存储环境下移动终端信息加密设计，提高抗攻击性能，但该方法进行云存储环境下移动终端信息加密的熵泄漏较大，数据的隐写性能不好。文献［4］中提出一种基于椭圆曲线加密的云存储环境下移动终端信息加密技术，采用有限域内明文填充方法进行云存储环境下移动终端信息的码元频次检测，实现云存储环境下移动终端信息加密输出控制，然而该方法的计算开销较大，数据隐匿性能不好。

针对传统方法存在的问题，本文提出一种基于双曲椭圆线性编码加密的云存储环境下移动终端信息隐匿方法。构建移动终端信息编码数字密钥，采用双线性映射方法进行云存储环境下移动终端信息隐匿编码的统计量设计，采用比特序列分块匹配方法构建移动终端信息加密协议，结合混沌编码方案进行信息隐写过程中的块内频数检测设计，采用双曲椭圆线性编码加密方法提高云存储环境下移动终端信息隐匿的深度，根据随机性检测结果实现云存储环境下移动终端信息连续码元隐匿设计。最后进行仿真实验分析，展示了本文方法在提高云存储环境下移动终端信息隐匿性方面的优越性能。

2 云存储环境下移动终端信息分布结构和编码设计

2.1 云存储环境下移动终端信息安全存储结构

对云存储环境下移动终端信息加密隐匿建立在算术编码和加密密钥设计基础上，通过建立云存储环境下移动终端信息加密的公钥密码体制，结合云存储环境下移动终端信息安全存储结构分析，进行信息隐匿算法设计［5］。云存储环境下移动终端信息的信源的表示方法为X ，其取值范围是随机线性分布的，用r={r1,r2,…,rn}表示云存储环境下移动终端信息的联合回归分布向量，n 是云存储环境下移动终端信息的有源向量分布集合r 中的个性化元素。从云存储环境下移动终端信息的统计回归分析集合r 中任选一个排序列为i（i ≤n）的取值进行隐匿结构重组，建立云存储环境下移动终端信息隐匿的椭圆线性模型，将隐匿数据赋予随机信源X ，将X 恰好取值为ri，表示云存储环境下移动终端信息隐匿的防破译概率记作P(ri) ，，构建云存储环境下移动终端信息的加密密钥，结合自回归分析方法对信源X做统计平均处理，得到信源分布的概率密度函数可记作：

云存储环境下移动终端信息传输中，需要对用户信息进行加密传输，将P(ri)与ri进行线性重组，结合统计平均分析方法，得到数据的互信息量I(ri)存在如下对应关系：

如果将式（2）中log 底数设为2，采用随机相位重组方法进行云存储环境下移动终端信息的编码和密钥设计，得到的期望值可用来表示随机信源数据量I(ri)的平均互信息量。平均互信息特征值反映了云存储环境下移动终端信息隐匿的回归值，取I(ri)的平均数据量，采用分段加密技术，得到云存储环境下移动终端信息熵值的表示方法为H(X)，有：

式（1）给出的随机信源X 的概率分布函数，任意t 个μ2位的明文向量，构建混沌加密的协商协议，加权加密密钥的模糊关联性，采用线性拟合方法进行密钥重构［6］，用xi表示，xi属于集合r，有：

假设P(xi)与云存储环境下移动终端信息隐写的初值无关，采用分组加密方法进行码元解析和量化编码，在集合r 中任意取值，结合密钥构造实现量化编码和数据重组。

2.2 信息量化编码设计

构建移动终端信息编码数字密钥，采用双线性映射方法进行云存储环境下移动终端信息隐匿编码的统计量设计［7］，假设待隐匿数据的长度为N ，可求出N 种加密密钥的平均熵值HN(X)，选择云存储环境下移动终端信息的编码的对称加密密钥矩阵，在统计区间Ii内得到云存储环境下移动终端信息的分熵函数：

数据信息隐匿的方差可表示为

令xi在集合r 中任意取值，采用向量量化编码方法，得到输出明文文本为xj，i ≠j。 xi与xj之间的语义本体信息为E ，则随机信源数据量I(ri)互信息函数为

在混沌映射下根据Logistics 混沌映射构建密文协议，得到数据隐匿的共性特征平均熵值HN(X)、统计平均值的方差D(X)，根据信源熵理论［8］，将椭圆线性加密的连续的差分方程转变为离散的数值，描述为

对f(x)取反函数为

根据压缩编码理论，结合双线性映射方法进行云存储环境下移动终端信息隐匿编码［9］。

3 移动终端信息隐匿算法优化

3.1 信息加密密钥构造

在上述构建移动终端信息编码协议的基础上，进行云存储环境下移动终端信息隐匿方法的优化设计，本文提出一种基于双曲椭圆线性编码加密的云存储环境下移动终端信息隐匿方法。定义待检测的移动终端信息隐匿数据的长度为n，云存储环境下移动终端信息的输出比特序列为Ε=ε1,ε2,…,εn。首先基于xi=2εi-1变换，构造云存储环境下移动终端信息隐匿后的新序列Χ=x1,x2,…,xn，采用混沌线性加密的数量级确定出加密系统的参数［10］，码元个数为si，云存储环境下移动终端信息加密的自信息量为-log2(P(si))，统计序列X 的二项式和Sn=x1+x2+…+xn，得到数据隐匿后的特征分布满足正态分布函数，即满足对云存储环境下移动终端信息采用随机量化编码方法进行统计量分析，得到，根据正态分布特性，得到输出的统计分布特征满足：

采用随机相位重组方法进行云存储环境下移动终端信息的编码和密钥设计，采用密钥校验方法调整邻域内的码矢［11］，在SP800-22 REV1A 标准协议下，得到双曲椭圆线性编码密钥为

若P-value ≥0.01，表示信息隐匿输出是随机的，采用云存储环境下移动终端信息的混沌密钥进行随机线性重组［12］，加密系统的密文控制协议用1 ≤i ≤N 表示，在分块匹配区域内，得到第i码元的比特流为而χ2（obs）服从随机度为N/2 的χ2分布，移动终端信息隐匿的P-value值定义如下：

根据上述分析，实现云存储环境下移动终端信息隐匿的加密密钥构造，根据密钥协议进行线性编码和数据隐写［13］。

3.2 双曲椭圆线性编码及信息隐匿输出控制

结合混沌编码方案进行信息隐写过程中的块内频数检测设计，采用双曲椭圆线性编码加密方法提高云存储环境下移动终端信息隐匿的深度［14］，得到云存储环境下移动终端信息隐匿的冲激响应分量δi=p(V=i)，由于加密密钥的自相关特征量为

在明文攻击下，δk变成了δik(t)：

在椭圆曲线密码体制下，结合混沌编码方案进行信息隐写［15］，得到加密比特序列第一个算术编码的特征分量估计值为

采用模糊信息融合方法进行信息隐匿后的非线性结构重组，得到信息隐写的驱动函数为

以S 为自变量进行信息隐匿的输出响应控制，得到隐匿后的分布误差为

采用有限域内明文填充方法进行云存储环境下移动终端信息的码元频次检测，移动终端信息隐匿的密钥表达式为

密文序列的输出为

隐匿后的密文比特块的长度：

综上算法设计，实现了基于双曲椭圆线性编码加密的云存储环境下移动终端信息隐匿优化设计。

4 实验分析

为了测试本文方法在实现云存储环境下移动终端信息隐匿中的应用性能，进行仿真实验，实验采用Matlab设计，分析数据来自于云存储移动终端数据库Camouflage，数据采样长度为3000，带宽为20dB，筛选出20、35、40、48、70 作为分块长度，进行数据隐匿设计，得到待分析的数据样本如图1所示。

图1 待隐匿的移动终端信息

以图1 的数据为研究对象，采用比特序列分块匹配方法构建移动终端信息加密协议，结合混沌编码方案进行信息隐写过程中的块内频数检测设计，得到信息隐匿输出如图2所示。

图2 信息隐匿输出

分析图2 得知，采用本文方法能有效实现对云存储环境下移动终端信息隐匿，提高了数据加密存储性能，测试不同方法的隐匿性能，得到对比结果见表1，从表中结果可见，本文方法提高了信息的隐匿精度和抗攻击能力。

表1 性能对比

5 结语

对云存储中移动终端的敏感性进行有效隐匿处理，提高云存储的安全性，确保数据在存储和调度过程中不被泄漏和攻击。本文提出一种基于双曲椭圆线性编码加密的云存储环境下移动终端信息隐匿方法。构建移动终端信息编码数字密钥，采用双线性映射方法进行云存储环境下移动终端信息隐匿编码的统计量设计，采用比特序列分块匹配方法构建移动终端信息加密协议，结合混沌编码方案进行信息隐写过程中的块内频数检测设计，采用双曲椭圆线性编码加密方法提高云存储环境下移动终端信息隐匿的深度，根据随机性检测结果实现云存储环境下移动终端信息连续码元隐匿设计。研究得知，本文方法进行云存储环境下移动终端信息隐匿的性能较好，提高了信息安全性。