[发明专利]自适应加权概率模型的Hash编码方法以及系统

说明书

本发明公开了一种自适应加权概率模型的Hash编码方法以及系统，与现有技术方案不同的是，本方法在基于加权概率模型编码使用的加权概率和是随着当前编码的二进制子序列的已编码的符号而自适应变化，即和这样使得本方法能够适用于“流”编码模式，支持以字节为单元的数据流编码，实现了基于编码序列的自适应调整。

技术领域

本发明涉及信息通信技术领域，特别涉及一种自适应加权概率模型的Hash编码方法以及系统。

背景技术

Hash算法可以将任意长度的消息压缩到固定长度的消息摘要，在数字签名、文件校验、信息加密等领域得到了广泛的应用。目前标准的Hash算法主要包括MD(Message-Digest)信息摘要算法、SHA(Secure Hash Algorithm)安全散列算法、基于格的哈希算法以及MAC(Message Authentication Code)消息认证码等几大系列。其中MD信息摘要算法主要包括MD2、MD4和MD5等系列，主流的SHA安全散列算法主要有SHA-1和SHA-2(SHA-224，SHA-256，SHA-384，SHA-512)系列，以及SHA-3(KECCAK算法)。MAC算法主要是HMAC含有密钥的散列函数算法，是在原有的MD和SHA算法的基础上添加了密钥，主要有HmacMD系列(HmacMD2，HmacMD4，HmacMD5)以及HmacSHA系列(HmacSHA1，HmacSHA224，HmacSHA256，HmacSHA38，HmacSHA512)，摘要长度与原有的MD系列和SHA系列一致。摘要长度不同，算法内部的运算结构不相同，使得系统需集成大量不同摘要长度的哈希算法来适应安全要求，造成系统资源和成本浪费。随着量子计算的到来，计算性能大幅度提升，安全系统需采用更长消息摘要的哈希算法或更可靠运算结构的哈希算法才能保障安全。然而消息摘要越长对网络传输、校验运算和存储也带来了巨大负担，而且复杂运算结构的哈希算法存在运算上的负担。

在现有技术方案中(即“杰林码”相关方案)，通常是先统计概率，比如1000个比特，首先统计符号0和符号1的概率，然后再利用统计的概率，通过加权概率模型实现数据的编码，因此现有方案不能涉及“数据流”计算，仍存在着改进的空间。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题。为此，本发明提出一种自适应加权概率模型的Hash编码方法以及系统。本方法能够适用于“流”编码模式，支持以字节为单元的数据流编码，实现了基于编码序列的自适应调整。

本发明的第一方面，提供了一种自适应加权概率模型的Hash编码方法，应用于编码端，包括如下步骤：

步骤S101、获取序列长度为n的二进制信源序列X，随机生成m²个比特的第一二维表和第二二维表，随机生成长度为L的散列值；

步骤S102、将所述二进制信源序列X线性地分割成[n/m²]段子序列，每段子序列的序列长度为v，设定三个统计变量为i,j,T，其中统计变量i的初始值为0，统计变量j的初始值为1，统计变量T的初始值为0；

步骤S103、获取所述二进制信源序列X的第j段子序列中的第i个符号X_i；

步骤S104、计算x＝(i+X_i)mod m，y＝(i+X_i)/m；其中，所述mod表示取模运算；

步骤S105、根据x,y从所述第一二维表中查询对应的f(x,y)；其中，所述f(x,y)是所述第一二维表中与坐标(x,y)对应的值；

步骤S106、计算i＝i+1，若i≤v，则跳转至步骤S103；若iv，得到第j段子序列对应的二进制序列Y，进入步骤S107；其中，所述表示异或运算；