[发明专利]数据加密、解密模型的训练方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种数据加密模型的训练方法，其特征在于，包括：

获取第一明文文件以及与所述第一明文数据分别对应的多个第一密文文件，每个第一密文文件对应的加密算法各不同；

整合多个第一密文文件，得到整合后的密文文件；

从所述整合后的密文文件中随机选取密文数据，得到多个第二密文文件；

以第一明文文件为模型的自变量，以多个第二密文文件为因变量，训练transformer模型，得到第一数据加密模型。

2.如权利要求1所述的数据加密模型的训练方法，其特征在于，所述第一明文文件为以下中的至少一种：文本文件、图像文件、音视频文件。

3.如权利要求1所述的数据加密模型的训练方法，其特征在于，所述从整合后的密文文件中随机选取密文数据，得到多个第二密文文件，包括：

将整合后的所述密文文件拆分成多个第三密文文件；

分别从每个所述第三密文文件中随机选取位于相同位置处的所述密文数据；

分别对选取到的相同位置处的所述密文数据进行随机排列，得到多个所述第二密文文件。

4.如权利要求1所述的数据加密模型的训练方法，其特征在于，所述以第一明文文件为模型的自变量，以多个第二密文文件为因变量，训练transformer模型，得到第一数据加密模型，包括：

将所述第一明文文件进行特征向量化，得到特征向量；

将所述特征向量依次经过所述transformer模型的多头自注意力、残差、归一化、全连接、残差和归一化的处理，得到注意力隐藏向量；

根据所述注意力隐藏向量，预测所述第一明文文件的预测密文；

根据所述预测密文和所述多个第二密文文件，确定所述transformer模型的损失函数；

在损失函数满足预设停止条件的情况下，得到所述第一数据加密模型；

在损失函数不满足所述预设停止条件的情况下，调整所述transformer模型的参数，并返回所述从整合后的密文文件中随机选取密文数据，得到多个第二密文文件，直至损失函数满足所述预设停止条件，得到所述第一数据加密模型。

5.如权利要求1-4中任一项所述的数据加密模型的训练方法，其特征在于，在所述得到所述第一数据加密模型之后，所述方法还包括：

获取第二明文文件以及第二明文文件对应的第四密文文件；

以所述第二明文文件为所述第一数据加密模型的自变量，以所述第四密文文件为所述第一数据加密模型的因变量，训练所述第一数据加密模型，得到第二数据加密模型。

6.一种数据解密模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第五密文文件和第三明文文件，所述第五密文文件为第三明文文件通过第一数据加密模型进行加密得到的密文文件；

以第五密文文件为transformer模型的自变量，以第三明文文件为transformer模型的因变量，训练所述transformer模型，得到数据解密模型。

7.一种数据加密模型训练装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取第一明文文件以及与所述第一明文数据分别对应的多个第一密文文件，每个第一密文文件对应的加密算法各不同；

整合模块，用于整合多个第一密文文件，得到整合后的密文文件；

选取模块，用于从整合后的密文文件中随机选取密文数据，得到多个第二密文文件；

第一训练模块，用于以第一明文文件为模型的自变量，以多个第二密文文件为因变量，训练transformer模型，得到第一数据加密模型。

8.一种数据解密模型的训练装置，其特征在于，所述装置包括：

第二获取模块，用于获取第五密文文件和第三明文文件，所述第五密文文件为第三明文文件根据第一数据加密模型确定；

第二训练模块，用于以第五密文文件为transformer模型的自变量，以第三明文文件为transformer模型的因变量，训练所述transformer模型，得到数据解密模型。