[发明专利]适用于Android的对称加密方法在审
| 申请号： | 201710918043.1 | 申请日： | 2017-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN107659398A | 公开（公告）日： | 2018-02-02 |
| 发明（设计）人： | 胡秩铭;刘蛟;李伟光;郑鸿 | 申请（专利权）人： | 四川长虹电器股份有限公司 |
| 主分类号： | H04L9/06 | 分类号： | H04L9/06;H04L9/08;G06N3/08 |
| 代理公司： | 四川省成都市天策商标专利事务所51213 | 代理人： | 袁辰亮,王荔 |
| 地址： | 621000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种适用于Android的对称加密方法，包括加密流程和解密流程；所述的方法包括以下步骤使用TensorFlow搭建神经网络模型计算图；对模型进行训练，随机生成一个大小为4096的输入数据数组，每个数据为长度为8的向量；随机生成密钥，合并输入加密模型，加密输出数据再与同一个秘钥进行合并，然后输入解密模型，将解密模型的输出和原数据进行比较并计算平均误差；将训练好的模型参数和模型计算图保存为文件，导入到Android asset资源中，用TensorFlow的Android library调用即可。本发明结合了神经网络来实现加解密，使其核心算法不同于传统的对称加密算法，可以加强安全性。并且神经网络的结构，使用者可以根据自己的需要进行变化，只需重新训练参数。 | ||
| 搜索关键词： | 适用于 android 对称 加密 方法 | ||
【主权项】：
一种适用于Android的对称加密方法，包括加密流程和解密流程；其特征在于：所述的方法包括以下步骤：使用TensorFlow搭建神经网络模型计算图；对模型进行训练，随机生成一个大小为4096的输入数据数组，每个数据为长度为8的向量；随机生成密钥，合并输入加密模型，加密输出数据再与同一个秘钥进行合并，然后输入解密模型，将解密模型的输出和原数据进行比较并计算平均误差；将训练好的模型参数和模型计算图保存为文件，导入到Android asset资源中，用TensorFlow的Android library调用即可。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于四川长虹电器股份有限公司，未经四川长虹电器股份有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201710918043.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
