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一种密钥自校验、自纠错、自恢复的管理方法及系统 

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申请/专利权人:山东神州安付信息科技有限公司

摘要:本发明公开了一种密钥自校验、自纠错、自恢复的管理方法及系统,涉及信息安全技术领域,包括如下步骤:预先设立密钥库,所述密钥库中存储有多条密钥段;获取待处理密钥数据,对待处理密钥数据进行校验检测,得出校验检测结果;根据所述校验检测结果,对所述待处理密钥数据进行修复,本发明开创性地对密钥数据进行逻辑缺陷检测和语义缺陷检测,解决了多种特征定义下密钥数据难以直接采用扫描分析工具进行精准筛查的问题,避免检测结果受扫描分析工具已知加密函数的影响产生偏向性,既加快了密钥的校验速率,还能够有效提升筛查精度。

主权项:1.一种密钥自校验、自纠错、自恢复的管理方法,其特征在于,包括如下步骤:预先设立密钥库,所述密钥库中存储有多条密钥段;获取待处理密钥数据,对待处理密钥数据进行校验检测,得出校验检测结果;根据所述校验检测结果,对所述待处理密钥数据进行修复;对所述待处理密钥数据进行逻辑缺陷检测和语义缺陷检测,获得逻辑缺陷结果和语义缺陷结果;所述对待处理密钥数据进行逻辑缺陷检测时,具体包括以下步骤:对待处理密钥数据的密钥明文进行静态度量,确定明文语义段以及加密算法向量,获取所述加密算法向量在潜在空间中的原生映射向量,所述加密算法通过分析密钥的二进制形式比特长度后得到的元数据求得;对所述明文语义段进行二分决策图BDD标注,得到多个BDD标注点,根据BDD标注点获取明文语义段,对各明文语义段取随机赋值节点,对赋值节点进行变量赋值,生成赋值后控制明文语义段在潜在空间中的检验映射向量;在检验映射向量与原生映射向量产生夹角的情况下,基于自适应深度图神经网络模型,计算出检验映射向量的偏移量,输出为逻辑缺陷结果;其中,对待处理密钥数据进行语义缺陷检测时,具体包括以下步骤:通过派生函数,获取待处理密钥数据的表征量数据;将所述表征量数据等量分隔成若干表征栈,取除头尾外任意一段表征栈,并得出其切片;根据切片获取若干语义标注,若发现切片存在缺陷,则输出缺陷切片位置作为语义缺陷结果;根据所述校验检测结果,对所述待处理密钥数据进行修复时,具体包括以下步骤:获取校验检测结果为语义缺陷结果的待处理密钥,确定所述缺陷切片位置;删除缺陷切片位置之后的所有切片,保留缺陷切片位置之前的所有切片作为恢复集合;在所述密钥库中遍历与所述恢复集合吻合的密钥段,将所述密钥段覆盖待处理密钥数据,完成待处理密钥数据的修复。

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