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申请/专利权人：浙江省通信产业服务有限公司;浙江省邮电工程建设有限公司

摘要：本发明公开了一种元数据资产的加密通讯方法及系统，方法包括：将原始元数据资产的数据地址进行加密映射，生成加密映射序列，其中，每项元数据资产分别对应一个唯一的映射序列号；对所述加密映射序列进行数据空间的多维度融合处理，得到第一融合数据序列；在所述第一融合数据序列中嵌入时间序列密钥，得到第二融合数据序列；对所述第二融合数据序列进行异构网络层次的加密封装以进行通讯。利用本发明实施例，能够提高数据处理效率和加密通讯效率，并增强数据在复杂网络环境中的安全性。

主权项：1.一种元数据资产的加密通讯方法，其特征在于，所述方法包括：将原始元数据资产的数据地址进行加密映射，生成加密映射序列，每项元数据资产分别对应一个唯一的映射序列号；其中，利用加密哈希函数，将原始元数据资产中每项元数据资产的数据地址，分别转换成一个固定长度的哈希值；构建所述原始元数据资产对应的资产权重矩阵，其中，每项元数据资产分别对应所述资产权重矩阵中的一个权重；将非线性变换函数应用到每个哈希值上，得到非线性变换后的哈希值；根据所述非线性变换后的哈希值和所述资产权重矩阵，利用预定义的数学模型生成映射序列号，将生成的各个映射序列号组合为加密映射序列；对所述加密映射序列进行数据空间的多维度融合处理，得到第一融合数据序列；所述对所述加密映射序列进行数据空间的多维度融合处理，得到第一融合数据序列，包括：将所述加密映射序列的特定关键特征，转化为多维特征空间的高维特征点，其中，每个特定关键特征分别对应多维特征空间的一个维度；构建一个由节点和边组成的特征网络图，其中，所述特征网络图的每个节点代表一个高维特征点，根据特征点之间的相似度建立边；利用预先训练的图网络深度学习模型，将所述特征网络图中的高维特征信息进行融合，得到低维特征信息表示；将所述低维特征信息表示进行序列化，并与所述加密映射序列组合对齐，得到第一融合数据序列；在所述第一融合数据序列中嵌入时间序列密钥，得到第二融合数据序列；对所述第二融合数据序列进行异构网络层次的加密封装以进行通讯。

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