申请/专利权人：广州市信亦达电子科技有限公司

申请日：2023-12-13

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117411615B

主分类号：H04L9/00

分类号：H04L9/00;G06K17/00;H04L9/06;H04L9/08;H04L9/32

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.02.02#实质审查的生效;2024.01.16#公开

摘要：本发明涉及信息安全技术领域，具体为一种基于随机数的二维码防伪加密方法及系统，包括以下步骤：基于产品信息，采用梅森旋转算法对信息值高度随机，用作加密基础，生成随机数序列；基于所述随机数序列，采用高级加密标准算法对产品信息进行安全加密。本发明中，通过采用梅森旋转算法生成高度随机的序列作为加密基础，极大提升了数据安全性。高级加密标准算法的应用确保了产品信息的保密性和完整性。引入洛伦兹吸引子混沌映射作为二次加密手段。引入基于UNIX时间戳和数字签名的时效性控制，有效防止二维码的滥用，尤其适用于时间敏感场景。多因素认证二维码整合生物特征验证和一次性密码算法，提供了更为严格和个性化的安全验证机制。

主权项：1.一种基于随机数的二维码防伪加密方法，其特征在于，包括以下步骤：基于产品信息，采用梅森旋转算法对信息值进行随机，用作加密基础，生成随机数序列；基于所述随机数序列，采用高级加密标准算法对产品信息进行安全加密，生成加密产品信息；基于所述加密产品信息，运用洛伦兹吸引子混沌映射形成二次加密密钥，生成混沌加密信息；基于所述混沌加密信息，采用二维码编码算法，转换加密数据形式，生成二维码图像；基于所述二维码图像，应用UNIX时间戳和数字签名算法，设定二维码有效期，生成时效性二维码；基于所述时效性二维码，整合一次性密码算法和生物特征验证，实施多层次身份验证，生成多因素认证二维码；基于所述多因素认证二维码，采用机器学习异常检测算法，监控和分析二维码使用模式，生成监控二维码；基于所述加密产品信息，运用洛伦兹吸引子混沌映射形成二次加密密钥，生成混沌加密信息的步骤具体为：基于所述加密产品信息，采用洛伦茨吸引子算法，生成初步混沌密钥；基于所述初步混沌密钥，通过混沌序列迭代过程并采用数值积分方法，生成迭代混沌序列；基于所述迭代混沌序列，采用混沌加密算法进行加密处理，生成混沌加密层；基于所述混沌加密层，采用混沌理论进行检验，生成混沌加密信息；基于所述多因素认证二维码，采用机器学习异常检测算法，监控和分析二维码使用模式，生成监控二维码的步骤具体为：基于所述多因素认证二维码，运用聚类分析方法，对二维码历史数据进行分类和分析，生成二维码使用模式数据；基于所述二维码使用模式数据，采用机器学习算法，构建模型识别正常和异常使用模式，生成异常检测模型；基于所述异常检测模型，使用决策树或神经网络算法，进行训练和优化，生成优化后的异常检测模型；基于所述优化后的异常检测模型，集成到二维码监控系统中，生成监控二维码；所述随机数序列具体为一系列不重复的数字代码，所述加密产品信息具体为处理后的数据，所述混沌加密信息具体为混沌理论增强的额外加密层，所述二维码图像具体为包含加密信息的二维码，所述多因素认证二维码具体为结合多重安全验证措施的二维码，所述监控二维码具体为通过智能算法持续监测的二维码。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州市信亦达电子科技有限公司 一种基于随机数的二维码防伪加密方法及系统

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