基于区块链的非煤矿山安全监测预警的信息加密方法

摘要

本发明提供了一种基于区块链的非矿山安全监测预警的信息加密方法，方法包含：监控设备采集非煤矿山生产现场的数据，清除异常数据，得到清除后的数据；筛选清除后的数据的关键信息并传输到区块链的各个节点上，对关键信息的节点进行归类，通过一次一加密对归类后的关键信息进行加密，存储至数据库；终端接收到调取关键信息的指令时，通过身份验证和解密密钥解密关键信息，得到关键信息；本发明对异常数据预先进行处理，并将其清除，提升了数据的真实性，采用一次一加密提升了关键信息的隐私性，避免非煤矿山安全监测信息的泄露，进一步提升非煤矿山安全生产，保证生产的安全进行，极大地降低人员和财产损失。

权利要求

1.一种基于区块链的非煤矿山安全监测预警的信息加密方法，其特征在于，包含以下步骤：监控设备采集非煤矿山生产现场的数据，清除异常数据，得到清除后的数据；

筛选清除后的数据的关键信息并传输到区块链的各个节点上，区块链的各个节点对关键信息进行归类，通过一次一加密对归类后的关键信息进行加密，存储至区块链的各个节点的数据库；

终端接收到调取关键信息的指令时，通过身份验证和解密密钥解密关键信息，得到关键信息；

对关键信息进行归类的过程，包含：

按照关键信息的不同类型进行分类，根据关键信息的类型利用标记对关键信息的存储权限进行激活，存储权限的激活通过随机分配决定，使得数据库的存储通道能够通过关键信息；

提取激活存储权限的关键信息的特征数据，将特征数据输入训练得到的归类模型，得到关键信息的归类结果；

将特征数据作为标签与分类后的关键信息打包，得到归类后的关键信息集合；

特征数据为关键信息的因素的单位；液位的单位为L，压力的单位为Pa，温度的单位为℃，可燃气体或有毒气体的单位为g/L；

关键信息进行加密的过程，包含：

区块链的中心节点接收到归类后的关键信息集合，发出对关键信息集合的加密请求；

根据加密请求将集合中的关键信息加密，选择随机向量和随机数，生成密文，密文包含解密密钥和验证密文；加密请求包含特征数据集请求加密的归类后的关键信息集合；

区块链的中心节点继续对下一个关键信息集合进行加密处理，直至关键信息集合处理完毕，解密根据解密密钥进行解密即可。

2.如权利要求1所述的基于区块链的非煤矿山安全监测预警的信息加密方法，其特征在于，异常数据为监控设备采集的数据格式不正确、明显大于或小于预设值。

3.如权利要求1所述的基于区块链的非煤矿山安全监测预警的信息加密方法，其特征在于，关键信息包含：非煤矿山积水的液位、非煤矿山顶板的压力、非煤矿山地表的空气温度、非煤矿山可燃气体的浓度及非煤矿山有毒气的浓度。

4.如权利要求1所述的基于区块链的非煤矿山安全监测预警的信息加密方法，其特征在于，清除异常数据的过程，包含：监控设备采集的非煤矿山生产现场的数字信号，按照时序被区块链的控制器读取，控制器通过数字信号处理器将数字信号转换为数据；

控制器判断数据是否包含异常数据的内容，若包含异常数据，则向区块链的服务器发送清除指令；

标识关联的数据，并打上标签，得到清除后的数据。

5.如权利要求4所述的基于区块链的非煤矿山安全监测预警的信息加密方法，其特征在于，清除指令用于将异常数据状态标记为清除，并将前后时序的数据关联，得到关联的数据。

6.如权利要求4所述的基于区块链的非煤矿山安全监测预警的信息加密方法，其特征在于，控制器判断数据是否包含异常数据的内容的过程，包含：提取数字信号处理器转换后的数据，按照时序将数据转化成矢量数据；

训练矢量数据并结合最小二乘支持向量机，构建识别异常数据的回归估计模型，得到预估后的异常数据；

选定满足异常数据定义的所有预估后的异常数据，计算残差；

引入残差判别标准值作为异常数据的判断标准，残差不小于残差判别标准值则为异常数据。

7.如权利要求1所述的基于区块链的非煤矿山安全监测预警的信息加密方法，其特征在于，解密关键信息的过程，包含：终端根据调取关键信息的指令，启动身份验证的应用程序，采集人脸图像，与终端预存储的人脸图像对比识别；

人脸图像对比识别通过，读取与终端预存储的人脸图像对应的证书，对证书进行验证，获取执行对应的权限操作；

获取终端存储的解密密钥，输入解密密钥，解密密文，得到关键信息。

说明书

基于区块链的非煤矿山安全监测预警的信息加密方法

技术领域

[0001] 本发明涉及非煤矿山安全监测技术领域，特别涉及一种基于区块链的非煤矿山安全监测预警的信息加密方法。

背景技术

[0002] 非煤矿山是指开采金属矿石、放射性矿石以及作为石油化工原料、建筑材料、辅助原料、耐火材料及其他非金属矿物(煤炭除外)的矿山和尾矿库。在进行非煤矿上施工作业时，需要对非煤矿山的情况进行监测，避免安全事故的发生，减少人员及设备损失，保证安全生产；随着物联网、工业互联网、遥感、视频识别及第五代移动通信(5G)等技术的应用，极大地提高了非煤矿山地灾害事故监测感知能力，同时广泛部署智能化、网络化、集成化、微型化感知终端，实行全国联网或省(自治区、直辖市)范围内区域联网，提升了监测地智能化水平；再安全事故监测预警中通过各种设备采集非煤矿山的数据，然后经过分析处理得到安全预警信息，实现安全监测预警的结果输出，但是在这些数据的传输过程中通过无线传输很容易造成数据的泄露，对设备及安全生产带来隐患。

[0003] 现有技术一，CN114565234A基于物联网技术的非煤矿山安全风险监测预警综合管理系统，包含安委会成员单位系统平台、非煤矿山安全监管综合应用与支撑应用系统、企业安全检测监控系统、政府用户PC端、政府用户APP端、企业用户PC端、企业用户APP端；各部分通过互联网连接通信；企业安全检测监控系统内部通过互联网主机连接通信。虽然实现非煤矿山安全生产风险的综合监测、智能评估、精准预警、趋势预测，做到非煤矿山基础数据、感知数据和监管执法数据共享、互联互通，实现全省非煤矿山动态可视化智能监管，提升政府应急管理能力；落实企业安全生产主体责任，将非煤矿山企业安全生产责任落实到岗、落实到人，有效防范和化解非煤矿山重大安全风险；但是没有对各项数据信息进行加密处理，影响了信息传输的安全性，不利于非煤矿山的安全生产。

[0004] 现有技术二，CN109269555A‑基于无人机和三维建模技术的尾矿库安全监测系统及方法，影像采集模块用于采集待检测的尾矿库的地理信息；数据压缩模块配置有支持onvif协议的编码器，数据压缩模块用于对采集的待检测尾矿库视频信号、音频信号、数据信号压缩编码；无线传输模块配置有2.4GHz和5.8GHz频段天线，无线传输模块用于地理信息采集无人机组和日常巡检监控无人机组进行无线数据传输；集群运算模块用于对获取的待检测尾矿库图像地理信息数据进行集群运算图像处理；三维建模模块用于对获取的待检测尾矿库地理信息数据进行空中三角测量解算和重建。虽然实现现场输尾管道、尾矿坝、水位线、浸润线、尾矿库周边环境等的“无死角”、“全天候”监测，但是无线数据的传输不涉及加密处理，导致数据在无线的传输过程中容易被篡改或丢失，直接影响非煤矿山生产的安全性。

[0005] 现有技术三，CN103424360A分站集控式光纤传感易燃易爆有毒有害气体浓度检测系统，针对甲烷或硫化氢或一氧化碳或二氧化碳或烃烷类油气采取不同波长激光的光纤气体浓度传感系统检测被测气体浓度，取代催化燃烧式、红外式传感器。将一套置于分站内的光纤传感调制激光经光分路器、光缆分别传输到处于监控现场2～32个光纤气体浓度传感终端，再将被测气体干涉光回传分站分析处理，一支光经光纤回传传感终端显示，另一支转为电信号分站显示、报警及上传，虽然实现一套系统集控若干光纤传感终端。分站到各传感终端距离可数百米到十千米，传输光缆及传感终端全光非电本质安全，但是着重在提升相关信号的传输精度，不涉及信号的信息加密处理，不利于提高非煤矿山的安全事故的监控。

[0006] 目前现有技术一、现有技术二和现有技术三存在非煤矿山的安全监测预警的信息加密技术有限，导致各个数据采集设备采集的数据安全性差，对于安全生产和施工带来很大的隐患，影响监测预警的信息的安全性；因而，本发明提供基于区块链的非煤矿山安全监测预警的信息加密方法，通过采用区块链技术实现非煤矿山安全监测预警的信息加密，提升信息传输的安全性。

发明内容

[0007] 为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于区块链的非煤矿山安全监测预警的信息加密方法，包含以下步骤：

[0008] 监控设备采集非煤矿山生产现场的数据，清除异常数据，得到清除后的数据；

[0009] 筛选清除后的数据的关键信息并传输到区块链的各个节点上，对关键信息的节点进行归类，通过一次一加密对归类后的关键信息进行加密，存储至数据库；

[0010] 终端接收到调取关键信息的指令时，通过身份验证和解密密钥解密关键信息，得到关键信息。

[0011] 可选的，异常数据为监控设备采集的数据格式不正确、明显大于或小于预设值。

[0012] 可选的，关键信息包含：非煤矿山积水的液位、非煤矿山顶板的压力、非煤矿山地表的空气温度、非煤矿山可燃气体的浓度及非煤矿山有毒气的浓度。

[0013] 可选的，清除异常数据的过程，包含：

[0014] 监控设备采集的非煤矿山生产现场的数字信号，按照时序被区块链的控制器读取，控制器通过数字信号处理器将数字信号转换为数据；

[0015] 控制器判断数据是否包含异常数据的内容，若包含异常数据，则向区块链的服务器发送清除指令；

[0016] 标识关联的数据，并打上标签，得到清除后的数据。

[0017] 可选的，清除指令用于将异常数据状态标记为清除，并将前后时序的数据关联，得到关联的数据。

[0018] 可选的，控制器判断数据是否包含异常数据的内容的过程，包含：

[0019] 提取数字信号处理器转换后的数据，按照时序将数据转化成矢量数据；

[0020] 训练矢量数据并结合最小二乘支持向量机，构建识别异常数据的回归估计模型，得到预估后的异常数据；

[0021] 选定满足异常数据定义的所有预估后的异常数据，计算残差；

[0022] 引入残差判别标准值作为异常数据的判断标准，残差不小于残差判别标准值则为异常数据。

[0023] 可选的，对关键信息的节点进行归类的过程，包含：

[0024] 按照关键信息的不同类型进行分类，根据关键信息的类型利用标记对关键信息的存储权限进行激活，存储权限的激活通过随机分配决定，使得数据库的存储通道能够通过关键信息；

[0025] 提取激活存储权限的关键信息的特征数据，将特征数据输入训练得到的归类模型，得到关键信息的归类结果；

[0026] 将特征数据作为标签与分类后的关键信息打包，得到归类后的关键信息集合。

[0027] 可选的，特征数据为关键信息的因素的单位；液位的单位为L，压力的单位为Pa，温度的单位为℃，可燃气体或有毒气体的单位为g/L。

[0028] 可选的，关键信息进行加密的过程，包含：

[0029] 区块链的中心节点接收到归类后的关键信息集合，发出对关键信息集合的加密请求；

[0030] 根据加密请求将集合中的关键信息加密，选择随机向量和随机数，生成密文，密文包含验证密钥和验证密文；加密请求包含特征数据集请求加密的归类后的关键信息集合；

[0031] 区块链的中心节点继续对下一个关键信息集合进行加密处理，直至关键信息集合处理完毕，解密根据验证密钥进行解密即可。

[0032] 可选的，解密关键信息的过程，包含：

[0033] 终端根据调取关键信息的指令，启动身份验证的应用程序，采集人脸图像，与终端预存储的人脸图像对比识别；

[0034] 人脸图像对比识别通过，读取与终端预存储的人脸图像对应的证书，对证书进行验证，获取执行对应的权限操作；

[0035] 获取终端存储的解密密钥，输入解密密钥，解密密文，得到关键信息。

[0036] 本发明首先监控设备采集非煤矿山生产现场的数据，清除异常数据，得到清除后的数据；筛选清除后的数据的关键信息并传输到区块链的各个节点上，对关键信息的节点进行归类，通过一次一加密对归类后的关键信息进行加密，存储至数据库；终端接收到调取关键信息的指令时，通过身份验证和解密密钥解密关键信息，得到关键信息；上述方案通过对非煤矿山生产现场的数据进行清除，异常数据定义为监控设备采集的数据格式不正确、明显大于或小于预设值等，对异常数据预先进行处理，并将其清除，提升了数据的真实性，节省了区块链处理异常数据的时间，有助于提升非煤矿山安全监测预警的精度；通过筛选数据中的关键信息，提取出与非煤矿山安全监测预警相关的信息，实现精准预测，一方面提升了信息处理的效率，另一方面便于提高信息加密的有效性，这些关键信息包含：液位、压力、温度、可燃气体或有毒气体检测等与安全相关的因素，同时通过一次一加密对归类后的关键信息进行加密，密钥是由真正的随机符号组成，采用一次一加密提升了关键信息的隐私性，避免非煤矿山安全监测信息的泄露，进一步提升非煤矿山安全生产，保证生产的安全进行，极大地降低人员和财产损失；加密过地数据通过身份验证和解密密钥解密，得到关键信息，通过身份验证和解密密钥双重保证，确保身份是合法的，进一步保证了关键信息的隐私性。

[0037] 本实施例实现了采集非煤矿山生产现场的数据的加密处理，提升了数据的保密性，采用一次一加密的加密技术，实施多重保护，对核心数据、关键数据、敏感数据同时加密，确保数据只能由有权限的用户查看和使用，有效保障非煤矿山安全监测预警管理和应用数据的安全；对非煤矿山的火灾事故、冒顶片帮和坍塌事故、水灾事故、爆破事故、边坡失稳滑坡及尾矿溃坝事故等典型矿山灾害风险分析预警结果实时推送。

[0038] 本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

[0039] 下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

[0040] 附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

[0041] 图1为本发明实施例1中基于区块链的非煤矿山安全监测预警的信息加密方法流程图；

[0042] 图2为本发明实施例2中清除异常数据的过程图；

[0043] 图3为本发明实施例3中控制器判断数据是否包含异常数据的内容的过程图；

[0044] 图4为本发明实施例5中对关键信息的节点进行归类的过程图；

[0045] 图5为本发明实施例6中关键信息进行加密的过程图；

[0046] 图6为本发明实施例7中解密关键信息的过程图。

具体实施方式

[0047] 以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

[0048] 在本申请实施例使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请实施例。在本申请实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包含多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

[0049] 下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。

[0050] 实施例1

[0051] 如图1所示，本发明实施例提供了一种基于区块链的非煤矿山安全监测预警的信息加密方法，包含以下步骤：

[0052] S100：监控设备采集非煤矿山生产现场的数据，清除异常数据，得到清除后的数据；

[0053] S200：筛选清除后的数据的关键信息并传输到区块链的各个节点上，对关键信息的节点进行归类，通过一次一加密对归类后的关键信息进行加密，存储至数据库；

[0054] S300：终端接收到调取关键信息的指令时，通过身份验证和解密密钥解密关键信息，得到关键信息；

[0055] 上述技术方案的工作原理和有益效果为：本实施例首先监控设备采集非煤矿山生产现场的数据，清除异常数据，得到清除后的数据；筛选清除后的数据的关键信息并传输到区块链的各个节点上，对关键信息的节点进行归类，通过一次一加密对归类后的关键信息进行加密，存储至数据库；终端接收到调取关键信息的指令时，通过身份验证和解密密钥解密关键信息，得到关键信息；上述方案通过对非煤矿山生产现场的数据进行清除，异常数据定义为监控设备采集的数据格式不正确、明显大于或小于预设值等，对异常数据预先进行处理，并将其清除，提升了数据的真实性，节省了区块链处理异常数据的时间，有助于提升非煤矿山安全监测预警的精度；通过筛选数据中的关键信息，提取出与非煤矿山安全监测预警相关的信息，实现精准预测，一方面提升了信息处理的效率，另一方面便于提高信息加密的有效性，这些关键信息包含：非煤矿山积水的液位、非煤矿山顶板的压力、非煤矿山地表的空气温度、非煤矿山可燃气体的浓度及非煤矿山有毒气的浓度等与安全相关的因素，同时通过一次一加密对归类后的关键信息进行加密，密钥是由真正的随机符号组成，采用一次一加密提升了关键信息的隐私性，避免非煤矿山安全监测信息的泄露，进一步提升非煤矿山安全生产，保证生产的安全进行，极大地降低人员和财产损失；加密过地数据通过身份验证和解密密钥解密，得到关键信息，通过身份验证和解密密钥双重保证，确保身份是合法的，进一步保证了关键信息的隐私性。

[0056] 本实施例实现了采集非煤矿山生产现场的数据的加密处理，提升了数据的保密性，采用一次一加密的加密技术，实施多重保护，对核心数据、关键数据、敏感数据同时加密，确保数据只能由有权限的用户查看和使用，有效保障非煤矿山安全监测预警管理和应用数据的安全；对非煤矿山的火灾事故、冒顶片帮和坍塌事故、水灾事故、爆破事故、边坡失稳滑坡及尾矿溃坝事故等典型矿山灾害风险分析预警结果实时推送。

[0057] 实施例2

[0058] 如图2所示，在实施例1的基础上，本发明实施例提供的清除异常数据的过程，包含：

[0059] S101：监控设备采集的非煤矿山生产现场的数字信号，按照时序被区块链的控制器读取，控制器通过数字信号处理器将数字信号转换为数据；

[0060] S102：控制器判断数据是否包含异常数据的内容，若包含异常数据，则向区块链的服务器发送清除指令，清除指令用于将异常数据状态标记为清除，并将前后时序的数据关联，得到关联的数据；

[0061] S103：标识关联的数据，并打上标签，得到清除后的数据；

[0062] 上述技术方案的工作原理和有益效果为：本实施例首先监控设备采集的非煤矿山生产现场的数字信号，按照时序被区块链的控制器读取，控制器通过数字信号处理器将数字信号转换为数据；其次控制器判断数据是否包含异常数据的内容，若包含异常数据，则向区块链的服务器发送清除指令，清除指令用于将异常数据状态标记为清除，并将前后时序的数据关联，得到关联的数据；最后标识关联的数据，并打上标签，得到清除后的数据；上述方案按照时序读取数字信号，实现了不同时序数字信号的初步登记，便于后期对异常数据的清除，提高了数字信号的处理效率，通过数字信号处理器将数字信号转换为数据，实现了对非煤矿山安全监测的关键信息的提取，让监测和预警的目的性更强，能够提高监测和预警的效率和精度；通过对延迟数据的清除，保证了输入区块链节点的关键信息的有效性，提高信息加密的针对性，合理利用了资源；同时对清除异常数据将前后时序的数据关联，得到关联的数据，标识关联的数据，并打上标签，得到清除后的数据，保证了时序的数据的连续性，也保证了区块链的信息加密的连续性，有效保障信息的安全性。

[0063] 实施例3

[0064] 如图3所示，在实施例2的基础上，本发明实施例提供的控制器判断数据是否包含异常数据的内容的过程，包含：

[0065] S1021：提取数字信号处理器转换后的数据，按照时序将数据转化成矢量数据；

[0066] S1022：训练矢量数据并结合最小二乘支持向量机，构建识别异常数据的回归估计模型，得到预估后的异常数据；

[0067] S1023：选定满足异常数据定义的所有预估后的异常数据，计算残差；

[0068] S1024：引入残差判别标准值作为异常数据的判断标准，残差不小于残差判别标准值则为异常数据；

[0069] 上述技术方案的工作原理和有益效果为：本实施例首先提取数字信号处理器转换后的数据，按照时序将数据转化成矢量数据；其次训练矢量数据并结合最小二乘支持向量机，构建识别异常数据的回归估计模型，得到预估后的异常数据；然后选定满足异常数据定义的所有预估后的异常数据，计算残差；最后引入残差判别标准值作为异常数据的判断标准，残差不小于残差判别标准值则为异常数据；上述方案按照时序将数据转化为矢量数据，将不同的数据标记出来，提高了不同时序数据的识别性，便于对异常数据的清除，同时能够提升关联数据的有效性；通过回归估计模型对异常数据进行初步的估计，为残差的计算减轻了计算压力，降低了回归估计模型的负载；通过将残差与残差判别标准值比对，实现异常数据的识别，提升了异常数据判断的精度，通过两次判断，让关键信息更加的完整。

[0070] 实施例4

[0071] 在实施例3的基础上，本发明实施例提供的回归估计模型f(x)的函数表达式为：

[0072]

[0073] 其中，x表示矢量数据，xi表示时序为i的数字信号处理器转换后的数据，SV表示数字信号处理器转换后的数据的集合(即最小二乘支持向量机的支持向量)，K(xi，x)表示回归估计模型的核函数，ai表示对应xi的最小二乘支持向量机的变量， 对应x的最小二乘支持向量机的变量；

[0074] 残差Ei的计算公式为：

[0075]

[0076]

[0077] 其中，yi表示回归估计模型f(x)的输出值， 表示回归估计模型f(x)的初始值，c表示残差判别标准值；

[0078] 上述技术方案的工作原理和有益效果为：本实施例采用回归估计模型f(x)对异常数据进行初步的估计，得到预估的异常数据，选定满足异常数据定义的所有预估后的异常数据，计算残差；引入残差判别标准值作为异常数据的判断标准，残差不小于残差判别标准值则为异常数据；通过回归估计模型对异常数据进行初步的估计，降低了回归估计模型的负载；通过将残差与残差判别标准值比对，实现异常数据的识别。

[0079] 实施例5

[0080] 如图4所示，在实施例1的基础上，本发明实施例提供的对关键信息的节点进行归类的过程，包含：

[0081] S201：按照关键信息的不同类型进行分类，根据关键信息的类型利用标记对关键信息的存储权限进行激活，存储权限的激活通过随机分配决定，使得数据库的存储通道能够通过关键信息；

[0082] S202：提取激活存储权限的关键信息的特征数据，将特征数据输入训练得到的归类模型，得到关键信息的归类结果；特征数据为关键信息的因素的单位；液位的单位为L，压力的单位为Pa，温度的单位为℃，可燃气体或有毒气体的单位为g/L；

[0083] S203：将特征数据作为标签与分类后的关键信息打包，得到归类后的关键信息集合；

[0084] 上述技术方案的工作原理和有益效果为：本实施例首先按照关键信息的不同类型进行分类，根据关键信息的类型利用标记对关键信息的存储权限进行激活，存储权限的激活通过随机分配决定，使得数据库的存储通道能够通过关键信息；其次提取激活存储权限的关键信息的特征数据，将特征数据输入训练得到的归类模型，得到关键信息的归类结果；特征数据为关键信息的因素的单位；最后将特征数据作为标签与分类后的关键信息打包，得到归类后的关键信息集合；上述方案根据关键信息的不同类型进行分类，为关键信息的加密预先进行了分类，能够提升加密的准确性，也能提高加密的速度，有效保证信息的私密性；通过归类模型对特征数据进一步区分，保证了归类结果的精度，确保关键信息加密的效率，同时通过两次归类能够有效提升归类的结果准确，从而为非煤矿山的安全生产提供保障。

[0085] 实施例6

[0086] 如图5所示，在实施例1的基础上，本发明实施例提供的关键信息进行加密的过程，包含：

[0087] S204：区块链的中心节点接收到归类后的关键信息集合，发出对关键信息集合的加密请求；

[0088] S205：根据加密请求将集合中的关键信息加密，选择随机向量和随机数，生成密文，密文包含验证密钥和验证密文；加密请求包含特征数据集请求加密的归类后的关键信息集合；

[0089] S206：区块链的中心节点继续对下一个关键信息集合进行加密处理，直至关键信息集合处理完毕，解密根据验证密钥进行解密即可；

[0090] 上述技术方案的工作原理和有益效果为：本实施例首先区块链的中心节点接收到归类后的关键信息集合，发出对关键信息集合的加密请求；其次根据加密请求将集合中的关键信息加密，选择随机向量和随机数，生成密文，密文包含验证密钥和验证密文；加密请求包含特征数据集请求加密的归类后的关键信息集合；然后区块链的中心节点继续对下一个关键信息集合进行加密处理，直至关键信息集合处理完毕，解密根据验证密钥进行解密即可；上述方案通过选择随机向量和随机数进行一次一加密，随机数的加密过程让关键信息的加密更加合理，且不容易被破解，一次一加密可按照不同的关键信息集合进行，提高了关键信息的加密效率；生成的密文包含验证密钥和验证密文，实现了关键信息内容的识别，同时可以根据验证密钥解密，实现了关键信息加密和解密的操作。

[0091] 实施例7

[0092] 如图6所示，在实施例1的基础上，本发明实施例提供的解密关键信息的过程，包含：

[0093] S301：终端根据调取关键信息的指令，启动身份验证的应用程序，采集人脸图像，与终端预存储的人脸图像对比识别；

[0094] S302：人脸图像对比识别通过，读取与终端预存储的人脸图像对应的证书，对证书进行验证，获取执行对应的权限操作；

[0095] S303：获取终端存储的解密密钥，输入解密密钥，解密密文，得到关键信息；

[0096] 上述技术方案的工作原理和有益效果为：本实施例首先终端根据调取关键信息的指令，启动身份验证的应用程序，采集人脸图像，与终端预存储的人脸图像对比识别；其次人脸图像对比识别通过，读取与终端预存储的人脸图像对应的证书，对证书进行验证，获取执行对应的权限操作；最后获取终端存储的解密密钥，输入解密密钥，解密密文，得到关键信息；上述方案根据身份验证和验证密钥实现密文的破解，最终获取到关键信息，确保身份是合法的，进一步保证了关键信息的隐私性，提升了数据的保密性，采用一次一加密的加密技术，实施多重保护，对核心数据、关键数据、敏感数据同时加密，确保数据只能由有权限的用户查看和使用。

[0097] 显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。