学术社交网络是一种基于Web2.0的非正式交流平台,即保持了普通社交网络强便利性的优点,又能兼顾科研工作者的特殊需求。学术社交网络为学者们提供以研究为导向的在线活动,具有便捷性和实时性。广大师生在校内学术社交网络平台探讨时常涉及与关键技术、个人隐私相关等大量多媒体数据。但现有的学术社交网络平台缺乏高性能的多媒体数据加密解决方案,亟待进一步探索安全性和实时性之间的平衡。针对以上问题,设计了一种基于聊天记录等数据产生密钥的多媒体数据一次一密分级加密方案。该密钥使加密算法与明文数据相联系,扩大了密钥空间。其中,图像分级加密中保密性优先的方案采用Baker映射与6维细胞神经网络耦合的加密算法。在保障传输速率的前提下,增强了平台内图像数据的安全性。实时性优先的方案首先对图像进行边缘检测,将图像转化为二值图像,再对图像进行分块并统计子块的图像熵,确定敏感子块,最后仅对敏感图像子块进行加密,有效提升了图像加密的效率。对于音频数据而言,保密性优先的方案相比图像加密删去Baker映射的步骤,提高了加密速率,实时性优先的方案增加滤波与降噪的处理,减少了边缘检测的环节,更符合音频数据的特点。为视频加密引入WebWork的模块,实现浏览器后台加密,防止JS单线程加密卡顿的问题。通过多角度的实验分析,验证了多媒体分级加密方案的安全性与性能。实时性优先的多媒体加密方案在速率上较有优势,保密性优先方案加密后数据能有较高的安全性,平衡了平台中多媒体数据加密的实时性与安全性需求。目前多媒体分级加密方案已应用在学术社交网络平台当中,为科研工作者提供高效的学术交流平台。