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公开(公告)号：CN118262401B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410686793.0
申请日：2024-05-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/40 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种面向肖像保护的人脸主动防御方法。本发明基于生成式对抗网络生成一种跨模型通用的对抗感知扰动，包括：上传人脸肖像图像；添加Lab域噪声增强数据集并添加初始扰动、初始步长；多模型并行生成对抗感知扰动，经过多轮显著性偏向融合、迭代后得到最终的通用扰动并嵌入肖像图像；其中，多模型并行对抗使用PGD梯度攻击更新每一轮的对抗感知扰动，融合后得到当前该轮的临时扰动，由TPE参数优化产生下一轮扰动步长直到生成最终扰动、嵌入肖像图像并输出。本发明对多种深度伪造模型具有通用防御能力，具有极高的防御性与安全性。
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公开(公告)号：CN118262401A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410686793.0
申请日：2024-05-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/40 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种面向肖像保护的人脸主动防御方法。本发明基于生成式对抗网络生成一种跨模型通用的对抗感知扰动，包括：上传人脸肖像图像；添加Lab域噪声增强数据集并添加初始扰动、初始步长；多模型并行生成对抗感知扰动，经过多轮显著性偏向融合、迭代后得到最终的通用扰动并嵌入肖像图像；其中，多模型并行对抗使用PGD梯度攻击更新每一轮的对抗感知扰动，融合后得到当前该轮的临时扰动，由TPE参数优化产生下一轮扰动步长直到生成最终扰动、嵌入肖像图像并输出。本发明对多种深度伪造模型具有通用防御能力，具有极高的防御性与安全性。
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公开(公告)号：CN117371540B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311671340.2
申请日：2023-12-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06N5/04 , G06Q40/04 , G06N3/042 , G06F18/241 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度图神经网络的区块链地址身份推断方法及系统，所述区块链地址身份推断方法包括基于采集到的区块链交易数据集生成有向交易网络图，并基于联合子图采样策略得到所述有向交易网络图中每个节点的节点子图，其中，所述有向交易网络图中节点代表区块链上的交易地址，边表示一个交易地址与另一个交易地址之间的交易；将每个节点的节点子图分别输入至预先训练好的多任务身份识别图模型中，输出节点的嵌入表示；将各节点的嵌入表示输入至预先训练好的分类器，利用分类器输出各个身份类别的概率分布，取概率最高的身份类别作为各节点最终的身份标签，完成身份推断。本发明能够提高区块链中交易地址身份推断的精度。
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公开(公告)号：CN117255232B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311507358.9
申请日：2023-11-14
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04N21/8358 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力机制的DWT离散小波变换）域鲁棒视频水印方法及系统，方法包括：读取待添加水印的视频；采用训练好的基于自注意力机制的DWT域鲁棒视频水印网络将水印嵌入待添加水印的视频中，输出含水印视频。本发明能够获得良好的水印不可见性，保证了含水印视频的质量，同时，提高了方法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114244538A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202210174825.X
申请日：2022-02-10
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多攻击生成媒体内容感知哈希的数字水印方法，包括：生成模拟的失真副本以及相应的中间哈希；组成用于表示中间哈希在一定的虚拟失真和攻击下的分布情况的虚拟先验哈希空间；利用二值多视图聚类进行哈希质心的最优估计，得到基于聚类的多攻击参考哈希；迭代优化，比较每个原始图像最近相邻的经过内容保存攻击的哈希码与其相应聚类质心的汉明距离，生成相应的参考哈希码；嵌入多水印序列，生成二值密钥序列；构造虚拟先验的信息集；在虚拟先验数据集上进行图像认证，密钥提取数字水印序列，经过内容保留操作，利用原始图像数据和内容，判断图像内容是否被篡改。本发明具有鲁棒性强、准确率高和不可感知性强等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105893527B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201610195005.3
申请日：2016-03-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/31 , G06F3/0481
Abstract: 本发明公开了一种智能用户信息录入方法，从数据库中，根据提取数据的相关要求，设计相应人员相关度算法，提取相应的数据信息，放入人员弹出框的“相关”页面，提取所有人员或某部门人员，按相关度算法放入相应的人员弹出框页面；设置人员弹出框页面和输入框关联，在姓名输入框中输入全拼或首字母时弹出相关人员信息，或在鼠标点击输入框时，弹出人员弹出框页面，由录入员选择；在选择姓名后，使用ajax技术，从后台数据库提取相应信息自动填充其它相关的输入框。本发明克服了传统的输入法输入错误，多个信息多次输入，输入繁琐。同时其输入简单方便，快捷易用，正确率高，方法简单，程序编制容易，不依赖任何第三方组件。
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公开(公告)号：CN110414670A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910593383.0
申请日：2019-07-03
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全卷积神经网络的图像拼接篡改定位方法。建立拼接篡改图像库；初始化基于全卷积神经网络的图像拼接篡改定位网络，设置该网络的训练过程；初始化网络参数；读取训练图像，对训练图像进行训练操作，输出训练图像的拼接定位预测结果；计算训练图像拼接定位预测结果与真实标签之间的误差值，调整网络参数，直至误差值满足精度要求；利用条件随机场对精度满足要求的预测结果进行后处理，调整网络参数，输出训练图像最终的预测结果；读取测试图像，采用训练好的网络对测试图像进行预测并将预测结果通过条件随机场进行后处理，输出测试图像最终的预测结果。本发明具有较高的拼接篡改定位精度，网络训练难度较小，网络模型容易收敛。
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公开(公告)号：CN107274334A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710505978.7
申请日：2017-06-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于四元数变换的彩色图像自适应水印方法，1)首先定义QDFRNT，解决传统DFRNT在彩色图像处理中未考虑彩色载体色彩信息及其三通道间整体性和相关性等问题；2)然后基于HVS直接从彩色载体提取纹理、边缘和色调特性，解决自适应水印算法在自适应阶段未充分考虑彩色载体色彩信息的问题；3)随后根据提取的掩蔽特性，并通过遗传算法同时从不可见性和鲁棒性两方面寻求最优的水印嵌入强度，实现水印算法不可见性和鲁棒性的最优平衡。解决自适应阶段主要考虑不可见性以及获取的水印强度并不是最优的问题。
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公开(公告)号：CN114841846B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210541123.0
申请日：2022-05-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T1/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉感知的自编码彩色图像鲁棒水印处理方法，利用载体图像训练集和原始水印图像训练集对AGWNet中水印嵌入模块进行训练，获得含水印图像与载体图像的结构损失和视觉感知损失；将含水印图像输入到AGWNet中噪声攻击模块，生成攻击后的水印图像；将攻击后的水印图像输入AGWNet中水印提取模块进行训练，获得提取的水印与原始水印图像的交叉熵损失；根据结构损失、视觉感知损失和交叉熵损失求取整体损失，当整体损失迭代中出现小于阈值时，获得训练后的AGWNet；利用训练后的AGWNet，完成水印的嵌入或提取。本发明能够在保证含水印图像质量的同时，提高水印的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114758393B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202210376893.4
申请日：2022-04-11
Abstract: 本发明公开了一种支持隐私保护的深度伪造人脸图像检测方法，生成测试图像I的同形张量I1，计算I2＝I‑I1获得I2；将I1输入服务器S1，将I2输入服务器S2，S1和S2交互完成检测过程，S1输出图像检测结果#imgabs0#S2输出图像检测结果#imgabs1#计算#imgabs2#若#imgabs3#接近1，则测试图像I为真实人脸图像，若#imgabs4#接近0，则测试图像I为伪造人脸图像；所述服务器S1和服务器S2均设置有预先训练好的深度伪造人脸图像检测网络。本发明在保护用户人脸图像隐私的前提下，取得了与明文环境下伪脸图像检测网络相同的准确率。在进行通信交互时具有较低的通信开销和较好的计算效率。
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