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公开(公告)号：CN101477678B
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN200810203981.4
申请日：2008-12-04
Applicant: 上海大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明涉及一种数字图像缩放因子的盲检测方法。本方法对采用不同的常用图像插值方法，包括最近临插值、双线性插值、双三次插值以及B样条插值等缩放后的灰度图像，如果是彩色图像则通过YCbCr空间变换后取亮度分量，首先进行拉普拉斯滤波，对滤波结果分别逐行逐列处理如下：在末尾补零使其长度为2的整数幂值从而得到向量V，对V做离散傅立叶变换，计算幅度谱S＝|DFT(V)|，搜索S，若S(k)为其邻域[k-Δ，k+Δ]内的最大值，则令峰值计数器P(k)＝P(k)+1。将P(k)归一化做出频率-峰值计数图，通过检测其中峰值所对应的频率，可确定图像水平及垂直方向的缩放因子。本发明实施时不需要缩放前的原始图像可实现盲检测；基本不受图像JPEG压缩存储质量因子的影响；可适用于常用的图像插值方法，包括最近临插值、双线性插值、双三次插值以及B样条插值等；特别是对于小倍率的放大，更可精确到0.01倍。本发明适用于图像处理和信息安全领域。
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公开(公告)号：CN101409759B
公开(公告)日：2010-08-18
申请号：CN200810202976.1
申请日：2008-11-19
Applicant: 上海大学
IPC: H04N1/00
Abstract: 本发明是一种基于连“1”特性的JPEG图像再次编码检测方法。它利用JPEG压缩标准中的“范式”哈夫曼编码所具有的码长越长连“1”个数越多的性质，通过图像中连“1”比例特性判断图像是否经过再次压缩。本发明先搜索JPEG图像中的压缩数据，统计二进制压缩数据中连续2个“1”、连续6个“1”、连续7个“1”和连续8个“1”出现的次数在“1”的总数中所占的比例，以这4个比例作为连“1”比例特征量。将这四个特征量与阈值相比较，判断该JPEG图像是否经过再次编码。本发明无需对JPEG图像进行解码即可判别图像是否经过再次编码，实现简单，计算效率高。
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公开(公告)号：CN101520886A
公开(公告)日：2009-09-02
申请号：CN200910046528.1
申请日：2009-02-24
Applicant: 上海大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明涉及一种抗照片打印－扫描攻击和硬拷贝剪切的全息图像水印方法。它是基于共轭对称计算数字水印的Fourier计算全息图，将此水印全息图叠加在载体图像中实现水印信息隐藏，通过进行水印的空间布局以及对载体图像预处理，将嵌入数据对图像质量的影响降低到视觉不可察觉的程度，并使含水印图像中载体信息和水印信息频谱分离，以实现水印盲提取。本方法能在高质量硬拷贝中保存水印，能抵抗对硬拷贝的剪切，水印全息图的获取不需要模拟物光和参考光的干涉，算法实现便捷高效。
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公开(公告)号：CN119167427A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411233605.5
申请日：2024-09-04
Applicant: 上海大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种在GPT‑2模型中隐藏秘密信息的隐写与提取方法，包括：发送方获取嵌入、提取隐藏信息的秘钥与待隐藏信息，输入数据集对GPT‑2模型训练，构建模型损失函数，根据损失函数对模型参数进行调整，直到GPT‑2模型全连接层的覆盖参数经过秘钥处理后得到的信息与待隐藏信息相同，训练完成，将完成隐写的模型通过公共信道进行传输，接收方获取嵌入、提取隐藏信息的秘钥，并在公共信道获取完成隐写的模型，通过秘钥与完成隐写的模型提取隐藏信息，与现有技术相比，本发明具有提高了模型的不可检测性，从而提高了对了信息传输的安全性，提高了嵌入信息的容量等优点。
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公开(公告)号：CN119151763A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411011804.1
申请日：2024-07-26
Applicant: 上海大学
IPC: G06T1/00 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种抗攻击的鲁棒生成式模型水印处理方法和系统，该方法包括以下步骤：基于待嵌入水印目标模型获取数据集，其中数据集为待嵌入水印目标模型的输入输出数据对；将步骤数据集划分为两部分：第一数据集和第二数据集，其中第一数据集用于模型水印初始训练阶段，第二数据集用于窃取模型对抗训练阶段；在模型水印初始训练阶段，将第一数据集送入水印嵌入网络进行标记，然后对标记图像进行模拟攻击和水印提取；在窃取模型对抗训练阶段，利用第二数据集，训练两个替代模型，然后微调水印提取网络以便从含水印的替代模型输出中提取出水印。与现有技术相比，本发明具有提升模型水印的鲁棒性和不可见性等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114694220B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202210307917.0
申请日：2022-03-25
Applicant: 上海大学
IPC: G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于Swin Transformer的双流人脸伪造检测方法，利用深度学习来进行人脸伪造图像的检测。整体搭建一个深度学习网络模型，网络模型分为三部分：双流网络、特征提取网络和分类器。由于现在公开的人脸伪造数据集全部是视频，因此需要利用OpenCV将视频裁剪成帧图片。此外，由于帧图片包含了大量的背景信息，因此需要利用人脸定位算法将人脸区域裁剪出来。然后将得到的人脸区域图像输入到双流网络和特征提取网络中提取并学习特征。最后将学习到的特征输入到分类器中，进行人脸图像真假的识别。本发明应用于解决现有人脸伪造检测方案的部分局限性即泛化能力弱的问题，同时还通过双流框架提升模型抗压缩能力，使其更符合日常生活中常见的人脸视频质量。
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公开(公告)号：CN113343250B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110498755.9
申请日：2021-05-08
Applicant: 上海大学
IPC: G06F21/60 , G06F16/35 , G06F40/126
Abstract: 本发明提出了一种基于主题引导的生成式文本隐蔽通信方法，通过将对主题词的注意力引入到GPT2自注意力模型中，使模型生成文本的过程中时刻受到主题词的控制，从而使得生成的长文本语义上统计上都贴合真实文本，提高了信息隐藏的容量；对主题词组的扩展，生成多段落的文本，使得隐藏秘密信息的冗余位变少，提高了文本质量；除此之外，采用游程编码在保证了文本质量的前提之下提升了信息隐藏的效率。本发明提升了信息隐藏容量，提高了信息隐藏效率，增强了文本载体的抗攻击性。
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公开(公告)号：CN114694220A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210307917.0
申请日：2022-03-25
Applicant: 上海大学
IPC: G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于Swin Transformer的双流人脸伪造检测方法，利用深度学习来进行人脸伪造图像的检测。整体搭建一个深度学习网络模型，网络模型分为三部分：双流网络、特征提取网络和分类器。由于现在公开的人脸伪造数据集全部是视频，因此需要利用OpenCV将视频裁剪成帧图片。此外，由于帧图片包含了大量的背景信息，因此需要利用人脸定位算法将人脸区域裁剪出来。然后将得到的人脸区域图像输入到双流网络和特征提取网络中提取并学习特征。最后将学习到的特征输入到分类器中，进行人脸图像真假的识别。本发明应用于解决现有人脸伪造检测方案的部分局限性即泛化能力弱的问题，同时还通过双流框架提升模型抗压缩能力，使其更符合日常生活中常见的人脸视频质量。
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公开(公告)号：CN114338093A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111499430.9
申请日：2021-12-09
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明提出了一种通过胶囊网络进行多信道秘密信息传输的方法，通过训练同一个胶囊网络嵌入多份不同的秘密信息。针对多个接收者的秘密信息在胶囊网络训练过程中被嵌入在胶囊网络中。之后，接收者可利用自己的密钥在含密胶囊网络中提取对应的信息。而对其他部分的秘密信息，该接收者无法确定秘密信息的存在性，更无法提取。由于秘密信息没有暴露，因此信息隐藏的安全性可得到保证。由于秘密信息在胶囊网络的训练过程中嵌入而不是训练之后用过修改网络权重嵌入，因此信息嵌入对网络原始任务的影响很小。此外，信息提取网络的参数由密钥直接生成，无需通过训练得到，因此也无需向接收者传送信息提取网络。只需持有正确密钥即可提取秘密信息。
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公开(公告)号：CN111464943B
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202010247472.2
申请日：2020-03-31
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明提出了一种用于附近的人应用中的新型虚拟位置生成方法。本方法是：将虚拟位置生成问题等价地转化为一个约束最优化问题。其优化的目标为使虚拟位置映射到真实位置的条件熵最大，即使得攻击者从生成的虚拟位置得出真实位置的信息量最少。约束条件为生成的虚拟位置与真实位置之间的平均误差距离不能大于阈值，以避免附近的人应用的服务质量下降。本方法可应用于附近的人服务器上，通过求解该约束最优化方程，即可为每一个用户生成一组虚拟位置点的条件概率。根据此概率，每个用户都可以随机生成一个满足安全性与实用性的最优虚拟位置，使得攻击者无法通过多点定位攻击获得用户真实位置。
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