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公开(公告)号：CN111064859A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN202010021400.6
申请日：2020-01-09
Applicant: 暨南大学
IPC: H04N1/32
Abstract: 本发明涉及一种图像信息嵌入方法，包括：S1，获取原始载体图像和待嵌入的秘密消息，将所述原始载体图像重排列并分割成载体向量x；将所述秘密消息分割成为秘密消息块m；计算所述原始载体图像中每个像素的嵌入扰动值，并将所述嵌入扰动值排列分割，得到与载体向量x对应的嵌入扰动向量w；S2，将载体向量x和秘密信息块m送入隐写编码器，并通过校验码生成经纠正的含密载体向量y；S3，将所有的含密载体向量合并并重排列，生成含密图像，完成秘密消息的嵌入。本发明通过纠正隐写向量，而不是纠正解码消息中的错误，从而得到较强的纠错能力。在鲁棒性和嵌入效率之间取得良好的平衡。
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公开(公告)号：CN110290149A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910646620.5
申请日：2019-07-17
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于C/S多级缓存的位置隐私保护方法，其中，客户端可缓存多个可达的坐标位置；客户端形成查询请求时，随机在距离客户端半径为r的范围内找出k-1个缓存坐标位置，对每个查询坐标使用哈希函数进行映射得到服务器集群对应编号的服务器，服务器集群匿名化处理后将请求发送给提供基于位置服务的LBS服务器，LBS服务器将处理请求并返回处理结果，处理结果经服务器集群转发后返回给客户端，服务器集群缓存返回结果，客户端保留需要的数据，丢弃不需要的数据；本发明所提出的方法能够有效保护用户的位置隐私，并降低用户与LBS服务器的交互次数，从而降低通信开销，提高查询响应速度。
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公开(公告)号：CN108881663A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810634217.6
申请日：2018-06-20
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种支持隐私保护功能的图像区域复制检测方法，包括：用户端，N个相互独立的云服务端，其中部分服务端用于密文存储，部分服务端用于密文计算；用户端利用图像加密算法将图像分拆为多个密文，分别交给用于密文存储的服务端，由这些服务端和用于密文计算的服务端通过交互和计算完成密文空间下对图像区域复制篡改操作的检测和定位；最后每个用于密文存储的服务端均获得疑似篡改区域，用于密文存储的服务端将结果发送给用户端。云服务端在不知晓图像内容的前提下，提供有效的区域复制取证服务，实现对篡改操作的检测和定位，相比于传统区域复制取证工具或服务，本发明可以提供用户图像内容的隐私保护。
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公开(公告)号：CN113947512B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202111130695.1
申请日：2021-09-26
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T1/00 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种大容量可控无载体图像隐写方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据需要，选择语义图像；S2、根据语义图像，选择有一定关联的图像作为风格参考图像；S3、将语义图像和风格参考图像输入图像预处理工具进行预处理；S4、将经过预处理的图像输入领域对齐网络进行处理，处理过程中生成中间结果；S5、将中间结果和秘密图像合并之后输入隐藏网络，输出含密图像；S6、消息发送方将含密图像发送给持有训练完毕的秘密消息提取网络的消息接收方，消息接收方采用秘密消息提取网络将秘密图像重新提取。本发明利用了无载体隐写框架，不需要使用指定的载体图像来嵌入秘密数据，从根本上抵抗隐写分析工具的检测，显著提高了图像的安全性。
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公开(公告)号：CN113436050B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202110569103.X
申请日：2021-05-25
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T1/00 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种双输入卷积融合的可见水印检测擦除方法，包括以下步骤：构建可见水印检测擦除网络，包括多任务全卷积水印分割网络、基于部分卷积的水印去除网络以及基于普通卷积的双输入分支水印去除网络；输入待处理水印图像，水印图像经过多任务全卷积水印分割网络、基于部分卷积的水印去除网络以及基于普通卷积的双输入分支水印去除网络的处理，得到最终的无水印图像。本发明方法适用于多种嵌入强度的可见水印的去除，相比较于传统方案或使用单一卷积的CNN网络方案，能够适用于不同颜色，不同嵌入强度的水印的去除工作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117609962A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202410089289.2
申请日：2024-01-23
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征点生成的图像式超链接生成方法，所属技术领域为图像信息隐藏领域，包括：基于公共数据集进行随机抽取，获得真实数据集，对真实数据集进行处理，获得图像的真实特征点和边缘图；基于真实数据集和真实特征点以及边缘图对模型进行训练，获得预训练模型；将超链接编码成01比特串后生成消息矩阵，基于消息矩阵进行消息隐藏，获得隐含超链接的特征点矩阵；基于预训练模型和隐含超链接的特征点矩阵获取合成图像；提取合成图像的特征点，基于秘密消息提取算法恢复超链接。本发明充分利用载体合成式框架的优点和图像特征点的鲁棒性，不需要固定的载体图像来嵌入超链接，进而提高方案的安全性和对常见几何攻击的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114095518B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202111303601.6
申请日：2021-11-05
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L67/1097 , H04L67/1042 , H04L9/32
Abstract: 本发明公开了一种基于多级委员会共识的科技数据确权与追踪保护的方法，所方法包括以下步骤，每个科研人员、研究机构等均可申请加入联盟链，在检查满足准入条件后，即可加入联盟链，同时生成一对公私钥；数据发布确权，联盟链系统中的用户，在想要发布数据时成为数据方，并从系统中获得一个唯一的且与即将发布数据相关的追溯码Cid；数据跟踪记录，数据在使用时需要对其生命周期进行记录；数据追踪，将汇总查询到的数据结果发送给需要做数据追踪的用户。本发明有益效果在于，解决科技大数据在数据交易过程中产生的数据侵权问题。该方法采用双链联盟链构建科技大数据的追踪保护与确权系统，通过联盟链的去中心化和去信任的方式维护一个可靠的分布式数据库。将数据视为目标对象，记录关于数据的所有行为，实现对数据的追踪保护和可信确权。
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公开(公告)号：CN113221131B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110361479.1
申请日：2021-04-02
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LWE的QR码加密解密方法，应用于表单、安全保密、存货盘点以及物品的追溯等领域，满足不同领域用户信息加密的需求。通过使用本方法，发送方可以通过使用基于LWE的加密解密方法在QR码中加密各类重要信息，接收方可使用指定的二维码手机软件进行QR码的扫码解码，获得明文信息。该方法能让接收方通过扫描二维码进行各类表单传输，减少人工误差，也能借助基于物联网的识别追溯商品信息，追踪工业零件、器械，盘点物流、仓储。基于LWE的方法具有抗量子计算的特点，不易被破解。而基于LWE的QR二维码加密解密技术，为降低人力成本、追溯问题产品流向等提供了一个更广阔的管理平台，具有较好的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN114119329A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111275701.2
申请日：2021-10-29
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双卷积模块的水印去除方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：将带水印图案的待处理图像输入多任务水印分割网络，输出初步去除水印的第一图像和水印掩码；将第一图像和水印掩码输入基于双卷积模块的主干网络，输出优化后的去除水印的图像；其中，双卷积模块包括卷积模块和部分卷积模块，利用部分卷积模块更新输入掩码，通过像素级求和将卷积模块和部分卷积模块输出的特征进行结合。本发明融合了部分卷积与普通卷积的优势及特长，在主干网络中通过由双卷积模块拼接组合成的双卷积残差块代替常用的大卷积核的双卷积模块，使得网络能够在更深的、拥有更多的可学习参数的同时能更稳健地进行学习。
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公开(公告)号：CN113993125A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111207530.X
申请日：2021-10-18
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于虚假位置注入的移动APP隐私保护的位置采集方法、系统及介质。该方法具体为：服务端将数据收集方收集的位置信息拦截；根据用户需求生成虚假的GPS定位信息，使用k‑匿名算法伪造匿名的GPS定位信息，使用POI替换技术对匿名后的GPS定位信息进行二次处理，得到虚假的GPS定位信息；将虚假的GPS定位信息注入到GPS定位信息的返回值。本发明利用Xposed框架来实现对GPS定位的伪造，用户可以将自己的匿名位置信息注入到某一现有的基于位置的服务第三方应用，在任意时间根据自己需求对自己的位置信息进行保护，且不影响原有基于位置服务软件的功能。另外，本发明通过POI(兴趣点)替换技术对k‑匿名生成的虚假位置进行二次处理，提高隐私保护的强度。
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