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公开(公告)号：CN102194205B
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201010127144.5
申请日：2010-03-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明涉及一种基于同义词替换的文本可恢复水印方法和装置，属于计算机文本版权保护技术领域。文本可恢复水印是一种嵌入秘密信息到文本中，并且在提取相应水印信息的同时恢复原始文本的技术。本发明所述的方法及装置通过将文本中有同义词的词模拟成像素值对，利用整数可逆变换，嵌入或提取版权信息，并在提取版权信息的同时，恢复原始文本。本发明的优点是在提取版权信息的同时恢复原始文本。本发明能够在军事、法律和文学等对文本内容要求甚高的领域中，既保证文档的版权，又不会导致合法用户的歧义理解。
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公开(公告)号：CN102968596A
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN201210424754.0
申请日：2012-10-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F21/60
Abstract: 本发明提出了一种基于删除标记的OOX文档数字水印方法，通过向OOX文本文档包中主文档部件增加删除修改标识符的方法，把水印信息嵌入到OOX文档中去，使得水印信息与文档的格式信息相结合，提高了水印的鲁棒性和嵌入容量，可有效的抵抗“删除文本内容”、“编辑”、“另存为”、“清除格式”等针对文本内容的攻击。因此，本发明所提出的基于删除标记的OOX文档数字水印方案为OOX文本内容认证与版权保护提供了新的关键技术，改进了数字水印技术一直存在的鲁棒性差的问题，为数字水印技术的进一步推广应用提供了理论基础和方法支持。
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公开(公告)号：CN119027298A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411509432.5
申请日：2024-10-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T1/00 , H04N19/467 , G06F17/16 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于纹理扰动最小化的空域图像隐写方法，涉及秘密通信技术领域，通过设计的邻近嵌入像素增强模块可以考虑邻近嵌入像素之间的互相影响，使得相同方向的嵌入方向更加聚集，可以有效降低对图像的扰动以提高安全性，利用获得的协作值以及概率图和梯度信息等综合信息生成协作对抗损失。在生成器集和判别器集的迭代更新过程中，可以利用所获得的损失函数同步相邻修改，从而提高安全性能，提出了一种纹理一致性损失，它整合了像素级和图像级纹理扰动，以限制高纹理区域内嵌入成本的分配，基于生成非对称嵌入成本，通过自适应地最小化信息嵌入带来的纹理扰动，实现了令人满意的安全性能。
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公开(公告)号：CN118279121B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410714806.0
申请日：2024-06-04
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T1/00 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于U‑Net的生成概率模型的图像隐写方法及系统，涉及图像处理技术领域，方法包括以下步骤：接收封面图像，将封面图像输入至预先建立的双分支U‑Net模型的生成器中，输出得到嵌入位置概率；将嵌入位置概率转化成失真代价，将失真代价进行动态更新后嵌入生成含秘图像；将封面图像和含秘图像输入至双分支U‑Net模型的判别器中进行隐写分析，输出得到判别结果，其中，所述判别结果为分类图像的准确率。
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公开(公告)号：CN118193791B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410614106.4
申请日：2024-05-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/783 , G06F16/35 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向社交网络短视频的多模态情感分析方法及系统，包括获取社交网络短视频的视频模态信息、文本模态信息和音频模态信息；根据所述视频模态信息、文本模态信息、音频模态信息和预先训练的面向社交网络短视频的多模态情感分析模型，获得社交网络短视频的情感分析结果。本发明通过构造损失函数，学习各模态间的共性特征，利用交叉注意力模块得到经过辅助学习的各模态的特征，减小弱模态表达，增大强模态表达，提高了模态间情感极性分析的准确度，解决了现有技术中对社交网络短视频的多模态情感分析单一，忽略模态间情感极性矛盾，不能有效提取共性特征，导致情感分析不准确的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117972732B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410393695.8
申请日：2024-04-02
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F21/57 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了基于多特征融合的智能合约漏洞检测方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括以下步骤：接收待测智能合约，分别提取待测智能合约的专家模式特征和全局图特征；将待测智能合约的专家模式特征和全局图特征输入至预先建立的自注意力编码器网络模型内进行进一步特征提取，输出得到二次专家模式特征和全局图特征；将二次专家模式特征和全局图特征输入至预先建立的交叉注意力编码器网络模型内进行特征融合，输出得到融合特征，将融合特征输入至预先建立的多层感知器分类模型内，输出得到待测智能合约的检测结果。
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公开(公告)号：CN117371540A
公开(公告)日：2024-01-09
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：CN111353395B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202010105761.9
申请日：2020-02-19
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于长短期记忆网络的换脸视频检测方法，该检测方法包括视频帧提取、图像特征提取、长短期记忆网络训练测试。其中，视频帧提取负责提取视频片段中的关键帧及其之后的连续多帧图像，然后对图像中人脸区域进行裁剪，并使用高通滤波对人脸图像进行处理，提取人脸图像中的细节信息；利用在ImageNet图像分类数据集中训练好的Xception卷积神经网络对图像进行特征提取，将卷积神经网络的输出作为图像的特征，然后将各帧图像提取到的特征拼接为特征序列，输入到长短期记忆网络进行训练，最终得到一个高精度的换脸视频分类器。本发明充分利用了伪造视频中存在的帧间不一致性，大大提高了伪造视频的检测精度，取得了很好的分类效果。
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公开(公告)号：CN116385407A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310374863.4
申请日：2023-04-10
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种基于多尺度可疑预测框的资质证书图像篡改检测方法，涉及图像被动取证篡改检测领域。包括将待测图像输入到第一分支，对预测出的可疑框与Mask框进行优化得到预测框；将待测图像输入到第二分支，检测出图像经过篡改的区域，并进行篡改区域预测图输出；将得到的预测框和篡改区域预测图进行融合，得到最终的掩码输出；所述第一分支为可疑区域检测分支；所述第二分支为篡改区域检测分支该基于多尺度可疑预测框的资质证书图像篡改检测方法。通过利用多尺度可疑预测框来框定篡改区域和多尺度特征提取定位篡改区域相结合，解决了现有技术中对篡改区域大小不一及检测精度低以及检测效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN112785478B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202110052916.1
申请日：2021-01-15
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成嵌入概率图的隐藏信息检测方法和系统，上述方法可以根据待测图像生成待测嵌入概率图，将待测嵌入概率图和待测图像分别与多个高通滤波核进行卷积，得到待测嵌入概率图对应的第一残差图和待测图像对应的第二残差图，对第一残差图和第二残差图进行融合，得到待测融合图像，采用预先训练得到的隐写分析模型待测对待测融合图像进行学习并输出所述待测图像是否藏有秘密信息的概率，以检测待测图像中是否隐藏秘密信息，具有较高的检测精度和检测效率。
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