CN107992727A - 一种基于原有数据变形实现的水印处理和数据溯源方法 - Google Patents
一种基于原有数据变形实现的水印处理和数据溯源方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107992727A CN107992727A CN201711303990.6A CN201711303990A CN107992727A CN 107992727 A CN107992727 A CN 107992727A CN 201711303990 A CN201711303990 A CN 201711303990A CN 107992727 A CN107992727 A CN 107992727A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- watermark
- deformation
- rule
- sensitive
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims abstract description 32
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 30
- 238000003780 insertion Methods 0.000 claims abstract description 8
- 230000037431 insertion Effects 0.000 claims abstract description 8
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims description 7
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 6
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 3
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 claims description 2
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 2
- 239000004744 fabric Substances 0.000 claims 1
- 238000013461 design Methods 0.000 abstract description 3
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 abstract 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 description 1
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 1
- 230000033772 system development Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/10—Protecting distributed programs or content, e.g. vending or licensing of copyrighted material ; Digital rights management [DRM]
- G06F21/16—Program or content traceability, e.g. by watermarking
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/018—Certifying business or products
- G06Q30/0185—Product, service or business identity fraud
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T1/00—General purpose image data processing
- G06T1/0021—Image watermarking
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2201/00—General purpose image data processing
- G06T2201/005—Image watermarking
- G06T2201/0065—Extraction of an embedded watermark; Reliable detection
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Marketing (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Economics (AREA)
- Finance (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Editing Of Facsimile Originals (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于原有数据变形实现的水印处理和数据溯源方法，其技术特点是：对包含有多个元组的原始数据进行数据抽取形成数据子集S，数据子集S中表的属性含有敏感信息；对上述数据子集S进行敏感数据识别，得到包含敏感属性的表的集合C；对上述数据集合C进行水印处理：输入样本数据并进行数据水印的提取，根据提取的水印信息进行数据溯源。本发明设计合理，提高了数据共享过程中的安全防护能力，实现了基于数据变形的数据水印的嵌入和泄露数据的溯源，具有广泛的应用场景。
Description
技术领域
本发明属于数据库安全技术领域，尤其是一种基于原有数据变形实现的水印处理和数据溯源方法。
背景技术
数字水印技术是信息隐藏技术中的一种，它是将水印信息直接嵌入数字载体中，不影响原载体的使用，也不易被人察觉到。通过这些嵌入的信息能达到确认版权所有者、证明载体是否被篡改、追踪泄密用户的目的。早期的数字水印技术主要研究集中在图像和音频等多媒体水印方面。近年来随着大数据的日益盛行，关系型数据库中的水印技术研究显得越来越重要，基于数据的水印技术逐步体现出应用价值。
数据库水印技术是数字水印技术中的一个重要的研究方向，它是将水印信息嵌入到数据库中，不影响数据库的正常使用，在实现要求层面上要高于传统的基于载体的水印技术，除了在嵌入数据的过程中尽可能少地修改原始数据，从而不影响原始数据的使用价值，确保信息可以被用户正常使用，还需要在提取阶段可以基本上较完整的被发布者提取出来。目前基于数据库水印技术主要针对真实数据的使用场景，存在对应用场景的一些限制，无法满足对数据开发和测试的数据安全需求。
发明内容
本发明的目地在于克服现有技术的不足，提出一种设计合理、安全性能高且应用广泛的基于原有数据变形实现的水印处理和数据溯源方法。
本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：
一种基于原有数据变形实现的水印处理和数据溯源方法，包括以下步骤：
步骤1、数据初始化步骤：对包含有多个元组的原始数据进行数据抽取形成数据子集S，数据子集S中含有一个或多个表，数据子集S中表的属性含有敏感信息；
步骤2、敏感数据识别步骤：对上述数据子集S进行敏感数据识别，得到包含敏感属性的表的集合C；
步骤3、对上述数据集合C进行水印处理步骤，具体步骤为：
步骤3-1、定义敏感数据变形策略规则，形成变形策略配置数据字典；
步骤3-2、选择数据子集C中一个或多个表的敏感字段属性，进行数据变形规则配置；
步骤3-3、根据选择的数据变形规则，进行相应字段属性数据的变形；
步骤3-4、在数据屏蔽的数据变形方式下，对变形数据的长度及分布进行特征记录并结合水印标记信息生成新的变形后数据，生成带有水印标记信息的数据；在数据置换的数据变形方式下，对数据置换的可逆编码记录并结合水印标记信息生成新的变形后数据，生成带有水印标记信息的数据。
在步骤3后还包括数据溯源处理步骤，具体处理步骤为：
步骤4-1、按抽样比例读取数据表中的数据，对抽样数据进行敏感特征识别，将符合敏感特征的数据进行缓存；
步骤4-2、将缓存的数据进行变形的逆运算，然后进行水印标记的提取，提取结果与记录的水印标记数据进行比对，比对结果一致性达到一定比例时，确定数据水印的提取完成；
步骤4-3、根据水印标记，查询数据溯源信息。
所述步骤1的数据库表中每个元组的数据模式表示为：R＝(Pk,F1,F2…Fn,Fk)，其中R代表元组，PK代表主键，FK为外键，F1，F2…Fn为属性。
所述步骤2的具体处理步骤为：
步骤2-1、定义敏感数据配置规则，对敏感数据进行分类，并根据基础的数据特征抽象出敏感数据的特征规则；
步骤2-2、根据敏感数据配置规则，识别数据子集S中的敏感数据，并定义C为数据库中包含敏感属性的表的集合。
所述步骤3-1的具体处理方法为：变形策略规则根据敏感数据类型特征进行定义，不同的数据类型会有其不同的数据类型、长度、内容规范，根据敏感数据类型特征抽取相应的规则，然后根据规则定义构建变形策略配置数据字典，字典定义如下：D＝(Rkey，Rvalue)，数据字段中Rkey定义了规则的特征类别，Rvalue定义了规则的内容；所述变形策略配置数据字典，一类是通过正则表达式定义的变形规则，一类是通过值域分解得到的数据字典变形规则。
所述步骤3-2的具体方法为：首先选择指定的表，根据表中的已有字段属性分布情况，选择采用适当的变形规则嵌入水印信息；选择正则表达式方式的变形规则，对原有字段属性内容进行按正则表达式生成的内容替换，根据配置的规则替换其中部分字段内容或全部内容；选择数据字典方式的变形规则，对原有字段属性内容进行按数据字典中内容替换；被替换的字段属性内容与原始内容具有类别及长度的一致性。
所述步骤3-3的实现方法为：将原始数据根据数据变形规则进行数据的局部变形；根据数据源信息和数据分发对象信息进行水印标记信息的生成；然后，在数据变形过程中，将生成的水印标记信息嵌入到数据中，并根据指定的规则特征嵌入水印标记；由此完成数据水印标记的嵌入。
所述步骤4-1的具体处理方法为：设定数据表中的数据由外部数据导入形成，抽样比例根据数据量大小进行设定；对抽样数据进行数据抽取，数据抽取后进行自动数据特征识别，根据识别的数据特征利用数据变形的逆算法将数据进行还原，还原后的数据进行缓存。
所述步骤4-2的具体处理方法为：将缓存的数据进行水印标记的提取，根据数据类型和数据特征进行规则化，按照规则化后的内容进行，按照生成水印的方式对数据进行水印标记信息提取，然后将提取结果与记录的水印数据进行比对，比对结果一致时再进行下一组数据的提取和比对，所有的比对结果一致性达到一定比例时，确定数据水印的提取完成；如果比对结果不能满足最低的一致性比例，数据水印的提取结果将根据已经提取出的结果进行验证提取，即增加更多的数据进行特征识别和水印标记的提取，从而完成水印标记的提取。
本发明的优点和积极效果是：
本发明设计合理，通过对原始数据进行部分数据变形，方便系统开发和测试人员安全使用数据；通过在变形后数据中增加数据水印标记，水印标记信息不易被发现；数据溯源具有更好的抗攻击能力，在数据遭到局部破坏时不影响数据的整体溯源能力。本发明能够提高数据共享过程中的安全防护能力，实现基于数据变形的数据水印的嵌入和泄露数据的溯源，具有广泛的应用场景。
附图说明
图1是本发明的整体处理处理流程图；
图2是本发明中定义数据变形规则的示意图；
图3是本发明中数据变形水印处理方法的示意图；
图4是本发明中数据溯源方法的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例做进一步详述。
一种基于原有数据变形实现的水印处理和数据溯源方法，如图1所示，包括以下步骤：
数据初始化：对原始数据抽取指定的数据集合，生成数据子集；
敏感数据识别：按敏感数据配置规则识别原始数据中的敏感字段属性；
水印处理：按照策略配置规则对敏感数据进行变形处理，并实现数据水印信息的嵌入；
数据溯源：输入样本数据进行水印提取和数据变形，根据水印标记进行数据溯源。
下面以员工基本信息为例对本发明的处理过程进行说明。员工基本信息的数据结构如下：
如图3所示，本发明针对上述数据实现水印处理的步骤如下：
对数据进行初始化，通过规则发现表中的数据类型和数据特征，NAME、PERSON_ID、BANK_CARD、MPHOHE等作为敏感数据；
如图2所示，根据表中的数据特征，选择数据变形水印处理方法；
依据表的字段属性类型，列出敏感字段规则进行数据变形规则配置，选择对应的变形规则，分别对应NAME、PERSON_ID、BANK_CARD、MPHOHE四个字段配置字段变形规则；
确定配置信息，按照配置规则生成变形数据，根据NAME属性值特征按照NAME数据字典方式嵌入水印标记；根据PERSON_ID、BANK_CARD、MPHOHE属性类别特征，按照正则表达式嵌入水印标记；
完成水印嵌入的处理过程，输出带有水印标记的数据。
如图4所示，根据上述水印处理过程，将带有水印标记的数据作为溯源对象，对该数据实现数据溯源的步骤如下：
导入带有水印标记的数据，对数据进行抽样，抽样的结果作为数据源；
对该抽样后的数据进行自动数据特征识别，将符合特征的数据进行缓存；
根据识别的特征数据进行水印标记的提取，将提取的水印标记与已存储的水印标记进行逐一比对，根据比对一致性的结果，确定水印提取的完成；
根据提取水印标记信息进行数据溯源，查询数据所有者及相关信息；
从而完成员工基本信息的数据溯源。
需要强调的是，本发明所述的实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述的实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。
Claims (9)
1.一种基于原有数据变形实现的水印处理和数据溯源方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1、数据初始化步骤：对包含有多个元组的原始数据进行数据抽取形成数据子集S，数据子集S中含有一个或多个表，数据子集S中表的属性含有敏感信息；
步骤2、敏感数据识别步骤：对上述数据子集S进行敏感数据识别，得到包含敏感属性的表的集合C；
步骤3、对上述数据集合C进行水印处理步骤，具体步骤为：
步骤3-1、定义敏感数据变形策略规则，形成变形策略配置数据字典；
步骤3-2、选择数据子集C中一个或多个表的敏感字段属性，进行数据变形规则配置；
步骤3-3、根据选择的数据变形规则，进行相应字段属性数据的变形；
步骤3-4、在数据屏蔽的数据变形方式下，对变形数据的长度及分布进行特征记录并结合水印标记信息生成新的变形后数据，生成带有水印标记信息的数据；在数据置换的数据变形方式下，对数据置换的可逆编码记录并结合水印标记信息生成新的变形后数据，生成带有水印标记信息的数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于原有数据变形实现的水印处理和数据溯源方法，其特征在于：在步骤3后还包括数据溯源处理步骤，具体处理步骤为：
步骤4-1、按抽样比例读取数据表中的数据，对抽样数据进行敏感特征识别，将符合敏感特征的数据进行缓存；
步骤4-2、将缓存的数据进行变形的逆运算，然后进行水印标记的提取，提取结果与记录的水印标记数据进行比对，比对结果一致性达到一定比例时，确定数据水印的提取完成；
步骤4-3、根据水印标记，查询数据溯源信息。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于原有数据变形实现的水印处理和数据溯源方法，其特征在于：所述步骤1的数据库表中每个元组的数据模式表示为：R＝(Pk,F1,F2…Fn,Fk)，其中R代表元组，PK代表主键，FK为外键，F1，F2…Fn为属性。
4.根据权利要求1或2所述的一种基于原有数据变形实现的水印处理和数据溯源方法，其特征在于：所述步骤2的具体处理步骤为：
步骤2-1、定义敏感数据配置规则，对敏感数据进行分类，并根据基础的数据特征抽象出敏感数据的特征规则；
步骤2-2、根据敏感数据配置规则，识别数据子集S中的敏感数据，并定义C为数据库中包含敏感属性的表的集合。
5.根据权利要求1或2所述的一种基于原有数据变形实现的水印处理和数据溯源方法，其特征在于：所述步骤3-1的具体处理方法为：变形策略规则根据敏感数据类型特征进行定义，不同的数据类型会有其不同的数据类型、长度、内容规范，根据敏感数据类型特征抽取相应的规则，然后根据规则定义构建变形策略配置数据字典，字典定义如下：D＝(Rkey，Rvalue)，数据字段中Rkey定义了规则的特征类别，Rvalue定义了规则的内容；所述变形策略配置数据字典，一类是通过正则表达式定义的变形规则，一类是通过值域分解得到的数据字典变形规则。
6.根据权利要求1或2所述的一种基于原有数据变形实现的水印处理和数据溯源方法，其特征在于：所述步骤3-2的具体方法为：首先选择指定的表，根据表中的已有字段属性分布情况，选择采用适当的变形规则嵌入水印信息；选择正则表达式方式的变形规则，对原有字段属性内容进行按正则表达式生成的内容替换，根据配置的规则替换其中部分字段内容或全部内容；选择数据字典方式的变形规则，对原有字段属性内容进行按数据字典中内容替换；被替换的字段属性内容与原始内容具有类别及长度的一致性。
7.根据权利要求1或2所述的一种基于原有数据变形实现的水印处理和数据溯源方法，其特征在于：所述步骤3-3的实现方法为：将原始数据根据数据变形规则进行数据的局部变形；根据数据源信息和数据分发对象信息进行水印标记信息的生成；然后，在数据变形过程中，将生成的水印标记信息嵌入到数据中，并根据指定的规则特征嵌入水印标记；由此完成数据水印标记的嵌入。
8.根据权利要求2所述的一种基于原有数据变形实现的水印处理和数据溯源方法，其特征在于：所述步骤4-1的具体处理方法为：设定数据表中的数据由外部数据导入形成，抽样比例根据数据量大小进行设定；对抽样数据进行数据抽取，数据抽取后进行自动数据特征识别，根据识别的数据特征利用数据变形的逆算法将数据进行还原，还原后的数据进行缓存。
9.根据权利要求2所述的一种基于原有数据变形实现的水印处理和数据溯源方法，其特征在于：所述步骤4-2的具体处理方法为：将缓存的数据进行水印标记的提取，根据数据类型和数据特征进行规则化，按照规则化后的内容进行，按照生成水印的方式对数据进行水印标记信息提取，然后将提取结果与记录的水印数据进行比对，比对结果一致时再进行下一组数据的提取和比对，所有的比对结果一致性达到一定比例时，确定数据水印的提取完成；如果比对结果不能满足最低的一致性比例，数据水印的提取结果将根据已经提取出的结果进行验证提取，即增加更多的数据进行特征识别和水印标记的提取，从而完成水印标记的提取。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711303990.6A CN107992727B (zh) | 2017-12-11 | 2017-12-11 | 一种基于原有数据变形实现的水印处理和数据溯源方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711303990.6A CN107992727B (zh) | 2017-12-11 | 2017-12-11 | 一种基于原有数据变形实现的水印处理和数据溯源方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107992727A true CN107992727A (zh) | 2018-05-04 |
| CN107992727B CN107992727B (zh) | 2021-08-03 |
Family
ID=62037148
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201711303990.6A Active CN107992727B (zh) | 2017-12-11 | 2017-12-11 | 一种基于原有数据变形实现的水印处理和数据溯源方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107992727B (zh) |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109522684A (zh) * | 2018-11-27 | 2019-03-26 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 数据处理方法、设备及存储介质 |
| CN109657723A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-04-19 | 四川新网银行股份有限公司 | 一种增强高维类别特征表达能力的方法 |
| CN110008744A (zh) * | 2019-03-28 | 2019-07-12 | 平安科技（深圳）有限公司 | 数据脱敏方法和相关装置 |
| CN110084046A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-08-02 | 全球能源互联网研究院有限公司 | 结构化数据水印的标注方法、检测方法及装置、电子设备 |
| CN110110508A (zh) * | 2019-05-16 | 2019-08-09 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 水印信息写入方法和装置以及水印信息读取方法和装置 |
| CN110543884A (zh) * | 2018-05-29 | 2019-12-06 | 国际关系学院 | 一种基于图像的网络攻击组织溯源方法 |
| CN111651736A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-09-11 | 杭州美创科技有限公司 | 一种身份证数据脱敏的水印溯源方法 |
| CN111831982A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-10-27 | 新大陆数字技术股份有限公司 | 基于脱敏数据的水印嵌入方法、水印读取方法及水印系统 |
| CN109740316B (zh) * | 2018-12-27 | 2021-03-16 | 三未信安科技股份有限公司 | 一种动态水印嵌入、验证方法及系统和动态水印处理系统 |
| WO2021098270A1 (zh) * | 2019-11-22 | 2021-05-27 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 基于对抗样本的隐私信息保护方法、装置及电子设备 |
| CN117708779A (zh) * | 2024-02-05 | 2024-03-15 | 广东鸿数科技有限公司 | 一种数据水印处理方法和溯源方法、存储介质 |
| CN117909943A (zh) * | 2024-03-19 | 2024-04-19 | 北京安华金和科技有限公司 | 一种基于多节点的水印溯源处理方法和系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103646195A (zh) * | 2013-11-27 | 2014-03-19 | 南京师范大学 | 一种面向版权保护的数据库水印方法 |
| CN104866735A (zh) * | 2015-05-22 | 2015-08-26 | 电子科技大学 | 一种数值型关系数据库水印的嵌入及提取验证方法 |
| CN107239713A (zh) * | 2017-05-17 | 2017-10-10 | 李晓妮 | 一种敏感内容数据信息防护方法和系统 |
| CN107392051A (zh) * | 2017-07-28 | 2017-11-24 | 北京明朝万达科技股份有限公司 | 一种大数据处理方法和系统 |
| CN107423629A (zh) * | 2017-04-12 | 2017-12-01 | 李晓妮 | 一种文件信息输出防泄密和溯源追踪的方法和系统 |
-
2017
- 2017-12-11 CN CN201711303990.6A patent/CN107992727B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103646195A (zh) * | 2013-11-27 | 2014-03-19 | 南京师范大学 | 一种面向版权保护的数据库水印方法 |
| CN104866735A (zh) * | 2015-05-22 | 2015-08-26 | 电子科技大学 | 一种数值型关系数据库水印的嵌入及提取验证方法 |
| CN107423629A (zh) * | 2017-04-12 | 2017-12-01 | 李晓妮 | 一种文件信息输出防泄密和溯源追踪的方法和系统 |
| CN107239713A (zh) * | 2017-05-17 | 2017-10-10 | 李晓妮 | 一种敏感内容数据信息防护方法和系统 |
| CN107392051A (zh) * | 2017-07-28 | 2017-11-24 | 北京明朝万达科技股份有限公司 | 一种大数据处理方法和系统 |
Cited By (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110543884A (zh) * | 2018-05-29 | 2019-12-06 | 国际关系学院 | 一种基于图像的网络攻击组织溯源方法 |
| CN109522684B (zh) * | 2018-11-27 | 2020-07-28 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 数据处理方法、设备及存储介质 |
| CN109522684A (zh) * | 2018-11-27 | 2019-03-26 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 数据处理方法、设备及存储介质 |
| CN109657723A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-04-19 | 四川新网银行股份有限公司 | 一种增强高维类别特征表达能力的方法 |
| CN109740316B (zh) * | 2018-12-27 | 2021-03-16 | 三未信安科技股份有限公司 | 一种动态水印嵌入、验证方法及系统和动态水印处理系统 |
| CN110084046A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-08-02 | 全球能源互联网研究院有限公司 | 结构化数据水印的标注方法、检测方法及装置、电子设备 |
| CN110008744B (zh) * | 2019-03-28 | 2022-04-01 | 平安科技（深圳）有限公司 | 数据脱敏方法和相关装置 |
| CN110008744A (zh) * | 2019-03-28 | 2019-07-12 | 平安科技（深圳）有限公司 | 数据脱敏方法和相关装置 |
| CN110110508A (zh) * | 2019-05-16 | 2019-08-09 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 水印信息写入方法和装置以及水印信息读取方法和装置 |
| WO2021098270A1 (zh) * | 2019-11-22 | 2021-05-27 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 基于对抗样本的隐私信息保护方法、装置及电子设备 |
| CN111651736A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-09-11 | 杭州美创科技有限公司 | 一种身份证数据脱敏的水印溯源方法 |
| CN111831982A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-10-27 | 新大陆数字技术股份有限公司 | 基于脱敏数据的水印嵌入方法、水印读取方法及水印系统 |
| CN111831982B (zh) * | 2020-06-30 | 2023-03-10 | 新大陆数字技术股份有限公司 | 基于脱敏数据的水印嵌入方法、水印读取方法及水印系统 |
| CN117708779A (zh) * | 2024-02-05 | 2024-03-15 | 广东鸿数科技有限公司 | 一种数据水印处理方法和溯源方法、存储介质 |
| CN117708779B (zh) * | 2024-02-05 | 2024-06-07 | 广东鸿数科技有限公司 | 一种数据水印处理方法和溯源方法、存储介质 |
| CN117909943A (zh) * | 2024-03-19 | 2024-04-19 | 北京安华金和科技有限公司 | 一种基于多节点的水印溯源处理方法和系统 |
| CN117909943B (zh) * | 2024-03-19 | 2024-05-28 | 北京安华金和科技有限公司 | 一种基于多节点的水印溯源处理方法和系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107992727B (zh) | 2021-08-03 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107992727A (zh) | 一种基于原有数据变形实现的水印处理和数据溯源方法 | |
| CN107992726A (zh) | 一种基于伪行伪列的水印处理和数据溯源方法 | |
| Hegazi et al. | An improved copy-move forgery detection based on density-based clustering and guaranteed outlier removal | |
| Kadam et al. | [Retracted] Efficient Approach towards Detection and Identification of Copy Move and Image Splicing Forgeries Using Mask R‐CNN with MobileNet V1 | |
| Sridevi et al. | Comparative study of image forgery and copy-move techniques | |
| Bilal et al. | Single and multiple copy–move forgery detection and localization in digital images based on the sparsely encoded distinctive features and DBSCAN clustering | |
| Abidin et al. | Copy-move image forgery detection using deep learning methods: a review | |
| Liang et al. | Exploring disentangled content information for face forgery detection | |
| Kaur et al. | Copy-move forgery detection using DCT and SIFT | |
| Ulutas et al. | A new copy move forgery detection method resistant to object removal with uniform background forgery | |
| Liu et al. | Improved SIFT-based copy-move detection using BFSN clustering and CFA features | |
| CN116822623B (zh) | 一种生成对抗网络联合训练方法、装置、设备及存储介质 | |
| Singh et al. | Digital image watermarking using deep learning | |
| Mushtaq et al. | Image copy move forgery detection: a review | |
| CN110321881A (zh) | 识别包含身份证明证件的图像的系统和方法 | |
| Soni et al. | multiCMFD: fast and efficient system for multiple copy-move forgeries detection in image | |
| Mahdi et al. | Detection of Copy-Move Forgery in Digital Image Based on SIFT Features and Automatic Matching Thresholds | |
| Chaitra et al. | Digital image forgery: taxonomy, techniques, and tools–a comprehensive study | |
| Bertojo et al. | A very fast copy-move forgery detection method for 4k ultra hd images | |
| Wang et al. | Mathematical model design of the traditional dress recognition algorithm based on digital watermarking technology | |
| Patil et al. | Securing Visual Integrity: Machine learning approaches for forged image detection | |
| Zong et al. | Peripheral instance augmentation for end-to-end anomaly detection using weighted adversarial learning | |
| Xiu-Jian et al. | Deep Learning Based Image Forgery Detection Methods | |
| Agarwal et al. | A cohesive forgery detection for splicing and copy-paste in digital images | |
| Huang et al. | Uncertainty-Guided Test-Time Training for Face Forgery Detection |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |