CN112057872A - 一种隐私信息保护系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及隐私数据处理技术领域，具体为一种隐私信息保护系统及方法，包括影像隐私保护子系统，所述影像隐私保护子系统包括：影像采集模块，用于获取游戏过程中的桌面影像数据；影像识别模块，用于对影像数据进行图像识别得到影像中的各个对象；隐私处理模块，用于根据影像识别模块识别的对象，分析需要隐私处理的区域并对需要隐私处理的区域进行隐私化处理。本申请的一种隐私信息保护系统及方法，能够对采集的数据进行隐私化处理，避免用户隐私泄漏。
Description
技术领域
本发明涉及隐私数据处理技术领域，具体为一种隐私信息保护系统及方法。
背景技术
随着信息和网络技术的飞速发展，人们的工作和生活已经越来越依赖于各种智能化设备、网络应用和服务，但是在智能化设备、网络应用等为人们带来便利的同时，也给用户带来了隐私泄漏的风险。
现在的很多智能化设备都会依赖于采集影像作为数据源，如门禁的人脸验证、监控系统等，这些都会涉及到用户的隐私问题。申请人拟开发一种游戏辅助系统，通过采集影像数据作为系统输入，来对各个用户的游戏行为进行检测进而可以实现智能化的提醒、分数核算、作弊检测等功能，可以应用于线上和线下游戏，提升游戏玩家的游戏体验。玩家在游戏过程中，精力主要集中在游戏上，隐私的保护的意识会降低，而采集影像数据时可能会涉及到玩家的隐私信息，容易造成隐私信息的泄漏。如何来保护用户的隐私，避免隐私泄漏，是亟待解决的问题。
发明内容
本发明意在提供一种隐私信息保护系统及方法，能够对采集的数据进行隐私化处理，避免用户隐私泄漏。
本申请提供如下技术方案：
一种隐私信息保护系统，包括影像隐私保护子系统，所述影像隐私保护子系统包括：
影像采集模块，用于获取游戏过程中的桌面影像数据；
影像识别模块，用于对影像数据进行图像识别得到影像中的各个对象；
隐私处理模块，用于根据影像识别模块识别的对象，分析需要隐私处理的区域并对需要隐私处理的区域进行隐私化处理。
本发明技术方案中，通过影像采集模块采集游戏过程中，桌面上的影像数据，通过影像识别模块可以对影像内的各个对象进行检测，隐私处理模块可以根据识别的结果，获取需要隐私处理的对象的区域，隐私处理模块再对影像中相应的区域进行隐私化处理，避免用户隐私泄漏。
进一步，所述隐私化处理包括裁剪、模糊以及替换。
进一步，所述影像识别模块包括桌面识别模块，所述桌面识别模块用于识别游戏的桌面，所述隐私处理模块包括桌面裁剪模块，所述桌面裁剪模块用于裁剪去除影像数据中桌面以外的区域。裁剪去除桌面以外的区域一方面保护隐私，另一方面减小数据处理量。
进一步，所述对象包括对象类型和对象的所在区域，所述隐私处理模块存储有隐私类型列表，所述隐私处理模块根据隐私类型列表判断影像数据中各个对象是否为需要隐私化处理的对象类型，并获取需要隐私化处理的对象的所在区域。
进一步，所述影像识别模块根据隐私类型列表来对影像中的各个对象进行识别。
进一步，还包括隐私设置模块，所述隐私设置模块包括隐私对象设置模块以及隐私等级设置模块，所述隐私对象设置模块用于对隐私类型列表进行编辑，所述隐私等级设置模块用于对隐私等级进行设置，所述隐私对象设置模块还用于根据隐私等级自动匹配对应的隐私类型列表。
进一步，本申请还公开了一种隐私信息保护方法，该方法包括以下步骤：
影像采集步骤，获取游戏过程中的桌面影像数据；
影像识别步骤，对影像数据进行图像识别得到影像中的各个对象，所述对象包括对象类型和对象的所在区域；
隐私处理步骤，根据影像识别步骤识别的对象，分析需要隐私处理的区域并对需要隐私处理的区域进行隐私化处理；所述隐私化处理包括裁剪、模糊以及替换。
进一步，所述影像识别步骤包括桌面识别步骤，所述桌面识别步骤用于识别影像中游戏的桌面；所述隐私处理步骤包括桌面裁剪步骤，所述桌面裁剪步骤包括：
S100：获取影像识别步骤得到桌面的区域范围；
S101：裁剪去除影像数据中游戏桌面以外的区域。
进一步，所述影像识别步骤进行非桌面对象识别之前先执行桌面识别步骤和桌面裁剪步骤。
进一步，所述隐私处理步骤存储有隐私类型列表，所述影像识别步骤根据隐私类型列表来对影像中的各个对象进行识别。
附图说明
图1为本申请一种隐私信息保护系统实施例中的逻辑框图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明：
实施例一
如图1所示，本实施例的一种隐私信息保护系统，包括影像隐私保护子系统，影像隐私保护子系统包括影像采集模块、存储模块、影像识别模块、隐私处理模块以及隐私设置模块。
影像采集模块用于获取游戏过程中的影像数据；本实施例中，影像采集模块包括摄像头，影像数据包括图片数据和视频数据等，存储模块用于存储影像采集模块采集的影像数据以及系统运行所需的其他数据。
影像识别模块用于对影像数据进行图像识别得到影像中的各个对象；本实施例中，对象包括对象类型和对象的所在区域，对象类型包括桌面、手机、私人物品、用户服装等。影像识别模块包括桌面识别模块，桌面识别模块用于识别游戏的桌面，本实施例采用现有的BP神经网络模型进行对象的识别。
隐私处理模块，用于根据影像识别模块识别的对象，分析需要隐私处理的区域并对需要隐私处理的区域进行隐私化处理。本实施中，隐私化处理包括裁剪、模糊以及替换，替换即采用预设的类似的内容覆盖到原影像上，进而实现隐私化处理。隐私处理模块存储有隐私类型列表，本实施例中，属于隐私类型的对象包括手机、私人物品、用户服饰、用户人脸、用户首饰等。隐私处理模块根据隐私类型列表判断影像数据中各个对象是否为需要隐私化处理的对象类型，并获取需要隐私化处理的对象的所在区域。隐私处理模块包括桌面裁剪模块，桌面裁剪模块用于裁剪去除影像数据中桌面以外的区域。
本实施例中，影像识别模块先识别桌面并由桌面裁剪模块进行裁剪后，再由影像识别模块进行再次的识别，影像识别模块识别时根据隐私类型列表来对影像中的各个对象进行识别，进而减少识别的类型范围，在本申请的其他实施例中，也可以由影像识别模块识别全部的对象，再由隐私处理模块根据对象类型进行筛选判断，对需要隐私化处理的对象进行处理。
隐私设置模块包括隐私对象设置模块以及隐私等级设置模块，隐私对象设置模块用于对隐私类型列表进行编辑，添加、删除需要隐私化处理的对象类型。隐私等级设置模块用于对隐私等级进行设置，隐私等级设置模块存储有各个等级对应的对象类型列表，隐私对象设置模块还用于根据隐私等级自动匹配对应的隐私类型列表，本实施例中，隐私等级分为高、中、低三级，隐私等级为低级时，仅对用户人脸进行隐私化处理，当隐私等级为中级时，对用户人脸、用户私人物品进行隐私化处理，当隐私等级为高级时，对手机、私人物品、用户服饰、用户人脸、用户首饰等均进行隐私化处理。
本实施例的一种隐私信息保护方法基于上述的隐私信息保护系统，该方法包括以下步骤：
影像采集步骤，获取游戏过程中的桌面影像数据；
影像识别步骤，对影像数据进行图像识别得到影像中的各个对象，对象包括对象类型和对象的所在区域；
隐私处理步骤，根据影像识别步骤识别的对象，分析需要隐私处理的区域并对需要隐私处理的区域进行隐私化处理；隐私化处理包括裁剪、模糊以及替换。
影像识别步骤包括桌面识别步骤，桌面识别步骤用于识别影像中游戏的桌面；隐私处理步骤包括桌面裁剪步骤，桌面裁剪步骤包括：
S100：获取影像识别步骤得到桌面的区域范围；
S101：裁剪去除影像数据中游戏桌面以外的区域。
影像识别步骤进行非桌面对象识别之前先执行桌面识别步骤和桌面裁剪步骤。隐私处理步骤存储有隐私类型列表，影像识别步骤根据隐私类型列表来对影像中的各个对象进行识别。
实施例二
本实施例与实施例一的区别在于，本实施例中，还包括账号隐私保护系统，所述账号隐私保护系统包括账号分配模块和数据清理模块，账号分配模块用于向用户分配临时账号，账号包括编号信息，数据清理模块用于在用户游戏结束后根据用户输入对临时账号的数据进行清理，还包括IP记录模块、IP匹配模块、新手指引模块、标记判断模块、编号获取模块、存储预判模块和群体判断模块。系统中预存有新手指引信息，新手指引信息用于用户了解网络应用的使用。
在本实施例中，当用户为第一次使用时，用户可以在用户终端上下载相应的网络应用，用户终端还用于在用户安装完网络应用时，获取IP地址，并将IP地址和IP获取时间发送给服务器。
IP记录模块预设有记录清单，IP记录模块用于接收IP地址和IP获取时间，并将IP地址和IP获取时间登记在记录清单，IP记录模块还用于定时获取当前时间，并根据依次对比当前时间与IP获取时间，当时间差大于时间阈值时，清除IP获取时间和对应的IP地址。时间阈值可根据需求设定，在本实施例中，时间阈值设置为2小时。通过定时清除IP获取时间和IP地址，在服务器中不存储用户的隐私信息，确保用户的隐私安全。
用户终端还用于将游戏意向上传服务器时，将IP地址上传服务器。
IP匹配模块用于接收IP地址，并根据IP地址与记录清单上记载IP地址进行匹配，当存在匹配项时，生成新手信号标记游戏意向对应的ID编号，当不存在匹配项时，生成老手信号标记游戏意向对应的ID编号。
新手指引模块用于当IP匹配模块生成新手信号，获取新手指引信息发送给用户终端。用户终端还用于接收新手指引信息，并显示新手指引信息。新手指引信息的设置，便于第一次使用该网络应用的用户能够快速的掌握如何使用该网络应用。
在本实施例中，当用户想要结束游戏时，用户终端用于获取用户想要结束游戏的结束意向，并将结束意向上传服务器，此时用户终端不再获取选择信息。
标记判断模块用于接收到结束意向时，获取ID编号对应的标记，当标记为老手信号时，生成放弃存储信号，并将放弃存储信号发送给数据清理模块。当标记为新手信号时，生成预判信号。当标记为老手信号时，说明该用户为极其注重隐私的群体，因此自动对该用户的游戏数据进行清理，减少用户的操作流程，提升客户体验感。
编号获取模块用于标记判断模块生成预判信号时，获取与用户同桌游戏的同伴的编号信息，并将编号信息发送给存储预判模块，编号信息包括编号类型和对应的数量，在本实施例中，编号类型包括ID编号和正式编号。
存储预判模块用于接收编号信息，根据编号信息生成预判结果，预判结果包括注重隐私的群体和正常群体。具体的，计算ID编号对应的数量与正式编号对应的数量的比值，当比值大于1时，生成注重隐私的群体的预判结果，当比值小于1时，生成正常群体的预判结果。以某一游戏为例，与用户同桌游戏的同伴中ID编号的数量大于1个时，生成注重隐私的群体的预判结果，正式编号的数量大于1个时，生成正常群体的预判结果。人以类聚，具有相同习惯的人往往会彼此吸引，因此获取用户同桌游戏的同伴情况，当同伴大部分为注重隐私的群体时，则说明该用户为注重隐私的人员的可能性极大，因此自动对该用户的游戏数据进行清理，减少用户的操作流程，提升客户体验感。
群体判断模块用于存储预判模块生成注重隐私的群体时，生成放弃存储信号，并将放弃存储信号发送给数据清理模块，存储预判模块生成正常群体时，生成询问信号，并将询问信号发送给用户终端。用户终端还用于接收询问信号时，获取用户的选择信息，并将选择信息上传服务器。本实施例的隐私信息保护方法使用了本实施例的隐私信息保护系统。
以上的仅是本发明的实施例，该发明不限于此实施案例涉及的领域，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
Claims (10)
1.一种隐私信息保护系统，其特征在于：包括影像隐私保护子系统，所述影像隐私保护子系统包括：
影像采集模块，用于获取游戏过程中的桌面影像数据；
影像识别模块，用于对影像数据进行图像识别得到影像中的各个对象；
隐私处理模块，用于根据影像识别模块识别的对象，分析需要隐私处理的区域并对需要隐私处理的区域进行隐私化处理。
2.根据权利要求1所述的一种隐私信息保护系统，其特征在于：所述隐私化处理包括裁剪、模糊以及替换。
3.根据权利要求2所述的一种隐私信息保护系统，其特征在于：所述影像识别模块包括桌面识别模块，所述桌面识别模块用于识别游戏的桌面，所述隐私处理模块包括桌面裁剪模块，所述桌面裁剪模块用于裁剪去除影像数据中桌面以外的区域。
4.根据权利要求3所述的一种隐私信息保护系统，其特征在于：所述对象包括对象类型和对象的所在区域，所述隐私处理模块存储有隐私类型列表，所述隐私处理模块根据隐私类型列表判断影像数据中各个对象是否为需要隐私化处理的对象类型，并获取需要隐私化处理的对象的所在区域。
5.根据权利要求4所述的一种隐私信息保护系统，其特征在于：所述影像识别模块根据隐私类型列表来对影像中的各个对象进行识别。
6.根据权利要求5所述的一种隐私信息保护系统，其特征在于：还包括隐私设置模块，所述隐私设置模块包括隐私对象设置模块以及隐私等级设置模块，所述隐私对象设置模块用于对隐私类型列表进行编辑，所述隐私等级设置模块用于对隐私等级进行设置，所述隐私对象设置模块还用于根据隐私等级自动匹配对应的隐私类型列表。
7.一种隐私信息保护方法，其特征在于：使用了如权利要求6中所述的一种隐私信息保护系统，包括以下步骤：
影像采集步骤，获取游戏过程中的桌面影像数据；
影像识别步骤，对影像数据进行图像识别得到影像中的各个对象，所述对象包括对象类型和对象的所在区域；
隐私处理步骤，根据影像识别步骤识别的对象，分析需要隐私处理的区域并对需要隐私处理的区域进行隐私化处理；所述隐私化处理包括裁剪、模糊以及替换。
8.根据权利要求7所述的一种隐私信息保护方法，其特征在于：所述影像识别步骤包括桌面识别步骤，所述桌面识别步骤用于识别影像中游戏的桌面；所述隐私处理步骤包括桌面裁剪步骤，所述桌面裁剪步骤包括：
S100：获取影像识别步骤得到桌面的区域范围；
S101：裁剪去除影像数据中游戏桌面以外的区域。
9.根据权利要求8所述的一种隐私信息保护方法，其特征在于：所述影像识别步骤进行非桌面对象识别之前先执行桌面识别步骤和桌面裁剪步骤。
10.根据权利要求9所述的一种隐私信息保护方法，其特征在于：所述隐私处理步骤存储有隐私类型列表，所述影像识别步骤根据隐私类型列表来对影像中的各个对象进行识别。
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