[发明专利]一种基于深度学习的网站图片篡改检测方法有效
| 申请号： | 201911318110.1 | 申请日： | 2019-12-19 |
| 公开（公告）号： | CN111191695B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 范如;范渊 | 申请（专利权）人： | 杭州安恒信息技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/22 | 分类号： | G06F18/22;G06N3/0464;G06N3/08;G06F40/289;G06F40/30;G06F18/214 |
| 代理公司： | 杭州赛科专利代理事务所(普通合伙) 33230 | 代理人： | 郭薇;冯年群 |
| 地址： | 310051 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的网站图片篡改检测方法，收集带有文本的样本图片，预处理后建立训练集，训练对应的网络模型，进一步训练语义相近度检测模型并构建敏感词库，爬取到待测网站图片并预处理后，通过网络模型得到网站图片中的文本内容结果，分词后由语义相近度检测模型计算文本内容结果与敏感词库间的语义相似度，基于相似度进行敏感内容及网站图片被篡改的判定。本发明提高文本块识别精度，文本提取准确，模型小，收敛速度快，性能好，对图片中的文本进行语义识别，能准确地检测网页图片中的敏感言论，快速高效地识别网站是否被黑客入侵，并及时告警，对于维护网站安全起到重要作用，对于不良非法信息的传播能及时地阻断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 网站 图片 篡改 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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