[发明专利]基于区块链的网络安全异常图像大数据检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于区块链的网络安全异常图像大数据检测方法及系统，涉及图像识别技术领域。该方法包括：获取目标图像，采集对应的观看者记录信息，并上链存储；对目标图像进行文字识别，并进行词汇匹配，若匹配成功，则认定为疑似异常图像；反之，则选定多个异常图像作为模板图像，计算目标图像和各个模板图像的相似度；若相似度大于预置的相似度阈值，则认定为疑似异常图像；反之，则对目标图像进行图像描述处理，并进行词汇匹配，若匹配成功，则认定为疑似异常图像；反之，则认定对应的目标图像为非异常图像。本发明可进行精准的图像比对和文字识别，并结合区块链技术保证了所有数据的真实可靠性，大大提高了异常图像的检测精度。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，具体而言，涉及一种基于区块链的网络安全异常图像大数据检测方法及系统。

背景技术

随着互联网技术的高速发展，网络安全越来越引起大家的重视，网络中经常会出现一些异常图像，给网络安全带来了很大的负面影响。

尽管传统的图像识别、目标检测方法能够识别出部分异常图像，但往往无法全面和精准地检测出危害网络安全的异常图像。区块链作为近几年新兴的技术，可以在网络安全方面发挥出重要的作用；因此，如何结合区块链技术实现对网络安全图像大数据异常的全面且精准的检测成为一个新的问题。

发明内容

为了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本发明实施例提供一种基于区块链的网络安全异常图像大数据检测方法及系统，可进行精准的图像比对和文字识别，并结合区块链技术保证了所有数据的真实可靠性，大大提高了异常图像的检测精度。

本发明的实施例是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供一种基于区块链的网络安全异常图像大数据检测方法，包括以下步骤：

S1、获取网络中新发布的目标图像和对应的图像发布者信息，并采集对应目标图像的观看者的记录信息，将目标图像、图像发布者信息和对应的观看者的记录信息上传至区块链中进行存储；

S2、利用多OCR技术互验方法对目标图像中的文字进行识别，以得到目标文字识别结果；

S3、将目标文字识别结果与预置的异常词汇数据库中的词汇进行匹配，若匹配成功，则将对应的目标图像认定为疑似异常图像，并将对应的目标图像发送给对应的网络管理员进行核查；反之，则进入步骤S4；

S4、选定多个异常图像作为模板图像，并利用基于差异性空洞卷积核的相似度计算方法计算目标图像和各个模板图像的相似度；若目标图像和任意一个模板图像的相似度大于预置的相似度阈值，则将对应的目标图像认定为疑似异常图像，并将对应的目标图像发送给对应的网络管理员进行核查；反之，则进入步骤S5；

S5、利用基于超分辨率重建的图像描述方法对目标图像进行处理，以得到目标图像对应的目标描述语句；

S6、将目标描述语句与预置的异常词汇数据库中的词汇进行匹配，若匹配成功，则将对应的目标图像认定为疑似异常图像，并将对应的目标图像发送给对应的网络管理员进行核查；反之，则认定对应的目标图像为非异常图像。

为了解决现有技术中无法全面和精准地检测出危害网络安全的异常图像的技术问题，本发明利用多OCR技术互验的方法对图像中的文字进行识别，显著地提升了文字识别的精准度，进而有效保证了异常图像识别的精度。同时，本发明还利用基于差异性空洞卷积核的相似度计算方法，显著地提升了新发布的目标图像和模板图像之间的相似度的计算精度，进而精准的识别到疑似异常的图像。本发明还利用了基于超分辨率重建的图像描述方法对图像进行处理，显著地提升了图像描述语句的生成质量。本发明还结合区块链技术，将新发布的图像对应的观看者的记录信息进行上链存储，为后续追责认定提供了真实有效的数据，提升了异常图像检测的可靠性。本发明可进行精准的图像比对和文字识别，并结合区块链技术保证了所有数据的真实可靠性，大大提高了异常图像的检测精度。

基于第一方面，在本发明的一些实施例中，上述利用多OCR技术互验方法对目标图像中的文字进行识别，以得到目标文字识别结果的方法包括以下步骤：