一种面向视频直播社交大数据的区块链数据隐私保护方法技术

本发明专利技术提出了一种面向视频直播社交大数据的区块链数据隐私保护方法，涉及视频直播领域。通过从第一段直播视频中检测出社交图像，并从社交图像中提取识别出相关隐私数据并记录下对应发布者信息，然后根据两者建立一个样本隐私数据库；接着按时间戳的顺序从后续发布的直播视频中提取识别出隐私数据，并将其与样本隐私数据库中的数据进行比较，判断出后续发布的视频是否对之前的视频造成隐私侵犯；最后对判断出属于侵犯隐私的直播视频和其对应发布者进行自动举报。总体而言，本发明专利技术通过将区块链的思想运用到直播视频中，实现了对直播视频的有效监督，保护了广大民众的隐私和安全。保护了广大民众的隐私和安全。保护了广大民众的隐私和安全。

【技术实现步骤摘要】
一种面向视频直播社交大数据的区块链数据隐私保护方法


[0001]本专利技术涉及视频直播领域，具体而言，涉及一种面向视频直播社交大数据的区块链数据隐私保护方法。

技术介绍

[0002]在现代社会，很多社交数据以视频直播的形式展示出来，给民众提供了更多的社交资源。作为社交数据的重要载体，图像包含非常丰富的语义信息，不仅包含人物、场景等信息，而且包含了邮箱、电话、QQ 等重要联系方式。然而，民众的联系方式经常会出现被非法发布的情况，隐私保护的问题无法得到有效解决。
[0003]传统的隐私保护往往仅依靠个人举报、随机抽查等方式，无法非常全面、有效地对侵权行为进行打击，也无法保护民众的隐私。区块链作为近几年兴起的热门技术，可以有效地对隐私信息进行保护，所以申请人基于区块链的思想和技术，考虑将其应用于视频直播社交大数据中，提出一种面向视频直播社交大数据的区块链数据隐私保护方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种面向视频直播社交大数据的区块链数据隐私保护方法，其能够对侵犯隐私的直播视频及其对应发布者进行自动举报，实现对直播视频的有效监督，以保护广大民众的隐私信息和安全。
[0005]本专利技术的实施例是这样实现的：第一方面，本申请实施例提供一种面向视频直播社交大数据的区块链数据隐私保护方法，其包括以下步骤：以预设时间为起点，对第一段直播视频的每一帧图像进行检测，将包含隐私数据的图像标记为社交图像，并记录下对应的发布者信息，同时所有观看该直播视频的人也记录下该直播视频中的社交图像的原始发布者信息；利用神经网络模型对每个社交图像进行多尺度超分辨率重建，得到多尺度下的待识别社交图像；对多尺度下的待识别社交图像进行识别，得到样本隐私数据，并根据样本隐私数据和对应发布者信息建立样本隐私数据库；按照时间戳的顺序，从预设时间点之后发布的每一段直播视频中获取待检测社交图像，同时所有观看该直播视频的人也记录下该直播视频中的社交图像的原始发布者信息；从待检测社交图像中识别隐私数据和对应发布者信息，获得待对比隐私数据和待对比发布者信息；将待对比隐私数据和数据库中的样本隐私数据进行对比，若对比结果不同，则将该直播视频标记为首次发布，并把其中的隐私数据和其对应的发布者信息存储到样本隐私数据库中；若对比结果相同，则进行下一步；
将待对比发布者信息和数据库中的发布者信息进行对比，若对比结果相同，则将该直播视频标记为原作者再次发布；若对比结果不同，则将该直播视频对应的发布者标记为违规者，并向执法人员发送指令进行核查。
[0006]基于第一方面，在本专利技术的一些实施例中，上述以预设时间为起点，对第一段直播视频的每一帧图像进行检测，将包含隐私数据的图像标记为社交图像，并记录下对应的发布者信息的步骤具体包括：获取第一段直播视频的每一帧图像；利用VJ检测技术对每一帧图像进行检测，得到包含隐私数据的图像；将包含隐私数据的图像标记为社交图像，并记录下对应的发布者信息。
[0007]基于第一方面，在本专利技术的一些实施例中，上述利用VJ检测技术对每一帧图像进行检测，得到包含隐私数据的图像的步骤具体包括：对图像进行特征预处理，得到待检测图像；利用AdaBoost算法对待检测图像进行滑窗检测，并得到检测结果；将检测结果进行合并，并删除错误结果，得到包含隐私数据的图像。
[0008]基于第一方面，在本专利技术的一些实施例中，上述利用神经网络模型对每个社交图像进行多尺度超分辨率重建，得到多尺度下的待识别社交图像的步骤具体包括：对训练样本图像进行预处理，并构建训练数据集和标签数据集；构建融合多尺度信息的全卷积神经网络；将训练数据集输入到构建的融合多尺度信息卷积神经网络中进行训练，获得学习后的卷积神经网络模型；将社交图像输入到卷积神经网络模型中进行重建，得到超分辨率图像；将超分辨率图像进行多尺度变换，得到多尺度下的待识别社交图像。
[0009]基于第一方面，在本专利技术的一些实施例中，上述对多尺度下的待识别社交图像进行识别，得到样本隐私数据的步骤具体包括：对多尺度下的待识别社交图像进行预处理；对经预处理后得到的图像进行特征提取；利用knn算法对提取到的特征进行分类识别，得到多尺度下的识别结果；对多尺度下的识别结果进行综合判断，得到样本隐私数据。
[0010]基于第一方面，在本专利技术的一些实施例中，上述对多尺度下的待识别社交图像进行预处理的步骤具体如下：利用平均值法对待识别社交图像进行灰度化处理；利用中值法对灰度化处理后的图像进行降噪处理；对降噪处理后的图像进行分割，得到单个文字图像。
[0011]基于第一方面，在本专利技术的一些实施例中，上述隐私数据为邮箱、电话、QQ号其中的一个或多个。
[0012]第二方面，本申请实施例提供一种电子设备，其包括存储器，用于存储一个或多个程序；处理器。当上述一个或多个程序被上述处理器执行时，实现如上述第一方面中任一项上述的方法。
[0013]第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，
该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项上述的方法。
[0014]相对于现有技术，本专利技术的实施例至少具有如下优点或有益效果：本专利技术实施例提供一种面向视频直播社交大数据的区块链数据隐私保护方法，通过从直播视频中检测出社交图像，并从社交图像中提取识别出相关隐私数据并记录下对应发布者信息，同时所有观看该直播视频的人也记录下该直播视频中的社交图像的原始发布者信息，然后根据隐私数据和对应发布者信息建立一个样本隐私数据库，再将从后续发布的直播视频中所提取识别出的隐私数据与样本隐私数据库中的数据进行比较，判断出后续发布的视频是否对之前的视频造成隐私侵犯，最后对判断出属于侵犯隐私的直播视频和其对应发布者进行自动举报。总体而言，本专利技术通过将区块链的思想运用到直播视频中，实现了对直播视频的有效监督，保护了广大民众的隐私和安全。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0016]图1为本专利技术实施例提供的一种面向视频直播社交大数据的区块链数据隐私保护方法的流程图；图2为本专利技术实施例中检测并标记社交图像的具体流程图；图3为本专利技术实施例中利用VJ检测技术检测出社交图像的具体流程图；图4为本专利技术实施例中对社交图像进行多尺度超分辨率重建的具体流程图；图5为本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构框图。
[0017]图标：1、存储器；2、处理器；3、通信接口。
具体实施方式
[0018]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向视频直播社交大数据的区块链数据隐私保护方法，其特征在于，包括以下步骤：以预设时间为起点，对第一段直播视频的每一帧图像进行检测，将包含隐私数据的图像标记为社交图像，并记录下对应的发布者信息，同时所有观看该直播视频的人也记录下该直播视频中的社交图像的原始发布者信息；利用神经网络模型对每个社交图像进行多尺度超分辨率重建，得到多尺度下的待识别社交图像；对多尺度下的待识别社交图像进行识别，得到样本隐私数据，并根据样本隐私数据和对应发布者信息建立样本隐私数据库；按照时间戳的顺序，从预设时间点之后发布的每一段直播视频中获取待检测社交图像，同时所有观看该直播视频的人也记录下该直播视频中的社交图像的原始发布者信息；从待检测社交图像中识别隐私数据和对应发布者信息，获得待对比隐私数据和待对比发布者信息；将待对比隐私数据和数据库中的样本隐私数据进行对比，若对比结果不同，则将该直播视频标记为首次发布，并把其中的隐私数据和其对应的发布者信息存储到样本隐私数据库中；若对比结果相同，则进行下一步；将待对比发布者信息和数据库中的发布者信息进行对比，若对比结果相同，则将该直播视频标记为原作者再次发布；若对比结果不同，则将该直播视频对应的发布者标记为违规者，并向执法人员发送指令进行核查。2.如权利要求1所述的面向视频直播社交大数据的区块链数据隐私保护方法，其特征在于，所述以预设时间为起点，对第一段直播视频的每一帧图像进行检测，将包含隐私数据的图像标记为社交图像，并记录下对应的发布者信息的步骤具体包括：获取第一段直播视频的每一帧图像；利用VJ检测技术对每一帧图像进行检测，得到包含隐私数据的图像；将包含隐私数据的图像标记为社交图像，并记录下对应的发布者信息。3.如权利要求2所述的面向视频直播社交大数据的区块链数据隐私保护方法，其特征在于，所述利用VJ检测技术对每一帧图像进行检测，得到包含隐私数据的图像的步骤具体包括：对图像进行特征预处理，得到待检测图像；利用AdaBoost算法对待检测图像进行滑...

【专利技术属性】
技术研发人员：王军利，
申请(专利权)人：北京嘉沐安科技有限公司，
类型：发明
国别省市：