一种网络隔离下编码数据传输方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种网络隔离下编码数据传输方法及系统，该方法中包括：S1：外网中的服务器对待传输数据进行编码后，发送至外网的显示设备上进行显示；S2：通过内网中的视频拍摄设备采集外网的显示屏上显示的编码数据图像，并发送至内网中的服务器；S3：内网中的服务器通过其内的编码数据识别模型对接收到的图像中的编码数据进行识别；S4：内网中的服务器通过其内设置的解码算法对识别到的编码数据进行解码，得到原始数据。本发明专利技术将OCR识别技术应用在内、外网系统数据传输任务中，实现了内、外网隔离下编码数据安全传输的任务。离下编码数据安全传输的任务。离下编码数据安全传输的任务。

【技术实现步骤摘要】
一种网络隔离下编码数据传输方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据通信领域，尤其涉及一种网络隔离下编码数据传输方法及系统。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的普及和发展，关于计算机的各项技术应用正在逐渐渗透到人们日常生活中的各个领域当中，它对于人们生活方式和学习方式都带来了巨大的改变。另外，随着计算机信息更为有效的运用，以及人们对于大量信息存储的需求，在很大程度上也促进一个全新的信息时代的到来。利用计算机进行信息存储，不仅仅打破了距离的限定和空间的要求，还方便了人们的日常生活。但是，在我们享受到计算机信息传输安全带来诸多便利的同时，受到计算机所具有的网络性特征的影响，计算机在信息传输过程中容易受到黑客病毒等一些恶意软件的攻击，导致了许多安全问题的发生，要采取对应的措施进行防范。
[0003]网络隔离是一个不直接或间接地连接另一个网络，物理隔离的目的是保护路由器、工作站、各种网络服务器等硬件实体和通信链路免受自然灾害、人为破坏和搭线窃听攻击。一般指Intranet(内部网)不直接或间接地连接Internet(公共网)，只有使内部网和公共网物理隔离，才能真正保证内部信息网络不受来自互联网的黑客攻击。此外，物理隔离也为使用者内部网划定了明确的安全边界，使得网络的可控性增强，便于内部管理。如今在网络安全技术上主要有防火墙、入侵检测、VPN、网闸等技术，真正符合物理隔离要求的主要是物理隔离网闸技术。目前许多企业已进行网络隔离，但原有的文件和数据传输需求并不会因为网络的隔离而消失，因此，企业需要解决网络隔离后，文件如何便捷、安全、高效地进行跨网络传输的问题。移动存储设备复制，借助移动编码存储设备进行内、外网数据交换效率低下，且无法保证传输过程中的数据外泄。数据开关隔离，即物理网闸技术目前正逐步推广，但存在采购和使用成本高、技术配置复杂、配置一旦不够严格将暴露并损害内部系统等问题。
[0004]目前，网络安全的现状是安全防护技术永远落后于攻击技术，攻击技术不断变化升级，门槛降低、漏洞出现周期变短等。涉密网络与低密级的网络互联是不安全的，故众多企业均已进行网络隔离。网络上承载着专用的业务，其安全性一定要得到保障，然而网络的建立就是为了互通，没有数据的共享，网络的作用也毫无意义，因此网络隔离与数据共享交换本身就是一对矛盾体。通过网闸、DMZ区、双网云桌面等方式实现内外网分离，会面临很多问题：1、通过FTP或网络共享进行内外网文件移动，网络隔离安全性降低，且依然需要专人管理执行，无法解决人工处理带来的问题。同时，经常可能出现错误中断的现象，需要占用人力资源持续跟踪。2、通过网闸进行网间文件摆渡，只能解决文件物理位置移动的问题，企业很难具体控制哪些文件可以被同步，哪些人有权限进行操作，同步之后的文件应该如何处理等问题。

技术实现思路

[0005]为了解决上述问题，本专利技术提出了一种网络隔离下编码数据传输方法及系统。
[0006]具体方案如下：
[0007]一种网络隔离下编码数据传输方法，包括以下步骤：
[0008]S1：外网中的服务器对待传输数据进行编码后，发送至外网的显示设备上进行显示；
[0009]S2：通过内网中的视频拍摄设备采集外网的显示屏上显示的编码数据图像，并发送至内网中的服务器；
[0010]S3：内网中的服务器通过其内的编码数据识别模型对接收到的编码数据图像中的编码数据进行识别；
[0011]S4：内网中的服务器通过其内设置的解码算法对识别到的编码数据进行解码，得到原始数据。
[0012]进一步的，视频拍摄设备采用超高清摄像机。
[0013]进一步的，编码数据识别模型包括检测模块和识别模块，检测模块的网络结构采用深度学习神经网络模型，识别模块的网络结构采用卷积循环网络模型。
[0014]进一步的，服务器计算机视觉软件库类似于opencv直接读取视频拍摄设备采集的视频流。
[0015]进一步的，步骤S3中使用的服务器与步骤S4中使用的服务器采用在网络隔离下不同的服务器。
[0016]一种网络隔离下编码数据传输系统，包括设置于外网的服务器与显示设备和设置于内网的服务器与视频拍摄设备，所述系统实现本专利技术实施例上述方法的步骤。
[0017]本专利技术采用如上技术方案，将OCR识别技术应用在内、外网系统数据传输任务中，实现了内、外网隔离下编码数据安全传输的任务。
附图说明
[0018]图1所示为本专利技术实施例一中方法的流程图。
[0019]图2所示为本专利技术实施例二中系统的结构示意图。
具体实施方式
[0020]为进一步说明各实施例，本专利技术提供有附图。这些附图为本专利技术揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本专利技术的优点。
[0021]现结合附图和具体实施方式对本专利技术进一步说明。
[0022]实施例一：
[0023]本专利技术实施例提供了一种网络隔离下编码数据传输方法，如图1所示，所述方法包括以下步骤：
[0024]S1：外网中的服务器对待传输数据进行编码后，发送至外网的显示设备上进行显示。
[0025]对待传输数据进行编码时采用的编码算法可以采用现有编码算法或自定义编码算法，在此不做限制。
[0026]显示设备可以采用现有的常用显示设备，如LCD显示屏。
[0027]待传输数据编码后生成编码数据，编码数据在显示设备上显示后生成编码数据图像。
[0028]S2：通过内网中的视频拍摄设备采集外网的显示屏上显示的编码数据图像，并发送至内网中的服务器。
[0029]视频拍摄设备可以采用常用的摄像头、摄像机等，由于本实施例中编码数据识别需要的分辨率较高，因此优选采用超高清摄像机。
[0030]视频拍摄设备应配置在内网中，与内网中的服务器通讯。
[0031]S3：内网中的服务器通过其内的编码数据识别模型对接收到的编码数据图像中的编码数据进行识别。
[0032]编码数据识别模型包括检测模块和识别模块。
[0033]检测模块的网络结构采用深度学习神经网络模型DBNet(Deep Bidirectional network)，其是一种用于文本检测的深度学习模型，其可以检测图像中的文本区域并输出其位置和大小信息。由于传统的分割算法先通过网络输出文本分割的概率图，在使用设定阈值将概率图转化为二值图，最后通过后处理得到检测框坐标，这类算法的缺点在于阈值的选取非常困难。针对该技术问题，本实施例中选用的DBNet采用微分二值化来解决这个缺点，对每一个像素点进行自适应二值化，二值化阈值由网络学习得到，彻底将二值化这一步骤加入到网络里一起训练，这样最终输出的阈值图就具有较强的鲁棒性。DBNet主要由3个模块构成，(1)模块1(FPN结构)，分为自底向上的卷积操作与自顶向下的上采样，以此来获取多尺度的特征。主干网络是ResNet，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种网络隔离下编码数据传输方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：外网中的服务器对待传输数据进行编码后，发送至外网的显示设备上进行显示；S2：通过内网中的视频拍摄设备采集外网的显示屏上显示的编码数据图像，并发送至内网中的服务器；S3：内网中的服务器通过其内的编码数据识别模型对接收到的编码数据图像中的编码数据进行识别；S4：内网中的服务器通过其内设置的解码算法对识别到的编码数据进行解码，得到原始数据。2.根据权利要求1所述的网络隔离下编码数据传输方法，其特征在于：视频拍摄设备采用超高清摄像机。3.根据权利要求1所述的网络隔离下编码数据传输方法，其特征在于：编码数据识别...

【专利技术属性】
技术研发人员：林子华，肖孟国，邢超，韩亚茹，
申请(专利权)人：山东信达物联应用技术有限公司，
类型：发明
国别省市：