【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉与深度学习的交叉领域，更为具体的，涉及一种用于防御网站图片篡改和图片马上传的方法、设备及系统。
技术介绍
1、计算机视觉是一门研究如何使机器“看到”并理解数字图像或视频的科学。而深度学习则是机器学习的一个分支，可以从大量数据中自动学习和提取有用的模式和特征。
2、现有的防御网站图片篡改和图片马上传的方法，不论是基于规则的方法，还是基于机器学习的方法，以及继续图像签名的方法都存在着一些共同或者各自特有的问题。本领域人员亟需持续进行研究和改进，以应对图像篡改和图片马的不断发展需求。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种用于防御网站图片篡改和图片马上传的方法、设备及系统，提供了一种既高效又准确的防御网站图片篡改和图片马上传的技术方案等。
2、本专利技术的目的是通过以下方案实现的：
3、一种用于防御网站图片篡改和图片马上传的方法，包括以下步骤：
4、s1：图片预处理：输入的图像首先被打开并调整到设...
【技术保护点】
1.一种用于防御网站图片篡改和图片马上传的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于防御网站图片篡改和图片马上传的方法，其特征在于，在步骤S1中，所述预处理还包括：颜色空间转换、大小标准化和噪声去除，用于提高后续处理的效果。
3.根据权利要求1所述的用于防御网站图片篡改和图片马上传的方法，其特征在于，在步骤S2中，所述利用感知哈希算法对图片进行全局特性分析，通过对图片的全局特性进行哈希，得到一个哈希值，所述全局特性包括色彩、纹理和形状；然后，将该哈希值与数据库中保存的原始图片的哈希值进行比较，如果两者的相似度低于设定的阈值，...
【技术特征摘要】
1.一种用于防御网站图片篡改和图片马上传的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于防御网站图片篡改和图片马上传的方法，其特征在于，在步骤s1中，所述预处理还包括：颜色空间转换、大小标准化和噪声去除，用于提高后续处理的效果。
3.根据权利要求1所述的用于防御网站图片篡改和图片马上传的方法，其特征在于，在步骤s2中，所述利用感知哈希算法对图片进行全局特性分析，通过对图片的全局特性进行哈希，得到一个哈希值，所述全局特性包括色彩、纹理和形状；然后，将该哈希值与数据库中保存的原始图片的哈希值进行比较，如果两者的相似度低于设定的阈值，就认为该图片可能被篡改，具体包括子步骤：
4.根据权利要求1所述的用于防御网站图片篡改和图片马上传的方法，其特征在于，在步骤s4中，所述基于自编码器的异常检测还包括子步骤：自编码器被训练来重构输入的图片，如果重构的误差超过设定的阈值，就认为该图片可能包含图片马。
5.根据权利要求1所述的用于防御网站图片篡改和图片马上传的方法，其特征在于，在步骤s5中，所述篡改检测具体包括如下子步骤：
6.根据权利要求1所述的用于防御网站图片篡改和图片马上传的方法，其特征在于，在步骤s...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵文波，李昱甫，朱磊，王立业，马立艳，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第三十研究所，
类型：发明
国别省市：
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