公开(公告)号：CN108509775B

公开(公告)日：2020-11-13

申请号：CN201810128524.7

申请日：2018-02-08

Applicant: 暨南大学

Inventor： 杨悉瑜 ,  翁健 ,  魏林锋 ,  杨悉琪 ,  潘冰 ,  张悦 ,  李明

IPC: G06F21/16 ,  G06F21/56 ,  G06T1/00 ,  G06T5/20 ,  H04L29/06

Abstract: 本发明提出了基于机器学习的恶意PNG图像识别方法，属于网络空间安全技术领域，首先建立PNG图像特征库和数字隐写识别模型；在服务端对上传图片文件请求进行审查，依据PNG图像特征库进行特征匹配识别，初步识别PNG图片是否合法，若合法则调用数字隐写识别模型挖掘PNG图片是否存在信息隐藏，若不合法或存在信息隐藏则拒绝上传；在客户端监测网页传输过程中的PNG图片格式文件数据，依据PNG图像特征库进行特征匹配识别，若合法则调用数字隐写识别模型挖掘PNG图片是否存在信息隐藏，若不合法或存在信息隐藏则禁止访问该图片资源。本发明可以在服务端禁止不合法图片的上传，在客户端禁止对不合法图片的访问，加强了网络安全。

公开(公告)号：CN108509775A

公开(公告)日：2018-09-07

申请号：CN201810128524.7

申请日：2018-02-08

Applicant: 暨南大学

Inventor： 杨悉瑜 ,  翁健 ,  魏林锋 ,  杨悉琪 ,  潘冰 ,  张悦 ,  李明

IPC: G06F21/16 ,  G06F21/56 ,  G06T1/00 ,  G06T5/20 ,  H04L29/06

Abstract: 本发明提出了基于机器学习的恶意PNG图像识别方法，属于网络空间安全技术领域，首先建立PNG图像特征库和数字隐写识别模型；在服务端对上传图片文件请求进行审查，依据PNG图像特征库进行特征匹配识别，初步识别PNG图片是否合法，若合法则调用数字隐写识别模型挖掘PNG图片是否存在信息隐藏，若不合法或存在信息隐藏则拒绝上传；在客户端监测网页传输过程中的PNG图片格式文件数据，依据PNG图像特征库进行特征匹配识别，若合法则调用数字隐写识别模型挖掘PNG图片是否存在信息隐藏，若不合法或存在信息隐藏则禁止访问该图片资源。本发明可以在服务端禁止不合法图片的上传，在客户端禁止对不合法图片的访问，加强了网络安全。