面向网站图像数据的安全分析系统

• 作者: 张磊 李健 王赛赛
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 深度学习 图像内容检测引擎 图像防篡改 安全分析系统 图像
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 系统建设
• 页码范围: 121-126
• 页数: 6页
• 字数: 4792字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006604

摘要

随着网络大众媒体的出现与流行,产生了文字、图像、视频等各种类型的海量数据,这对于相关内容审查工作提出了严峻挑战,尤其是图像数据的内容审核与安全等更为困难.但目前针对图像数据的安全分析并不成熟,并且不法分子时常对正常运营的网站进行攻击,将合法图像篡改为违规图像,这严重危害网络安全.本文针对这一实际应用需求,设计并实现了一个面向网站图像数据的安全分析系统,该系统主要包括以下两个模块:(1)基于深度学习的图像内容检测引擎模块;(2)基于事件触发技术及外挂轮询技术的图像防篡改模块.该系统可快速审查图像数据内容是否合法并且自动监测图像数据是否被篡改.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张磊	中国科学院计算机网络信息中心	307	3154	27.0	45.0
2	李健	中国科学院计算机网络信息中心	92	1070	17.0	31.0
3	王赛赛	中国科学院计算机网络信息中心	1	0	0.0	0.0