Resumen

Con el advenimiento de la era de los multimedios y el desarrollo en profundidad, toda la sociedad humana se ha producido y difundido una enorme cantidad de datos de imagen, pero al mismo tiempo, en vista de la imagen digital y manipular el ataque del fenmeno de la piratera tambin cada vez ms grave, los ataques maliciosos producirn grave influencia social, militar y poltica, por lo tanto, para proteger la autenticidad del contenido de la imagen original, que tambin es cada vez ms importante. Con el fin de mejorar an ms el rendimiento del hash de imgenes y aumentar la proteccin de los datos de imgenes, propusimos una red neuronal multitarea de doble rama de extremo a extremo basada en VGG-19 para producir una secuencia hash perceptual y utilizamos la parte previa de la red del modelo VGG-19 preentrenado para extraer las caractersticas de la imagen y, a continuacin, las caractersticas de la imagen se transforman en una secuencia hash a travs de una red convolucional y totalmente conectada. Al mismo tiempo, con el fin de mejorar la funcin de la red y la adaptabilidad de la red propuesta al uso de escenarios, la parte restante de la capa de red del modelo VGG-19 se utiliz como otra rama para la clasificacin de imgenes, con el fin de realizar las caractersticas multitarea de la red. Mediante el experimento del conjunto de pruebas, la red no slo puede resistir muchos tipos de operaciones de ataque (operaciones de retencin de contenidos), sino tambin realizar una clasificacin precisa sobre la imagen, y tiene una capacidad satisfactoria de deteccin de manipulaciones.

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Multimedia; Datos de imágenes; Piratería; Red neuronal; VGG-19; Hash de imágenes
• Keywords:Multimedia; Image data; Piracy; Neural network; VGG-19; Image hashing