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          浙江工業大學張豪天獲國家專利權

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          龍圖騰網獲悉浙江工業大學申請的專利一種基于特征空間的文本魯棒隱寫方法及其應用獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN119358010B

          龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202411935735.3,技術領域涉及:G06F21/60;該發明授權一種基于特征空間的文本魯棒隱寫方法及其應用是由張豪天;屠嘉辰;梅建萍設計研發完成,并于2024-12-26向國家知識產權局提交的專利申請。

          一種基于特征空間的文本魯棒隱寫方法及其應用在說明書摘要公布了:本發明涉及一種基于特征空間的文本魯棒隱寫方法及其應用,方法將預設文本轉換為指定圖片格式,與原始載體通過各自編碼器編碼后在特征空間結合,再以解碼器獲得具有加密隱寫信息的載體;所述具有加密隱寫信息的載體通過信道傳輸至接收方后,以提取器獲取預設文本當前對應的圖片,通過轉換得到預設文本;應用于線上聊天場景。本發明具有更大的隱寫容量,滿足文本隱寫目的,具有更快的生成速度以及更好的圖片生成質量,減輕模型訓練壓力,降低算力需求,具有較好的魯棒性,可以抵抗一定程度的噪聲影響和載體圖片影響,有利于進一步的商業化應用。

          本發明授權一種基于特征空間的文本魯棒隱寫方法及其應用在權利要求書中公布了:1.一種基于特征空間的文本魯棒隱寫方法,其特征在于:方法將預設文本轉換為指定圖片格式,與原始載體通過各自編碼器編碼后在特征空間結合,再以解碼器獲得具有加密隱寫信息的載體;所述具有加密隱寫信息的載體通過信道傳輸至接收方后,以提取器獲取預設文本當前對應的圖片,通過轉換得到預設文本;所述方法包括以下步驟: S1在工具中導入中文字體庫,設置文本字號和文本位置,將預設文本轉換為黑白圖片;調節文字在圖片中的定位; S2預訓練適合載體類型的自編碼器,包括一個編碼器和一個解碼器,以編碼器對原始載體進行編碼,得到編碼向量; S3訓練編碼器對黑白圖片進行編碼,得到預設文本的編碼向量,融合編碼向量和編碼向量,得到; S4以預訓練的解碼器對向量解碼,得到加密隱寫信息,為隱藏預設文本信息的載體;將通過信道傳輸至接收方,接收方得到;訓練編碼器和提取器時,在圖像上增加一種或多種噪聲,用于模擬通過真實傳輸通道得到的具有一定損失的載體; S5訓練提取器從中提取包含預設文本信息的黑白圖片; S6從黑白圖片中提取被隱寫的預設文本; 模型中的編碼器和解碼器預訓練完成,通過損失函數優化訓練秘密信息編碼器和提取器,編碼器和解碼器在訓練過程中保持凍結; 訓練編碼器時,解碼得到的圖像與原始載體間的差異損失滿足, , 其中,,為對應像素的點的均方誤差,為調節系數,為用于衡量感知相似度的損失函數; 訓練提取器時,提取到的黑白圖片與原始黑白圖片間的差異損失滿足, b, =, 其中,為兩張圖片對應的二元交叉熵損失,為像素數量,為黑白圖片中第個像素的真實標簽,為黑白圖片中對應的第個像素的的預測概率; 方法應用于線上聊天場景,輸入內容并點擊發送后調用信息隱寫模型的編碼器和潛在擴散模型,生成圖片并向選擇的用戶發送負載有聊天信息的加密圖片;收到加密圖片的用戶點擊轉換標志后,系統調用信息隱寫模型的解碼器獲取聊天信息并將信息顯示在圖片旁側。

          如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術,可聯系本專利的申請人或專利權人浙江工業大學,其通訊地址為:310014 浙江省杭州市拱墅區潮王路18號;或者聯系龍圖騰網官方客服,聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。

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