一种基于互联网的动态安全防护系统及方法与流程

1.本发明涉及动态安全防护技术领域，具体为一种基于互联网的动态安全防护系统及方法。


背景技术：

2.互联网信息技术的发展和我国信息化建设推进，使社交媒体的使用空前普遍，社交媒体带来的不仅有信息传递的便利，也有个人隐私泄露的风险，随着一系列个人隐私泄露案件的发生，个人信息安全已经成为我国当前最受关注的公共议题之一。
3.社交媒体既是一种交友渠道，也是当代人展示自我的一个常见平台，不少人热衷于在社交媒体上与他人进行视频聊天，展示个人生活、工作状态或所处环境。很多重要的个人信息因为被用户忽视常零散地出现在视频中，尽管只是在视频中短暂的出现，也会无意间导致泄露个人信息，若直接将视频背景进行虚化，会直接影响美观，也不能展示个人生活、工作状态或所处环境。
4.因此，设计在动态中保护个人信息和提高用户安全意识的一种基于互联网的动态安全防护系统及方法是很有必要的。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种基于互联网的动态安全防护系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
6.为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于互联网的动态安全防护系统及方法，包括调研统计端、采集录入端和安全防护端，其特征在于：所述调研统计端和采集录入端电连接，所述采集录入端和安全防护端电连接，所述调研统计端用于根据互联网中大众出现动态视频所泄露个人信息事件的情况进行调研统计，并实时更新，所述采集录入端用于采集用户视频中的图像，分析识别出图像中存在泄露个人信息的物品，所述安全防护端用于对视频中触及用户敏感度的物品进行安全防护。
7.根据上述技术方案，所述调研统计端包括数据收集模块、调研统计模块和分类储存模块，所述数据收集模块和调研统计模块电连接，所述调研统计模块和分类储存模块电连接，所述数据收集模块用于将数据库中有关个人信息的物品规格和形状轮廓进行收集，所述调研统计模块用于在互联网中调研统计大众发生动态视频泄露个人信息的事件，并进行实时更新储存内容，所述分类储存模块用于将所收集的有关个人信息的物品，根据特征进行分类储存。
8.根据上述技术方案，所述采集录入端包括动态录入模块、快捷扫描模块和识别判断模块，所述动态录入模块和快捷扫描模块电连接，所述快捷扫描模块和识别判断模块电连接，所述动态录入模块用于录入当前视频中的动态画面，所述快捷扫描模块用于对用户端视频图像进行快捷扫描，所述快捷扫描模块包括帧张扫描子模块、眼动追踪子模块、动作捕捉子模块和红外测距子模块，所述眼动追踪子模块和动作捕捉子模块电连接，所述动作
捕捉子模块和红外测距子模块电连接，所述帧张扫描子模块用于将采集到的画面每帧图像进行扫描，所述眼动追踪子模块用于对用户眼部进行扫描追踪，所述动作捕捉子模块用于监控捕捉用户的眼部动作，所述红外测距子模块用于捕捉到用户眼部动作的同时，测量眼部与摄像端的距离，所述识别判断模块用于识别判断出需要进行处理的物品和范围，所述识别判断模块包括锁定对比子模块、识别分析子模块和虚化分析子模块，所述帧张扫描子模块和锁定对比子模块电连接，所述识别分析子模块和虚化分析子模块电连接，所述锁定对比子模块用于与储存的物品特征相似度超过设定值的物品进行锁定，所述识别分析子模块用于对所捕捉的眼部动作进行识别分析，所述虚化分析子模块用于对视频图像中用户敏感的范围进行虚化分析。
9.根据上述技术方案，所述安全防护端包括动态处理模块，所述动态处理模块用于对识别到的有关个人信息的物品进行处理，所述动态处理模块包括处理预设子模块、目标标注子模块和自动追踪子模块，所述处理预设子模块和目标标注子模块电连接，所述目标标注子模块和自动跟踪子模块电连接，所述处理预设子模块用于提前预设处理的特效方式，所述目标标注子模块用于对于锁定目标进行标注，所述自动追踪子模块用于自动跟踪所标记的目标。
10.根据上述技术方案，所述动态安全防护系统及方法主要包括以下步骤：
11.s1：调研统计端在互联网中提取统计大众发生动态泄露个人信息的事件情况，并实时更新所储存的物品；
12.s2：在社交平台上用户在视频时，采集录入端采集用户的动态视频数据并进行分析识别动态视频中的物品；
13.s3：对于所识别分析的动态视频，安全防护端对视频中触及用户敏感度的物品进行安全防护。
14.根据上述技术方案，所述步骤s1进一步包括以下步骤：
15.步骤s11：数据收集模块在大数据中收集所有有关个人信息的物品规格及轮廓形状；
16.步骤s12：调研统计模块在互联网中调研统计大众发生动态泄露个人信息事件中的物品，对所储存的物品信息进行实时更新；
17.步骤s13：分类储存模块根据物品特征形状，将所有有关个人信息的物品进行分类储存。
18.根据上述技术方案，所述步骤s2进一步包括以下步骤：
19.步骤s21：用户在社交平台开始进行视频聊天时，摄像头中的动态视频画面进入动态录入模块，进行快速审核；
20.步骤s22：快捷扫描模块对正在进行审核的动态视频画面进行快捷扫描；
21.步骤s23：识别判断模块对视频中扫描锁定的对象进行识别判断。
22.根据上述技术方案，所述步骤s22进一步包括以下步骤：
23.步骤s221：对所录入审核的动态视频，帧张扫描子模块将采集到的视频每帧图像进行扫描；
24.步骤s222：手机摄像头对用户的眼部区域进行眼动追踪子模块；
25.步骤s223：当检测追踪到用户眼动停顿在自己的画面时，动作捕捉子模块开始对
用户的动作进行捕捉；
26.步骤s224：在捕捉到眼部动作的同时，红外测距子模块对用户眼部与摄像端的距离进行测试；
27.所述步骤s23进一步包括以下步骤：
28.步骤s231：锁定对比子模块将帧张扫描出的图像与大数据储存的事件物品特征进行比对，对于相似度超过设定值的目标进行锁定；
29.步骤s232：动作捕捉子模块对用户眼部动作进行捕捉，当识别分析模块识别到用户上眼睑上提，并且虹膜露出部分较正常状态多时，上眼睑区域和眼白在图像中的纵向像素点增多，根据用户与摄像端的距离获取分辨率，可得出其纵向变化量，分析眼部动作敏感度是否超过一定阈值e；
30.步骤s233：根据所分析的状态，虚化分析子模块将对眼动停顿的范围进行虚化分析。
31.根据上述技术方案，所述步骤s232中，动作捕捉子模块捕捉用户动作敏感程度的计算公式如下：
32.q＝k*l*(x y)
33.其中，在拍摄用户看手机的面部图像中，q为用户的敏感程度，k为动作变化和敏感程度的转换系数，l为用户眼部变化时与摄像端的距离值，x为所捕捉到用户上眼睑上扬动作的纵向变化量，y为所捕捉到的用户虹膜放大动作的纵向变化量，x》0，y》0，捕捉到面部表情动作的纵向变化量与用户的敏感程度呈正比，面部表情越震惊，用户对物品越敏感，敏感程度q大于一定阈值e时，需要对眼动停顿的范围进行虚化。
34.根据上述技术方案，所述步骤s3进一步包括以下步骤：
35.步骤s31：处理预设子模块提前预设处理的特效方式；
36.步骤s32：目标标注子模块对扫描到与储存库中物体特征相识度超过设定值的物品和用户较敏感的目标进行标注；
37.步骤s33：自动跟踪子模块对于标注的目标进行自动跟踪锁定；
38.步骤s34：动态处理模块根据预设的特效方式对跟踪的目标进行处理。
39.与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，通过设置有调研统计端、采集录入端和安全防护端，可以根据大数据收集有关个人信息的物品数据，并利用调研统计互联网中泄露个人信息的事件情况，进行实时更新，可以在用户视频聊天时，对视频图像内与数据库中特征相似度超过设定值的物品和用户敏感的区域范围进行识别分析，根据分析的结果，对其进行安全防护，避免暴露个人信息。
附图说明
40.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
41.图1是本发明的系统模块组成示意图。
具体实施方式
42.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完
整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
43.请参阅图1，本发明提供技术方案：一种基于互联网的动态安全防护系统及方法，包括调研统计端、采集录入端和安全防护端，调研统计端和采集录入端电连接，采集录入端和安全防护端电连接，调研统计端用于根据互联网中大众出现动态视频所泄露个人信息事件的情况进行调研统计，并实时更新，采集录入端用于采集用户视频中的图像，分析识别出图像中存在泄露个人信息的物品，安全防护端用于对视频中触及用户敏感度的物品进行安全防护；可以根据大数据收集有关个人信息的物品数据，并利用调研统计互联网中泄露个人信息的事件情况，进行实时更新，可以在用户视频聊天时，对视频图像内与数据库中特征相似度超过设定值的物品和用户敏感的区域范围进行识别分析，根据分析的结果，对其进行安全防护，避免暴露个人信息。
44.调研统计端包括数据收集模块、调研统计模块和分类储存模块，数据收集模块和调研统计模块电连接，调研统计模块和分类储存模块电连接，数据收集模块用于将数据库中有关个人信息的物品规格和形状轮廓进行收集，调研统计模块用于在互联网中调研统计大众发生动态视频泄露个人信息的事件，并进行实时更新储存内容，分类储存模块用于将所收集的有关个人信息的物品，根据特征进行分类储存。
45.采集录入端包括动态录入模块、快捷扫描模块和识别判断模块，动态录入模块和快捷扫描模块电连接，快捷扫描模块和识别判断模块电连接，动态录入模块用于录入当前视频中的动态画面，快捷扫描模块用于对用户端视频图像进行快捷扫描，快捷扫描模块包括帧张扫描子模块、眼动追踪子模块、动作捕捉子模块和红外测距子模块，眼动追踪子模块和动作捕捉子模块电连接，动作捕捉子模块和红外测距子模块电连接，帧张扫描子模块用于将采集到的画面每帧图像进行扫描，眼动追踪子模块用于对用户眼部进行扫描追踪，动作捕捉子模块用于监控捕捉用户的眼部动作，红外测距子模块用于捕捉到用户眼部动作的同时，测量眼部与摄像端的距离，识别判断模块用于识别判断出需要进行处理的物品和范围，识别判断模块包括锁定对比子模块、识别分析子模块和虚化分析子模块，帧张扫描子模块和锁定对比子模块电连接，识别分析子模块和虚化分析子模块电连接，锁定对比子模块用于与储存的物品特征相似度超过设定值的物品进行锁定，识别分析子模块用于对所捕捉的眼部动作进行识别分析，虚化分析子模块用于对视频图像中用户敏感的范围进行虚化分析。
46.安全防护端包括动态处理模块，动态处理模块用于对识别到的有关个人信息的物品进行处理，动态处理模块包括处理预设子模块、目标标注子模块和自动追踪子模块，处理预设子模块和目标标注子模块电连接，目标标注子模块和自动跟踪子模块电连接，处理预设子模块用于提前预设处理的特效方式，目标标注子模块用于对于锁定目标进行标注，自动追踪子模块用于自动跟踪所标记的目标，当识别分析出与储存物品的特征相似度超过设定值的物品时，对物品进行特效处理并追踪，当识别到用户较敏感的目标时，对眼部追踪的区域进行范围虚化。
47.动态安全防护系统及方法主要包括以下步骤：
48.s1：调研统计端在互联网中提取统计大众发生动态泄露个人信息的事件情况，并
实时更新所储存的物品；
49.s2：在社交平台上用户在视频时，采集录入端采集用户的动态视频数据并进行分析识别动态视频中的物品；
50.s3：对于所识别分析的动态视频，安全防护端对视频中触及用户敏感度的物品进行安全防护。
51.步骤s1进一步包括以下步骤：
52.步骤s11：数据收集模块在大数据中收集所有有关个人信息的物品规格及轮廓形状；
53.步骤s12：调研统计模块在互联网中调研统计大众发生动态泄露个人信息事件中的物品，对所储存的物品信息进行实时更新；
54.步骤s13：分类储存模块根据物品特征形状，将所有有关个人信息的物品进行分类储存。
55.步骤s2进一步包括以下步骤：
56.步骤s21：用户在社交平台开始进行视频聊天时，摄像头中的动态视频画面进入动态录入模块，进行快速审核；
57.步骤s22：快捷扫描模块对正在进行审核的动态视频画面进行快捷扫描；
58.步骤s23：识别判断模块对视频中扫描锁定的对象进行识别判断。
59.步骤s22进一步包括以下步骤：
60.步骤s221：对所录入审核的动态视频，帧张扫描子模块将采集到的视频每帧图像进行扫描；
61.步骤s222：手机摄像头对用户的眼部区域进行眼动追踪子模块；
62.步骤s223：当检测追踪到用户眼动停顿在自己的画面时，动作捕捉子模块开始对用户的动作进行捕捉；
63.步骤s224：在捕捉到眼部动作的同时，红外测距子模块对用户眼部与摄像端的距离进行测试；
64.所述步骤s23进一步包括以下步骤：
65.步骤s231：锁定对比子模块将帧张扫描出的图像与大数据储存的事件物品特征进行比对，对于相似度超过设定值的目标进行锁定；
66.步骤s232：动作捕捉子模块对用户眼部动作进行捕捉，当识别分析模块识别到用户上眼睑上提，并且虹膜露出部分较正常状态多时，上眼睑区域和眼白在图像中的纵向像素点增多，根据用户与摄像端的距离获取分辨率，可得出其纵向变化量，分析眼部动作敏感度是否超过一定阈值e；
67.步骤s233：根据所分析的状态，虚化分析子模块将对眼动停顿的范围进行虚化分析。
68.步骤s232中，动作捕捉子模块捕捉用户动作敏感程度的计算公式如下：
69.q＝k*l*(x y)
70.其中，在拍摄用户看手机的面部图像中，q为用户的敏感程度，k为动作变化和敏感程度的转换系数，l为用户眼部变化时与摄像端的距离值，x为所捕捉到用户上眼睑上扬动作的纵向变化量，y为所捕捉到的用户虹膜放大动作的纵向变化量，x》0，y》0，距离作为影响
变化量的因数，距离越远，可捕捉到的纵向变化量越少，捕捉到面部表情动作的纵向变化量与用户的敏感程度呈正比，面部表情越震惊，用户对物品越敏感，敏感程度q大于一定阈值e时，需要对眼动停顿的范围进行虚化。
71.步骤s3进一步包括以下步骤：
72.步骤s31：处理预设子模块提前预设处理的特效方式；
73.步骤s32：目标标注子模块对扫描到与储存库中物体特征相识度超过设定值的物品和用户较敏感的目标进行标注；
74.步骤s33：自动跟踪子模块对于标注的目标进行自动跟踪锁定；
75.步骤s34：动态处理模块根据预设的特效方式对跟踪的目标进行处理。
76.实施例1：用户在视频时，对视频画面进行扫描，当追踪到用户眼部停顿在自己画面时，动作捕捉子模块开始对用户眼部动作进行捕捉，捕捉到上眼睑上扬动作的纵向变化量为x＝100个像素点，捕捉到虹膜放大动作的纵向变化量为y＝50个像素点，此时眼部与摄像端的距离为l＝0.5m，转换系数为k＝2，根据公式q＝k*l*(x y)，可得用户的敏感程度为q＝150，阈值为e＝100，因q≥e，则将对眼动停顿的范围进行虚化。
77.实施例2：用户在视频时，对视频画面进行扫描，当追踪到用户眼部停顿在自己画面时，动作捕捉子模块开始对用户眼部动作进行捕捉，捕捉到上眼睑上扬动作的纵向变化量为x＝100个像素点，捕捉到虹膜放大动作的纵向变化量为y＝150个像素点，此时眼部与摄像端的距离为l＝0.2m，转换系数为k＝2，根据公式q＝k*l*(x y)，可得用户的敏感程度为q＝100，阈值为e＝100，因q≥e，则将不对眼动停顿的范围进行虚化。
78.实施例3：用户在视频时，对视频画面进行扫描，当追踪到用户眼部停顿在自己画面时，动作捕捉子模块开始对用户眼部动作进行捕捉，捕捉到上眼睑上扬动作的纵向变化量为x＝50个像素点，捕捉到虹膜放大动作的纵向变化量为y＝50个像素点，此时眼部与摄像端的距离为l＝0.8m，转换系数为k＝2，根据公式q＝k*l*(x y)，可得用户的敏感程度为q＝160，阈值为e＝100，q》e，则将眼动停顿的范围进行虚化。
79.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
80.最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。