AI为文档图像安全注入新力量

Hello大家好。我是Dream。 随着人工智能和大数据技能的快速发展,人们对于文档图画安全的注重度越来越高。尤其是在当下,AIGC取得了里程碑式的成绩,引发了商场广泛热烈的兴趣,扩散模型在内的关键技能取得打破,技能可用性明显进步,这让保护文档图画安全进程又迈上了一个新的阶段,如何保证文档图画的安全,已经成为一个重要的研讨方向。2023年5月11-14日,中国图象图形大会(CCIG 2023)在苏州举行,本文将以此动身,从文档图画的安全问题和落地运用两个方面,探讨AI年代下的文档图画安全问题。

一、文档图画安全

文档图画安满是指对文档和图画进行保护,以保证其真实性、完整性、保密性和可用性。文档图画安全问题首要包含文档图画篡改文档图画走漏文档图画抄袭文档图画质量问题等方面。为了保证文档图画的安全,需求采取一系列的安全办法,例如文档图画加密、文档图画水印、文档图画篡改检测、文档图画智能分类等技能手段,以保证文档和图画在传输、存储和处理过程中的安全性和可靠性。 CCIG2023文档图画智能剖析与处理论坛中,上海合合信息科技股份有限公司向我们介绍了智能文档处理技能在工业界的运用与应战。

AI为文档图像安全注入新力量

让我深入的了解到文档图画安满是企业和个人信息安全的一个重要方面,其安全问题关系到企业和个人的经济利益、商业秘要和个人隐私等方面,因此需求得到越来越多人的注重和注重。 在AI年代下,文档图画安全也面临着新的应战和机会。

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二、文档图画存在的问题

当时,文档图画的安全问题首要包含以下几个方面:

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1.文档图画篡改

文档图画篡改是指经过修改、删去或添加等办法,对文档图画进行歹意篡改,以达到欺骗、误导或获取不妥利益的目的。文档图画篡改可能会对文档的真实性和完整性造成严重影响,并给企业和个人带来经济损失和法令风险。

2.文档图画走漏

文档图画走漏是指未经授权或答应,将文档图画传播给非授权用户或机构。文档图画走漏可能会给企业和个人带来巨大的经济和名誉损失,尤其是在触及商业秘要和个人隐私等方面。

3.文档图画抄袭

文档图画抄袭是指未经授权或答应,将别人的文档图画作为自己的著作运用。文档图画抄袭不只侵犯了别人的常识产权,还会影响学术和商业领域的公平竞争。

4.文档图画质量问题

文档图画质量问题首要包含模糊、失真、噪声和色彩失真等问题。这些问题可能会影响文档图画的可读性和可用性,然后影响文档的处理和办理功率。

三、解决办法落地

针对文档图画的安全问题,利用AI供给可行的解决办法首要有以下几种。

1. 文档图画篡改检测

文档图画篡改检测是指经过算法和技能手段,检测文档图画是否被篡改或假造。文档图画篡改能够经过修改、删去或添加等办法进行,以达到欺骗、误导或获取不妥利益的目的。文档图画篡改检测能够有效地保证文档的真实性和完整性,避免企业和个人因文档篡改而带来的经济损失和法令风险。

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当时的文档图画篡改检测技能首要分为根据传统办法和根据深度学习的办法两种。 根据传统办法的文档图画篡改检测技能,首要是经过文本剖析和版面剖析等技能手段,对文档图画进行剖析和比对,然后检测出篡改痕迹。这种办法的长处是算法简略、功率高,可是在处理杂乱文档和多种篡改办法时,简略呈现误判和漏检等问题。 根据深度学习的文档图画篡改检测技能,则是经过深度神经网络等技能手段,对文档图画进行学习和分类,然后检测出篡改痕迹。这种办法的长处是准确性高、可扩展性强,可是需求大量的数据集和核算资源。

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能够经过算法和技能手段,检测文档图画是否被篡改或假造。经过人工智能的深度学习技能,能够让核算机主动学习文档图画的特征和规矩,然后更加准确地检测出篡改痕迹。具体流程如下:

  1. 数据收集:搜集文档图画数据集,包含原始数据和篡改数据。

  2. 数据预处理:对收集的数据进行预处理,包含图画去噪、图画增强、图画纠偏等处理,以进步数据的质量和可靠性。

  3. 特征提取:对预处理后的数据进行特征提取,经过卷积神经网络等算法,提取文档图画中的特征信息,如边际、纹路、色彩等。

  4. 篡改检测:经过特征匹配和分类器等技能手段,对文档图画进行篡改检测,判别文档图画是否被篡改或假造。

  5. 成果输出:将篡改检测的成果输出,包含篡改类型、篡改位置、篡改程度等信息,以便用户进行后续处理。

合合信息提出了一种图画篡改检测体系,其首要包含两个方面:特征提取和篡改检测。特征提取是指从文档图画中提取出色彩、形状等一系列特征。篡改检测是指经过比较文档图画的特征,检测文档图画是否被篡改。并且合合信息运用用于检测RGB域和噪声域存在痕迹的篡改, 例如擦除、擦除重打印文本、重打印文本、复制-移动、拼接等可交融SRM、BayarConv、ELA等办法提升CNN Tamper Detector性能。

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有效地保证文档图画的真实性和完整性,避免企业和个人因文档图画篡改而带来的经济损失和法令风险。

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2.文档图画水印技能

文档图画水印技能是指在文档和图画中嵌入特定的信息,以证明其版权和安全性。文档图画水印能够分为可见水印和不可见水印两种类型。 可见水印是指在文档和图画中嵌入明显的标识,如文字、图片、二维码等,以证明其版权和来历。这种水印能够直接在文档和图画中看到,可是简略被篡改或删去,比方我在写文章过程中,文章中的图片便被加上了水印去起到保护版权的效果。

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不可见水印则是指在文档和图画中嵌入看不见的标识,如数字、代码、加密算法等,以证明其版权和来历,并保证其安全性。这种水印能够经过特定的技能手段进行提取和验证,可是需求必定的技能和常识,因此首要用于秘要性较高的文档和图画,如商业秘要、个人隐私等。

3. 文档图画智能分类

文档图画智能分类是指经过人工智能和大数据技能,对文档图画进行主动分类和办理。当时的文档图画智能分类技能首要分为根据规矩和根据深度学习的办法两种。

根据规矩的文档图画智能分类技能,首要是经过专家经历和规矩库等手段,对文档图画进行分类和办理。这种办法的长处是算法简略、可靠性高,可是需求大量的人工参与和规矩保护,且对于杂乱文档和未知类别的文档处理效果欠安。根据深度学习的文档图画智能分类技能,则是经过深度神经网络对文档图画进行学习和分类,然后完成主动化办理。这种办法的长处是准确性高、适用范围广,可是需求大量的数据集和核算资源。 我们能够经过人工智能和大数据技能,完成文档图画的智能分类。具体流程如下:

  1. 数据收集:搜集文档图画数据集,包含原始数据和已分类数据。

  2. 数据预处理:对收集的数据进行预处理,包含图画去噪、图画增强、图画纠偏等处理,以进步数据的质量和可靠性。

  3. 特征提取:对预处理后的数据进行特征提取,经过卷积神经网络等算法,提取文档图画中的特征信息,如边际、纹路、色彩等。

  4. 分类模型练习:经过深度学习算法和大数据剖析,练习文档图画的分类模型,以完成文档图画的主动分类和办理。

  5. 图画分类:对未分类的文档图画进行分类,将其主动归类到相应的分类目录中。

  6. 成果输出:将分类成果输出,包含分类目录、分类标签、分类置信度等信息,以便用户进行后续处理。

AI进行文档图画智能分类能够有效地进步文档的办理功率和安全性,避免文档的分类和办理呈现过错和遗失。一起,也能够进步文档的检索和查询功率,方便用户快速找到所需的文档。

4.文档图画质量问题

文档图画质量问题是指文档和图画在传输、存储和处理过程中,呈现了摩尔纹、反光等质量问题,导致文档和图画的可读性和可用性降低。文档图画质量问题会影响到文档和图画的可读性和可用性,给企业和个人带来不方便和损失。 在黑板、手写板上进行拍摄时,因为光线的反射和折射,无可避免的遇到反光的影响;一起也少不了呈现摩尔纹的问题,针对此问题,合合信息经过反光擦除技能和图画预处理手段,更清晰还原文档图画信息。

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首要,针对输入的图画进行辨认,然后提取文档,布景提取模块会对照片的布景进行提取,并将内容与布景进行别离。根据深度学习的切割办法是最常用的办法之一,其经过运用卷积神经网络等深度学习技能,主动学习图画中的特征,完成高效准确的图画切割并将图画分为远景和布景,信息交融模块会将手写内容与布景进行交融

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经过这种办法,能够有效进行去摩尔纹和减少反光,为用户供给更好的运用体会。
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总结

文档图画的安全问题和落地运用已经成为人们注重的热点问题。在AI年代下,经过合理利用人工智能和大数据技能,能够有效地解决文档图画的安全问题,并将其运用于实际场景中,进步文档办理的功率和安全性,推进文档图画安全技能的不断发展和创新!