6篇关于版权保护的计算机毕业论文

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嵌入引导的鲁棒水印网络模型研究及数字水印系统开发

这是一篇关于版权保护,鲁棒水印,深度学习,数字水印系统的论文, 主要内容为由于信息处理和互联网通讯技术不断更新蓬勃发展,未经授权的肆意拷贝分发已经成为多媒体产品共享的威胁。盗版侵权问题频发不利于营造和谐的互联网创作环境,甚至可能会给个人生活、财产经济带来严重负担和损失。因此,通过何种方式有效声明数字产品所有权是亟待解决的热点之一。数字水印技术通过在原始数字产品中嵌入相关信息为其提供所有者验证,是一种相对成熟的版权保护技术。新兴的深度学习水印算法通过训练网络模型自适应地进行水印嵌入和提取。为了提高有效性和实用性,算法需要在不影响原始内容视觉质量的前提下满足鲁棒性的要求。在实际处理中,先验信息作为一种领域知识在模型构建和水印编码过程中都起着重要作用,可以促使模型学习到关键特征找到合适地嵌入位置。然而现有深度学习鲁棒图像水印算法在水印嵌入前忽略了利用先验知识进行引导。因此,本文围绕鲁棒水印主要开展以下工作:(1)针对现有的深度学习水印算法鲁棒性和不可见性平衡欠佳等问题,提出基于嵌入引导的端到端的鲁棒图像水印框架,包含五个模块,即先验知识提取器、编码器、攻击模拟器、解码器以及判别器。为指导水印嵌入,在编码器之前利用先验知识提取器计算图像的色度和边缘显著性,并以此作为先验信息对载体图像进行预处理。为了更好地平衡水印算法的不可见性和鲁棒性,在解码器提取水印前引入了对含水印图像进行各种攻击的攻击模拟器,包括高斯模糊、JPEG压缩、裁剪以及随意噪声等常见图像攻击手段,通过随机选择攻击类型训练模型以提升均衡抵抗多种攻击的鲁棒性。在公开数据集上的实验结果表明,所提算法在不可见性和鲁棒性之间取得了很好地平衡,优于现有算法。(2)以(1)中提出的鲁棒图像水印算法为基础,融合现有基于深度学习的鲁棒视频水印算法,设计并开发面向版权保护的数字水印系统。系统采用B/S架构,结合Spring Boot、Vue以及Pytorch等热门框架和开发技术,实现用户基本功能、图像和视频载体的水印嵌入和提取功能,以及攻击模拟功能。其中用户基本功能包括登录注册、编辑信息以及历史记录查询,攻击模拟功能包括模拟常见的图像攻击(高斯模糊、JPEG压缩、裁剪、噪声)和现实攻击(打印、屏摄、图像编辑等)。

电商平台中的盗版图书问题成因与治理研究

这是一篇关于电商平台,图书盗版,利益相关者,动态博弈,版权保护的论文, 主要内容为伴随着智媒时代的到来,各行业均发生翻天覆地的变化。出版行业同样面临着前所未有的变化与挑战,其中最主要的变化就是图书销售模式的改变,越来越多的消费者转变了消费习惯,购物方式从线下转到线上,如果有特定目标想要选购哪本图书,在价格优势及物流包邮到家的情况下,人们更偏向于从电商平台购买图书。也因此产生了网络电商平台、短视频平台出售盗版图书的问题。一些不法商家利用消费者信息差、商品价格差在网络电商平台中大肆牟利,使正规出版行业与著作权人蒙受巨额损失,对消费者的合法权益也毫无顾忌。图书盗版一直是出版行业的难题,尽管前有“绿色条约”,后有“青少年版权保护季”,但是各项整治活动都收效甚微。本文通过阐述我国图书盗版现状、调研电商平台图书销售数据情况,调查消费者对图书这类商品的消费习惯与认识,与出版社一线工作者做访谈记录等方式,分析电商平台盗版图书屡治不止的原因,并尝试引入利益相关者理论、动态博弈思想分析电商平台销售盗版图书的动因、利益链条。如何通过政策法规、管理机制、技术手段等实现电商盗版图书的彻底管控是本文的重点。结合对我国之前已有的法律法规等宏观层面的研究,以及现在出版圈所关注的电商平台售卖图书的规定,作者认为整治电商平台图书盗版可以从三个方向入手:首先是从政策法规角度,最重要的是要加强立法,进一步明晰电商平台售卖盗版书的处罚细则,避免出现法律真空,各政府部门联合发力,加大监管力度;其次是从管理机制层面,电商企业应承担其对经营出版物类目商品店铺的监督责任,出版行业实现印刷源头管控、加强分发渠道的相关规定,以及国家公安等执法人员应有原则底线,保证队伍的廉洁,努力在全社会范围内营造反盗版氛围,宣教群众提高版权意识。最后,在技术层面,适当引入区块链、数字指纹等手段,提高版权维护效率。多方面共同治理不良现象,以此实现有效解决电商平台图书盗版乱象。

基于顶点范数的三维网格模型盲水印算法研究

这是一篇关于顶点范数,三维网格模型,内容认证,版权保护,盲水印,数字水印,简化攻击的论文, 主要内容为三维模型作为VR技术、3D动画、3D游戏、玩具模型以及3D打印等3D相关产品的核心,应用前景广阔。但因其制作复杂成本高,盗版产品成本低且易被获取而无法保证模型所有者的合法权益。因此,近年来关于版权问题的各种案件纠纷及法律诉讼屡见不鲜,这些问题不利于三维模型产品设计行业的健康发展。如何有效解决这些问题成为人们关注的焦点。数字水印技术自提出以来就成为数字产品版权保护的主要方式。本文利用数字水印技术,从用于三维模型内容认证的半脆弱水印技术与版权保护的鲁棒水印技术进行研究,提出了两种基于顶点范数的盲水印算法,本文具体工作内容如下:(1)为提高三维模型的内容完整性认证效果,提出了一种基于顶点范数多分区检测的半脆弱盲水印算法。该算法扩展三维模型数字水印算法抵抗无害操作的类型,提高水印对恶意攻击敏感性用于判断模型是否遭受恶意攻击。首先利用顶点范数相对稳定特征,实现对部分平移、旋转、顶点重排序的鲁棒性,接着通过对其进行分区、排序、分段冗余嵌入水印,投票机制检测水印信息,实现对均匀缩放的鲁棒性以及恶意攻击的敏感性。(2)为更好实现对于三维模型的版权保护,提高三维网格模型的数字水印对网格简化攻击的鲁棒性,提出了一种基于顶点范数的三维网格模型抗简化盲水印算法。结合网格模型点与面的权重关系计算模型中心,利用中心计算顶点范数,根据水印长度建立顶点范数分组,在嵌入水印时,通过直方图映射函数调整分组内顶点范数均值嵌入水印信息;在检测水印时,计算各分组内均值进行水印信息的盲检测。实验结果表明,该水印算法具有较好的透明性、鲁棒性,以及简化攻击抵抗的能力,能够为三维网格模型的版权保护提供有效的技术支持。(3)设计实现了一款基于上述两种三维模型的数字水印算法系统。其主要功能有三维模型的读写与显示、上述两种数字水印算法的嵌入与检测。该系统是在Windows平台下使用Visual Studio 2013作为开发工具,利用MFC(Microsoft Foundation Classes)搭建框架,使用C++作为开发语言进行软件开发。本文针对在三维模型数字产品在内容认证与版权保护两个方面分别提出对应的三维模型数字水印算法,并设计实现了用于内容认证和版权保护的水印嵌入与检测系统。

基于区块链的数字作品版权保护系统的设计与实现

这是一篇关于数字作品,版权保护,区块链,深度学习,特征提取的论文, 主要内容为近年来,随着多元化社交平台的迅猛发展,用户愈来愈热衷于通过网络来分享自己生活的所见所闻。但目前在这些社交平台上,作品侵权的现象时有发生,作品确权难度大。并且综合当前已实现的版权保护系统来看,还没有将文本与图片或文本与视频作为一个整体的数字作品进行版权保护。本文从当前社交平台存在的问题出发,结合区块链和深度学习技术的特点设计与实现了一个基于区块链的数字作品版权保护系统,其中数字作品是文本加图片以及文本加视频。首先,对于作品版权的获取采用深度学习算法提取作品的特征向量,从而得到具有鲁棒性的作品版权特征,本文使用改进的Swin Transformer模型算法对数字作品中的图像和视频关键帧进行特征提取,使用BERT模型对文本进行特征提取,将提取到的特征向量作为作品的版权信息存储到Milvus数据库中进行保护,并结合Milvus的相似度检索功能解决了作品版权侵权的问题。其次,本文通过调研目前的社交网络平台以及深入分析区块链技术,对基于区块链的数字作品版权保护系统进行了需求分析,设计了系统的总体架构、系统功能模块,并对其中登录模块、作品版权管理模块、版权申请处理模块、版权申诉处理模块、版权授权处理等模块进行了详细的流程设计。最后,本文采用了分层架构模型进行系统开发,采用Vue.js+Spring Boot+FastAPI框架完成了基于以太坊区块链的数字作品版权保护系统的开发,使用Solidity语言完成了作品版权上链与查询等功能的智能合约;通过Vue.js嵌入Element-UI开发的前端与Spring Boot后端服务提供了 RESTful API接口通信;Spring Boot服务通过Web3j与Ethereum链上合约进行交互,实现链上和链下的交互;通过FastAPI框架与深度学习模型和Milvus数据库交互对系统后端提供向量存储与相似度检索等功能接口。最终经过了系统测试,保证了系统的功能的安全性、正确性和可扩展性。