[發明專利]一種基于圖像識別數字證書認證方法

在審

• 申請號: 202110278743.5
• 申請日: 2021-03-16
• 公開（公告）號: CN112953729A
• 公開（公告）日: 2021-06-11
• 發明（設計）人: 李曉坤;徐龍;劉清源;董濰赫;黃逸群;付文香;張心雨;陳偉良;趙瑞
• 申請（專利權）人: 訊翱（上海）科技有限公司
• 主分類號: H04L9/32
• 分類號: H04L9/32;G06F16/51;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明提出了一種關于網絡安全的方法，所述方法包括：創建一個特定的圖像數據庫，利用圖卷積神經網絡（GCN）提取圖像數據庫中的任意圖像的全部像素點P，利用卷積核在譜域中進行卷積計算，得出的結果作為數據點集合X，并將參與卷積計算的像素點集合記為Y。基于數據對（X，Y）以橢圓曲線密碼學（ECC）做出空間中的橢圓曲線，實現對數字證書的非對稱加密，使用戶能夠快速進行數字證書的認證的同時，又具有極高的安全級。

技術領域

本發明涉及網絡安全領域，更具體地，涉及一種基于圖像識別數字證書認證方法。

背景技術

網絡通信安全是如今科技化時代剛性需求，所以如何提高龐大網絡數據通信的安全等級便成為了當下需要考慮的主要問題。

在認證過程中可能存在個人信息泄露、網絡病毒攻擊等重大安全隱患。數字證書認證在向CA中心發布公鑰時，傳統的非對稱加密算法會讓密鑰冗長，造成加密過程及其復雜且耗費時間。數字證書通過數字引用用戶信息，以加密解密的方法保證信息和數據的安全，公鑰加密，私鑰解密的特性讓數字證書的認證具有獨特性。且由于數字證書直接由CA中心打開，使網絡的數據信息的安全得到有效保證，十分便捷。

發明內容

針對現有技術的缺點，本發明的目的在于本發明提供了一種基于圖像識別數字證書認證方法，所提出的方法實現了更安全、更便捷的網絡信息保護功能，具有高安全級、快速認證、一次性認證通過等優點。

本發明針對的是一種數字證書認證方法，更具體的是一種基于圖像識別數字證書認證方法，所述方法包括：創建一個圖像數據庫(IDB)，該數據庫包含了描述同種事物，但在表征上又極不相同的大量圖像。

用深度學習中的圖卷積神經網絡算法(GCNA)，抽取IDB中任意圖像中的所有像素點作為集合P，使用拉普拉斯矩陣的獨特性質將傳統的卷積推廣到圖卷積，通過計算找到譜域中的離散卷積核，構成圖卷積神經網絡。

圖卷積是由P中的每個像素點特征向量的維度D和鄰接矩陣A所構成的一個非線性的對稱化正則拉普拉斯算子:

同時引用自身度矩陣，解決自傳遞問題。用deg表示節點的度，對于矩陣中的每個像素點：

將U作為圖像的特征向量，f為待卷積函數，h卷積核，用圖卷積提取出圖像的空間特征集合：

事實上U^Th是可學習的卷積核，在GCN的第l層網絡中其隱狀態為h^l€R，頻域卷積的狀態則可自動跟新：

將圖像的像素點集合P融入GCN，通過離散卷積核提取P的空間特征，以此得到特征點集合X；此外將IDB中的每個圖像的做標注，構成像素標簽集合Y。