本公开提供了一种摄像装置的合法性认证方法和合法性认证装置。该方法包括采集摄像装置与服务器连接后传输的初始图像信息；对初始图像信息进行降维采样处理，得到目标图像信息；利用多个二维窗口对目标图像信息进行扫描，并在每个二维窗口内的信息中进行分解叠加处理，得到系数矩阵集合；根据系数矩阵集合中的每个系数矩阵中峰值区域，得到目标矩阵，其中，峰值区域是根据预设位置参数确定的；利用最大似然算法处理目标矩阵，得到摄像装置的硬件指纹信息；根据硬件指纹信息和参考指纹信息，确定摄像装置的合法性，其中，参考指纹信息是与摄像装置的设备属性信息相对应的合法装置的硬件指纹。置的硬件指纹。置的硬件指纹。
【技术实现步骤摘要】
摄像装置的合法性认证方法和合法性认证装置
[0001]本公开涉及摄像装置
，更具体地，涉及一种摄像装置的合法性认证方法、合法性认证装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
[0002]楼宇或野外有众多无人监管场景中的摄像头，一般只要能正常传输画面即可，不会额外去判断设备本身是否安全。攻击者可以私自替换摄像头，换成更廉价的摄像头设备。更重要的是，攻击者替换的非法设备可能经过专门的改装，在正常传输监控画面的同时以非法的信道传输数据到第三方服务器。
[0003]目前常用的确定设备合法性的方法是对设备进行特定编码，然后基于其编码进行安全认证，例如通过设备的出厂序列号、MAC地址判断是否是原始安装的设备，然而这些编码存在被篡改和伪造的可能，上述合法性的认证方法不能够准确的识别被篡改的设备，从而对数据的安全性造成了较大的影响。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本公开实施例提供了一种摄像装置的合法性认证方法、合法性认证装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]本公开实施例的一个方面提供了一种摄像装置的合法性认证方法，包括：
[0006]采集上述摄像装置与服务器连接后传输的初始图像信息；
[0007]对上述初始图像信息进行降维采样处理，得到目标图像信息；
[0008]利用多个二维窗口对上述目标图像信息进行扫描，并在每个上述二维窗口内的信息中进行分解叠加处理，得到系数矩阵集合，其中，上述系数矩阵集合包括近似系数矩阵、水平细节系数矩阵、垂直细节系数矩阵、对角线细节系数矩阵；
[0009]根据上述系数矩阵集合中的每个系数矩阵中峰值区域，得到目标矩阵，其中，上述峰值区域是根据预设位置参数确定的；
[0010]利用最大似然算法处理上述目标矩阵，得到上述摄像装置的硬件指纹信息；
[0011]根据上述硬件指纹信息和参考指纹信息，确定上述摄像装置的合法性，其中，上述参考指纹信息是与上述摄像装置的设备属性信息相对应的合法装置的硬件指纹。
[0012]根据本公开的实施例，在获取上述图像信息之前，还包括：
[0013]调用数据接口，获取上述摄像装置的多个设备属性信息，其中，上述设备属性信息表征上述摄像装置的唯一性标识；
[0014]将每个上述设备属性信息进行格式转换和拼接处理，得到上述摄像装置的编码信息；
[0015]基于哈希函数对上述编码信息进行运算处理，得到目标标识信息；
[0016]在数据库中存在与上述目标标识信息相同的参考标识信息的情况下，获取上述摄像装置拍摄的上述图像信息，其中，上述参考标识信息为与上述设备属性信息相同的合法
设备的标识信息。
[0017]根据本公开的实施例，上述利用多个二维窗口对上述目标图像信息进行扫描，并在每个上述二维窗口内的信息中进行分解叠加处理，得到系数矩阵集合，包括：
[0018]利用多个上述二维窗口对上述目标图像信息进行分解处理，得到多个小波函数数据，其中，上述二维窗口具有伸缩和平移的功能；
[0019]针对每个上述二维窗口，对与上述二维窗口对应的多个上述小波函数数据进行叠加，得到一个系数集合，其中，上述系数集合包括近似系数、水平细节系数、垂直细节系数、对角线细节系数；
[0020]针对上述系数集合中的任一系数，根据多个上述二维窗口的多个上述系数，得到与上述系数对应的上述系数矩阵；
[0021]根据多个上述系数矩阵构建上述系数矩阵集合。
[0022]根据本公开的实施例，上述根据上述系数矩阵集合中的每个系数矩阵中峰值区域，得到目标矩阵，包括：
[0023]针对每个上述系数矩阵，对上述系数矩阵进行检测，确定上述系数矩阵的主峰值和多个次峰值；
[0024]基于上述预设位置参数，分别确定上述主峰值和上述次峰值的峰值区域；
[0025]基于上述峰值区域，从上述系数矩阵中确定上述目标矩阵。
[0026]根据本公开的实施例，上述基于上述峰值区域，从上述系数矩阵中确定上述目标矩阵，包括：
[0027]针对每个上述系数矩阵，基于上述峰值区域，从上述系数矩阵中确定区域矩阵数据；
[0028]对上述区域矩阵数据进行相位拉伸变换处理，得到边缘锐值；
[0029]根据上述边缘锐值和上述区域矩阵数据，构建一个过渡矩阵；
[0030]根据多个上述过渡矩阵，生成上述目标矩阵。
[0031]根据本公开的实施例，上述利用最大似然算法处理多个上述目标矩阵，得到上述摄像装置的硬件指纹信息，包括
[0032]在上述初始图像信息的数量为一个或多个的情况下，根据与每个上述初始图像信息对应的上述目标矩阵的数据和上述目标矩阵的噪声残差，生成上述硬件指纹信息；
[0033]其中，上述硬件指纹信息K如以下公式所示：
[0034][0035]其中，N表征初始图像信息的数量，W
i
表征目标矩阵的数据，I
i
表征从目标矩阵中提取出的响应非均匀性噪声残差，i表征第i个初始图像信息。
[0036]根据本公开的实施例，上述根据上述硬件指纹信息和参考指纹信息，确定上述摄像装置的合法性，包括：
[0037]在上述初始图像信息的数量为一个或多个的情况下，利用主成分分析法对每个上述硬件指纹信息进行线性降维处理，得到一个或多个目标指纹信息；
[0038]利用混沌多项式展开法计算每个上述目标指纹信息和上述参考指纹信息之间的
相似度；
[0039]根据多个上述相似度确定相似度平均值；
[0040]在上述相似度平均值满足预设阈值的情况下，将上述摄像装置确定为合法摄像装置；
[0041]在上述相似度平均值不满足预设阈值的情况下，将上述摄像装置确定为非法摄像装置。
[0042]根据本公开的实施例，上述对上述初始图像信息进行降维采样处理，得到目标图像信息，包括：
[0043]对上述初始图像信息中无关噪声进行消除，得到第一过渡图像信息，其中，上述无关噪声是颜色滤波矩阵产生的；
[0044]基于最小均方差算法对上述第一过渡图像信息进行平滑处理，得到第二过渡图像信息；
[0045]基于预设采样规则，对上述第二过渡图像信息进行初始降维处理，得到上述目标图像信息。
[0046]根据本公开的实施例，上述基于预设采样规则，对上述第二过渡图像信息进行初始降维处理，得到上述目标图像信息，包括：
[0047]利用预设采样规则对上述第二过渡图像进行扫描处理，得到多个窗口数据，其中，上述预设采样规则包括以横向步长m、垂直步长k的m
×
k采样窗口进行扫描；
[0048]针对每个上述窗口数据，利用最大化采样函数处理上述窗口数据，得到多个降维图像信息；
[0049]根据多个上述降维图像信息，生成上述目标图像信息。
[0050]本公开实施例的另一个方面提供了一种摄像本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种摄像装置的合法性认证方法，包括：采集所述摄像装置与服务器连接后传输的初始图像信息；对所述初始图像信息进行降维采样处理，得到目标图像信息；利用多个二维窗口对所述目标图像信息进行扫描，并在每个所述二维窗口内的信息中进行分解叠加处理，得到系数矩阵集合，其中，所述系数矩阵集合包括近似系数矩阵、水平细节系数矩阵、垂直细节系数矩阵、对角线细节系数矩阵；根据所述系数矩阵集合中的每个系数矩阵中峰值区域，得到目标矩阵，其中，所述峰值区域是根据预设位置参数确定的；利用最大似然算法处理所述目标矩阵，得到所述摄像装置的硬件指纹信息；根据所述硬件指纹信息和参考指纹信息，确定所述摄像装置的合法性，其中，所述参考指纹信息是与所述摄像装置的设备属性信息相对应的合法装置的硬件指纹。2.根据权利要求1所述的方法，其中，在获取所述图像信息之前，还包括：调用数据接口，获取所述摄像装置的多个设备属性信息，其中，所述设备属性信息表征所述摄像装置的唯一性标识；将每个所述设备属性信息进行格式转换和拼接处理，得到所述摄像装置的编码信息；基于哈希函数对所述编码信息进行运算处理，得到目标标识信息；在数据库中存在与所述目标标识信息相同的参考标识信息的情况下，获取所述摄像装置拍摄的所述图像信息，其中，所述参考标识信息为与所述设备属性信息相同的合法设备的标识信息。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用多个二维窗口对所述目标图像信息进行扫描，并在每个所述二维窗口内的信息中进行分解叠加处理，得到系数矩阵集合，包括：利用多个所述二维窗口对所述目标图像信息进行分解处理，得到多个小波函数数据，其中，所述二维窗口具有伸缩和平移的功能；针对每个所述二维窗口，对与所述二维窗口对应的多个所述小波函数数据进行叠加，得到一个系数集合，其中，所述系数集合包括近似系数、水平细节系数、垂直细节系数、对角线细节系数；针对所述系数集合中的任一系数，根据多个所述二维窗口的多个所述系数，得到与所述系数对应的所述系数矩阵；根据多个所述系数矩阵构建所述系数矩阵集合。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述系数矩阵集合中的每个系数矩阵中峰值区域，得到目标矩阵，包括：针对每个所述系数矩阵，对所述系数矩阵进行检测，确定所述系数矩阵的主峰值和多个次峰值；基于所述预设位置参数，分别确定所述主峰值和所述次峰值的峰值区域；基于所述峰值区域，从所述系数矩阵中确定所述目标矩阵。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述峰值区域，从所述系数矩阵中确定所述目标矩阵，包括：针对每个所述系数矩阵，基于所述峰值区域，从所述系数矩阵中确定区域矩阵数据；对所述区域矩阵数据进行相位拉伸变换处理，得到边缘锐值；
根据所述边缘锐值和所述区域矩阵数据，构建一个过渡矩阵；根据多个所述过渡矩阵，生成所述目标矩阵。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用最大似然算法处理多个所述目标矩阵，得到所述摄像装置的硬件指纹...
【专利技术属性】
技术研发人员：田烨，李向阳，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：
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