【技术实现步骤摘要】
本专利技术提供了一种基于特征码分层嵌入的视频流篡改检测系统及方法，属于视频数据安全领域。
技术介绍
1、缩略语及名词解释
2、gb/t28181：安全防范视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求。
3、rtsp：real time streaming protocol，rfc2326，实时流传输协议。
4、socket：网络上的两个程序通过一个双向的通信连接实现数据的交换，这个连接的一端称为一个socket。
5、小波变换：(wavelet transform，wt)一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅里叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口；主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间（空间）频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求。
6、随着视频监控体系建设的逐步完善和广泛应用，视频在各领域之间的共享互通也越来越频繁和增多，使得视频数据发挥了更大的价值，然而由于这些数据通过网络进行传输并且其中不乏有敏感数据或重要数据，因此也产生了越来越多的安全隐患；同时随着黑客入侵和攻击手段越来越智能化，当前的篡改已经从网络传输的破坏上操作逐步到升级成对视频内容进行操作(如截断、拼接、局部替换，前后内容颠倒等)，从而导致在视频数据共享流转过程中被篡改的风险以及产生的影响变得越来越大，比如恶意篡改视频图
7、当前对于图像篡改的安全防护主要是使用以下方式：
8、（1）网络传输加密隧道技术，比如vpn，ipsec tunnel等，通过传输双方之间的网络传输数据包进行签名验证，通过pki非对称秘钥及证书体系在视频发出方对数据进行hash计算，在接收端同样进行hash计算和对比校验，从而实现对视频的传输过程中的完整性保护；
9、（2）基于视频帧数据的hash计算与验签，将计算出hash值生成sei帧或者作为视频数据的格式参数插入视频数据流中，接收方通过读取sei帧中或者视频数据中hash值与对视频流数据再次hash计算进行对比校验实现对视频的传输过程中的完整性保护。此方式对于离线处理方式比如下载到pc或者服务器进行文件存储，又或者对视频内容进行修改后再次进行编解码，导致sei帧或者相关参数信息被舍弃，因此导致视频中失去签名信息，从而无法判断数据的有效性。
10、上述两种现有技术主要是针对网络传输中的数据篡改进行检测，但是一旦离开了网络传输通道，比如黑客通过入侵中间代理服务器可以截取到明文视频数据内容进行篡改；又比如离线文件方式像接收方下载到pc或者服务器进行文件存储，黑客通过窃取账号、病毒注入等手段入侵接收方pc或者服务器，对接收方存储的视频文件进行篡改，上述的现有技术手段则无能为力。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于特征码分层嵌入的视频流篡改检测系统及方法，通过将视频特征码嵌入视频图像的小波变换域参数以及视频编码的压缩域算法参数中，确保无论是网络传输、中间代理环节、还是接收端存储文件的非法修改，均可有效检测发现针对视频数据内容的篡改行为。
2、本专利技术中系统使用的两层嵌入特征码方法，首先(1)视频解码成图像后，将特征码嵌入小波变换域，此方法经过增强数据集的ai模型训练，即使视频出现被替换、拼接、裁剪或者转码转换处理等编辑处理，仍然可以提取出正确的特征码，属于不易丢失算法；(2)在视频编码中的压缩域算法中嵌入特征码，此算法属于脆弱易丢失算法，一旦视频被替换、拼接、裁剪或者转码转换处理，由于压缩算法的有损性原理，嵌入的特征码就会被破坏导致错码甚至消失，从而无法提取出正确的特征码；分别在视频转码的两个阶段进行，相互不干扰，又可以通过提取出的特征码进行校验和比对，即可有效检测出视频是否发生过篡改。
3、图1为本专利技术所述的系统，其中包括功能配置展示模块，数据库模块，网络处理模块，信令处理模块、视频格式解析模块、视频特征码嵌入模块、视频篡改校验模块、特征码算法模块。
4、网络处理模块负责：
5、（1）实时监控网络报文，对于符合配置规则的信令协议报文进行获取，获取后送入信令处理模块；将经过信令处理模块处理后的报文进行发送；
6、（2）建立信令/媒体报文socket，接收/发送信令及视频媒体报文。
7、信令处理模块负责：
8、（1）接收从网络处理模块转入的报文，对报文进行解析；
9、（2）针对rtsp/gb28181协议进行消息处理，记录信令中协商的相关信息(如调阅者信息、时间、媒体流格式信息)，同时通过修改sdp中媒体地址，使得双方发送接收视频的对端地址确定为本系统设备地址。
10、视频格式解析模块负责：
11、既可以针对接收网络处理模块传送的视频报文，进行rtp格式解析、ps流格式解析，又可以针对传入的视频文件进行格式解析，得到以下内容，
12、（1）视频特征码，通过将解析出的视频参数(编解码类型、分辨率、profile&level、i帧间隔、帧频、码率、编码形式、slice个数、时戳间隔、熵编码模式、预测权重)进行hash运算得到唯一hash值，并叠加视频帧序号、视频时间戳，组合得到视频特征码；
13、（2）视频码流，通过将视频传输格式信息剥离或者文件格式信息剥离得到纯视频码流；
14、完成后将视频特征码和视频码流，一同送入视频特征码嵌入模块或者视频篡改校验模块，同时将视频参数信息及视频特征码传入数据库记录，并与记录的信令会话信息关联。
15、视频特征码嵌入模块负责：
16、接收视频码流数据及视频特征码，负责将视频特征码嵌入到视频流中，具体分为以下两部分处理，
17、（1）首先将视频码流数据解码成标准视频yuv图像数据流，其次调用特征码算法模块接口获取最优的小波因子和分块原则，利用获取到的小波因子和分块原则将图像分解成小波变换的图像尺寸，进而进行小波变换(小波算法模块选择具备正交变换不干扰、尺度因子可调整同时运算复杂度相对较低的haar小波)，从而得到多个频域分解后的图像，然后使用特征码算法模块接口计算得到最佳参数，所述参数包括小波变换域（人眼视觉感知敏感度最低的高频变换域）、嵌入字符位置分布、字体大小及粗细，利用所述参数完成视频特征码的嵌入，然后经过逆小波变换转换成时域图像；
18、（2）在将视频图像数据编码成原有的视频码流数据格式过程中，通过分析编码压缩格式算法，利用其中高频参数区域即人眼视觉感知敏感度最低影响区域，加入视频特征码，实现数据的隐藏嵌入；
19、（3）将重新编码后的视频码流数据按照原有网络传输格式封装，通过网络本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于特征码分层嵌入的视频流篡改检测系统，实现针对视频数据内容的网络实时传输及视频文件的篡改检测，其特征在于，该系统由功能配置展示模块，数据库模块，网络处理模块，信令处理模块、视频格式解析模块、视频特征码嵌入模块、视频篡改校验模块、特征码AI算法模块构成，具体的：
2.如权利要求1所述的一种基于特征码分层嵌入的视频流篡改检测系统，其特征在于，结合使用小波变换域的特征码嵌入以及视频编码压缩域的特征码嵌入，两种算法在视频编解码的不同阶段处理，相互不干扰；利用小波变换域嵌入算法的不易丢失性，所述不易丢失性是指对视频替换、拼接、裁剪以及转码转换处理后仍然可有效提取出特征码；同时利用视频编码压缩域算法的脆弱易丢失性，所述易丢失性是指对视频替换、拼接、裁剪以及转码转换处理后导致无法提取或提取出错误特征码，通过特征码的校验比对，可有效检测出网络传输视频以及视频文件是否发生过篡改行为。
3.如权利要求1所述的一种基于特征码分层嵌入的视频流篡改检测系统，其特征在于，支持视频特征码使用解析出的视频格式参数通过Hash运算叠加视频帧序号和时间戳计算获得，所述视频格式参数包
4.如权利要求1所述的一种基于特征码分层嵌入的视频流篡改检测系统，其特征在于，使用卷积神经网络的AI模型应用于小波因子的优化修正、小波变换的图像分块原则、特征码嵌入的小波高频域选取、特征码嵌入分布以及字符嵌入清晰度；对采集到的不同厂家、不同型号采集设备的现有视频数据集，通过变换不同视频参数的转换处理进行模拟增强，所述视频参数包括编解码类型、分辨率、Profile&Level、码率、编码形式、Slice个数、熵编码模式、预测权重；通过对视频数据集进行扣除、随机替换、遮挡、拼接，用于模拟真正的视频篡改行为带来的压缩衰减、滤波衰减以及嵌入特征码形变、位移、旋转、字符模糊情况，所述视频篡改行为包括视频截断、视频拼接、视频替换以及修改；实现提升原始视频特征码嵌入清晰度，以及被篡改视频的特征码提取准确度，同时确保嵌入特征码的视频在人观看时的肉眼不感知度。
5.一种基于特征码分层嵌入的视频流篡改检测方法，其特征在于，采用权利要求1-4任意一项所述的一种基于特征码分层嵌入的视频流篡改检测系统，部署在视频接收方与视频发送方之间，首先通过配置分析修改信令报文以获取视频流量，接收并解析视频数据的格式以及视频参数信息，同时将信令会话信息和视频格式及参数信息关联并记录到数据库，并基于信令会话信息和视频格式及参数信息生成视频特征码；通过视频解码得到YUV图像，使用卷积神经网络模型推理计算，将特征码嵌入到最佳小波变换域图像的最佳位置，同事使用优化的编码压缩算法将视频特征码嵌入到视频编码算法的压缩域高频参数中，将重新编码后的视频数据封装成原有格式发送给接收方；通过从视频流数据中解析出视频参数并生成视频特征码，从视频压缩域的高频参数、以及视频解码后图像的小波变换域提取出视频特征码，对特征码进行校验对比，判断是否存在视频非法篡改行为；通过在接收方部署系统，实现网络传输过程中的实时防篡改校验；通过接收用户上传的视频文件，对视频文件进行解析、特征码提取及对比，实现视频文件的非实时防篡改校验。
...【技术特征摘要】
1.一种基于特征码分层嵌入的视频流篡改检测系统，实现针对视频数据内容的网络实时传输及视频文件的篡改检测，其特征在于，该系统由功能配置展示模块，数据库模块，网络处理模块，信令处理模块、视频格式解析模块、视频特征码嵌入模块、视频篡改校验模块、特征码ai算法模块构成，具体的：
2.如权利要求1所述的一种基于特征码分层嵌入的视频流篡改检测系统，其特征在于，结合使用小波变换域的特征码嵌入以及视频编码压缩域的特征码嵌入，两种算法在视频编解码的不同阶段处理，相互不干扰；利用小波变换域嵌入算法的不易丢失性，所述不易丢失性是指对视频替换、拼接、裁剪以及转码转换处理后仍然可有效提取出特征码；同时利用视频编码压缩域算法的脆弱易丢失性，所述易丢失性是指对视频替换、拼接、裁剪以及转码转换处理后导致无法提取或提取出错误特征码，通过特征码的校验比对，可有效检测出网络传输视频以及视频文件是否发生过篡改行为。
3.如权利要求1所述的一种基于特征码分层嵌入的视频流篡改检测系统，其特征在于，支持视频特征码使用解析出的视频格式参数通过hash运算叠加视频帧序号和时间戳计算获得，所述视频格式参数包括编解码类型、分辨率、profile&level、i帧间隔、帧频、码率、编码形式、slice个数、时戳间隔、熵编码模式、预测权重，可有效用于检测视频截断、视频拼接、视频替换以及修改的篡改攻击。
4.如权利要求1所述的一种基于特征码分层嵌入的视频流篡改检测系统，其特征在于，使用卷积神经网络的ai模型应用于小波因子的优化修正、小波变换的图像分块原则、特征码嵌入的小波高频域选取、特征码嵌入分布以及字符嵌入清晰度；对采集到的不同厂家、不同型号采...
【专利技术属性】
技术研发人员：邵帅，王晓波，
申请(专利权)人：慧盾信息安全科技苏州股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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