买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉暨南大学申请的专利一种基于多模态与隐写检测的敏感信息检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120277678B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510537308.8，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种基于多模态与隐写检测的敏感信息检测方法及系统是由林群雄;马伟元;李建;孙全忠;陈志荣;黄斐然设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态与隐写检测的敏感信息检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及信息安全技术领域，具体涉及一种基于多模态与隐写检测的敏感信息检测技术及系统，首先通过防格式篡改模块，利用文件头部信息和二进制数据分析，验证文件真实类型，防止格式伪装攻击；敏感数据检测模块采用DistilBERT和LSTM结构，对文本进行预处理，提取文本嵌入，并通过双向LSTM与Attention机制挖掘文本特征，最终精准判定文本是否包含敏感信息；联合内容与文件隐写检测模块融合卷积神经网络与多模态学习，针对不同数据类型采用相应模型进行隐写信息检测，并通过多模态神经网络整合结果，运用多模态反馈和跨模态推理机制提升检测准确性；本发明有效增强了敏感信息检测的准确性、全面性和系统适应性。

本发明授权一种基于多模态与隐写检测的敏感信息检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态与隐写检测的敏感信息检测方法，其特征在于，包括： 接收待检测文件； 执行防文件格式篡改绕过检测，包括：分析文件头部信息、提取二进制结构特征并进行格式验证，确定文件真实类型； 基于所述真实类型，执行敏感信息检测，包括：对文本进行预处理后，利用DistilBERT模型提取文本嵌入向量，通过双向LSTM与Attention机制捕捉文本长期依赖特征并聚焦敏感区域，使用全连接层判定文本是否包含敏感信息； 执行联合内容与文件隐写检测，包括：针对文本、文件二进制结构和图像分别采用Transformer、LSTM和CNN模型进行隐写特征提取，构建多模态神经网络整合不同模态检测结果，应用跨模态推理机制交叉验证不同模态特征以提高检测准确性； 输出综合检测结果，包括文件格式风险评级、敏感信息分布与类别以及隐写信息位置与内容； 所述防文件格式篡改绕过检测具体包括： 基于文件头部魔法数字进行文件真实类型识别； 使用滑动窗口哈希校验算法提取并验证头部样本信息； 对文件二进制数据结构进行剖析，计算字节频率特征和数据块熵值特征； 将提取的特征向量与特征库进行相似度比对，确定文件最可能的真实类型； 输出文件格式篡改风险等级评估结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人暨南大学，其通讯地址为：510000 广东省广州市黄埔大道西601号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。