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龙图腾网获悉重庆蚂蚁消费金融有限公司申请的专利图像篡改检测方法、装置、存储介质以及电子设备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：CN117593263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202311543068.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权图像篡改检测方法、装置、存储介质以及电子设备是由周宇;王伟;王义设计研发完成，并于2023-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像篡改检测方法、装置、存储介质以及电子设备在说明书摘要公布了：本说明书公开了一种图像篡改检测方法、装置、存储介质以及电子设备，其中，方法包括：由电子设备确定本地图像篡改检测模型对应的第一模型梯度矩阵，然后根据第一模型梯度矩阵进行局部梯度差分隐私计算处理得到第二模型梯度矩阵，再将第二模型梯度矩阵上传至服务平台，第二模型梯度矩阵用于服务平台根据各第二模型梯度矩阵来确定目标模型参数，之后电子设备接收服务平台发送的目标模型参数，根据目标模型参数更新本地图像篡改检测模型得到目标图像篡改检测模型，而后根据目标图像篡改检测模型对目标隐私图像进行图像检测处理得到目标隐私图像对应的目标热力检测图，再对目标热力检测图进行篡改识别处理得到目标隐私图像对应的篡改识别结果。

本发明授权图像篡改检测方法、装置、存储介质以及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种图像篡改检测方法，应用于电子设备，所述方法包括： 确定本地图像篡改检测模型对应的第一模型梯度矩阵，基于所述第一模型梯度矩阵进行局部梯度差分隐私计算处理得到第二模型梯度矩阵； 将所述第二模型梯度矩阵上传至服务平台，所述第二模型梯度矩阵用于指示所述服务平台基于至少一个电子设备上传的所述第二模型梯度矩阵确定目标模型参数； 接收所述服务平台发送的所述目标模型参数，基于所述目标模型参数更新所述本地图像篡改检测模型得到目标图像篡改检测模型； 基于所述目标图像篡改检测模型对目标隐私图像进行图像检测处理得到所述目标隐私图像对应的目标热力检测图，对所述目标热力检测图进行篡改识别处理得到所述目标隐私图像对应的篡改识别结果； 其中，所述基于所述第一模型梯度矩阵进行局部梯度差分隐私计算处理得到第二模型梯度矩阵，包括：确定所述本地图像篡改检测模型的模型特征，基于所述模型特征确定所述本地图像篡改检测模型对应的候选网络参数，在所述第一模型梯度矩阵中确定所述候选网络参数对应的初始局部梯度子集，对所述初始局部梯度子集进行加噪处理得到目标局部梯度子集，基于所述目标局部梯度子集对所述第一模型梯度矩阵进行更新处理得到第二模型梯度矩阵； 所述基于所述模型特征确定所述本地图像篡改检测模型对应的候选网络参数，包括：获取网络层映射关系，所述网络层映射关系用于存储参考模型特征与参考候选网络层之间的对应关系，在所述网络层映射关系中查找所述模型特征对应的候选网络层，确定样本隐私图像对应的样本掩码图像，将所述样本掩码图像输入至所述本地图像篡改检测模型得到候选网络层中的可学习网络参数，将所述可学习网络参数中绝对值最大的参数作为所述本地图像篡改检测模型对应的候选网络参数； 所述在所述第一模型梯度矩阵中确定所述候选网络参数对应的初始局部梯度子集，包括：根据候选网络参数在网络中的位置信息从所述第一模型梯度矩阵中选取所述候选网络参数对应的至少一个梯度；从梯度过滤映射表中获取所述候选网络参数对应的梯度阈值，所述梯度过滤映射表中配置有不同候选网络参数对应的梯度阈值，将所述至少一个梯度中小于所述梯度阈值的梯度进行滤除，得到所述候选网络参数对应的目标梯度；基于所述目标梯度确定候选网络参数对应的初始局部梯度子集； 所述对所述初始局部梯度子集进行加噪处理得到目标局部梯度子集，包括：根据梯度边界对所述初始局部梯度子集进行梯度裁剪处理得到参考梯度子集，获取所述样本隐私图像的选取数量，获取高斯噪声的方差，基于所述参考梯度子集、所述选取数量、所述方差、所述梯度边界采用预设公式进行加噪处理得到目标局部梯度子集，所述预设公式如下： 其中，m表示所述样本隐私图像的选取数量，为所述高斯噪声的方差，C为所述梯度边界，g表示所述参考梯度子集，表示所述目标局部梯度子集； 其中，所述对所述目标热力检测图进行篡改识别处理得到所述目标隐私图像对应的篡改识别结果，包括：获取设备专有分类器，基于所述设备专有分类器对所述目标热力检测图进行篡改识别处理得到所述目标隐私图像对应的篡改识别结果；其中，不同电子设备的设备专有分类器不全相同。

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