本發(fā)明涉及多媒體監(jiān)控，具體涉及基于內(nèi)容分發(fā)的多媒體內(nèi)容監(jiān)控分析方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、基于內(nèi)容分發(fā)的多媒體內(nèi)容監(jiān)控分析是指通過內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)(contentdistributionnetwork，cdn)或其他分發(fā)機制，在多媒體內(nèi)容傳播過程中，利用技術(shù)手段對其進行實時監(jiān)控和深入分析的過程。這種技術(shù)可以涵蓋視頻、音頻、圖片等多媒體形式，旨在跟蹤內(nèi)容的流動路徑、訪問頻率、用戶互動情況等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

2、這種方法通常應(yīng)用于版權(quán)保護、內(nèi)容優(yōu)化和用戶行為分析等場景。通過監(jiān)控分發(fā)鏈路，可以及時發(fā)現(xiàn)違規(guī)使用、識別傳播瓶頸并優(yōu)化分發(fā)效率，同時基于分析結(jié)果提供內(nèi)容推薦或營銷策略的決策支持。這對于維護內(nèi)容安全、提升用戶體驗和支持業(yè)務(wù)增長具有重要作用。數(shù)字水印是一種嵌入多媒體內(nèi)容的隱形標識，用于版權(quán)追蹤和非法分發(fā)檢測。例如，視頻流在通過cdn分發(fā)時，嵌入唯一的水印標識符，當內(nèi)容被非法下載或未經(jīng)授權(quán)傳播時，監(jiān)控系統(tǒng)可以通過提取水印信息識別泄露源頭。這種技術(shù)廣泛應(yīng)用于流媒體平臺(如netflix或youtube)來防止盜版內(nèi)容的傳播。

3、現(xiàn)有技術(shù)存在以下不足之處：

4、視頻流在通過cdn分發(fā)時通常會使用動態(tài)自適應(yīng)流(adaptive?bitratestreaming)技術(shù)以優(yōu)化帶寬利用率。然而，不同分辨率的動態(tài)切換可能會意外破壞水印嵌入的完整性，導(dǎo)致水印提取失敗。此外，動態(tài)自適應(yīng)流切換導(dǎo)致水印嵌入完整性被破壞，可能導(dǎo)致監(jiān)控系統(tǒng)無法準確提取水印，從而無法追蹤內(nèi)容來源或確定泄露責任，這可能被惡意利用，使得泄露內(nèi)容難以溯源，嚴重削弱版權(quán)保護和內(nèi)容安全策略的有效性，同時增加誤判和法律追責失敗的風險。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種基于內(nèi)容分發(fā)的多媒體內(nèi)容監(jiān)控分析方法及系統(tǒng)，以解決背景技術(shù)中不足。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：基于內(nèi)容分發(fā)的多媒體內(nèi)容監(jiān)控分析方法，包括以下步驟：

3、s1：根據(jù)分發(fā)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點、用戶身份信息和內(nèi)容特性，為多媒體內(nèi)容生成全局唯一的標識符；

4、s2：利用魯棒的數(shù)字水印算法，將所述唯一標識符嵌入多媒體內(nèi)容的視頻流中，包括選擇嵌入水印的目標區(qū)域，目標區(qū)域為低動態(tài)變化區(qū)域，基于離散余弦變換技術(shù)，在目標區(qū)域中嵌入標識符信息；

5、s3：將嵌入水印后的多媒體內(nèi)容通過動態(tài)自適應(yīng)流技術(shù)進行分發(fā)，在分發(fā)過程中，生成并記錄分發(fā)日志，包括內(nèi)容切換頻率和分辨率變換信息；

6、s4：通過網(wǎng)絡(luò)爬取或用戶舉報，發(fā)現(xiàn)疑似非法傳播的多媒體內(nèi)容，對疑似非法內(nèi)容提取水印標識符，采用反向變換算法從頻域或像素域中恢復(fù)嵌入的標識符；

7、s5：從分發(fā)記錄中提取內(nèi)容的分辨率切換頻率，計算多媒體內(nèi)容的幀差異度，衡量連續(xù)幀之間的結(jié)構(gòu)相似度；

8、s6：基于水印提取成功率，計算完整性損失率，利用完整性損失率和幀差異度構(gòu)建機器學習模型，評估分發(fā)過程中水印嵌入的完整性；

9、s7：根據(jù)評估結(jié)果優(yōu)化分發(fā)策略，包括限制切換頻率和改進水印嵌入?yún)^(qū)域，生成包含提取、分析及溯源信息的完整證據(jù)鏈。

10、優(yōu)選的，s2中，通過將視頻流分解為單幀圖像并劃分為固定大小的像素塊，基于幀差異法計算當前幀與前一幀的像素變化值，以動態(tài)變化程度最小的區(qū)域作為嵌入水印的目標區(qū)域，在目標區(qū)域內(nèi)，進一步選擇低頻分量區(qū)域，利用離散余弦變換將空間域像素值轉(zhuǎn)換為頻域表示，并將唯一標識符編碼為二進制形式，按位嵌入低頻系數(shù)中，通過微調(diào)系數(shù)實現(xiàn)水印嵌入，通過逆離散余弦變換將頻域數(shù)據(jù)還原為空間域像素值。

11、優(yōu)選的，s5中，從分發(fā)記錄中提取內(nèi)容的分辨率切換頻率，計算多媒體內(nèi)容的幀差異度，衡量連續(xù)幀之間的結(jié)構(gòu)相似度，具體為：

12、從多媒體內(nèi)容中提取連續(xù)幀ft和ft-1，設(shè)定每幀是一個w×h的灰度圖像矩陣，其中，w為幀寬度，h為幀高度，像素值范圍為[0,255]；如果幀是彩色圖像，需先將其轉(zhuǎn)換為灰度圖：i(x,y)＝0.2989·r(x,y)+0.5870·g(x,y)+0.1140·b(x,y)；其中，r(x,y),g(x,y),b(x,y)為像素的紅、綠、藍通道值；逐像素計算當前幀ft和前一幀ft-1的絕對差d(x,y)：d(x,y)＝|ft(x,y)-ft-1(x,y)|；其中：d(x,y)為像素位置(x,y)的差異值，ft(x,y)為當前幀在位置(x,y)的像素值，ft-1(x,y)為前一幀在位置(x,y)的像素值；對所有像素差異值進行累加，得到兩幀的總像素差異total?difference，表達式為：將總差異值歸一化為平均差異值，用于表示幀差異度：其中：fdi為幀差異度，w·h為幀總像素數(shù)，用于歸一化差異值范圍。

13、優(yōu)選的，s6中，基于水印提取成功率，計算完整性損失率，具體為：

14、定義已知的平均提取成功率記為μ，設(shè)定模擬的總試驗次數(shù)n，使用正態(tài)分布生成隨機的提取成功率樣本pswei：其中，表示正態(tài)分布，μ為均值，σ為標準差；每次試驗生成一個pswei值；對于每個試驗樣本pswei，計算對應(yīng)的水印完整性損失率wilri，表達式為：wilri＝100％-pswei；匯總n次模擬中所有wilri的值，求n次試驗的平均損失率awilr，表達式為：根據(jù)n次試驗的平均損失率計算損失率的標準差，作為完整性損失率。

15、優(yōu)選的，利用完整性損失率和幀差異度構(gòu)建機器學習模型，評估分發(fā)過程中水印嵌入的完整性，具體為：將幀差異度和完整性損失率轉(zhuǎn)換為綜合特征向量，將綜合特征向量作為機器學習模型的輸入，機器學習模型以每組綜合特征向量預(yù)測分發(fā)過程中水印嵌入的完整性值標簽為預(yù)測目標，以最小化對所有分發(fā)過程中水印嵌入的完整性值標簽的預(yù)測誤差之和作為訓(xùn)練目標，對機器學習模型進行訓(xùn)練，直至預(yù)測誤差之和達到收斂時停止模型訓(xùn)練，根據(jù)模型輸出結(jié)果確定分發(fā)過程中水印嵌入的完整性值，其中，機器學習模型為多項式回歸模型。

16、優(yōu)選的，s7中，將獲取到的分發(fā)過程中水印嵌入的完整性值與根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)先設(shè)定的完整性值的參考閾值進行比較，若分發(fā)過程中水印嵌入的完整性值大于等于預(yù)先設(shè)定的完整性值的參考閾值，說明分發(fā)過程中水印嵌入的完整性高，此時不生成預(yù)警信號；若分發(fā)過程中水印嵌入的完整性值小于預(yù)先設(shè)定的完整性值的參考閾值，說明分發(fā)過程中水印嵌入的完整性低，此時生成預(yù)警信號，優(yōu)化分發(fā)策略。

17、優(yōu)選的，優(yōu)化分發(fā)策略具體包括：若頻繁的分辨率切換對水印嵌入完整性造成影響，設(shè)置切換頻率的上限值sfmax；式中，sf為分辨率切換頻率，nswitch為播放過程中發(fā)生的分辨率切換總次數(shù)，tplayback為總播放時間；

18、根據(jù)幀差異度fdi分析結(jié)果，避免將水印嵌入動態(tài)變化劇烈的區(qū)域，優(yōu)先選擇低頻區(qū)域，公式：targetarea＝{(x,y)∣fdi(x,y)≤fdimax}；targetarea為水印嵌入的目標區(qū)域，fdi(x,y)為像素位置(x,y)的幀差異度，fdimax為幀差異度的上限值；

19、獲取分發(fā)過程中計算的水印嵌入完整性值ypred和預(yù)設(shè)的完整性參考閾值ythreshold；若ypred≥ythreshold，說明水印嵌入完整性高，無需生成預(yù)警信號；若ypred<ythreshold，說明水印嵌入完整性低，生成預(yù)警信號，需形成完整證據(jù)鏈。

20、本發(fā)明還提供了基于內(nèi)容分發(fā)的多媒體內(nèi)容監(jiān)控分析系統(tǒng)，包括標識符生成模塊、水印嵌入模塊、內(nèi)容分發(fā)模塊、內(nèi)容監(jiān)控模塊、切換頻率和幀差異度分析模塊，完整性評估模塊以及優(yōu)化與響應(yīng)模塊：

21、標識符生成模塊：根據(jù)分發(fā)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點、用戶身份信息和內(nèi)容特性，為多媒體內(nèi)容生成全局唯一的標識符；

22、水印嵌入模塊：利用魯棒的數(shù)字水印算法，將所述唯一標識符嵌入多媒體內(nèi)容的視頻流中，具體包括選擇嵌入水印的目標區(qū)域，目標區(qū)域為低動態(tài)變化區(qū)域，基于離散余弦變換技術(shù)，在目標區(qū)域中嵌入標識符信息；

23、內(nèi)容分發(fā)模塊：將嵌入水印后的多媒體內(nèi)容通過動態(tài)自適應(yīng)流技術(shù)進行分發(fā)，在分發(fā)過程中，生成并記錄分發(fā)日志，包括內(nèi)容切換頻率和分辨率變換信息；

24、內(nèi)容監(jiān)控模塊：通過網(wǎng)絡(luò)爬取或用戶舉報，發(fā)現(xiàn)疑似非法傳播的多媒體內(nèi)容，對疑似非法內(nèi)容提取水印標識符，采用反向變換算法從頻域或像素域中恢復(fù)嵌入的標識符；

25、切換頻率和幀差異度分析模塊：從分發(fā)記錄中提取內(nèi)容的分辨率切換頻率，計算多媒體內(nèi)容的幀差異度，衡量連續(xù)幀之間的結(jié)構(gòu)相似度；

26、完整性評估模塊：基于水印提取成功率，計算完整性損失率，利用切換頻率和幀差異度建立機器學習模型，評估分發(fā)過程中水印嵌入的完整性；

27、優(yōu)化與響應(yīng)模塊：根據(jù)評估結(jié)果優(yōu)化分發(fā)策略，包括限制切換頻率和改進水印嵌入?yún)^(qū)域，生成包含提取、分析及溯源信息的完整證據(jù)鏈。

28、在上述技術(shù)方案中，本發(fā)明提供的技術(shù)效果和優(yōu)點：

29、1、本發(fā)明通過生成全局唯一的標識符，并利用魯棒的數(shù)字水印算法將其嵌入低動態(tài)變化區(qū)域的視頻流，結(jié)合離散余弦變換技術(shù)增強水印的抗壓縮和抗噪聲能力；在動態(tài)自適應(yīng)流分發(fā)過程中，實時記錄切換頻率和分辨率變換信息，確保水印信息的可追溯性。此外，通過幀差異度和完整性損失率的分析與建模，利用機器學習模型動態(tài)評估水印嵌入完整性，為分發(fā)過程中潛在的水印破壞風險提供預(yù)警和優(yōu)化依據(jù)，從而提升了水印嵌入的魯棒性和分發(fā)內(nèi)容的安全性。

30、2、本發(fā)明還引入了靈活的優(yōu)化策略和完整的證據(jù)鏈生成機制，能夠根據(jù)評估結(jié)果優(yōu)化分發(fā)策略，例如限制分辨率切換頻率，避免將水印嵌入動態(tài)變化劇烈的區(qū)域，從而進一步提高水印提取的成功率和溯源精度。通過對非法傳播內(nèi)容的水印提取和溯源，結(jié)合自動化的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控和舉報機制，確保了內(nèi)容分發(fā)的版權(quán)保護和安全管理。該系統(tǒng)能夠廣泛應(yīng)用于數(shù)字版權(quán)保護、流媒體內(nèi)容分發(fā)和信息安全等領(lǐng)域，為維護內(nèi)容的合法使用和減少版權(quán)糾紛提供了強有力的技術(shù)支持。