[发明专利]一种恶意二维码检测方法及系统

说明书

本发明涉及一种二维码检测的技术领域，揭露了一种恶意二维码检测方法，包括：利用计算机编程将二维码采集装置的接口与计算机相连，并利用二维码采集装置进行二维码图像的采集；利用图像加权平均值算法进行二维码图像的灰度化；利用中值滤波方法对二维码灰度图像进行降噪处理；利用基于区块特征的二维码检测算法对降噪后的二维码图像进行检测，得到图像中二维码的所在区域；利用结合空间注意力模块的卷积神经网络对二维码中的身份进行识别；将识别结果与二维码中的URL所代表的身份进行比对，若两者不一致，则认为当前所检测的二维码为恶意二维码。本发明还提供了一种恶意二维码检测的系统。本发明实现了二维码的检测。

技术领域

本发明涉及二维码检测的技术领域，尤其涉及一种恶意二维码检测方法及系统。

背景技术

随着二维码技术的出现，由于扫描二维码可以替代用户输入、查找等复杂的操作，极大地提升了用户的移动互联网体验，但是由于用户在扫描二维码的过程中，无法通过肉眼直接分辨出二维码的合法性，使得犯罪分子可以利用二维码技术进行网络钓鱼攻击，如何对恶意二维码进行检测，成为当前研究领域的热门话题。

传统的恶意二维码检测方法为通过第三方网站来搜集非法URL链接，并基于非法URL链接建立黑名单列表，若所检测到的二维码中所对应的URL链接属于黑名单列表中的非法URL链接，则将此二维码作为恶意二维码；该方法具有快速且误报率低的优点，但是其有效性依靠于所拥有的列表集合，如果一个新的非法URL链接没有被及时地收录进列表集合，就可能检测失败从而造成用户的经济、名誉损失，此外黑名单列表需要不断的更新，其完整性难以保证。

鉴于此，如何更为高效地检测到恶意二维码，成为本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本发明提供一种恶意二维码检测方法，通过利用二维码的区块特征将二维码区域进行初步分割，再对分割得到的二维码区域进行形态学处理，得到二维码部分连通域；并通过构建一种改进的卷积神经网络模型，实现二维码中身份的识别，若所识别的身份与二维码中URL所代表的身份不一致，则认为该二维码为恶意二维码。

为实现上述目的，本发明提供的一种恶意二维码检测方法，包括：

利用计算机编程将二维码采集装置的接口与计算机相连，并利用二维码采集装置进行二维码图像的采集；

利用图像加权平均值算法进行二维码图像的灰度化，得到二维码灰度图像；

利用中值滤波方法对二维码灰度图像进行降噪处理，得到降噪后的二维码灰度图像；

利用基于区块特征的二维码检测算法对降噪后的二维码图像进行检测，得到图像中二维码的所在区域；

利用结合空间注意力模块的卷积神经网络对二维码中的身份进行识别；

将识别结果与二维码中的URL所代表的身份进行比对，若两者不一致，则认为当前所检测的二维码为恶意二维码。

可选地，所述利用计算机编程将二维码采集装置的接口与计算机相连，包括：

1)完成相机软件的安装，计算机中首先要安装好开发需要的头文件、动态链接库、静态链接库，并将动态链接库的地址添加到系统环境变量path中；

2)初始化相机调用接口，进行资源的申请，再通过接口调用枚举当前可以进行二维码采集的相机设备，此时还要返回可用的设备个数；当设备个数大于0时，才可以进行二维码采集操作；而当用户退出应用程序时，必须释放资源，满足下一次的操作需求；

3)通过相机调用接口实现了计算机对相机的控制，打开相机之后，实时的图像画面便显示在应用程序对应的窗口中；通过使用注册回调的方式，相机接口函数发送采集二维码采集命令，从而获取二维码图像。

可选地，所述利用图像加权平均值算法进行二维码图像的灰度化，包括：