文件解密方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本申请涉及人工智能，特别是涉及一种文件解密方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、随着信息技术的不断发展，信息的数字化已经成为了一种常见的存储和传输方式。数字化存储在带来便利的同时也对大量重要信息的安全产生了威胁。为了保护数据安全和信息安全，对文件进行加密是一种常见手段。

2、相关技术中，需要由人工通过查找、定位和解密等操作来对加密文件进行解密，在加密文件的数量较多时，需要重复进行多次解密操作，导致文件解密效率较低。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高文件解密效率的文件解密方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本申请提供了一种文件解密方法，包括：

3、通过已训练的目标检测模型对目标目录的扫描图像进行文件位置检测，以获取扫描图像中的文件对应的文件位置信息；

4、对文件位置信息对应的图像区域进行文字识别，获取文件位置信息对应的备选文件名；

5、根据文件后缀名，从备选文件名中，确定待解密文件名；

6、根据待解密文件名对应的文件位置信息，对待解密文件名对应的文件进行解密。

7、在其中一个实施例中，通过已训练的目标检测模型对目标目录的扫描图像进行文件位置检测，以获取扫描图像中的文件对应的文件位置信息，包括：

8、对扫描图像进行图像预处理，获取目标图像；

9、通过已训练的目标检测模型对目标图像进行特征提取，获取不同尺度的特征图；

10、以网格为中心在不同尺度的特征图上生成多个文件预测框；

11、根据置信度，从文件预测框中确定目标预测框，并将目标预测框的坐标信息作为文件位置信息。

12、在其中一个实施例中，已训练的目标检测模型包括卷积层网络和上采样层网络；通过已训练的目标检测模型对目标图像进行特征提取，获取不同尺度的特征图，包括：

13、通过自底向上的卷积层网络，对目标图像进行特征提取，得到第一特征金字塔；

14、通过自顶向下的上采样层网络，对目标图像进行特征提取，得到第二特征金字塔；

15、对第一特征金字塔和第二特征金字塔进行特征融合，得到不同尺度的特征图。

16、在其中一个实施例中，对文件位置信息对应的图像区域进行文字识别，获取文件位置信息对应的备选文件名，包括：

17、通过卷积循环神经网络对图像区域进行文字识别，获取第一识别结果；

18、对第一识别结果中识别准确率低于准确率阈值的字符，通过最佳优先搜索算法进行重新识别，得到字符识别结果；

19、根据字符识别结果，对第一识别结果中相应位置的字符进行替换，得到第二识别结果；

20、通过全局最优解算法对第一识别结果和第二识别结果进行处理，获取备选文件名。

21、在其中一个实施例中，根据待解密文件名对应的文件位置信息，对待解密文件名对应的文件进行解密，包括：

22、根据文件位置信息，触发文件安全功能入口，以开启文件安全功能入口对应的功能窗口；

23、在功能窗口中，触发文件解密功能，对待解密文件名对应的文件进行解密。

24、在其中一个实施例中，目标目录根据待解密信息获取，待解密信息还包括目标用户标识；通过已训练的目标检测模型对目标目录的扫描图像进行文件位置检测之前，还包括：

25、对目标用户标识和权限用户表进行匹配，获取匹配结果；

26、根据匹配结果，确定目标用户的文件解密权限。

27、第二方面，本申请还提供了一种文件解密装置，包括：

28、检测模块，用于通过已训练的目标检测模型对目标目录的扫描图像进行文件位置检测，以获取扫描图像中的文件对应的文件位置信息；

29、识别模块，用于对文件位置信息对应的图像区域进行文字识别，获取文件位置信息对应的备选文件名；

30、分类模块，用于根据文件后缀名，从备选文件名中，确定待解密文件名；

31、解密模块，用于根据待解密文件名对应的文件位置信息，对待解密文件名对应的文件进行解密。

32、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

33、通过已训练的目标检测模型对目标目录的扫描图像进行文件位置检测，以获取扫描图像中的文件对应的文件位置信息；

34、对文件位置信息对应的图像区域进行文字识别，获取文件位置信息对应的备选文件名；

35、根据文件后缀名，从备选文件名中，确定待解密文件名；

36、根据待解密文件名对应的文件位置信息，对待解密文件名对应的文件进行解密。

37、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

38、通过已训练的目标检测模型对目标目录的扫描图像进行文件位置检测，以获取扫描图像中的文件对应的文件位置信息；

39、对文件位置信息对应的图像区域进行文字识别，获取文件位置信息对应的备选文件名；

40、根据文件后缀名，从备选文件名中，确定待解密文件名；

41、根据待解密文件名对应的文件位置信息，对待解密文件名对应的文件进行解密。

42、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

43、通过已训练的目标检测模型对目标目录的扫描图像进行文件位置检测，以获取扫描图像中的文件对应的文件位置信息；

44、对文件位置信息对应的图像区域进行文字识别，获取文件位置信息对应的备选文件名；

45、根据文件后缀名，从备选文件名中，确定待解密文件名；

46、根据待解密文件名对应的文件位置信息，对待解密文件名对应的文件进行解密。

47、上述文件解密方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，首先通过已训练的目标检测模型对目标目录的扫描图像进行文件位置检测，以获取扫描图像中的文件对应的文件位置信息，这样，可以对文件进行自动定位，为后续的解密操作提供位置参数，进而，对文件位置信息对应的图像区域进行文字识别，获取文件位置信息对应的备选文件名，并根据文件后缀名，从备选文件名中，确定待解密文件名，这样，可以自动获取待解密文件，最后，根据待解密文件名对应的文件位置信息，对待解密文件名对应的文件进行解密，这样，能够对目标目录下的待解密文件批量地进行自动化解密，从而提高文件解密效率。

技术特征：

1.一种文件解密方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过已训练的目标检测模型对目标目录的扫描图像进行文件位置检测，以获取所述扫描图像中的文件对应的文件位置信息，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述已训练的目标检测模型包括卷积层网络和上采样层网络；所述通过所述已训练的目标检测模型对所述目标图像进行特征提取，获取不同尺度的特征图，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述文件位置信息对应的图像区域进行文字识别，获取所述文件位置信息对应的备选文件名，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待解密文件名对应的文件位置信息，对所述待解密文件名对应的文件进行解密，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标目录根据待解密信息获取，所述待解密信息还包括目标用户标识；所述通过已训练的目标检测模型对目标目录的扫描图像进行文件位置检测之前，还包括：

7.一种文件解密装置，其特征在于，所述装置包括：

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种文件解密方法、装置、计算机设备和存储介质，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：通过已训练的目标检测模型对目标目录的扫描图像进行文件位置检测，以获取所述扫描图像中的文件对应的文件位置信息；对所述文件位置信息对应的图像区域进行文字识别，获取所述文件位置信息对应的备选文件名；根据文件后缀名，从所述备选文件名中，确定待解密文件名；根据所述待解密文件名对应的文件位置信息，对所述待解密文件名对应的文件进行解密。采用本方法能够提高文件解密效率。

技术研发人员：张浩然,邓瑶,杨梦凡,李伟
受保护的技术使用者：中国工商银行股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/22