[发明专利]基于循环生成对抗网络的学习型数字图像加密解密方法有效
| 申请号： | 202010960286.3 | 申请日： | 2020-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN112163229B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 李锦青;底晓强;周健 | 申请（专利权）人： | 长春理工大学 |
| 主分类号： | G06F21/60 | 分类号： | G06F21/60;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长春众邦菁华知识产权代理有限公司 22214 | 代理人： | 曲博 |
| 地址： | 130033 吉林*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 基于循环生成对抗网络的学习型数字图像加密解密方法，涉及信息安全技术领域，解决现有加密系统在人工智能时代所面临的冲击与挑战，首先，学习目标数据准备；选取N幅数字图像作为学习目标数据集中的明文图像数据集，依次对明文图像数据集中的元素进行图像置乱加密，图像扩散加密以及图像置乱扩散加密，将明文图像数据集以及加密的密文域图像进行加密模型训练最后，进行学习型加密解密。本发明将图像加密机制方法研究和深度学习相结合，为图像加密领域开拓了新的研究方向。本发明研究设计的基于循环生成对抗网络学习型数字图像加密模型可以大批量快速生成安全可靠的密文图像。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 循环 生成 对抗 网络 学习 数字图像 加密 解密 方法 | ||
【主权项】：
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