| 專利名稱 |
基于循環(huán)生成對抗網(wǎng)絡的學習型數(shù)字圖像加密解密方法 |
| 申請?zhí)?專利號 |
CN202010960286.3 |
專利權人(第一權利人) |
長春理工大學 |
| 申請日 |
2020-09-14 |
授權日 |
2023-04-28 |
| 專利類別 |
授權發(fā)明 |
戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)分類 |
新一代信息技術 |
| 技術主題 |
密文|圖像擴散|生成對抗網(wǎng)絡|加密解密|數(shù)字圖像|加密系統(tǒng)|模式識別|信息安全|數(shù)據(jù)準備|計算機視覺|數(shù)據(jù)集 |
| 應用領域 |
數(shù)字數(shù)據(jù)保護|神經(jīng)學習方法 |
| 意向價格 |
具體面議 |
| 專利概述 |
基于循環(huán)生成對抗網(wǎng)絡的學習型數(shù)字圖像加密解密方法,涉及信息安全技術領域,解決現(xiàn)有加密系統(tǒng)在人工智能時代所面臨的沖擊與挑戰(zhàn),首先,學習目標數(shù)據(jù)準備;選取N幅數(shù)字圖像作為學習目標數(shù)據(jù)集中的明文圖像數(shù)據(jù)集,依次對明文圖像數(shù)據(jù)集中的元素進行圖像置亂加密,圖像擴散加密以及圖像置亂擴散加密,將明文圖像數(shù)據(jù)集以及加密的密文域圖像進行加密模型訓練最后,進行學習型加密解密。本發(fā)明將圖像加密機制方法研究和深度學習相結(jié)合,為圖像加密領域開拓了新的研究方向。本發(fā)明研究設計的基于循環(huán)生成對抗網(wǎng)絡學習型數(shù)字圖像加密模型可以大批量快速生成安全可靠的密文圖像。 |
| 圖片資料 |
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| 合作方式 |
擬許可 |
| 聯(lián)系人 |
戚梅宇 |
聯(lián)系電話 |
13074363281 |