| 专利名称 | 基于循环生成对抗网络的学习型数字图像加密解密方法 | ||
|---|---|---|---|
| 申请号/专利号 | CN202010960286.3 | 专利权人(第一权利人) | 长春理工大学 |
| 申请日 | 2020-09-14 | 授权日 | 2023-04-28 |
| 专利类别 | 授权发明 | 战略新兴产业分类 | 新一代信息技术 |
| 技术主题 | 密文|图像扩散|生成对抗网络|加密解密|数字图像|加密系统|模式识别|信息安全|数据准备|计算机视觉|数据集 | ||
| 应用领域 | 数字数据保护|神经学习方法 | ||
| 意向价格 | 具体面议 | ||
| 专利概述 | 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。 | ||
| 图片资料 |
|
||
| 合作方式 | 拟许可 | ||
| 联系人 | 戚梅宇 | 联系电话 | 13074363281 |