[发明专利]一种基于深度学习的加密图像破解方法及系统

摘要

本发明属于图像处理、人工智能和信息安全技术领域，公开了一种基于深度学习的加密图像破解方法及系统；获取加密图像样本；在Autoencoder自编码器的基础上构建深度学习网络模型；训练深度学习网络；使用训练好的网络模型对加密图像进行破解。系统包括：图像样本获取模块，用于获取加密图像样本；网络模型构建模块，用于实现在Autoencoder自编码器的基础上构建深度学习网络模型；训练模块，用于实现训练深度学习网络；破解模块，用于使用训练好的网络模型对加密图像进行破解。本发明解决了加密算法难破解和破解耗时长的问题，在训练好网络模型后，通常只需要几秒的时间就可以得到破解结果。

主权项

1.一种深度学习网络模型的应用方法，其特征在于，所述深度学习网络模型的应用方法包括encoder编码和decoder解码；在encoder编码过程中，进行卷积和池化操作，提取样本特征，得到编码；在decoder解码过程中，进行反卷积和反池化操作，将encoder得到的编码以样本为目标进行还原。