[发明专利]基于深度学习的非线性光学加密系统攻击方法在审
| 申请号： | 202110577652.1 | 申请日： | 2021-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN113313775A | 公开（公告）日： | 2021-08-27 |
| 发明（设计）人： | 汪小刚;魏浩宇 | 申请（专利权）人： | 浙江科技学院 |
| 主分类号： | G06T9/00 | 分类号： | G06T9/00;G06N3/04;G06N3/08;H04N1/44 |
| 代理公司： | 杭州万合知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 33294 | 代理人： | 丁海华;万珠明 |
| 地址： | 310012 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的非线性光学加密系统攻击方法，本发明从深度学习的角度，通过选择一系列已知的明文图像和对应的密文图像训练出了一个具有特定参数的DenseNet网络，利用DenseNet网络可以成功破解出了非线性光学加密系统的“等效解密网络”，破译质量高，而且本发明的构建训练和优化的DenseNet网络具有抗剪切和抗噪能力。本发明利用深度学习方法对基于相位恢复算法光学加密系统进行安全性分析，为基于相位恢复算法非线性光学加密系统提供了新的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 非线性 光学 加密 系统 攻击 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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