基于深度学习的混沌加密灰度图像重建方法
混沌加密由于其初始值敏感性、伪随机性和运动轨迹的不可预测性而被广泛应用于图像加密领域.提出了一种通过深度学习来攻击Lorenz混沌加密系统的灰度图像重建方法,通过残差网络实现了对一系列明文-密文对数据集进行训练,从而拟合出密文到明文的过程,然后将训练好的网络应用在独立于训练集的密文上,恢复出与明文非常接近的图像.数值仿真结果验证了这种灰度图像重建方法的有效性.
混沌加密;灰度图像;深度学习;残差网络;图像重建
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TP309(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;国家自然科学基金
2021-12-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
75-81