[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)的加密圖像破解方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811484733.1
• 申請(qǐng)日: 2018-12-06
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109769080B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-05-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 賀晨;明刊;王永威;蘇劍穎;張漢卿;王真
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西北大學(xué)
• 主分類號(hào): H04N1/44
• 分類號(hào): H04N1/44;G06N3/04
• 代理公司: 西安長(zhǎng)和專利代理有限公司 61227
• 代理人: 黃偉洪

1.一種基于深度學(xué)習(xí)的加密圖像破解方法，其特征在于，所述基于深度學(xué)習(xí)的加密圖像破解方法包括：

步驟一：獲取加密圖像樣本，原始圖像從各大開(kāi)源的數(shù)據(jù)集獲取，根據(jù)Arnold cat和AES加密算法編寫(xiě)代碼加密數(shù)據(jù)集，得到加密圖像樣本；

步驟二，在Autoencoder自編碼器和Gan生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上構(gòu)建深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型；根據(jù)Autoencoder自編碼器和Gan生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，包括生成網(wǎng)絡(luò)和對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，其中，生成網(wǎng)絡(luò)需要將加密圖像以原始圖像為目標(biāo)進(jìn)行還原，是基于Autoencoder自編碼器構(gòu)建的，對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)判別器，用來(lái)判斷所輸入的圖像是原始圖像還是生成網(wǎng)絡(luò)所生成的圖像，兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)同時(shí)競(jìng)爭(zhēng)，讓生成網(wǎng)絡(luò)生成的圖像和原始圖像越來(lái)越接近；生成網(wǎng)絡(luò)基于Autoencoder自編碼器進(jìn)行設(shè)計(jì)，其中，encoder編碼過(guò)程包括6個(gè)卷積層，前5個(gè)卷積層后接一個(gè)Relu型激勵(lì)函數(shù)，后1個(gè)卷積層后接一個(gè)Sigmoid型激勵(lì)函數(shù)；decoder解碼過(guò)程包括有6個(gè)反卷積層，前5個(gè)反卷積層都后接一個(gè)Relu型激勵(lì)函數(shù)；對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)包括6個(gè)卷積層和1個(gè)全連接層，每個(gè)卷積層都后跟1個(gè)LeakyRelu型激勵(lì)函數(shù)和一個(gè)池化層；

步驟三，訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，使用二分類的交叉熵?fù)p失函數(shù)，訓(xùn)練判別器能夠辨別原始圖像和生成網(wǎng)絡(luò)生成的圖像；將原始圖像的標(biāo)簽設(shè)置為1，生成網(wǎng)絡(luò)生成的圖像的標(biāo)簽設(shè)置為0，將原始圖像和生成網(wǎng)絡(luò)生成的圖像分別輸入到對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)中，將結(jié)果與標(biāo)簽對(duì)應(yīng)，并計(jì)算對(duì)應(yīng)的誤差，將二者的誤差相加并反向傳播，不斷修正對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，讓對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)越來(lái)越能夠分辨原始圖像和生成圖像；

其次是生成網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，使其所生成的圖像越來(lái)越逼近原始圖像；將判別器固定，將生成圖像輸入判別器的結(jié)果與原始圖像的標(biāo)簽1進(jìn)行對(duì)應(yīng)，并計(jì)算誤差，在反向傳播的過(guò)程中，不斷修正生成網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，使生成圖像越來(lái)越接近原始圖像，實(shí)現(xiàn)加密圖像的破解；

步驟四，使用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)加密圖像進(jìn)行破解，用所訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)加密圖像進(jìn)行破解；加密圖像輸入網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)計(jì)算，模型所產(chǎn)出的結(jié)果就是加密圖像的原始圖像；

在Autoencoder自編碼器和Gan生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上構(gòu)建深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，同時(shí)訓(xùn)練生成網(wǎng)絡(luò)和對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，生成網(wǎng)絡(luò)輸出的圖像越來(lái)越接近原始圖像，實(shí)現(xiàn)對(duì)Arnold cat和AES加密算法所加密的圖像的破解。