随着信息化程度的不断提高,如何保障信息的安全已变得日益严峻。光学信息安全技术凭借其并行处理和多维设计等优点,在信息安全领域取得了快速的发展。其中,计算鬼成像作为一种新型光学成像技术,其天然的非定域性及数据压缩性特性受到光学信息安全相关科研人员的广泛关注。然而,任何加密技术都需要对其进行严格的安全性分析才能确认其加密系统是否真正稳定可靠。本文首先梳理了计算鬼成像技术的研究背景和发展现状,同时对本论文相关的光学信息安全基本概念,标量衍射和神经网络的基础理论进行了逐一介绍。又进一步研究了计算鬼成像的成像机制及其加密系统的性能,并通过深度神经网络开展了对基于计算鬼成像加密系统的安全性评估工作。论文的主要工作包括以下两个方面:(1)介绍了鬼成像、计算鬼成像以及基于计算鬼成像的光学加密技术原理。通过实验验证了计算鬼成像的成像机制,对计算鬼成像实验中非线性响应问题进行了研究,在一定程度上提升了实际实验中计算鬼成像的成像质量。同时,通过数值模拟仿真研究了鬼成像的加解密过程,并通过三种相应的攻击方法评价了基于计算鬼成像加密系统的安全性能。(2)进一步地,利用深度神经网络,提出了一种计算鬼成像加密系统安全性分析的方法。通过将一系列已知的“密文-明文对”置于所设计的深度神经网络结构中进行训练,从而获得该系统的密文和明文之间的映射关系,也即该系统的“等效密钥”(可视为“等效解密网络”)。通过数值模拟仿真验证了该方法的有效性和鲁棒性。最后,又运用本论文所提攻击方法对一种基于计算鬼成像的增强型加密方案进行了攻击测试,发现所提攻击方法依旧能成功获取相应的“等效密钥”,而上述传统攻击方法则不行。