【摘 要】
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信息技术在带给人们便利的同时,也带来了如信息窃取、篡改等安全性问题。光学信息加密技术凭借高速、多维和安全性强的优势,受到了广大学者的广泛关注。本论文首先介绍了光学加密方向的研究背景及意义,总结了光学图像加密、光学加密系统安全性分析及深度学习在光学图像安全处理方面的应用等研究方向的国内外发展现状及研究成果,然后阐述并总结了光学信息安全领域的基本理论。本文提出了一种基于干涉原理和稀疏约束的光学多图像加
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信息技术在带给人们便利的同时,也带来了如信息窃取、篡改等安全性问题。光学信息加密技术凭借高速、多维和安全性强的优势,受到了广大学者的广泛关注。本论文首先介绍了光学加密方向的研究背景及意义,总结了光学图像加密、光学加密系统安全性分析及深度学习在光学图像安全处理方面的应用等研究方向的国内外发展现状及研究成果,然后阐述并总结了光学信息安全领域的基本理论。本文提出了一种基于干涉原理和稀疏约束的光学多图像加密方法,并利用深度学习方法对几种光学加密系统进行安全性分析。论文的主要工作和核心内容体现在以下几个方面:（1）提出了一种基于干涉原理和稀疏约束的光学多图像认证和加密系统。在我们提出的方法中,通过使用光学干涉和振幅相位恢复算法技术,明文图像分别被加密为两个纯相位掩膜,通过对纯相位掩膜进行复用,得到最终的密文和密钥。由于解密密钥含有对二进制图像进行双随机相位编码所得密文的部分相位信息,因此在解密前,解密密钥需要进行认证。解密过程中,各明文图像通过使用不同的解密密钥进行恢复。数值仿真结果表明,提出的加密系统具有高安全性和复用能力。（2）针对安全性较高的非线性加密系统,通过搭建Dense Net模型对其安全性进行分析。利用密集连接的卷积神经网络并结合U-net设计了Dense Net模型,该模型通过非线性光学加密系统生成的“密文-明文”对进行训练。通过预先训练的Dense Net模型,明文图像不需使用解密密钥便可从密文中成功恢复。我们通过对密文剪切和添加噪声的方式验证Dense Net模型的鲁棒性。计算机仿真实验结果表明,基于相位恢复算法的非线性光学加密系统易遭受Dense Net模型的攻击。（3）利用U-net网络对基于压缩干涉的光学加密系统进行安全性分析。该加密方案通过结合光学干涉和相位编码技术,达到了很高的安全级别。本文中我们提出并构建了一个基于U-net思想的神经网络架构来测试该加密系统的安全性。在这个方法中,通过使用一系列“密文-明文”对U-net模型进行预训练,实现了基于压缩干涉光学加密系统的近似等效模型。通过使用训练完成的U-net网络模型便可以从给定密文中恢复相应的明文,且不需要使用衍射距离、二值振幅掩膜等安全密钥。
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