【摘 要】
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大多数光学加密系统都是对称加密系统,在光学图像加密中明文和密文之间具有线性关系,其系统的安全性有待加强.而基于相位截断傅里叶变换(phase-truncated Fourier transform, PTFT)的非对称加密系统,其非线性的相位截断操作使加密系统的安全性得到了极大提升.本文提出使用深度学习方法攻击PTFT加密系统,通过PTFT加密系统构造出明密文对图像数据集,然后将其输入残差网络(r
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61475104,61177009)资助的课题.
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大多数光学加密系统都是对称加密系统,在光学图像加密中明文和密文之间具有线性关系,其系统的安全性有待加强.而基于相位截断傅里叶变换(phase-truncated Fourier transform, PTFT)的非对称加密系统,其非线性的相位截断操作使加密系统的安全性得到了极大提升.本文提出使用深度学习方法攻击PTFT加密系统,通过PTFT加密系统构造出明密文对图像数据集,然后将其输入残差网络(residual network, Res Net)中进行训练, Res Net自动学习该加密系统的解密特
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