一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加密解密算法.pdf

1、近年來，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音識別和圖像分類方面取得極大的成就，在全世界掀起了一股深度學(xué)習(xí)的熱潮。信息安全關(guān)乎都個人的核心利益與隱私，對每個人都至關(guān)重要。目前深度學(xué)習(xí)方面在信息安全領(lǐng)域還涉及得比較少，主要還是應(yīng)用在模式分類上。本文從一個新的方向，探索了深度學(xué)習(xí)在信息安全領(lǐng)域的研究。根據(jù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNNs）與人類視覺在圖像分類上的區(qū)別，本文提出了一種新的加密解密算法，本文的工作具有重要的理論意義與實用價值。
　　本文首先詳細(xì)分析了算

2、法的原理：經(jīng)過進(jìn)化算法（EAs）梯度上升處理后的圖片，人眼對其完全沒法識別，但是經(jīng)過訓(xùn)練的特定的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以高于99％的置信度將其分類，經(jīng)過處理的圖片就是很好的信息隱藏方式，分類的結(jié)果就是需要加密或者隱藏的信息。同時對算法的可行性與適用范圍進(jìn)行了分析。然后利用Caffe搭建并訓(xùn)練了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到并提取了網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值作為算法的密鑰。利用Sferes進(jìn)化算法框架來生成需要的噪聲圖片，這些圖片通過DNNs分類得到的結(jié)果就是解密過程