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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明公开了一种基于扩散模型的图像可否认加密方法，构造由变分自编码器、扩散模型和分类器构成的图像可否认加密模型；使用原始图像训练变分自编码器，将原始图像变换为原始潜层信号；在类别标签的指导下使用原始潜层信号训练扩散模型，将原始潜层信号变换为重构潜层信号；使用变分自编码器的解码单元解码重构潜层信号，生成具有语义信息的重构图像；在加密密钥的指导下对原始图像使用训练后的图像可否认加密模型生成加密图像，并生成相应的真实解密图像或虚假解密图像。上述方法使用深度学习技术解决图像数据的语义可否认加密问题，能够保证真实解密图像和原始图像具有高度相近的语义信息，从而增强数据的隐私保护性能。
主权项：1.一种基于扩散模型的图像可否认加密方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，构造由变分自编码器、扩散模型和分类器构成的图像可否认加密模型；步骤2，使用原始图像训练变分自编码器，并通过变分自编码器的编码单元将原始图像变换为原始潜层信号；步骤3，在类别标签的指导下使用原始潜层信号训练扩散模型，并通过扩散模型将原始潜层信号变换为重构潜层信号；步骤4，使用变分自编码器的解码单元解码重构潜层信号，生成具有语义信息的重构图像；步骤5，在加密密钥的指导下对原始图像使用训练后的图像可否认加密模型生成加密图像，并在真实解密密钥的指导下对加密图像使用图像可否认加密模型生成真实解密图像，在虚假解密密钥的指导下对加密图像使用图像可否认加密模型生成虚假解密图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 一种基于扩散模型的图像可否认加密方法
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