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申请/专利权人：河南师范大学
摘要：本发明提供一种基于提取网络参数置乱的图像隐写模型保护方法，属于图像加密技术领域。由于发送方在第一次向接收方发送提取网络时，可能被第三方窃取，导致后续传输的秘密图像泄露。对此，发送方先通过与接收方约定好的置乱算法对提取网络模型的参数进行置乱，进而通过置乱后提取网络模型的参数重构出新的提取网络模型。发送方将新的提取网络和载密图像发送至接收方时，即使在传输过程中提取网络模型被第三方获取，但是从载密图像中提取出的秘密图像与原来的秘密图像相似度较低，从而避免了秘密图像泄露。而接收方可以根据约定的置乱算法将新的提取网络模型恢复为置乱前的提取网络模型，并从载密图像中提取秘密图像，增强了图像隐写过程的安全性。
主权项：1.一种基于提取网络参数置乱的图像隐写模型保护方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、发送方通过已训练好的隐藏网络模型将待发送的秘密图像隐藏到载体图像中，得到对应的载密图像，并获取已训练好的提取网络模型，隐藏网络模型和提取网络模型共同构成深度学习的图像隐写网络；S2、发送方通过约定的置乱算法对已训练好的提取网络模型的参数进行置乱操作，并根据置乱后的提取网络模型的参数进行重构，得到新的提取网络模型；发送方将载密图像和新的提取网络模型发送至接收方；约定的置乱算法满足：对于同一载密图像，置乱前的提取网络模型与置乱后的提取网络模型提取出的秘密图像的相似度低于设定阈值；隐藏网络模型和提取网络模型均采用深度神经卷积网络，置乱操作指对已训练好的提取网络模型中一个或多个卷积层中卷积核的位置进行层内置乱，或者对不同卷积层中卷积核的位置进行层间置乱；层内置乱时卷积核的位置仅在卷积层内发生变化，层间置乱时卷积核的位置在不同卷积层间发生变化；S3、接收方收到新的提取网络模型后，按照所述约定的置乱算法对新的提取网络模型进行置乱解密，得到置乱前的提取网络模型，并根据置乱前的提取网络模型对收到的载密图像进行提取，从而得到所述秘密图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南师范大学 一种基于提取网络参数置乱的图像隐写模型保护方法
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