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申请/专利权人：杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司

摘要：本发明公开了一种使用AI生成图像的无载体机密分享方法。首先，机密拥有者先使用两个训练好的AI模型，分别用于生成两张伪装图像以及两张在伪装图像中嵌入认证码的机密份额图像。之后机密拥有者将含有认证码的机密份额图像分别发给两位参与者保管；最后，要提取机密信息时，参与者将各自的机密份额图像发给第三方，第三方利用认证模型对两张机密份额图像做一个图像认证，如果认证通过，两个参与者才能一起利用提取器模型提取各自份额中的嵌入序列并恢复机密信息。相比于其他现有的方法，本发明不仅继承了视觉密码计算复杂度低，安全性高的优点，而且在深度学习的帮助下，生成的机密份额图像和自然图像并没有区别，并且可以抵抗多种隐写分析。

主权项：1.一种使用AI生成图像的无载体机密分享方法，其特征在于，具体步骤如下：S1：获取基于DCGAN模型训练的伪装图像生成模型，用于将待嵌入的序列转成伪装图像；获取基于SRGAN模型训练的认证码嵌入器，用于生成在伪装图像中嵌入认证码的机密份额图像；获取基于U-Net训练的认证模型，用于对机密份额图像进行认证；获取基于深度卷积网络训练的提取器，用于恢复机密份额图像中的嵌入序列；S2：机密拥有者对待分享的机密信息进行拆分和编码，将一条机密信息编码为两条含有待嵌入序列信息的噪声；S3：机密拥有者将两条噪声分别输入伪装图像生成模型中，得到两张伪装图；S4：机密拥有者将两张伪装图分别输入认证码嵌入器中，得到最终的机密份额图像，将最终的机密份额图像发送给两个参与者；S5：两个参与者在从各自收到的机密份额图像中提取机密信息时，每个参与者需要首先要把自己收到的机密份额图像发给第三方进行图像认证，若通过认证则可以利用提取器来得到自己收到的机密份额图像中的嵌入序列并恢复机密信息；所述S1中，训练四个模型的方法如下：S11：进行内部训练：将认证码嵌入器GH和认证模型E1进行联合训练；S12：进行外部训练：将伪装图像生成器GL和提取器E2进行联合训练；所述S2中，机密拥有者对待分享的机密信息进行拆分和编码获得两条噪声的方法如下：S21：基于机密信息S，生成一条和机密信息长度相同的随机序列a，并利用异或操作来生成第二条序列b，公式如下：b＝S⊕a.1式中：⊕代表异或操作；S22：将序列a和序列b映射为噪声向量na和nb，映射规则如下： 其中，nai,ai,nbi和bi分别代表了向量na、a、nb、b中的第i个元素；rand操作会产生括号范围内的浮点数，δ为预设的控制噪声范围的超参数。

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