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J-GLOBAL ID：202102238692989005   整理番号：21A0193031

深層学習攻撃による修正回折イメージングベース画像暗号化の暗号解析【JST・京大機械翻訳】

Cryptoanalysis of the modified diffractive-imaging-based image encryption by deep learning attack

著者 (7件)： Wu Chuhan (Key Laboratory of Photoelectronic Imaging Technology and System (Beijing Institute of Technology), Ministry of Education, School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing, People’s Republic of China) ,  Wu Chuhan (Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore, Singapore, Singapore) ,  Chang Jun (Key Laboratory of Photoelectronic Imaging Technology and System (Beijing Institute of Technology), Ministry of Education, School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing, People’s Republic of China) ,  Xu Xiangxin (Key Laboratory of Photoelectronic Imaging Technology and System (Beijing Institute of Technology), Ministry of Education, School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing, People’s Republic of China) ,  Quan Chenggen (Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore, Singapore, Singapore) ,  Zhang Xiaofang (Key Laboratory of Photoelectronic Imaging Technology and System (Beijing Institute of Technology), Ministry of Education, School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing, People’s Republic of China) ,  Zhang Yongjian (School of Information Science and Technology, University of International Relations, Beijing, People’s Republic of China)
資料名： Journal of Modern Optics  (Journal of Modern Optics)
巻： 67  号： 17  ページ： 1398-1409  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0250A  ISSN： 0950-0340  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 2010年に提案された従来の回折イメージングベースの画像暗号(CDIE)は,過去10年間,多くの注目を集めている。良好な非線形性を有する新しい修正回折画像ベースの画像暗号(MDIE)を,2019年に提案した。畳み込みニューラルネットワークに基づく暗号解析方法に触発されて,著者らは,新しい暗号システムを亀裂するために,多数の暗号文-平文ペアで訓練されたモデルを提案した。提案モデルには2つのブロックがあり,最初のブロックは暗号文の特徴を抽出するために採用され,そして,2番目のものはこれらの抽出された特徴に従って平文を回復するのに使用される。畳み込みニューラルネットワークに基づく既存の暗号解析方法と比較して,提案モデルにはより良い一般化がある。この構造は研究者が他の光暗号解析問題を解決するのに役立つことを期待する。著者らの知る限り,これは,CNNベースの攻撃を,手書きデータセットとファッションデータセットの両方を含む,MNISTデータセットを超えて使用できる初めてである。本研究は,CNNベースの攻撃が一般状況で使用できることを証明した。妥当性とロバスト性の解析を示した。さらに,実験結果を実行し,提案した方法を検証した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *回折 ,  亀裂 ,  ファッション ,  Fresnel回折 ,  非線形性 ,  *暗号 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 手書き ,  *暗号解析 ,  暗号文 ,  *画像暗号化 ,  *深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 光暗号化 ,  Fresnel回折 ,  深層学習 ,  Fourier光学

分類 (1件)： 符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層学習 ,  攻撃 ,  回折 ,  イメージング ,  画像暗号化 ,  暗号解析