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Batch Image Encryption Using Generated Deep Features Based on Stacked Autoencoder NetworkCifrado de imágenes por lotes mediante características profundas generadas basadas en una red de autocodificación apilada

Resumen

Los algoritmos basados en el caos han sido ampliamente utilizados para cifrar imágenes. Pero los anteriores esquemas de cifrado basados en el caos no son suficientemente seguros para el cifrado de imágenes por lotes, ya que las imágenes suelen cifrarse utilizando una única secuencia. Una vez descifrada una imagen cifrada, todas las demás serán vulnerables. En este trabajo, proponemos un esquema de cifrado de imágenes por lotes en el que se introduce una red de autoencodificadores apilados (SAE) para generar dos matrices caóticas; a continuación, un conjunto se utiliza para producir una matriz de permutación total para permutar las posiciones de los píxeles en cada imagen sin formato, y otro produce una serie de secuencias independientes de las que cada una se utiliza para confundir la relación entre la imagen permutada y la imagen cifrada. El esquema es eficiente gracias a las ventajas de la computación paralela de SAE, que conduce a una reducción significativa de la complejidad en tiempo de ejecución; además, la aplicación híbrida de barajar y confundir mejora el efecto de cifrado. Para evaluar la eficiencia de nuestro esquema, lo comparamos con el "mapa logístico" predominante, y se logró un rendimiento superior en la estimación del tiempo de ejecución. Los resultados experimentales y el análisis muestran que nuestro esquema tiene un buen efecto de cifrado y es capaz de resistir ataques de fuerza bruta, ataques estadísticos y ataques diferenciales.

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