一种基于弹性采样与无模型数据驱动的图像加解密方法

专利概览

申请人

山东科技大学

发明人

高欣;厉美璇;樊英杰

申请号

CN202611191474.8

专利号

CN202611191474.8

法律状态

2026.09.04#公开;2026.09.22#实质审查的生效;2026.09.29#授权

主分类号

G06F21/60

IPC

G06F21/60;G06F21/62;G06N3/048;G06N3/006

摘要

本发明属于图像处理与信息安全技术领域，具体公开了一种基于弹性采样与无模型数据驱动的图像加解密方法。该方法首先建立了驱动无模型混沌神经网络与响应无模型混沌神经网络动力学模型。然后采集离线数据序列，并构建了误差的数据驱动表示；根据拒绝服务DoS攻击特征设计了弹性采样策略，在攻击区间主动停止控制输入的传输，并在攻击结束后恢复控制输入的传输；基于误差的数据驱动表示与弹性采样策略，得到了数据驱动闭环系统模型，并定义了数据驱动抗攻击比。接着建立了数据驱动判据以保证驱动无模型混沌神经网络与响应无模型混沌神经网络同步。最后利用驱动无模型混沌神经网络与响应无模型混沌神经网络实现了对绝缘子图像的加密和解密。

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许可费

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