DeepKeyGen：一种用于医学图像加密与解密的基于深度学习的流密码生成器
密码学与安全
2020-12-22 v1 人工智能
神经与进化计算
摘要
对医学图像加密的需求日益凸显，例如为保护患者医学影像数据的隐私。本文提出一种新颖的基于深度学习的关键生成网络（DeepKeyGen）作为流密码生成器来生成私钥，该私钥随后可用于医学图像的加密与解密。在 DeepKeyGen 中，采用生成对抗网络（GAN）作为学习网络来生成私钥。此外，设计了变换域（代表待生成私钥的“风格”）以引导学习网络实现私钥生成过程。DeepKeyGen 的目标是学习如何将初始图像映射到私钥的映射关系。我们使用三个数据集对 DeepKeyGen 进行评估，即 Montgomery County 胸部 X 光数据集、Ultrasonic Brachial Plexus 数据集和 BraTS18 数据集。评估结果与安全性分析表明，所提出的密钥生成网络在生成私钥方面能够实现高水平的安全性。
引用
@article{arxiv.2012.11097,
title = {DeepKeyGen: A Deep Learning-based Stream Cipher Generator for Medical Image Encryption and Decryption},
author = {Yi Ding and Fuyuan Tan and Zhen Qin and Mingsheng Cao and Kim-Kwang Raymond Choo and Zhiguang Qin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.11097},
year = {2020}
}