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2025-10-23 发布于福建
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第卷第期()

534河南师范大学学报自然科学版Vol.53No.4

年月()

20257JournaloHenanNormalUniversitNaturalScienceEditionJul.2025

基于4D-Arnold不等长映射的深度隐写模型参数加密研究

abaab

段新涛李壮张恩

(;,)

河南师范大学计算机与信息工程学院教育人工智能与个性化学习河南省重点实验室河南新乡

a.b.453007

摘要:,

隐写模型训练过程中需要大量数据和技术投入因此隐写模型被窃用将对其所有者造成安全威胁和

经济损失为保护隐写模型提出了一种基于不等长映射的隐写模型参数保护方法方法采用置乱扩散策

.4D-Arnold.-

,,、,

略首先置乱阶段通过映射对卷积层参数跨卷积核跨通道置乱其次扩散阶段采用相邻参数扩散机制

4D-Aronld.

在相邻参数间实现数值扩散并完成参数加密最后第三方无法获取任何秘密信息实现对隐写模型的保护实验表

,,,,,

明隐写模型加密后提取出的图像在和指标以及视觉效果上显著降低了模型原始性能

PSNRMSELPIPSSSIM

模型隐蔽通信功能丧失此外所提方法在保证隐写模型加密有效性和安全性的同时还可以应用于图像分类等其他

深度模型的加密保护.

关键词:;;;;

AI模型安全参数加密4D-Arnold不等长映射图像隐写模型卷积神经网络

中图分类号:文献标志码:文章编号:()

TP309.7A1000-2367202504-0066-08

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