基于循环生成对抗网络的乳腺癌医学图像加密新方法：一种深度学习的自适应安全框架

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Quantum-inspired neural networks with stochastic dynamics for multimodal sentiment analysis and sarcasm detection

本文提出了一种基于循环生成对抗网络（Cyclic GAN）的创新型医学图像加密框架，通过双生成器-判别器架构实现乳腺癌病理图像的安全传输。该方法采用结构相似性指数（SSIM）损失函数（达0.9944）和峰值信噪比（PSNR=39.08 dB）优化图像质量，在消除配对数据依赖的同时，实现较像素置乱方法快40%的加解密速度，并对统计攻击具有92%的抵抗能力。该技术为医学图像安全传输提供了深度学习驱动的自适应解决方案。

　　

相关研究

混沌同步作为耦合混沌网络间意外的同步现象，近二十年来引发学界广泛关注。研究者提出了新型脉冲同步标准，用于分析具有不同无约束扩散悬置的两个等效反应-扩散神经网络结构。通过结合新型积分不等式对反应-扩散项进行解析，为系统同步性研究开辟了新路径。

提出的方法

我们首先构建并训练生成器与判别器双模型。所设计的加密生成对抗网络（Encipher GAN）可将原始图像转换为加密图像，反之亦然。加密网络G对原始图像进行加密后，检测网络H能从密文重建原始图像。配合设计的检测网络F和判别器D_y，系统通过最小化偏差实现原始图像的高保真重建。

安全性分析

与传统混沌加密易受相空间重构攻击不同，本加密方案的非线性变换能有效阻碍攻击者对过程的预测与评估。模型非线性特性增强了系统安全性，减轻了确定性混沌系统的固有弱点，从而提升了对密码分析攻击的抵抗能力，巩固了加密方法的整体稳健性。

优化过程

模型训练过程中，判别器通过梯度优化学习区分真实与生成图像。首先清除判别器梯度，将其对真实图像的预测与真实标签（设为1）对比。随后生成器利用随机潜向量生成伪图像，判别器对这些伪图像的预测结果与基准标签（设为0）进行比对。通过这种对抗性训练机制，双方在博弈中持续优化性能。

结论

本文提出了一种基于深度学习的端到端加解密网络，在乳腺癌组织病理图像数据集上实现了优化后的可靠性与安全性。系统由两个独立网络构成，通过卷积神经网络（CNN）提取的结构特征联合训练，生成具有目标特性的图像。训练过程采用...