信息工程学院网络空间安全团队在图像自动学习非对称加密方面取得重要进展

近日，信息工程学院网络空间安全团队的研究成果“Image scrambling adversarial autoencoder based on the asymmetric encryption”，以西藏民族大学为唯一完成单位在线发表于CCF推荐的国际学术期刊Multimedia Tools and Applications（IF 2.757）。信息工程学院2019级网络空间安全专业硕士研究生鲍震杰为第一作者，薛茹教授为通讯作者，该工作得到了国家自然科学基金和西藏自治区自然科学基金等项目的资助。

随着移动互联网和社交应用的快速发展，越来越多的用户在社交媒体上分享图片，面临着严重的隐私泄漏风险。采用基于DES、AES和RSA等传统数据加密方案的图像加密技术，有助于提高图像通信、存储和保护的安全性。然而，数字图像具有明显的数据冗余、像素相关性较大等内在特性，使用传统的数据加密方案加密数字图像需要比通常预期更多的计算时间和功率。

该团队根据图像加密可以看作是图像风格的一种迁移思想，利用生成对抗网络训练的不稳定性，初始化参数和训练数据的随机性，构建对抗自动编码器实现图像的自动学习非对称加密，减少了对传统复杂加密算法设计知识的依赖。实验结果表明，该加密方法在多种指标下取得了良好的加密效果。

长期以来，信息工程学院以学科建设为抓手，以人才培养和科技创新为目标，积极推动网络空间安全学科内涵式发展，逐渐形成了特色和优势。该成果显现了学院在研究生培养方面取得的成效，也为即将开展的网络空间安全一级学科学位点合格评估打下良好基础。

论文链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s11042-021-11043-3

（文、图：赵娅南 /审核：李伟 ）