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Amplitude based keyless optical encryption system using deep neural network

机译：深神经网络基于幅度无钥匙光学加密系统

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Double random phase encryption (DRPE) system is a simple and powerful encoding technique that consists of only two lenses and two random phase masks. However, there are many issues for applying to actual security systems such as phase acquisition, vulnerability to phase retrieval techniques, and data throughput. Although various extensions of DRPE have addressed each issue, there is no comprehensive solution. To tackle all the issues of DRPE, we propose a new amplitude-based DRPE (ADRPE) system using deep learning. The encoding is the same as the current ADRPE system, and the decoding is achieved by an inverse ADRPE system using convolution neural networks. Our system can achieve a real-time end-to-end encryption system without any additional optical devices and exposure of the keys. To demonstrate our method, we applied it to simulations with various datasets such as passwords, Quick-Response (QR) codes, and fingerprints.
机译：双随机相加密（DRPE）系统是一种简单而强大的编码技术，包括两个镜头和两个随机相蒙版。 但是，存在许多问题来应用于实际安全系统，例如相位获取，易受相位检索技术和数据吞吐量的漏洞。 虽然DRPE的各种扩展已解决每个问题，但没有全面的解决方案。 为了解决DRPE的所有问题，我们提出了一种使用深度学习的新的基于幅度的DRPE（ADRPE）系统。 编码与当前的ADRPE系统相同，并且通过使用卷积神经网络的逆ADRPE系统来实现解码。 我们的系统可以实现实时端到端加密系统，无需任何额外的光学设备和键的曝光。 为了演示我们的方法，我们将其应用于使用各种数据集（如密码，快速响应（QR）代码和指纹）模拟。

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