典型文献
一种基于格雷码置乱与分块混沌置乱的医学影像隐私保护分类方案
文献摘要：
针对传统隐私保护机器学习方案抵抗对抗攻击能力较弱的特点,提出一种基于格雷码置乱和分块混沌置乱的医学影像加密方案(Gray+block chaotic scrambling optimized for medical image encryption,GBCS),并应用于隐私保护的分类挖掘.首先对图像进行位平面切割;然后,对图像不同位平面进行格雷码置乱后再进行分块,在分块的基础上分别进行混沌加密;最后通过深度网络对加密后的图像进行分类学习.通过在公开乳腺癌和青光眼数据集上进行交叉验证仿真实验,对GBCS的隐私保护与分类性能进行量化分析,并从图像直方图、信息熵和对抗攻击能力等指标考虑其安全性.实验结果表明医学图像在GBCS加密前后的性能差距在可接受范围内,方案能更好地平衡性能与隐私保护的矛盾,能有效抵御对抗样本的攻击,验证了本文方法的有效性.
文献关键词：
隐私保护分类;对抗防御;图像分块;图像置乱;混沌
中图分类号：
作者姓名：
陈国明;袁泽铎;龙舜;麦舒桃
作者机构：
广东第二师范学院计算机学院,广州 510303;暨南大学信息科学技术学院,广州 510632;广州中医药大学第二附属医院,广州 510120
文献出处：
引用格式：
[1]陈国明;袁泽铎;龙舜;麦舒桃-.一种基于格雷码置乱与分块混沌置乱的医学影像隐私保护分类方案)[J].数据采集与处理,2022(05):984-996
A类：
Gray+block,GBCS
B类：
格雷码,混沌置乱,医学影像,隐私保护分类,分类方案,隐私保护机器学习,学习方案,对抗攻击,攻击能力,chaotic,scrambling,optimized,medical,image,encryption,分类挖掘,位平面,混沌加密,深度网络,分类学,青光眼,交叉验证,分类性能,图像直方图,信息熵,医学图像,地平,平衡性能,对抗样本,对抗防御,图像分块,图像置乱
AB值：
0.375219
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