一种基于深度学习CRNN算法的英文文本加密解密方法

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一种基于深度学习CRNN算法的英文文本加密解密方法
申请号:CN202510649405
申请日期:2025-05-20
公开号:CN120546919A
公开日期:2025-08-26
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于深度学习CRNN算法的英文文本加密解密方法,属于信息安全技术领域。该方法通过随机生成CRNN模型参数构建对称密钥,利用混沌函数动态生成不可预测的图码库,将英文明文加密为随机图形图码序列,解密时通过同密钥CRNN模型识别图码还原明文。本发明解决了传统加密算法密文可被机器解析、缺乏人类视觉不可识别性及抗破解能力不足的问题,实现了机器间高安全性私密通信,具有抗机器分析、动态不可预测、密钥随机性强及人眼无法逆向解析的效果。
技术关键词
文本加密 解密方法 密钥 联结主义时间分类 字符 卷积循环神经网络 生成模型文件 双线性插值算法 拉普拉斯噪声 Adam算法 明文 门控循环单元 信息安全技术 序列 加密解密 生成密文 差分隐私 噪声强度
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