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一种基于加密算法的图像抗干扰方法，包括以下步骤：步骤1：构建原始手写体数据集并将图像进行预处理；步骤2：利用基于矩阵变换的图像加密技术，将原始手写体数据集进行加密，构建加密数据集；步骤3：构建生成式对抗网络并利用原始数据集进行训练，该网络包括一个生成器和一个判别器；步骤4：构建七层卷积神经网络并利用原始数据集和加密数据集分别进行训练；步骤5：基于已训练好的卷积神经网络和生成式对抗网络做手写体图像数据的标签预测。本发明采用以生成式对抗网络为代表的深度学习算法，利用一种特定的基于矩阵变换的图像加密技术转换图像空间，识别因深度学习技术而受到干扰的图像。

本发明公开一种基于离散型Hopfield神经网络的图像加密算法,它包括以下步骤：S1：基于Hopfield神经网络的三阶神经网络产生密钥流，利用密钥流对彩色图像的R、G、B三通道进行同时置乱扩散操作，得到置乱扩散后的R_3,G_3,B_3三个通道矩阵；S2：再对得到置乱扩散后的R_3,G_3,B_3三个通道矩阵进行二次扩散操作，得到输出密文图像；本发明可以有效的避免置乱和扩散分开攻击对加密算法的影响，有良好的加密性能，可以抵抗各种攻击。

本发明公开了一种汉字加密的商品防伪码生成方法，包括如下步骤：将表征某件商品唯一身份信息的汉字商品标识码A，进行数值型数据和8bits二进制转换，以及二进制组合操作得到组合二进制序列PB；计算得到混沌系统的初值和参数、抽取开始位置、抽取间隔数，混沌迭代得到混沌序列Y，利用序列Y的降序排序前、后的位置变化规则，对二进制序列PB进行置乱，得到置乱后二进制序列 将二进制序列 依次正向以8个元素为单位进行分组，再将分组序列分别进行拆分、重组，从而生成商品防伪号，进而组合生成商品防伪码。本发明所提汉字加密的商品防伪码生成方法简单可行，具有很强的安全性、不易破解，生成的商品防伪码具有“唯一性和不可伪造性”。

本发明公开了一种基于汉字加密的商品防伪码生成方法，包括如下步骤：将表征某件商品唯一身份信息的汉字商品标识码A，进行数值型数据和8bits二进制转换，以及二进制抽取操作得到二进制序列PB1和PB2；混沌迭代得到混沌序列Y，利用序列Y中前后两段序列的降序排序前、后的位置变化规则，分别对二进制序列PB1和PB2进行置乱，得到置乱后二进制序列 和 分别将二进制序列 中元素正向以3个元素、 中元素正向以5个元素为单位进行分组，再将分组序列依次进行重组，从而生成商品防伪号，进而组合生成商品防伪码。本发明所提基于汉字加密的商品防伪码生成方法简单可行，具有很强的安全性、不易破解，生成的商品防伪码具有“唯一性和不可伪造性”。