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Deep-learning-based ciphertext-only attack on optical double random phase encryption

Opto-Electronic Advances 2021年第5期4卷 12-23页

作者： Meihua Liao Shanshan Zheng Shuixin Pan Dajiang Lu Wenqi He Guohai Situ Xiang Peng Key Laboratory of Optoelectronic Devices and System of Ministry of Education and Guangdong Province College of Physics and Optoelectronic EngineeringShenzhen UniversityShenzhen 518060China Shanghai Institute of Optics and Fine Mechanics Chinese Academy of SciencesShanghai 201800China Center of Materials Science and Optoelectronics Engineering University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100049China Hangzhou Institute for Advanced Study University of Chinese Academy of SciencesHangzhou 310000China.

Optical cryptanalysis is essential to the further investigation of more secure optical ***-based at-tack of optical encryption eliminates the need for the retrieval of random phase keys of optical encryption systems but it is limited for practical applications since it requires a large set of plaintext-ciphertext pairs for the cryptosystem to be ***,we propose a two-step deep learning strategy for ciphertext-only attack(COA)on the classical double ran-dom phase encryption(DRPE).Specifically,we construct a virtual DRPE system to gather the training ***,we divide the inverse problem in COA into two more specific inverse problems and employ two deep neural networks(DNNs)to respectively learn the removal of speckle noise in the autocorrelation domain and the de-correlation operation to retrieve the plaintext *** these two trained DNNs at hand,we show that the plaintext can be predicted in real-time from an unknown ciphertext *** proposed learning-based COA method dispenses with not only the retrieval of random phase keys but also the invasive data acquisition of plaintext-ciphertext pairs in the DPRE *** simulations and optical experiments demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed learning-based COA method.

关键词： optical encryption random phase encoding ciphertext-only attack deep learning

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