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申请/专利权人：南通德辰智能科技有限公司

摘要：本发明提供基于人工智能的数据加密方法，属于加密传输技术领域；包括S1、利用神经网络模型对通讯数据进行加密和解密，使用自编码器来学习数据的表示，并将其编码为隐藏层的向量；S2、使用生成对抗网络来生成伪造数据，然后将原始数据与伪造数据混合在一起进行加密。本发明通过设置采用人工智能中的神经网络模型对数据进行加密，并利用对抗网络生成虚假的数据，并将虚假的数据与真实的数据进行混合，同时采用了量子加密，使数据在量子层面进行加密处理，大幅提升了通讯数据的安全性，避免通讯数据在进行通信过程中被拦截破解，通过DNN网络进行加噪和降维处理，实现多重加密和无损加密，难以根据加密原理进行破解，安全性更高。

主权项：1.基于人工智能的数据加密方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用神经网络模型对通讯数据进行加密和解密，使用自编码器来学习数据的表示，并将其编码为隐藏层的向量；S2、使用生成对抗网络来生成伪造数据，然后将原始数据与伪造数据混合在一起进行加密；S3、将数据进行加噪处理得到带噪声数据，将带噪声数据通过DNN网络进行降维得到二进制加密数据串；S4、将带噪声数据通过加密编码器处理得到网络隐含层的输出数据；所述S4将带噪声数据通过加密编码器处理得到网络隐含层的输出数据的网络结构依次包括具体处理步骤如下：S401、以输入层，隐含层1，隐含层2，隐含层3，…，隐含层N，输出层的顺序进行数据的输入；S402、对于区块链环境，不同的节点可以使用不同隐含层输出的数据作为节点间交换信息的传输数据，传输数据中仅网络隐含层的输出数据不断发生变化，传输数据的其他内容无需发生变化；S403、对于中间的隐含层输出的加密数据，需经过flatten操作，得到一维的二进制加密数据串，且二进制加密数据串也即网络隐含层的输出数据，这样才完成了加密操作；S5、利用量子密钥分发技术，通过量子比特之间的量子态来分发加密密钥，实现信息的安全传输；S6、传输完毕后，对传输数据进行解密；所述S6中的数据解密采用以下方式：S601、接收端接收到传输数据中的二进制加密数据串后，对二进制加密数据串进行处理，重组成对应数据，且重组数据的过程为根据数据的尺寸将二进制加密数据串依次进行排列重组得到加密数据，进而通过DNN网络中的加密解码器对加密数据进行去噪和恢复得到恢复的加密数据；S602、数据加密解密的方法可分为有损加密和无损加密，而DNN网络为有损加密，即恢复得到的数据并不一定与加密前的数据完全相同，需要对数据进行校正，由于DNN网络输出的恢复数据中少量噪声并未清除，也即恢复的数据中少量噪声并未清除，依旧干扰了信息的完整性、正确性传输，但该恢复数据可作为选择依据，从可选数据集中挑选出无损的数据，也即匹配到原始的数据，通过比较数据和可选数据集中所有数据的相似性，得到最相似的数据，即为传输数据对应的原始二值数据。

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