1.一种涉及指定频段加密的神经网络模型加密保护系统，其特征在于，包括数据输入模块（1）、加密模块（2）、加密数据输入模块（3）、人工神经网络模型模块（4）和数据输出模块（5）；所述数据输入模块（1）与所述加密模块（2）信号相连，所述加密模块（2）与所述加密数据输入模块（3）信号相连，所述加密数据输入模块（3）与所述人工神经网络模型模块（4）信号相连，所述人工神经网络模型模块（4）与所述数据输出模块（5）信号相连；
所述加密模块（2）包括频域变换模块（21）、频域数据处理模块（22）及频域反变换模块（23）；所述频域数据处理模块（22）包括频域指定模块（221）、密码生成模块（222）及密码嵌入模块（223）。
2.根据权利要求1所述的涉及指定频段加密的神经网络模型加密保护系统，其特征在于，所述数据输入模块（1）用于向所述加密模块（2）提供原始输入数据；所述加密模块（2）用于对所述数据输入模块（1）提供的所述原始输入数据进行加密处理，输出加密输入数据；所述加密数据输入模块（3）用于接收所述加密模块（2）输出的所述加密输入数据，并将所述加密输入数据传输至所述人工神经网络模型模块（4）；所述人工神经网络模型模块（4）用于接收所述加密输入数据，并基于所述加密输入数据计算得出计算结果；所述数据输出模块（5）用于将所述人工神经网络模型模块（4）的计算结果进行输出处理。
3.根据权利要求2所述的涉及指定频段加密的神经网络模型加密保护系统，其特征在于，在网络训练阶段，所述人工神经网络模型模块（4）通过正向网络计算与逆向误差传播计算实现网络训练；在使用阶段，所述人工神经网络模型模块（4）通过正向网络计算得出结果；
在网络训练阶段，所述数据输出模块（5）对所述人工神经网络模型模块（4）的计算结果进行损失函数的计算，用于所述人工神经网络模型模块（4）经梯度反向传播算法实现网络训练；在使用阶段，所述数据输出模块（5）采用所述人工神经网络模型模块（4）的计算结果判断实际功能。
4.根据权利要求2所述的涉及指定频段加密的神经网络模型加密保护系统，其特征在于，所述频域变换模块（21）用于将所述原始输入数据转换为二维结构，并对结构转换后的所述原始输入数据进行域变换，将空间域上的所述原始输入数据转换为频域上的原始频域数据；所述频域数据处理模块（22）对所述原始频域数据进行数据加密，生成所述加密频域数据；所述频域反变换模块（23）用于对所述加密频域数据进行与上述域变换对应的反向域变换，将频域上的所述加密频域数据转换为空间域上的所述加密输入数据，完成数据加密。
5.根据权利要求4所述的涉及指定频段加密的神经网络模型加密保护系统，其特征在于，所述加密模块（2）由一组具有N位数字的密钥（6）作为控制量，所述密钥（6）限定了针对所述原始频域数据的数据加密的具体方式；所述密钥（6）的长度由加密处理中的加密方式及加密要求所限定；所述密钥（6）的N位数字的每一位分别选自阿拉伯数字0-9之间的一个。
6.根据权利要求5所述的涉及指定频段加密的神经网络模型加密保护系统，其特征在于，所述频域指定模块（221）用于限定所述原始频域数据中需要嵌入密码的指定频段，所述密钥（6）中预设定的任意几位上的数字与所述指定频段的边界频率相关联；所述密码生成模块（222）以分布函数生成与所述指定频段的数据具有相同结构的密码，所述密钥（6）中预设定的其他几位上的数字与该分布函数的均值和方差相关联；所述密码嵌入模块（223）用于将所述密码嵌入所述原始频域数据的指定频段，并保证所述原始频域数据其他频段数据不变，由此生成所述加密频域数据。
7.根据权利要求6所述的涉及指定频段加密的神经网络模型加密保护系统，其特征在于，所述密码嵌入模块（223）采用加法嵌入方式实现所述原始频域数据的指定频段的密码嵌入：
Ap1’=Ap1+a*S
其中，Ap1为所述原始频域数据的指定频段；Ap1’为嵌入密码S后的所述原始频域数据的指定频段；S为嵌入所述指定频段的所述密码；a为所述密码S嵌入所述指定频段的嵌入强度因数，其中，所述密钥（6）中预设定的任意一位上的数字与所述嵌入强度因数a相关联。
8.根据权利要求6所述的涉及指定频段加密的神经网络模型加密保护系统，其特征在于，所述密码嵌入模块（223）采用乘法嵌入方式实现所述原始频域数据的指定频段的密码嵌入：
Ap1’=Ap1(1+a*S)
其中，Ap1为所述原始频域数据的指定频段；Ap1’为嵌入密码S后的所述原始频域数据的指定频段；S为嵌入所述指定频段的所述密码；a为所述密码S嵌入所述指定频段的嵌入强度因数，其中，所述密钥（6）中预设定的任意一位上的数字与所述嵌入强度因数a相关联。
9.根据权利要求5-8中任意一项所述的涉及指定频段加密的神经网络模型加密保护系统，其特征在于：N位数字的所述密钥（6）中，每一位上可选的阿拉伯数字0-9分别映射至一个可执行数值，该可执行数值确定了所述指定频段的边界频率、生成所述密码的所述分布函数所具有的均值及方差，及所述密码的所述嵌入强度因数。
10.一种涉及指定频段加密的神经网络模型加密保护方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1.提供原始输入数据；
步骤S2.对所述原始输入数据进行加密处理，生成加密输入数据；
步骤S3.接收所述加密输入数据，并将其输入至人工神经网络模型；
步骤S4.所述人工神经网络模型对所述加密输入数据进行计算，得出计算结果；
步骤S5.将所述计算结果进行输出；
其中，所述步骤S2包括以下步骤：
步骤S21.将所述原始输入数据转换为二维结构，并对结构转换后的所述原始输入数据进行域变换，将空间域上的所述原始输入数据转换为频域上的原始频域数据；
步骤S22.对所述原始频域数据进行数据加密，生成加密频域数据；
步骤S23.对所述加密频域数据进行与上述域变换对应的反向域变换，将频域上的所述加密频域数据转换为空间域上的所述加密输入数据，完成数据加密；
其中，所述步骤S22包括以下步骤：
步骤S221.提供一组具有N位数字的密钥（6）作为控制量，所述密钥（6）限定了针对所述原始频域数据的数据加密的具体方式；其中，所述密钥（6）的长度由加密处理中的加密方式及加密要求所限定；所述密钥（6）的N位数字的每一位分别选自阿拉伯数字0-9之间的一个；
步骤S222.限定所述原始频域数据中需要嵌入密码的指定频段，其中，所述密钥（6）中预设定的任意几位上的数字与所述指定频段的边界频率相关联；
步骤S223.以分布函数生成与所述指定频段的数据具有相同结构的密码，其中，所述密钥（6）中预设定的其他几位上的数字与该分布函数的均值和方差相关联；
步骤S224.将所述密码嵌入所述原始频域数据的指定频段，并保证所述原始频域数据其他频段数据不变，由此生成所述加密频域数据。