一种基于容错学习的图像语义安全通信方法及系统

本发明涉及语义通信，特别是涉及一种基于容错学习的图像语义安全通信方法及系统。

背景技术：

1、语义通信是一种可将用户的需求和信息含义融入通信过程中的全新架构，可以通过探索语义信息来显着提高传输效率，而近年来人工智能技术不断发展，在算法、算力、数据方面的巨大进步，使得其能够进行提取图像、文本、语音等语义信息的精准高效提取，使语义通信在工程层面成为可能，正是由于语义通信在各领域获得广泛应用，它的安全性问题也备受关注。

2、现有技术公开一种变电站巡检图像的语义通信传输方法及系统，所述方法包括：在变电站中将自身采集的目标巡检图像输入预设的语义编码模型，以使该语义编码模型输出所述目标巡检图像对应的语义特征向量；将所述目标巡检图像的语义特征向量经无线信道传输至图像接收端，以使该图像接收端将该目标巡检图像的语义特征向量输入预设的语义解码模型，以得到所述目标巡检图像对应的传输巡检图像，其中，所述语义编码模型和所述语义解码模型预先采用信源信道联合编码的方式训练得到。该方法以信源信道联合编码的方式训练语义编解码模型，该模型无法对新数据进行相对应的调整，因此该模型的泛化能力不高。

3、现有技术还公开一种增强型安全编码的传输方法及无线通信系统，该方法包括：期望发射机和干扰发射机共享信道状态信息和数据信息；所述期望发射机将星座图划分为禁止编码区域和许可编码区域；然后根据信道状态信息和干扰数据计算安全使能数据，并进行第一安全编码得到第一安全编码数据；若第一安全编码数据位于许可编码区域，则期望发射机发送携带第一安全编码数据的第一安全信号给其期望接收机；若第一安全编码数据位于禁止编码区域，则期望发射机计算逃逸数据并进行第二安全编码，以及计算恢复数据，然后发送携带第二安全编码数据的第二安全信号和携带恢复数据的恢复信号给期望接收机；期望接收机对接收到的混合信号进行匹配滤波，恢复出原始期望数据。该方法虽然在一定程度上能够保证通信的安全性，但是在传输之前需要进行大量计算，且如果第一安全编码数据位于禁止编码区域时，需要携带冗余信息，因此该现有技术的计算开销大且通信效率不高。

4、综上，现有技术存在的问题是：以信源信道联合编码的方式训练语义编解码模型，该模型无法对新数据进行相对应的调整，因此该模型的泛化能力不高；为了确保通信安全，需要进行大量计算和增加较多冗余信息，通信的效率不高和计算开销较大。

技术实现思路

1、本发明的目的是克服现有技术存在的缺陷，提出一种基于容错学习的图像语义安全通信方法及系统，本发明能够提高语义编码模型的泛化能力，提高通信效率，减少保障通信安全的计算开销。

2、为了实现上述目的，本发明提供了一种基于容错学习的图像语义安全通信系统，包括：

3、步骤s1：获取待传输图像；

4、步骤s2：将所述待传输图像输入至基于元学习的算法训练的特征提取模型，获得与所述待传输图像对应的第一特征向量，所述特征提取模型为语义编码器，将所述第一特征向量传输至量化模块；

5、步骤s3：所述量化模块将所述第一特征向量量化至确定的区间，获得与所述第一特征向量对应的第一明文，将所述第一明文传输至加密模块；

6、步骤s4：接收端根据接收的安全参数生成公钥和私钥，所述接收端保存所述私钥并将所述公钥公开；

7、步骤s5：所述加密模块对所述第一明文使用基于容错学习的密码方案进行加密处理，所述加密处理使用所述公钥分两部分进行处理，获得第一密文，发送端将所述第一密文调制到星座图上，获得第二密文，所述发送端将所述第二密文经信道传输至解密模块；

8、步骤s6：所述接收端对所述第二密文进行解调，获得第三密文，所述解密模块对所述第三密文使用所述私钥和所述公钥进行解密处理，获得第二明文并将所述第二明文传输至反量化模块；

9、步骤s7：所述反量化模块对所述第二明文进行反量化处理，获得第二特征向量并将所述第二特征向量传输至语义解码器；

10、步骤s8：所述语义解码器对所述第二特征向量进行解码重构处理，恢复所述图像。

11、进一步地，自编码器包括语义编码器和语义解码器，所述语义解码器为所述特征提取模型，获取步骤s2中所述特征提取模型和步骤s8中所述语义解码器的具体过程如下：

12、步骤2.1：对数据集进行预处理，获得符合神经网络格式的第一数据集，将所述第一数据集划分为训练数据集和测试数据集，所述神经网络为所述自编码器；

13、步骤s2.2：加载所述训练数据集并将所述训练数据集划分创建包含不同任务的任务数据集；每一个任务划分为训练集和验证集，其中为任务的数量；

14、步骤s2.3：加载所述自编码器作为训练模型，训练包括内环训练阶段和外环训练阶段，所述内环训练阶段根据任务中的训练集的输入，提取特征生成低维度向量，语义解码器接收低维度向量，重构图像并通过损失函数计算原图像与重构图像之间的误差，更新模型参数，通过自适应过程进行反向传播更新，以减少验证集上的误差，更新为，其中为内循环学习率,利用更新后的模型参数对验证集中的数据在语义编解码器中进行编解码操作并通过mse损失函数得到损失，所述外环训练阶段将每个任务的损失求和，更新全局模型参数：，其中为外循环学习率，为任务服从的概率分布；

15、步骤s2.4：使用基于元学习的maml算法更新模型参数，所述是需要学习的全局模型参数，所述maml算法首先通过在每个任务中的训练集进行少量的优化次数来更新各自任务的模型参数，以减少在对应验证集上的误差，然后利用每个任务在验证集上的误差来更新全局模型参数，获得初步的自编码器；

16、步骤s2.5：使用所述测试数据集测试和微调所述初步的自编码器，获得最终的自编码器。

17、进一步地，步骤s3的具体过程包括：

18、步骤s3.1：获取所述第一特征向量的最大值和最小值；

19、步骤s3.2：确定量化后所述第一特征向量包含的元素的上界，所述>0，使用第一量化公式计算与所述第一特征向量对应的量化后向量；

20、步骤s3.3：对所述量化后向量进行向下取整处理，获得所述量化后向量的整数部分，根据所述量化后向量计算所述量化后向量的小数部分，所述小数部分由下式确定：

21、

22、步骤s3.4：获取所述小数部分的最大值和最小值；

23、步骤s3.5：确定所述小数部分量化后元素的上界，使用第二量化公式计算所述小数部分量化后的向量；

24、步骤3.6：对所述向量进行四舍五入取整，获得，所述和所述为所述第一明文。

25、进一步地，步骤s3.2所述第一量化公式由下式确定：

26、。

27、进一步地，步骤s3.5所述第二量化公式由下式确定：

28、。

29、进一步地，步骤s4所述的安全参数包括，其中，表示接收端私钥

30、应满足的维度，代表发送方私钥应该满足的维度, 且所述为所述的多项式倍数，代表一个素数，且满足b表示一个分布的上界。

31、进一步地，步骤s5的具体过程包括：

32、步骤s5.1：所述接收端执行密钥生成算法，接收端选择均匀随机的私钥，计算公钥，均匀随机选取，满足，其中，表示有限域上维度为的向量空间，表示有限域上维度为的矩阵空间，表示以为上界在上的概率分布，计算,获得所述公钥；

33、步骤s5.2：发送端执行加密算法，所述发送端使用所述接收端获得的所述公钥执行该算法对所述第一明文进行加密，所述发送端从随机选取私钥，并计算，将所述发送至所述接收端建立通信，对所述一比特明文都使用相同的私钥进行加密得到第一密文：。

34、进一步地，步骤s6包括：

35、步骤s6.1：所述接收端根据所述私钥和所述公钥执行基于容错学习的密码方案对所述第三密文进行解密，计算；

36、步骤s6.2：根据所述使用解密方法获得所述一比特明文：

37、；

38、步骤s6.3：对所述第三密文逐比特使用所述解密方法进行解密，获得所述第二明文。

39、进一步地，步骤s7的具体过程包括：

40、步骤s7.1：所述第二明文与所述第一明文相同，所述第二明文包括所述和所述，将所述通过第一反量化公式计算小数部分，所述反量化公式由下式确定：

41、；

42、步骤s7.2：计算量化后向量，所述量化后向量由下式确定：

43、

44、步骤s7.3：使用第二反量化公式计算第二特征向量，所述第二特征向量与所述第一特征向量相同，所述第二反量化公式由下式确定：

45、。

46、为实现上述目的，本发明还提供一种基于容错学习的图像语义安全通信系统，包括：所述发送端包括：语义编码器、量化模块和加密模块，所述语义编码器、所述量化模块和所述加密模块依次连接，其中，所述语义编码模块用于对接收到的待传输图像进行特征提取，获得与所述图像对应的第一特征向量并将所述第一特征向量传输至所述量化模块，所述量化模块用于对所述第一特征向量进行量化处理，获得与所述第一特征向量对应的第一明文并将所述第一明文传输至所述加密模块，所述加密模块用于对所述第一明文进行加密处理，获得与所述明文对应的第一密文，所述发送端将所述第一密文调制到星座图上，获得第二密文，所述信道用于将接收到的第二密文发送至所述接收端；

47、所述接收端包括解密模块、反量化模块和语义解码器，所述解密模块、所述反量化模块和所述语义解码器依次连接，所述接收端对接收到的第二密文进行解调，获得第三密文，所述解密模块用于对所述第三密文进行解密处理，获得与所述第三密文对应的第二明文并将所述第二明文传输至所述反量化模块，所述反量化模块用于对所述第二明文进行反量化处理，获得与所述第二明文对应的第二特征向量并将所述第二特征向量传输至所述语义解码模块，所述语义解码对所述第二特征向量进行解码，获得恢复图像。

48、本发明与现有技术相比，其有益效果在于：

49、本发明通过使用基于元学习的算法训练的特征提取模型和语义解码器来提取图像的特征向量和恢复重构图像，该特征提取模型和语义解码器能够根据新图像适当调整参数，提高了语义编解码器的泛化能力；本发明还使用基于容错学习的密码方案对明文进行加密和对密文进行解密，避免了现有技术为了加强安全通信而造成的大量计算开销和冗余，提高了通信效率和减少了计算开销。