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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于域间隙的图像通用加密方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117793266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311668169.X，技术领域涉及：H04N1/44；该发明授权一种基于域间隙的图像通用加密方法是由肖帅;衣皓睿;温家宝;奚萌;杨嘉琛设计研发完成，并于2023-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于域间隙的图像通用加密方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于域间隙的图像通用加密方法，可解决目前多领域之间图像的加密解密时存在适用性差导致加密结果质量下降或者无法满足图像的解密要求的问题。包括下列步骤：首先将多域图像输入到加密算法模块中，通过自注意力机制增加感受野以及潜码约束域间隙获得加密图像，然后将获得的加密图像与多域输入图像通过GAN鉴别器来判断加密图像的真假并预测加密图像的标签，最后，将带有标签的加密图像输入到解密算法模块中获得解密图像，解决了多域分布漂移现象与多领域之间复杂性差异大导致的适用性低的问题。

本发明授权一种基于域间隙的图像通用加密方法在权利要求书中公布了：1.一种基于域间隙的图像通用加密方法，其特征在于，该方法包括： 第一步：将多域图像输入到加密算法模块中，采用潜在码约束机制，由三个域获得latentD1、latentD2和latentD3潜在码，采用分布度量标准，给定两个分布D1和D2，其中 和代表分布D1和D2的随机变量集合，D1、D2两个域之间的最大平均差MMD如式1所示： 其中ksi,sj、kti,tj和ksi,tj为核函数，用于计算不同分布中两个样本点和之间的相似度；Ks,s、Ks,t、Kt,s和Kt,t为矩阵，表示对应分布中所有样本点对之间的核相似度；L是一个正的半定矩阵，如式2所示： 第二步：将经过加密算法模块加密后获得的加密图像与多域输入图像通过GAN鉴别器来判断生成加密图像的真假，如式3所示，通过对抗损失不断增强生成加密图像的可靠性并预测加密图像的标签； 其中pdatax表示真实数据的概率分布，pGx表示生成数据的概率分布； 第三步：将带有标签的加密图像输入到由三个下采样块和三个上采样块组成的解密算法模块中获得解密图像，构建一个领域标签特征提取器，使用经过训练的GAN生成器提取领域标签特征；构建一个领域分类器，预测数据的类别，使用ResNet-18作为领域分类器；添加一个标签鉴别器，将类别信息与特征提取器的输出连接起来，将连接后的特征输入到标签鉴别器中，根据输入数据的特征和类别信息学习区分不同领域的特征表示；在训练过程中，同时优化领域标签特征提取器和标签鉴别器，从而判断加密图像域中的标签是真实的还是伪造的；使用身份损失和循环一致性损失通过优化和模糊加密图像域中的标签，并区分解密图像域中的标签，如式4式5所示： 其中，是L1损失，Gen和Gde是加密算法和解密算法，Iinput是来自多域输入的样本，Ien是来自加密域的样本，labeli′是加密图像的预测标签，labeli是解密图像的预测标签。

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