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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于图像翻译的云数据访问控制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：CN118337508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202410595030.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于图像翻译的云数据访问控制方法是由姚远志;陈雁翔;齐美彬设计研发完成，并于2024-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像翻译的云数据访问控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像翻译的云数据访问控制方法，认证中心通过训练循环图像翻译模型生成加密密钥和解密密钥；数据拥有者和数据用户在云服务器获得数据的上传权限和下载权限；数据拥有者向认证中心提交身份令牌并完成身份认证；数据拥有者使用认证中心发布的加密密钥对原始图像进行加密，并将加密后的图像上传到云服务器；数据用户向认证中心提交身份令牌并完成身份认证；数据用户从云服务器下载加密后的图像，并使用认证中心发布的解密密钥对下载的加密图像进行解密，生成高质量的解密图像。上述方法使用深度学习技术解决云数据的访问控制问题，保证加密图像内容不可感知性以及解密图像具有较高的重构质量。

本发明授权一种基于图像翻译的云数据访问控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像翻译的云数据访问控制方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，认证中心通过训练循环图像翻译模型生成加密密钥和解密密钥； 所述步骤1的过程具体为： 1认证中心具有和数据拥有者分布相同的原始图像集合x，并对原始图像集合x中的所有图像执行分块和随机块置乱运算，得到目标图像集合1≤k≤K；其中k为图像分块尺寸和随机块置乱顺序的索引，共有K种不同的图像分块尺寸和随机块置乱顺序； 2认证中心对原始图像和目标图像集合对1≤k≤K构造循环图像翻译模型，并初始化模型参数，该循环图像翻译模型由两个结构相同的生成网络GA,k和GB,k，以及两个结构相同的判别网络DA,k和DB,k构成； 其中，GA,k表示由原始图像域到目标图像域的生成网络；GB,k表示由目标图像域到原始图像域的生成网络；DA,k表示判别图像是否属于原始图像域的判别网络；DB,k表示判别图像是否属于目标图像域的判别网络； 3认证中心定义生成对抗损失函数为： 其中，x表示原始图像集合x中的原始图像；表示目标图像集合中的目标图像；GA,kx表示使用生成网络GA,k对原始图像x进行变换生成的图像；DB,kGA,kx表示判别图像GA,kx属于目标图像域的概率；表示判别目标图像属于目标图像域的概率；表示使用生成网络GB,k对目标图像进行变换生成的图像；表示判别图像属于原始图像域的概率；DA,kx表示判别原始图像x属于原始图像域的概率；表示基于原始图像统计分布的期望运算；表示基于目标图像统计分布的期望运算； 4认证中心定义循环一致性损失函数LcycGA,k,GB,k表示为： 其中，GB,kGA,kx表示使用生成网络GB,k对图像GA,kx进行变换生成的图像；表示使用生成网络GA,k对图像进行变换生成的图像； 5认证中心定义循环图像翻译模型的损失函数表示为： 6认证中心对K个原始图像和目标图像集合对1≤k≤K独立训练循环图像翻译模型，即最小化循环图像翻译模型的损失函数以得到相应的生成网络和判别网络表示为： 其中，所得到的生成网络作为加密密钥，所得到的生成网络作为解密密钥；表示通过对抗训练生成网络和判别网络以得到最优的生成网络和的运算； 步骤2，数据拥有者和数据用户在云服务器完成注册，分别获得数据的上传权限和下载权限； 步骤3，数据拥有者向认证中心提交身份令牌并完成身份认证，认证中心通过安全信道向数据拥有者发布加密密钥； 步骤4，数据拥有者使用认证中心发布的加密密钥对原始图像进行加密，并将加密后的图像上传到云服务器； 步骤5，数据用户向认证中心提交身份令牌并完成身份认证，认证中心通过安全信道向数据用户发布解密密钥； 步骤6，数据用户从云服务器下载加密后的图像，并使用认证中心发布的解密密钥对下载的加密图像进行解密，生成高质量的解密图像。

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