Cifrado de imágenes específico de la clase de datos mediante difracción óptica

La computación óptica ha avanzado mucho en los últimos años, con sus ventajas potenciales en velocidad, eficiencia energética y escalabilidad. Entre varios dispositivos fotónicos, las redes neuronales profundas difractivas (D²NNs) han ganado una atención creciente como una plataforma emergente de espacio libre para computación óptica.

D²Las NN, también conocidas como redes de difracción, utilizan métodos de aprendizaje profundo para diseñar una serie de superficies de difracción espacialmente estructuradas que modulan la difracción de la luz para calcular una tarea determinada a la velocidad de propagación de la luz. Además de su velocidad y eficiencia energética, D²Las NN también ofrecen ventajas únicas para las tareas de computación visual, ya que pueden procesar y acceder directamente a la información espacial 2D y 3D de una escena codificada por la amplitud, la fase, la polarización y el espectro de la luz de entrada.

Este acceso directo a la información óptica hace que las redes de difracción sean ideales para tareas de computación visual, como la clasificación de imágenes, la reconstrucción de hologramas, la obtención de imágenes de fase cuantitativa y la visualización a través de difusores aleatorios.

Un equipo de investigadores de la UCLA presentó recientemente una red difractiva para realizar transformaciones específicas de clases de datos y encriptación de imágenes ópticas. En su artículo, publicado en la revista Materiales avanzadosLos investigadores de la UCLA, dirigidos por el profesor Aydogan Ozcan, demostraron redes de difracción específicas de clase que realizan las transformaciones deseadas para ciertas clases de datos de entrada, lo que da como resultado imágenes encriptadas ópticamente, que solo se pueden recuperar usando las claves de descifrado correctas.

En sus resultados, las redes de difracción se entrenaron con aprendizaje profundo y, una vez que se completó su entrenamiento, se fabricaron físicamente con impresión 3D para transformar ópticamente las imágenes de entrada y generar patrones de salida cifrados e ininterpretables capturados por un sensor de imagen.

Solo al aplicar las claves de descifrado correctas (es decir, las transformaciones inversas específicas de la clase) se pueden restaurar las imágenes cifradas para revelar la información original, mientras que la aplicación de otras transformaciones inversas no coincidentes da como resultado patrones similares al ruido. El equipo de UCLA demostró experimentalmente la prueba de concepto de este cifrado de imagen completamente óptico específico de clase en longitudes de onda de infrarrojo cercano y de terahercios, validando su viabilidad en diferentes partes del espectro electromagnético.

En lugar de utilizar una matriz de transformación fija de forma indiscriminada para todas las clases de objetos de entrada, este esquema de cifrado de imágenes basado en red de difracción realiza un conjunto de transformaciones predeterminadas, cada una asignada de forma específica y exclusiva a una clase de datos. Por el contrario, cualquier otra imagen de entrada de clases de datos no deseadas dará como resultado imágenes de salida no interpretables y sin sentido.

Este diseño de cifrado específico de clase agrega una capa adicional de seguridad y hace que sea más difícil descifrar las imágenes originales que pertenecen a las clases de datos de destino mediante ingeniería inversa.

Además de la seguridad mejorada, este diseño específico de clase permite la distribución segura de datos a múltiples usuarios finales, todos simultáneamente, utilizando solo una red de cifrado difractivo, donde se pueden distribuir diferentes claves de descifrado a diferentes receptores en función de sus permisos de acceso a los datos. Esto garantiza que solo la parte deseada de los datos de entrada se comparta con los usuarios autorizados, aunque una sola red difractiva encripta ópticamente todas estas diferentes clases de datos.

Este cifrado específico de la clase de datos basado en la red difractiva se realiza completamente en función de la propagación de la luz a través de capas transmisivas pasivas, y no requiere potencia informática externa que no sea la luz de iluminación. Esta característica hace que el sistema sea atractivo para el cifrado de imágenes distribuidas utilizando un cifrador totalmente óptico rápido, específico para tareas y de bajo consumo.

Este nuevo diseño de encriptación de imágenes difractivas podría allanar el camino para avanzar en el desarrollo de soluciones de seguridad de imágenes y datos y dispositivos de procesamiento de imágenes totalmente ópticos que funcionan en varias longitudes de onda de iluminación.