【摘 要】
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针对传统隐私保护机器学习方案抵抗对抗攻击能力较弱的特点，提出一种基于格雷码置乱和分块混沌置乱的医学影像加密方案（Gray+block chaotic scrambling optimized for medical image encryption,GBCS），并应用于隐私保护的分类挖掘。首先对图像进行位平面切割；然后，对图像不同位平面进行格雷码置乱后再进行分块，在分块的基础上分别进行混沌加密；最
【基金项目】
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国家重点研发计划（2019YFC0120100）； 广东省自然科学基金（2018A0303130169,2020A151501212）； 广东省普通高校重点领域专项（2020ZDZX1023,2021ZDZX1062）； 工业装备质量大数据工业和信息化部重点实验室开放基金（2021-I
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针对传统隐私保护机器学习方案抵抗对抗攻击能力较弱的特点，提出一种基于格雷码置乱和分块混沌置乱的医学影像加密方案（Gray+block chaotic scrambling optimized for medical image encryption,GBCS），并应用于隐私保护的分类挖掘。首先对图像进行位平面切割；然后，对图像不同位平面进行格雷码置乱后再进行分块，在分块的基础上分别进行混沌加密；最后通过深度网络对加密后的图像进行分类学习。通过在公开乳腺癌和青光眼数据集上进行交叉验证仿真实验，对GBCS的隐私保护与分类性能进行量化分析，并从图像直方图、信息熵和对抗攻击能力等指标考虑其安全性。实验结果表明医学图像在GBCS加密前后的性能差距在可接受范围内，方案能更好地平衡性能与隐私保护的矛盾，能有效抵御对抗样本的攻击，验证了本文方法的有效性。
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