电磁泄漏还原图像中的中文文本识别技术研究

来源 :信息安全学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：rian2sd

【摘要】

：

现代计算机的显示信号传输过程存在的电磁泄漏,从电磁泄漏还原得到的图像会受到噪声的严重污染,使得其中的文本内容难以识别。本文提出了一种新的模型,利用基于特征强化的神经网络(Feature Enhancement based Neural Network, FENN)对电磁泄漏还原图像中的中文文本进行识别。模型将去噪自编码器(DenoisingAutoencoder,DAE)与卷积神经网络(Convo

【作者】

：

吕志强张磊夏宇琦张宁

【机构】

：

中国科学院信息工程研究所第四研究室,中国科学院大学网络空间安全学院

【出处】

：

信息安全学报

【发表日期】

：

2021年03期

【关键词】

：

电磁泄漏去噪自编码器特征强化中文文本识别神经网络

【基金项目】

：

国家重点研发计划课题(No.2018YFF01014303)资助。

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