神经形态光学加密增强信息安全
在互联网几乎连接我们生活方方面面的时代，信息系统的安全已变得至关重要。保护包含私人和商业信息的关键数据库是一项艰巨的挑战，这促使研究人员探索先进的加密技术以增强保护。
数据加密是现代安全实践的基石，它将可读的明文转换为编码的密文，确保只有授权接收者才能使用解密密钥或密码解密数据。光学技术因其并行、高速传输和低功耗的特点，已成为加密的有前途的工具。然而，传统的光学加密系统经常存在明文-密文形式相同的漏洞，可能会危及安全性。
据 《Advanced Photonics Nexus》报道，科学家们公布了一种突破性的方法，该方法受到生物启发的神经形态成像和散斑相关图的启发。他们的创新技术利用计算神经形态成像 (CNI) 将图像加密为事件流密文，与传统方法有很大不同。该方法通过将数据转换为事件驱动格式引入了光学加密的新范式，从而显著提高了安全性和复杂性。
这项研究的首席研究员 Edmund Y. Lam 博士阐述道：“我们的方法通过事件流数据增强了散斑相关性，标志着光学图像加密的变革性转变。通过将 CNI 范式与随机散斑相结合，我们实现了超越传统加密技术的高级信息转换。”
该团队进行的原理验证实验证明了其方法的可行性和有效性。与以前需要复杂设置和消耗大量计算能力的方法不同，神经形态加密技术提供了简化的光学配置和复杂的逆散射过程。这不仅加强了安全协议，还促进了高速数据传输——这是当今数据密集型环境中的关键优势。
Lam 指出：“这是事件驱动光学图像加密的首次实现。我们的解决方案利用了 CNI 技术固有的高时间分辨率、高像素带宽和低功耗，为信息安全的实际应用铺平了道路。”
这项研究的意义远不止加密技术。将神经形态成像原理集成到光学系统中不仅可以增强数据安全性，而且还有望推动生物医学成像、遥感和自主技术的进步。
尽管取得了令人鼓舞的进展，但在将神经形态加密扩展并集成到更广泛的应用中方面仍然存在挑战。尽管如此，研究人员对他们的工作对各种科学和工程学科的潜在影响持乐观态度。
“这项研究代表着将仿生传感器集成到复杂计算场景中迈出了重要一步，”Lam 总结道。“利用散斑事件的神经形态加密尚处于早期阶段，但它改变信息安全和光学应用的潜力是巨大的。”
在科学界等待进一步发展之际，该研究为加密方法设定了新的基准，强调了跨学科研究在互联世界中推进数据安全的变革力量。
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