JPH0232679A - ニューラルネットによるデータ通信方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔利用分野〕 本発明は、ニューラルネットを用いることによって送信
するデータに擾乱を与え、途中での傍受を不可能とする
新しいデータ通信方法および装置を提供するものである
。今後１通信網の拡大整備に伴い、変換される通信量は
膨大となるとともに、画像データの送受信がますます重
要性を帯びてくる。画像データは、人間にとって一目瞭
然なデータ形態のため、傍受によって簡単に機密が漏れ
てしまう可能性を持つ。そのため、とくに画像データの
送受信に際しては、何らかの擾乱手段をもって、送りた
い相手だけが確実に受信可能とすることが必要となる。

［従来技術〕 従来の装置は、ファクシミリのように、順序走査による
統一されたフォーマットに従って送受信されるため、原
理的には、誰でも容易に傍受できるデータ構造となって
いる。また、誤ダイヤルによって、間違った相手に送信
されてしまい、機密が漏洩することもある。また、一般
のデータ通信においても、たとえばＤ　Ｅ　Ｓ　（Ｄａ
ｔａ　Ｅ！ｎｃｒｙｐｔｉ　ｏｎＳｔａｎｄａｒｄ　：
　ＦＩＰＳ　ＰＵＢ　４６．　ＮＢＳ、　ＵＳ　Ｄｅｐ
ｔ。

Ｃｏｍｍｅｒｃｅ　１９７７−１）のような標準的な暗
号化方式や公開鍵による各種の暗号化通信方式が検討さ
れ、一部実用されているが、まだ画像データに適用する
には、暗号化と解読の手段が複雑なために広範囲に実用
されるには、到っていない。

〔課題〕

上記のように従来技術は、途中での解読や誤送信による
機密漏洩の可能性があるという欠点がある。本発明は、
これらの欠点を排除し、とくに、画像データの通信に適
した簡易な通信方法および装置を提供することを目的と
する。

〔手段〕

上記目的を達成するために、ここでは、ニューラルネッ
トを送信側と受信側に持たせ、このニューラルネットで
一次変換されたデータを送信し、これを受信側で再びニ
ューラルネットを介して復元することを基本原理とする
。

〔作用〕

このように、ニューラルネットは、データを暗号化した
り解読したりする一つの手段として作用することになる
が、さらにとのニューラルネットで変換して送信するた
めの入力データ自身についても、前以てあらかじめ順序
や形態（配列）を変更することができる。また、ニュー
ラルネットの構成（配線とニューロンの個数）と結合係
数も、前以てあらかじめ変更することができる。これら
の情報、すなわち、送信したいデータをどのような順序
や形態で一次変換したかという情報と、どのような構成
と結合係数を持つニューラルネットを用いたかという情
報は、あらかじめ送信データに先だって送信先へと別途
送っておくことができる。また、場合によっては、送信
データとともにそのヘッダ部として送ることもできる。

これにより受信側は、その解読に必要なニューラルネッ
トを再構成し、これによって適切に解読することが可能
となる。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例を第１図を用いて説明する。

第１図において、送信データの画像は、複数個の領域（
以下ブロックという）１１に分割される。

このブロック１１の形状は、一般にＭＸＮ個の画素から
構成されたもので１Ｍもしくは、Ｎが１画素の縦長もし
くは、横長の画素列であってもよい。

まず、どのブロックかが、マイクロコンピュータのごと
き制御装置１２から指定されて抽出される。

抽出されたブロック１１に対して、変換器１３で。

それを構成する画素の配列を定まった別の順序へと再配
列したり、画素の情報を反転したり、一定値を加算した
りして修正する。このようにして得た画素群を、あらか
じめ学習されたニューラルネット１４の入力層へ入力し
、その中間層から得られるデータを送信する。送信の際
にはこれを符号化器１５で、符号化して伝送する。符号
化は、伝送時におけるデータ喪失やノイズ重畳を避ける
目的や、効率のよい転送を可能とする目的を持つ通常の
符号化技術によって実行されるが、これ以外に、データ
をさらにＤＥＳのような暗号化方式で暗号化してから符
号化し送信することもできる。

受信側では、送信されたデータを復号化器１６で、復号
化し、これをニューラルネット１７の中間層に入力する
。この場合ニュラルネット１７の構造とその係数９画素
に加えられた修正の様式、送信のために抽出されたブロ
ックの順序は、あらかじめ制御データとして送信されて
いるか、もしくは。

このデータの付属情報として送信されるものとする。受
信側では、制御装置１８により、このような制御データ
をもとにしてニューラルネット１７を構成し、出力デー
タとして復元し、これをさらに逆変換器１９で、画素配
列修正、ブロック順傾と解析して、画像メモリの適切な
位置へと書き込む。これによってもとの画像が受信再生
データとして再生される。

本発明を図を用いてさらに詳細に説明する。第２図は、
本発明に用いるニューラルネットの一例を示したもので
、入力層２１．中間層２２．出力層２３の３層からなっ
ている。他にさらに多くの中間層を持った４層以上のニ
ューラル・ネットを用いることも当然可能であるが、こ
こでは、簡単のために３層ニューラルネットを用いて説
明する。

ニューラルネットでは、各層間のすべてのニューロン素
子２４間で結線２５があるのを標準とする。

この標準型ニューラルネットに対して中間層２２のｊ番
目のニューロン素子２６と、出力層２３のに番目のニュ
ーロン素子２７との間を結合する結線２８を取り除いた
ニューラルネットを考える。

すなわち、この２素子間の結合の係数Ｗｊｋを強制的に
Ｏにする。Ｊ＋にの組合せは１個でもまた複数でもよい
。このとき入力層２１に送信すべき画像を提示して、出
力層２３にあられれる画像が所望のものとなるように既
知の方法たとえばバックプロパゲーション法によって繰
り返し学習させ、各記数の係数を求める。この学習に際
しては、入力として送信すべき画像でなくとも、一般の
任意の画像を用いてもよい。このようにして学習された
ニューラルネットは、入力層２１に与える入力画像と同
一の画像が、出力［２３に出力されるように自己組織化
された回路である。

第３図は、このようにして学習された入力層の各ニュー
ロン素子３１に、画像メモリ３２から切り出した３３の
各画素を供給し、これを変換する方式を示したものであ
る。画像を２次元的にいくつかのブロックに分け、その
一つのブロックを構成する各画素を対応するニューロン
素子のそれぞれに導く。このとき、既に学習された入力
層と中間層間の係数Ｕｉ　ｊ　３４によって変換された
中間Ｉ！１３５のデータを送信する。この中間層３５の
データは、変換器３６に格納した入力画素とニューロン
素子の対応関係と、学習によって確定した結合係数Ｗｊ
ｋとが、一般にはわからないため、暗号化された画像デ
ータということができる。この場合画素とニューロン素
子の対応関係の情報と、学習された結合係数Ｗｊｋとは
、あらかじめ相手に送信しておくことができるし、また
、中間層３５のデータを送る際に付属データとして送る
こともできる。学習された結合係数３７には、あらかじ
め強制的に０となったデータを含めることができるが、
より理想的には、この取り除いたデータと、どの結合を
強制的に０にしたかという（ｊＷｋ）の組合せとその個
数の情報として送信する方法がある。また、画像の各ブ
ロック３３をどのような時間順序でニューラルネット３
８に加えて送信するかも自由であり、その情報もあらか
じめ送信しておいたり、データに付属させて送信したり
できる。また、各ブロック３３の画像をニューラルネッ
ト３８に加える際に、各ブロック毎に上下逆転させて加
えたり、左右に９０″倒して加えたりも自由である、ま
た、画像の各画素の明るさに対して各ブロック毎に明る
さを反転したり、一定値を加えたりといった加工を施す
ことも容易である。このような場合には、どのような順
序で各ブロック３３を送るかという情報と、どのブロッ
クにどのような加工を加えたかというと情報とを、あら
かじめ、もしくは、データに付属させて送信できる。

一方、受信側では、第４図に示すような構成の装置を準
備し、あらかじめ、もしくはデータと共に送られてきた
付属情報を用いて画像を再生する。

ここでは、あらかじめもしくは付属して送られてきた制
御データをもとにニューラルネット４１の各結合係数４
２をセットし、送られてきたデータを中間層４３に入力
する。ニューラルネット４１は、これらのデータを変換
し、出力層に出力する。

出力されたデータは、あらかじめ、もしくは、付属して
送られてきた制御データにしたがって、マイクロコンピ
ュータのような制御装置４４でもって書き込み位置を制
御し１画像メモリ４５の適切な位置に適切な姿勢で画像
の各ブロックを再構成し、最終的に全体画像を再現する
。

本実施例の変換器１３、逆変換器１９を省略して、ブロ
ックごとのデータの配列を撹乱する機能を省いたり、ブ
ロックの抽出順番に撹乱を加える機能を省いても、充分
な暗号化ができる。

〔発明の効果〕

本発明は、以上説明したように、ニューラルネットを主
要構成要素とした新しいデータ通信方法および装置を提
供するものであり、ニューラルネットの構成とそこに加
える部分画像の配列順序と。

その部分画像の時間的な送信順序とに多様性を持たせた
点に特徴をもつ、しかも、画像を再生するよう学習され
たニューラルネットの中間層のデータを基本データとし
て送信し、ニューラルネットの構成や、部分画像の配列
順序や、部分画像の送信順序は、制御データとしてあら
かじめ送信するか、もしくは上記基本データの付属デー
タとして送信するという点にも特徴がある。このような
構成により、途中での傍受や、誤送信による機密漏洩が
実質的に皆無に近い、新たな通信手段が実現でき今後の
情報化学会での実用価値は極めて高いものとなる。

また、ニューラルネットの構成によっては伝送する情報
量が圧縮できるため、通信の効率を向上させる効果も期
待できる。

さらに１画像の通信だけでなく、音声信号などの通信に
おいても同様の効果が期待できることは明らかである。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の全体構成図である。 第２図はニューラルネットの一例を示す図、第３図は送
信側の変換方式を示す図、第４図は受信側の再生方式を
示す図である。 １４．１７，３８．４１・・・ニューラルネット、１２
．１８．４４・・・制御装置、１３．３６・・・変換器
、１９・・・逆変換器、１５・・・符号化器、１６・・
・復号化器、３２．４５・・・画像メモリ、２４．３１
・・・ニューロン素子、２１・・・入力層、２２．３５
，４３・・・中間層、２３・・・出力層。 ３４．３７．４２・・・結合係数。 第７０ 食傅俣」

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、画像などのデータを通信するシステムにおいて、全
   体データを小区画に分割してブロック化する手段と、ブ
   ロックとして抽出されたデータに対して、入力データと
   同一のデータを出力する内部定数を有しかつ、中間層か
   らのデータ出力を可能にした３層以上の層状ニューラル
   ネットとから成り、ニューラルネットに入力したブロッ
   クごとに中間層のデータを出力する送信手段と、ブロッ
   クごとに得られる中間層のデータを直接同層の中間層に
   入力する機能を有しかつ、送信手段と同じ内部定数を有
   するニューラルネットとブロックごとに再成したデータ
   を格納するメモリとから成り、受信データをニューラル
   ネットで再生する受信手段とを用いることを特徴とする
   通信方法および通信装置。 ２、特許請求の範囲第１項の送信手段において、ブロッ
   クとして抽出されたデータを入力とする変換器を付加し
   て、あらかじめ与えた順序番号に従ってブロック内の配
   列を変更した上でニューラルネットに入力し、受信側で
   は、ニューラルネットの出力として得られる再生データ
   をブロック内の配列を修復するための逆変器を付加して
   、あらかじめ受信してある順序番号に従ってデータ修復
   を可能にすることを特徴とする通信方法および通信装置
   。 ３、特許請求の範囲第１項または第２項の送信手段にお
   いて、送信側に、あらかじめ与えた順序番号に従ってブ
   ロックを抽出し送信する制御手段を設け、受信側にはあ
   らかじめ受信してある順序番号に従ってブロックごとの
   再生データを再配置するための制御手段を設けたことを
   特徴とする通信方法および通信装置。