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    Este estudio presenta un sistema de imágenes de terahercios para el cifrado seguro de datos utilizando patrones de lápiz de grafito. Un nuevo método de eliminación de ruido de aprendizaje profundo mejora la claridad de la imagen en condiciones de baja señal, lo que permite un descifrado de información confiable.

    Palabras clave:
    imágenes de terahercioscifradodescifradoaprendizaje profundoeliminación de ruidopelículas conductorasseguridad de la informacióncomunicación seguraanti-falsificación

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    Área de la Ciencia:

    • Óptica y Fotónica
    • Seguridad de la Información
    • Inteligencia Artificial

    Sus antecedentes:

    • La imagen THz ofrece propiedades únicas para aplicaciones seguras.
    • El cifrado basado en materiales utilizando la transmisión THz es factible pero se ve desafiado por la imagen de baja relación señal-ruido (SNR).
    • Los métodos de eliminación de ruido existentes luchan con la degradación de la claridad de la imagen THz.

    Objetivo del estudio:

    • Desarrollar un sistema de imágenes de campo cuasi-cercano THz en tiempo real para el cifrado y descifrado de información de bajo costo y ocultable.
    • Abordar el desafío del deterioro de la claridad de la imagen en condiciones de SNR ultra bajas.
    • Mejorar la estabilidad y reconocibilidad de la información cifrada en entornos ruidosos.

    Principales métodos:

    • Se diseñaron tres tipos de estructuras de cifrado (texto, recubrimiento, código QR) utilizando lápices de grafito con distintas propiedades de transmisión THz.
    • Se propuso un método de eliminación de ruido de aprendizaje profundo U-Net modificado que incorpora la fusión de características multifrecuencia y los priors físicos específicos de THz.
    • Se evaluó el rendimiento frente al algoritmo de filtrado 3D de emparejamiento de bloques (BM3D) utilizando métricas como PSNR, SSIM y FSIM.

    Principales resultados:

    • Se descifraron con éxito todas las estructuras de cifrado diseñadas, validando el cifrado THz basado en materiales.
    • El método U-Net modificado suprimió significativamente el ruido al tiempo que preservaba los detalles estructurales finos, superando a BM3D.
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    Conclusiones:

    • Se estableció un marco unificado que combina el cifrado basado en materiales, la imagen THz y la eliminación de ruido de aprendizaje profundo.
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