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，促使研究人员探索先进的加密技术以增强保护。

数据加密，现代信息技术的基石安全实践，将可读的明文转换为编码的密文，确保只有授权的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能力而成为有前景的加密工具。然而，传统的光学加密系统经常存在明文-密文形式保持相同的漏洞，可能会危及安全性。

报告于先进光子学关系科学家们推出了一种受生物启发的神经形态成像和散斑相关成像技术启发的方法。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，这标志着与传统方法的显着不同。该方法通过将数据转换为事件驱动的格式，引入了光学加密的新范例，从而显着增强了安全性和复杂性。

该研究的首席研究员 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，我们实现了高水平的散斑相关性。”超越传统加密技术的信息转换。”

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。与以前的方法不同，后者需要复杂的设置并消耗大量资源计算能力，神经形态加密技术提供了具有复杂逆散射过程的简化光学配置。这不仅增强了安全协议，而且还促进了高速数据传输——这是当今数据密集型环境中的一个关键优势。

“这是事件驱动的光学图像加密的首次实现，”Lam 指出。“我们的解决方案利用高时间分辨率、高像素带宽和低功耗CNI 技术所固有的，为信息安全的实际应用铺平了道路。”

这项研究的意义不仅仅局限于加密技术。将神经形态成像原理集成到光学系统中不仅增强了数据安全性，而且还为生物医学成像、遥感和自主技术的进步带来了希望。

尽管取得了有希望的进展，但在扩展神经形态加密并将其集成到更广泛的应用中仍然存在挑战。尽管如此，研究人员对他们的工作对各个科学和工程学科的潜在影响持乐观态度。

Lam 总结道：“这项工作代表了将仿生传感器集成到复杂计算场景中的重要一步。”“利用散斑事件的神经形态加密还处于早期阶段，但其改变信息安全和光学应用的潜力是深远的。”

在科学界等待进一步发展之际，该研究为加密方法树立了新的基准，强调跨学科研究在互联世界中推进数据安全的变革力量。

更多信息：Shuo Zhu 等人，神经形态加密：结合散斑相关性和事件数据以增强安全性，先进光子学关系（2024）。DOI：10.1117/1.APN.3.5.056002