1.一种通过胶囊网络进行多信道秘密信息传输的方法，其特征在于：在胶囊网络的训练过程中，将多份不同的秘密信息嵌入到胶囊网络中；各接收者利用自己的密钥在含密胶囊网络中提取对应的信息，而对其他部分的秘密信息，该接收者无法确定秘密信息的存在性，更无法提取；此外，信息提取网络的参数由密钥直接生成，无需通过训练得到，也无需向接收者传送信息提取网络，只需持有正确密钥即可提取秘密信息；

采用的胶囊网络架构由Conv1层和PrimaryCaps层这两个卷积层、以及一个DightCaps层全连接层组成；Conv1层包含256个大小为9×9的卷积核，步长为1，激活函数为ReLU，用于提取局部像素特征；PrimaryCaps层为胶囊层，包含32个胶囊，各胶囊包含8个大小为9×9的卷积核，步长为2，激活函数为ReLU；最后，DightCaps层包含10个16维的胶囊；各胶囊分别表示一个类，均与PrimaryCaps层全连接；胶囊模长表示输入图像属于此类的概率；

PrimaryCaps层与DightCaps层间的参数通过路由协议传输与更新，从而增强激活的特征而抑制其余特征；设PrimaryCaps层中第i个胶囊的输出为ui，其中i∈{1,2,...,32}，将ui与一个大小为8×16的权重矩阵Wij相乘得到预测向量 然后，DightCaps层中第j个胶囊的输出vj由下式(1)与式(2)计算得到，其中，j∈{1,2,...,10}；

其中，cij为路由系数，通过路由协议得到，如下式(3)所示；biz表示参数bij中j＝z的情况，z∈{1,2,...,10}，参数bij,初始状态为0，之后根据路由协议动态更新，如式(4)所示，共进行2次路由协议的迭代；

DightCaps层中每个输出向量vj表示一个类，向量模长表示输入图像属于此类的概率；

式(2)中的非线性函数保证了短向量收缩至0而长向量接近于1；上述胶囊网络架构简称为架构A；在架构A的基础上，多通道秘密传输具体步骤如下：(1)按架构A所述构建用于信息隐藏的胶囊网络架构；

(2)设共有n个接收者，构建n个全连接层分别作为n个接收者的信息提取网络；此n个信息提取网络均连接在架构A的预测向量 上；将预测向量 上连接了n个信息提取网络的架构A简称为架构B；

(3)设{K1,K2,...,Kn}分别为各接收者的密钥，利用密钥{K1,K2,...,Kn}分别产生信息提取网络的n个全连接层参数；参数产生后在网络训练过程中保持不变；

(4)设需要向n个接收者传送的秘密信息向量分别为{M1,M2,...,Mn}，Mr＝[mi(1),mrT t

(2),...,mr(t)] ∈{0,1}，r∈{1,2,...,n}，即各秘密信息向量均包含t个任意的二进制比特；设在步骤(3)中n个信息提取网络的输出向量分别为 其中即n个信息提取网络的输出向量均包含t个取值在0到1之间的小数；

(5)胶囊网络的损失函数由两部分组成，如式(5)与(6)所示，其中Lτ为原始胶囊网络的损失函数，用于保证网络的分类精度，而LM用于促进信息嵌入；参数β＝1.5用于调整两部分损失的比重，其值越大越利于秘密信息的嵌入，但不利于网络分类精度，反之亦然；

L＝β·LM+Lτ        (5)(6)以{M1,M2,...,Mn}为指导，以最小化式(6)所示的损失为目标，利用训练集图像训练架构B；其中训练集图像可以从MNIST图像数据集、CIFAR10图像数据集、ImageNet图像数据集等获得；选用何种图像数据集不为本发明内容，在图像数据集已选定的情况下，通过训练架构B来在架构A中嵌入n份不同的秘密信息{M1,M2,...,Mn}；

(7)训练所得到的架构A即为可同时向n个接收者传送不同秘密信息的含密胶囊网络。