En este documento, proponemos un método basado en certificados de barrera aumentados para verificar formalmente la propiedad de opacidad del estado inicial aproximado de los sistemas de control en tiempo discreto. El problema de verificación de opacidad se formula como la verificación de seguridad de un sistema aumentado y luego se aborda buscando certificados de barrera aumentados. Un conjunto de condiciones de verificación bien definidas es un requisito previo para identificar con éxito los certificados de barrera aumentados de un tipo específico. Primero sugerimos un nuevo tipo de certificado de barrera aumentado que produce una condición suficiente más débil para la opacidad del estado inicial aproximado. Además, desarrollamos un marco algorítmico donde a y a interactúan para sintetizar certificados de barrera aumentados en forma de redes neuronales. El tren certificados neuronales a través del método de aprendizaje profundo, y resuelve varios programas lineales enteros mixtos para garantizar la validez de los certificados candidatos o producir contraejemplos, que se devuelven para guiar aún más Los resultados experimentales demuestran que nuestro enfoque es más escalable y efectivo que el método existente de programación de sumas de cuadrados.