互联网技术和信息技术的发展使得多媒体中所包含的信息量快速增长,在通讯行业中传输信息的手段也愈加丰富。其中,图像作为一种生动直观的信息载体而被人们广泛使用,可以通过各种有线以及无线信道进行图像数据的传输。但图像数据在存储和传输的过程中容易遭受外来攻击导致敏感信息泄露,因此解决图像数据的安全问题一直是一个热门的研究方向。本文结合混沌动力学理论、图像加密技术以及大数据平台的相关知识,对二维整数Tent映射进行改进,构造了三维动态整数Tent映射,并在此基础上设计了基于三维动态整数Tent映射的彩色图像加密算法和基于大数据平台的彩色图像加密算法。主要研究内容为:（1）分析了二维整数Tent映射的动力学特性,以增加空间维数、提高计算精度和施加动态扰动为优化方案来构造三维动态整数Tent映射。对三维动态整数Tent映射进行了动力学行为分析,分析结果表明,该系统可以快速生成多条状态点序列,各条状态点序列分布均匀且相互独立,即该系统具有良好的混沌动力学性能。（2）基于三维动态整数Tent映射设计了图像加密算法。该算法采用三维动态整数Tent映射为状态点序列发生器来计算生成相应的密钥流,在对图像的置乱以及扩散过程中,将密钥流与明文图像RGB各分量的像素点进行累加、异或、取模等计算以得到中间密文矩阵,通过Arnold映射对中间密文矩阵中各分量的位平面进行位置置乱,重组中间密文矩阵可得到密文图像。仿真分析表明,该算法对明文图像变化以及密钥变化有较强的敏感性,且加密后得到的密文图像具有良好的安全性。（3）针对混沌图像加密算法对大量图像数据加密时效率低下的问题,本文设计了一种基于Spark大数据平台的混沌图像加密算法。该算法以三维动态整数Tent映射为密钥生成器,以DNA计算法则为混淆手段,同时采用Spark大数据平台处理加密运算过程,输出密文图像。对该算法进行实验分析,结果表明,该算法充分发挥了Spark大数据平台并行处理数据集的特性,满足了安全性以及高效率的要求。当图像数据量极为庞大时,相较于传统的单机处理,Spark大数据平台在一定程度上提升了加密算法的运行效率。