【摘 要】
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随着互联网的飞速发展,在不同的场景下产生了海量的数字图像,在一些场景中对图像提出了加密要求,比如个人隐私图像和军事图像。传统的加密算法如AES/DES算法用于图像加密时效率较低且安全性不高。由于混沌系统的遍历、伪随机和对初始状态的高度敏感等特性,在针对图像设计对称加密算法时融入混沌系统可以有效提高加密效率。本文依据混沌系统和一些图像编码方法,做了如下工作:1、首先阐述了密码学和混沌学各自的理论基础
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随着互联网的飞速发展,在不同的场景下产生了海量的数字图像,在一些场景中对图像提出了加密要求,比如个人隐私图像和军事图像。传统的加密算法如AES/DES算法用于图像加密时效率较低且安全性不高。由于混沌系统的遍历、伪随机和对初始状态的高度敏感等特性,在针对图像设计对称加密算法时融入混沌系统可以有效提高加密效率。本文依据混沌系统和一些图像编码方法,做了如下工作:1、首先阐述了密码学和混沌学各自的理论基础,说明了加密系统的分类和攻击手段,指明了混沌系统的特征和判定方法,并利用一个简单实例说明了二者的结合方式。2、其次提出了一种新型的图像加密算法。算法通过结合超混沌Lorenz系统和霍夫曼编码方法,在二进制空间对图像进行加密操作。该方法契合香农提出的“一次一密”的加密方法,安全性较高,同时获得了一些额外的编码压缩收益。3、最后基于超混沌Hopfield神经网络和DNA编码计算,提出了一种新型的加密算法。超混沌Hopfield神经网络既可以工作在串行模式下,又可以工作在并行模式下,当工作在并行模式下时会提升加密效率。DNA编码计算是一种较为新颖的计算方式,有着大规模并行性、低能量消耗和高存储密度的优良特性。通过提出的动态计算规则,可以使得加密系统的非线性更强。经过实验仿真验证,结果表明所提出的算法的密钥空间较大,可以将明文信息有效地映射为伪随机信息,可以有效地抵御差分攻击,所提出的算法有较好的应用前景。
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