基于CNN超混沌特性对图像加密技术的应用研究

在细胞神经网络(Cellular Neural Networks)的理论基础上,本文提出了一种应用于图像的加密算法.此加密算法主要是运用细胞神经网络的超混沌性质,从7维的神经网络混沌系统中选出可作为密钥源的变量,在此基础上应用Logistic映射产生Logistic混沌序列,从而可以将图像的像素进行置乱,进而达到对图像的加密的目的.结果表明,该加密算法具有较好的加密效果,加密后的图像的置乱度较高,还具有相邻像素之间相关性较小、抗攻击能力较强、容易实现、安全性更高等特征.     

一种基于chebyshev的公钥加密方案

高维混沌一般为复杂的微分或者是差分方程组,求解的复杂度和计算量都很大,会降低加密算法的速度,然而单一的低维混沌系统无法满足安全性的要求,因此运用低维的混沌系统进行复合,得到复合的混沌加密系统,既能满足安全性的要求,加密速度也够快.提出一种基于有限域chebyshev和分段线性混沌映射PWLCM的公钥加密方案.     

Arnold变换与CNN相结合的语音加密算法

为了提高语音信息的安全性,提出Arnold变换与细胞神经网络相结合的语音加密算法.该算法将五维CNN系统作为密钥源,首先对语音数据进行Arnold变换,其迭代次数由CNN混沌值与变换周期决定,再对变换后的数据进行加密处理.为了提高算法效率,解密时根据迭代次数决定选用恢复明文数据的方法.仿真实验表明,该算法在密钥敏感性、密钥空间、频谱分析和相关性分析方面,表现出良好的性能,加密效果好,安全性高.     

一种复合混沌图像加密算法研究

图像加密日益受到重视，许多加密算法被提出，由于混沌序列有着良好的伪随机性和对初始值以及系统参数敏感等特点而具有很好的加密性能。本文利用混沌特性提出了一种利用单向耦合映像格（OCML）混沌系统结合Arnold变换的图像加密算法。仿真与讨论结果表明，该算法密钥空间大，加密速度快，并具有良好的加密效果。     

Logistic映射在图像加密中的应用

分析了logistic映射的稳定点随参数变化的特性及其混沌特征,将logistic映射产生的混沌序列应用于图像加密/解密之中.设计的算法采用了两种不同表达方式的logistic映射所产生的两列混沌序列对图像进行加密.基于这种算法的混沌加密系统具有双参数,对初值极端敏感和不可预测性等优点.计算机仿真实验结果也表明了这种系统具有良好的安全性.     

基于混沌神经网络异步加密解密算法

本文首先介绍了混沌理论的有关知识,之后推导利用Chebyshev正交多项式构造神经网络的详细算法,在此基础上结合混沌映射Henon Map构造了Chebyshev混沌神经网络,最后,根据加密解密的基本思想编写了基于混沌控制系统的Chebyshev混沌神经网络异步加密与解密算法,仿真结果表明,本算法能实现Chebyshev混沌神经网络的有效收敛,能对混沌序列进行高效跟踪,而且对明文加密与解密的效果良好.     

基于动态混沌映射的跨平面彩色图像加密算法

针对传统二维Henon映射混沌范围小、李雅普诺夫指数小、彩色图像各通道的像素相关性高的问题,提出一种融合动态二维Henon余弦映射（2D Henon-Cos-Logistic Map,2D HCLM）和跨平面置乱的自适应彩色图像加密算法.该算法利用SHA-512对明文图像进行操作,将得到的密钥处理后作为2D HCLM映射的初始值,再交换三通道的像素点进行一轮跨平面置乱,根据2D HCLM混沌映射产生的混沌序列进行二轮排序置乱,最后对像素值进行两轮非序列扩散得到加密图像.仿真实验表明：该算法可适应任意大小彩色图像,能从视觉上完全隐藏明文信息,可有效抵抗常见的直方图、统计和差分等攻击手段.     

基于混沌的密钥安全分配

利用混沌效应的特性,提出基于混沌的密钥加密算法.混沌加密算法以非线性动力学中的混沌为理论基础,利用其初值敏感性和迭代不会重复性以产生序列随机数,从而应用于密钥数据加密,再把加密的密钥数据进行RSA加密.通过程序仿真表明,该方案能有效加密密钥数据,加密速度快,效果好,安全性强.     

基于细胞神经网络混沌特性的图像加密技术应用研究

基于细胞神经网络(Cellular Neural Networks)的数字图像加密算法,利用细胞神经网络独有特性,构造一个五维的混沌序列作为秘钥源,在此基础上利用Logistic混沌序列图像像素置乱算法,从而实现对图像加密.编程模拟仿真实验表明,加密图像置乱度高,相邻像素的相关性小,抗攻击性强,安全性更高.最后对明文和密文进行相关性分析,从理论上验证了该加密算法的可靠性.     

猫映射hash加密算法——一种可用于网络考试的加密技术

猫映射hash加密算法是一种二维混沌系统与hash函数相结合的加密方法.由于该算法有优良的加密性能,特别适合用于对网络考试数据的加密.采用安全稳定的hash加密算法.是防止网络考试数据泄密的有效方式.     

基于FFT与混沌的图像隐藏技术

提出一种基于FFT和混沌的图像隐藏算法.首先利用混沌系统产生混沌序列对秘密图像进行加密,然后利用FFT与混沌序列把秘密图像隐藏到载体图像中.实验结果表明,该算法具有良好的安全性和隐藏效果.     

基于置乱与扩散的彩色图像加密算法

为使数字图像能在网络上进行安全传输,结合置乱与扩散提出一个新颖的彩色图像加密方案。首先,利用混沌系统产生SCAN方法的扫描路径,并对分块后的图像矩阵进行置乱;其次,利用产生的随机序列对置乱后的矩阵进行一轮扩散操作;然后对得到的扩散图像矩阵执行一轮二维小波变换,分别得到4个子带矩阵,用上述产生的混沌序列对子带进行置乱;最后,进行二维逆小波变换得到密文图像。实验结果表明,该加密算法的加密效率与安全性较高。     

基于三维Arnold混沌系统的图像加密算法

提出一种基于三维混沌系统的图像加密算法.先利用三维混沌序列的遍历性,对图像进行置乱,然后再应用产生的二值序列对结果图像的灰度值位序列进行位异或加密运算.实验结果表明,该算法具有良好的安全性和加密效果.     

一个新混沌系统在保密通讯中的应用

提出一个新的混沌系统,分析它的动力学性质.,将该混沌系统应用到保密通讯中,且利用改进的混沌掩盖通讯方案,将有用的信号进行加密、掩盖和不失真的恢复.     

基于卷积神经网络的海洋平台损伤识别实验系统开发

将卷积神经网络(CNN)引入到海洋平台损伤识别应用中,开发了基于一维CNN的导管架式海洋平台损伤识别实验系统。构建一维CNN结构损伤识别模型,基于振动台规则波激励获取导管架式海洋平台模型的应变响应实测数据,将实测数据分为训练集和测试集,进行CNN网络的训练和测试。在此过程中,考虑了完好工况、单损伤、多损伤等不同损伤位置共7个模拟工况。实验结果表明,一维CNN可以有效地识别海洋平台结构损伤位置,开发的实验系统可进一步扩展其功能。     

六维三次超混沌系统及其在图像加密中的应用

由于超混沌系统的混沌特性更为复杂,所以高维数的超混沌系统的设计已经成为混沌理论研究的一个新方向。在四维和五维混沌系统的基础上构造了六维三次超混沌系统,李雅谱诺夫指数计算和Matlab仿真结果证明该系统具有超混沌特性;同时设计了相应的硬件实现电路,并对其进行Multisim仿真,所得到的结果与系统的Matlab仿真结果完全一致,都呈现出了相同的混沌吸引子,说明了该系统的可实现性,最后利用该混沌信号源完成了图像的加密和解密,实现了保密通信的应用。     

模块化多混沌保密通信系统仿真实验教学平台设计

将混沌保密通信理论用于实验教学,设计了一种模块化多混沌保密通信系统仿真实验教学平台。该平台包括混沌驱动系统模块、混沌响应系统模块、加密模块和解密模块。以Lorenz混沌系统为例,根据驱动-响应同步理论构造出Lorenz混沌驱动系统模块及其对应的混沌响应系统模块,然后构造加密模块和电路模块。用Multisim仿真软件对系统电路进行仿真,仿真结果验证了整个系统电路设计的正确性。     

基于二维混沌沌系统与Arnold变换的图像加密算法

结合二维离散混沌系统的伪随机性与对初值的敏感性,提出了一种改进的混沌加密方法．改进后的算法不仅改变像素的位置,也改变每个位置的像素值,实验结果表明了该算法有良好的加密效果．     

压缩感知算法分析及其在图像加密中的应用

本研究提出一种基于混沌系统的图像加密方案,并对混沌加密序列进行了改进,使得这种序列具有更好的统计均匀特性,提高了加密图像抗破解攻击的难度.通过实验和理论分析可知,本加密算法满足密码学所需要的混沌与扩展特性.另外算法加解密简单也是算法设计的一个特点,这些特性使得本算法在图像加密和图像传输中具有一定的应用价值.     

基于广义Feistel结构的分组图像加密算法

为了提高加密信息的安全性等要求,提出了一种广义拟feistel结构分组加密算法。首先利用三角混沌映射产生混沌序列并将明文分块,然后将三角混沌映射和灰度扩散机制相结合依次对明文进行替换,最后将三角混沌作为密钥用于广义拟feistel结构分组加密算法对替换后的明文加密。通过对加密后图像相邻像素所对应的共生矩阵特性分析表明,加密图像具有良好的空间随机均匀分布特性。