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基于CNN超混沌特性对图像加密技术的应用研究
作者单位:
;1.新疆财经大学应用数学学院;2.新疆财经大学新疆社会经济统计研究中心
摘 要:
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.
关 键 词:
细胞神经网络(CNN)
图像加密
超混沌特性
李雅普诺夫指数
Research on the Application of Image Encryption Technology based on CNN
Abstract:
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