可变区间混沌映射在图像加密中的应用研究

针对图像等多媒体信息的特点,提出一种结合了两种混沌映射,即基于区间数目参数化的混沌映射与标准映射的数字图像加密算法.通过基于区间数目参数化的混沌映射产生混沌实数序列,将其转化为加密需要的伪随机二值序列,然后用该伪随机序列和标准映射变换进行数字图像加密.最后从理论和数字仿真实验两方面对算法的安全性进行分析,仿真实验结果表明,该算法是一个具有较好的安全性能和抗攻击能力的混沌加密算法.     

基于混沌映射的伪随机序列发生器

提出了一种基于线性分段混沌映射(PWLCM)的收缩式伪随机序列发生器。针对分段线性混沌映射“逐段线性”的缺点,提出一种新的混沌轨迹比特位提取算法。该算法使用具有最长周期的线性移位寄存器(m-LFSR)所产生的序列来控制混沌轨道比特位的提取,从而有效避免混沌轨道泄露造成的安全性问题。分析表明,该发生器具有良好的密码学特性。     

基于混沌映射的伪随机序列发生器

提出了一种基于线性分段混沌映射(PWLCM)的收缩式伪随机序列发生器.针对分段线性混沌映射“逐段线性”的缺点,提出一种新的混沌轨迹比特位提取算法.该算法使用具有最长周期的线性移位寄存器(m-LFSR)所产生的序列来控制混沌轨道比特位的提取,从而有效避免混沌轨道泄露造成的安全性问题.分析表明,该发生器具有良好的密码学特性.     

一种新的基于时空混沌的伪随机数发生器

时空混沌系统有很好的密码学特性,常被用来设计伪随机数发生器。然而,时空混沌系统的概率密度分布不均匀,不利于保证伪随机数发生器的安全。针对此问题,提出一种新的基于时空混沌系统的伪随机发生器算法。该算法从提升时空混沌局部映射的密码学性能入手,将分段Logistic映射作为局部映射,并通过改变时空混沌系统的耦合参数来解决概率密度分布不均的问题。理论分析与仿真实验的结果表明,该算法产生的序列具有良好的初值敏感性和随机性,同时具有良好的执行效率,能够满足信息加密安全的需要。     

复合非线性混沌系统伪随机数发生器产生算法

基于传统的特征多项式和寄存器设计的伪随机数发生器具有速度慢、生成代价高和周期短等缺点，通过非线性Logistic映射系统和分段映射描述了复合混沌系统的基本性质，设计了一种基于复合非线性混沌系统的伪随机数发生器的产生算法，基于此设计了新的复合混沌流密码的加密系统。理论和实验结果证明该伪随机数发生器产生的随机序列具有良好的密码学性能，产生密钥空间大，能有效抵御穷举和统计分析攻击。该复合系统具有安全性高、代价低和伪随机特性好的特点。     

动态分组混沌伪随机数发生器

为了克服计算机处理数据的有限精度导致混沌特性退化的缺陷,改善随机数发生器输出序列的随机性能,设计了一种新的基于Logistic混沌映射生成伪随机数的方法。在提出的方法中,采用四个一维Logistic混沌映射,每次迭代随机选择扰动源对其他三个Logistic映射进行扰动,加入可变扰动参数,组合时随机动态分组,从而提高序列的随机性能,扩大序列周期,避免序列的重复出现。以新方法设计的伪随机数发生器易于软件实现,生成的序列通过随机数检测标准NIST SP800-22,从而具有良好的随机性,可用于保密通信等信息安全领域。     

基于混沌映射网络的数字图像加密算法

提出一种基于混沌映射网络和标准幻方变换的数字图像加密算法。通过4个一维分段线性混沌映射构成混沌映射网络产生加密需要的伪随机序列,用该伪随机序列和标准幻方变换进行数字图像加密,并对算法的安全性进行理论分析和数字仿真。实验结果表明,该算法具有良好的安全性能。     

混沌退化及其在加密过程中的影响

由于混沌系统对初始条件和混沌参数非常敏感以及生成的混沌序列具有非周期性和伪随机性的特性,近年来在信息加密领域得到了较多的应用。但是大多数都是采用单混沌系统,具有不可避免的混沌退化特性,导致存在一些潜在的动力学系统攻击方法。该文针对一维线性映射的退化分析提出了信息量对混沌退化的预测效果。设计了一种基于两个参数随机变换的混沌系统的伪随机序列发生器,生成一个随机性好,长周期的密钥序列并给出了统计特性分析的严格的理论证明。用此序列进行图像加解密实验,结果分析表明提出的算法能够得到令人满意的加密效果。     

基于混沌神经网络的伪随机序列性能分析

伪随机序列在保密通信、航空航天、测距、密码学、自动控制等领域具有重要作用。本文结合神经网络和混沌映射的特点，提出了一种基于混沌神经网络和混沌映射混沌伪随机序列的设计方法，该方法可以克服有限精度效应对混沌系统的影响。从而改善混沌序列特性，用理论与计算机仿真实验相结合的方法对混沌序列的随机性、平衡性、相关性和线性复杂度等特性进行了系统的分析。分析结果表明，基于混沌神经网络和混沌映射的混沌伪随机序列具有十分理想的随机特性和相关特性，为在低成本下得到比较实用的序列密码提供了一种新的思路。     

基于双混沌系统的序列加密方法研究

由于混沌系统对初始条件和混沌参数非常敏感以及生成的混沌序列具有非周期性和伪随机性的特性,近年来在信息加密领域得到了较多的应用。但是大多数混沌序列发生器都是采用单混沌系统,可能存在一些潜在的动力学系统攻击方法。提出了一种基于两个参数随机变换的混沌系统的伪随机序列发生器,生成一个随机性好、长周期的密钥序列,并给出了统计特性分析的严格的理论证明。理论分析表明此密钥序列具有较高的线性复杂度和良好的密码学特性。     

基于时空混沌的伪随机序列发生器设计与分析

提出了一种基于耦合帐篷映像格子模型的改进型时空混沌模型,基于此模型设计了一种快速产生多维混沌伪随机序列的伪随机序列发生器。改进的耦合帐篷映像格子模型继承了耦合帐篷映像格子系统在空间上的并行迭代特征和时间上的耦合扩散机理,格点间采用猫映射作为耦合方式,使不同序列之间的互信息趋近于零。基于此模型设计的伪随机序列发生器能快速并行产生多维混沌伪随机序列,多维序列具有均匀分布及相互独立两个特征,从而克服了混沌伪随机序列发生器设计中存在的根本性缺陷。     

Security problems for a pseudorandom sequence generator based on the Chen chaotic system

Recently, a novel pseudorandom number generator scheme based on the Chen chaotic system was proposed. In this study, we analyze the security weaknesses of the proposed generator. By applying a brute force attack on a reduced key space, we show that 66% of the generated pseudorandom number sequences can be revealed. Executable C# code is given for the proposed attack. The computational complexity of this attack is O(n), where n is the sequence length. Both mathematical proofs and experimental results are presented to support the proposed attack.     

几类混沌伪随机序列复杂度的稳定性

序列复杂度的稳定性是反映混沌伪随机序列特性的重要指标之一。在序列原生系数的基础上,提出重量原生系数的定义,并使用原生系数的绝对变化量和相对变化量作为衡量混沌伪随机序列复杂度稳定性的指标,得出了一些相关结论。对几类常用混沌伪随机序列的仿真证明,所提出的衡量指标能够有效区分混沌短序列复杂度的稳定性。     

基于时空混沌的伪随机数发生器设计

时空混沌系统有很好的密码学特性,但目前基于该模型提出的伪随机数发生器存在效率不高的问题。为此,提出了一种高效的基于时空混沌的伪随机数设计方案。在产生伪随机数的过程中,将一些耗时操作尽可能地替换为一些快速操作,并尽可能地减少时空混沌模型自身的迭代次数,因此算法的效率得到有效提升。对算法所产生的伪随机序列的密码学属性进行了测试,结果表明该伪随机发生器方案不仅运算速度快,而且具有很好的密码学性能。     

Designing a pseudorandom bit generator based on LFSRs and a discrete chaotic map

A new method for the generation of pseudorandom numbers, based on two linear feedback shift registers (LFSRs) and a discrete-space chaotic map is presented. The proposed method consists of multiple stages; in stage one a pseudorandom sequence is generated. In stage two a selection of output bits is conducted in order to produce sequences with high randomness. Because many previous methods based on LFSRs and XOR operations are not able to resist chosen and known plaintext attack, stage one of the proposed method is designed to be resistant to this problem. Relations between two LFSRs and the parameters of the chaotic map are established in such a way that based on known output bits of a proposed generator it is impossible to obtain any part of the secret key without guessing the whole secret key. The randomness of generated sequences is confirmed using NIST, TestU01, and the DIEHARD test. The advantages of the proposed method are virtually unlimited key space and resistance to digital degradation.     

一种新型均匀分布混沌伪随机数发生器

提出了一种基于一维无限折叠混沌映射的均匀分布混沌伪随机数发生器。统计测试和仿真证实，在一定的参数范围内，所产生的混沌序列为均匀分布序列且具有理想的二值自相关函数。     

二维耦合映象格子混沌序列的二值化及特性研究

基于二维耦合映象格子(CML)的时空混沌系统模型产生的混沌序列具有良好的伪随机特性.详细分析混沌序列的二值化方法、线性复杂度、平衡特性、游程分布及相关特性.结果表明,二维时空混沌序列比一维混沌序列、Logistic混沌序列具有更好的随机特性和更高的线性复杂度.     

广义互缩生成器

设计了一类称为广义互缩生成器的密钥流生成器.研究表明该类密钥流生成器所产生的序列具有如下良好特性：（1）大的周期;（2）高的线性复杂度;（3）生成的广义互缩序列族具有线性空间结构,形成Abel群;（4）广义互缩序列族内序列间互相关函数值可以由控制序列中1的数目来确定;（5）在一定条件下,序列的k-错线性复杂度显著增加.另一方面对新序列进行的安全性分析结果表明,与互缩序列相比,由较少的密钥量可以获得更好的安全性.     

Yet another application of the Monte Carlo method for modeling in the field of biomedicine

By means of Monte Carlo simulations performed in the C programming language, an example of scientific programming for the generation of pseudorandom numbers relevant to both teaching and research in the field of biomedicine is presented. The relatively simple algorithm proposed makes possible the statistical analysis of sequences of random numbers. The following three generators of pseudorandom numbers were used: the rand function contained in the stdlib.h library of the C programming language, Marsaglia's generator, and a chaotic function. The statistical properties of the sequences generated were compared, identical parameter values being adopted for this purpose. The properties of two estimators in finite samples of the pseudorandom numbers were also evaluated and, under suitable conditions, both the maximum-likelihood and method of moments proved to be good estimators. The findings demonstrated that the proposed algorithm appears to be suitable for the analysis of data from random experiments, indicating that it has a large variety of possible applications in the clinical practice.