基于Spark和整数混沌的彩图拉格朗日加密分存方案

针对图像加密分存算法安全性差及效率低的问题,结合二维整数耦合帐篷映射、拉格朗日插值公式和Spark并行框架,设计一种彩色图像并行加密分存方案。对分存ID进行分块,利用各个分存ID产生二维整数耦合帐篷映射的初始值,产生加密序列对图像进行加密。实验结果表明,该方案密码学特性良好,在基于Spark框架的11个核集群中加密分存时间减小了88%。     

图像加密预览算法

针对解密一个加密图像耗时长的问题,基于混沌帐篷映射加密算法提出一种图像加密预览算法。算法首先采用图像识别与图像分割技术选择图像关键区域或采用图像缩略图技术生成原图像的预览图像;然后利用混沌帐篷映射加密算法分别对原图像及其预览图像进行加密;最后将加密后的原图像和预览图像进行整合生成加密图像。该算法在解密原图像前先解密预览图像,实现加密图像预览功能。实验表明,该算法可以对加密图像进行解密前预览,预览效果好,耗时短。     

基于三维帐篷映射的彩色图像加密*

提出了单位立方体上的帐篷映射,即三维帐篷映射,分析了该映射输出序列具有的性质,研究了生成二值序列的自相关性与平衡性;并将三维帐篷映射应用于彩色图像加密。实验结果和理论分析表明,该映射具有良好的混沌特性,加密图像具有理想的加密效果以及稳定的SNR。     

基于斜帐篷混沌映射和Arnold变换的图像加密方案

针对单纯使用Arnold变换（猫映射）进行图像加密密钥空间小的问题,基于斜帐篷混沌映射和Arnold变换提出一种新的图像加密算法。算法首先根据明文生成密钥,然后利用斜帐篷混沌映射和Arnold变换对图像进行加密。该算法引入混沌映射大大增加了密钥空间,使密文随机性和抗攻击性更强,确保了加密后的密文更安全。实验表明,该算法可以对图像进行有效加密,可以有效防止针对加密图像的各类攻击。     

基于整数动态耦合帐篷映射的视频加密算法

针对高维混沌加密算法导致视频编码时耗过大的问题,引入整数动态耦合帐篷映射优化模型,提出一种有效的H.264/AVC视频加密算法,减少加密数据量,同时保证视频加密的安全性,兼顾视频的加密效率和加密安全。对加密算法的两级方案的加密效果进行了主客观评价和安全性分析。结果表明,加密方案的密钥空间大、伪随机序列生成效率高、抗攻击性强,同时压缩比和视频格式不变、加密时耗低,满足了视频加密中的实时性和安全性需求。     

基于混沌映射和DNA编码的图像加密算法

针对Logistic映射应用于图像加密时迭代点比较集中、遍历性较差的问题,提出一种改进的基于斜帐篷映射与脱氧核糖核酸(DNA)理论的图像加密算法。利用斜帐篷映射产生2组混沌序列来置乱图像中像素的位置,对初步置乱后的图像进行DNA编码,使其成为一个DNA序列,再由斜帐篷映射产生一组混沌序列以置乱DNA序列,通过DNA反变换得到最终的加密图像。从安全性和置乱程度2个方面进行仿真分析,结果表明,与Arnold变换、Hilbert曲线等传统置乱方法,以及Logistic映射与DNA理论相结合的算法相比,该算法具有更好的加密特性。     

基于多维混沌系统组合的图像加密新算法

提出了基于多维混沌系统同时对图像像素位置置乱和像素值加密的新算法。利用广义Arnold映射对图像像素位置进行置乱；利用三维Liu混沌系统产生的混沌序列得到整数密钥序列，对置乱图像像素值逐个进行加密。实验表明这种加密算法具有密钥空间大、安全性高的优越性，加密图像像素值具有类随机均匀分布特性，相邻像素具有零相关特性。     

基于复合混沌序列与小波变换的图像加密算法

针对单一混沌映射有可能退化为周期问题以及图像置乱加密计算量大的缺点，提出了一种基于复合Logistic和Chebychev映射与小波变换的图像加密算法。算法根据密钥控制复合混沌序列的初始参数，生成混沌序列，进而对图像进行置换加密，然后对加密后的图像进行小波分解，再对小波近似系数进行置乱加密。实验结果表明，该算法改进了单一混沌序列的退化问题，使混沌序列具有更好的随机性并改进了图像的直方图分布，算法具有良好的加密效果。     

整数动态耦合帐篷映射优化设计与性能分析

给出一种整数帐篷映射的等价形式,并对整数动态耦合帐篷映射模型进行了优化设计。采用耦合映象格子模型,选用整数动态帐篷映射的优化形式作为格点的非线性函数,快速生成了具有均匀分布性和独立性的伪随机序列,对模型的信息熵、互信息、差值特性、Lyapunov指数、随机性进行了仿真分析。仿真结果表明,整数动态帐篷映射与其优化模型完全等价,满足了生成伪随机序列各项性能要求,生成效率显著提高。     

基于Logistic混沌序列的图像空域复合加密研究

提出了一种针对大数据量数字图像空域复合加密／解密的方法。加密过程是借助Logistic混沌动力学系统过程既非周期又不收敛，且对初始条件敏感性，产生实数值混沌序列；再通过离散映射关系，把图像自带信息同实数值混沌序列耦合，生成参数序列；然后对图像的色度空间和像素位置分别进行置乱处理。解密算法即为加密的逆过程。其特点是：色度空间和像素位置的加密参数既依赖于密匙，又与每幅加密图像所携带的信息密切相关。大量的实验结果表明，此算法达到了令人满意的效果。     

一种基于混沌理论的数据加密算法设计

研究混沌理论的数据加密算法设计,针对传统利用混沌系统对数据加密时运算开销大、运算效率不高.为解决上述问题,提出了一种利用混沌系统的迭代序列进行加密的方法.首先将混沌产生的序列映射成由整数构成的伪随机序列来充当加密密钥,然后将其均匀分布在某一区间上.再利用Logistic公式迭代若干次与经过置换的明文异或获得加密密文.通过对混沌序列加密算法的设计,使加和解密运算开销和运算效率得到了提高;分析算法具有较强的抗密钥穷举攻击和抗攻击的能力.仿真实验结果表明方法是有效的和可行的,并且数据加密/解密的效果良好.     

基于2D sine Logistic混沌映射的医学图像频域加密算法

针对现有医学图像加密算法在加密效率和安全性上的不足,提出一种基于2D sine logistic混沌映射的医学图像小波域加密算法。算法首先利用整数小波变换将医学图像从空域转换为频域,充分打破像素间的相关性;其次,利用2D sine logistic混沌映射生成混沌序列,选取三级小波分级的低频系数LL3进行扩散和置乱加密,提高加密效率;并且将二级小波分解的中高频系数HL2和LH2进行扩散加密,解决加密图像中存在的明显轮廓问题;最后将加密后的小波系数进行小波逆变换得到加密图像。实验仿真结果表明,算法具有高安全性和加密效率,与现有空域方法相比,加密时间约为1/40;与现有频域方法相比,在保证加密效率情况下具有更好的加密图像隐蔽性。     

一种快速的混沌图像加密算法的设计与分析

近年来,大数据的出现和云计算的快速增长,使得多媒体数据的安全加密技术成为研究热点。图像加密技术在军事图像数据库、保密视频会议、付费电视、健康管理系统、在线私人相册等许多应用中发挥着重要的作用。混沌理论具有和密码学要求一致的固有优点,使得基于混沌的图像加密算法得到了广泛的研究。本文设计实现了一种基于混沌理论的快速图像加密算法,并对算法的性能进行了检测和分析。在加密过程中,先利用斜帐篷映射产生和明文图像相关联的控制参数,再将图像灰度值矩阵分裂为两部分进行Arnold置乱,实现像素位置和灰度值的改变。灰度扩散时,用二维实参数Arnold映射产生密钥流,密钥流和图像像素值序列经过异或运算和模运算后得到密文图像的灰度值序列。实验分析发现,图像经过一轮加密即可满足安全性要求,算法加密性能和效率均较高。     

二维整数帐篷映射模型设计及安全性仿真分析

帐篷映射由于具有均匀分布特性,被广泛应用到密码学研究领域。一维整数动态帐篷映射模型由于其维数低,复杂度较低,密码学特性和安全性能较差,在密码学领域的应用有着一定的局限性。为了解决这一问题,将一维整数动态帐篷映射模型拓展为二维整数动态帐篷映射模型。二维整数动态帐篷映射模型产生的序列之间存在着扰动机制,进而增加了序列的复杂度,但这种扰动极值并不复杂,计算量较低。将该模型与一维整数动态帐篷映射进行了比较,并分析了该模型的自信息、互信息、均匀性、相空间、混沌性等特性。仿真结果表明,二维整数动态帐篷映射模型克服了一维模型均匀性较差的缺陷,其迭代生成序列具有良好的均匀分布特性及相互独立性,其密码学特性更加完善。     

基于Hénon映射与魔方变换的图像加密算法

提出一种基于改进的Hénon映射与魔方变换的图像加密算法。该加密算法采用改进的Hénon映射序列,使其具有更为理想的统计与分布特性,更适用于图像加密。算法首先利用获得的整数序列与图像的像素值运算而使其改变,再将图像分解为三维数据矩阵,在三维空间沿每一轴向对各平面中的数据按环作循环移位操作,即采用魔方旋转变换完成对图像数据的置乱。该加密算法具有运算量低、密钥空间大与图像普适性等优点。仿真实验结果表明该算法具有良好的图像加密效果,对于常见的攻击具有较强的抗干扰能力。     

基于Logistic混沌系统与魔方变换的图像加密方案

设计了一种基于Logistic映射与魔方变换的图像加密方案。该方案采用改进的混沌序列二值化方法,并借用魔方变换的思想,将二值序列转换所得的整数序列与图像像素值运算后,对图像的行列分别作循环移位完成对图像的加密。实验结果分析表明,该加密方案具有良好的图像加密效果,对于常见的攻击具有较强的抗干扰能力。     

基于一维混沌映射的高效图像加密算法

随着多媒体技术的发展,基于数字图像的应用日益普及,图像本身的安全问题及图像所有者的隐私问题愈发严重。不同于文本数据,数字图像作为一种二维数据,其数据量大,冗余度高,像素间相关性强,将传统的一维数据加密方法直接应用于图像加密中难以达到加密的效果。当前,基于混沌理论的加密方法是图像加密领域的主流方法之一,其往往采用置乱-扩散的经典结构,利用所生成混沌序列的高随机性保证加密结果的安全性,同时具备较高的加密效率。然而,为了进一步增强加密算法的安全性,此类方法提出了大量复杂的混沌映射,如超混沌、多级混沌等,但它们的计算复杂度较一维混沌映射有了大幅增加。对此,文中设计了一种高效的一维复合混沌映射SPM,其将Sine映射和PWLCM映射结合,扩大了混沌映射的范围并保证了结果的遍历性,在不降低安全性的前提下极大地提升了混沌序列的生成效率;基于此,提出了一种新型结构下的高效图像加密算法,该算法仅需一轮置乱-扩散-置乱过程即可完成图像的加密,相较于传统方法减少了加密的轮数,进一步提升了加密的效率。实验表明,所提方法能够有效抵御选择明文/密文攻击,相较于已有算法,加密效率平均提升了约58%,具备较强的实用性。     

一种支持快速加密的基于属性加密方案

基于属性加密算法因含有大量耗时的指数运算和双线性对运算,一些方案提出将加密外包给云服务器.然而这些方案并没有给出外包加密在云服务器中的并行计算方法,而且还存在用户保管私钥过多、授权中心生成用户私钥成本过大的问题.针对这些问题,提出一种基于Spark大数据平台的快速加密与共享方案.在该方案中,根据共享访问树的特点设计加密并行化算法,该算法将共享访问树的秘密值分发和叶子节点加密并行化之后交给Spark集群处理,而用户客户端对每个叶子节点仅需要一次指数运算;此外,用户私钥的属性计算也外包给Spark集群,授权中心生成一个用户私钥仅需要4次指数运算,并且用户仅需要保存一个占用空间很小的密钥子项.     

基于MapReduce的并行混合混沌加密方案

为了解决云环境中大数据量加密速度慢的问题,针对云计算环境中多节点的特点,结合混沌加密和MapReduce并行框架,提出一种并行混合混沌加密方案.通过对明文数据进行分组,在分组加密初始化时,混合三维Lorenz混沌系统和Chen混沌系统产生用于加密混沌系统的初值和干扰值,在加密过程中再次混合Henon映射和2D Logistic混沌映射,通过产生的混沌序列和干扰值对明文进行加密.实验结果表明,基于MapReduce的并行混合混沌加密技术能够在96个核的集群中提升360％的加密速度,减少81.2％的加密时间.     

基于一维压缩感知和混沌的医学图像加密研究

医学图像由于涉及隐私等重要问题，其安全性问题逐渐凸显，同时其具有数据量大、同色像素连续性高等特点。为实现医学图像安全、快速地在网络中传输，提出一种基于压缩感知和同步混沌流密码的医学图像加密方案。首先迭代三维同步混沌流密码系统构造出测量矩阵和得到用于加密的伪随机序列。然后，利用测量矩阵对整数小波变换后的稀疏医学图像进行测量，并使用量化函数将测量后的图像量化至[0,255]范围内的整数。最后，利用伪随机序列加密量化后的图像。相应的解密算法也同时给出。从以CT图像为例的实验仿真结果可知，该方案具有良好的压缩和加密性能。同时，相关安全性能分析结果表明，所提方案对统计攻击和剪切攻击具有良好的安全性和鲁棒性。