三维复合混沌系统及其在图像加密的应用

混沌是非线性学的一个重要学科，在信息安全、物理学和经济学等领域得到了广泛应用，持续构造新的混沌系统是有意义的。针对这一情况，构造了一类包含迭代次数t的三维三角函数复合混沌系统，对系统的动力学行为进行测试和分析，通过对系统分岔图、Lyapunov指数、周期点导数、谱熵等进行分析，确定其具有较强的混沌特性和较大的混沌区间，同时证明了混沌系统满足Devaney混沌定义，通过对系统随机生成的混沌序列进行0-1测试和NIST测试确定其混沌序列质量良好。因此基于该系统的混沌序列对图像进行加密，实现简单，加密速度快，同时对加密结果的各项指标系数进行了计算和分析，测试结果均非常接近理论最优值。其中，密钥空间很大，可达10252。与最近的其他方法进行对比，结果表明，基于该系统的加密方案可以具有较强的安全性和可靠性。     

一种混沌系统的设计及其在图像保密变换中的应用

提出了一种四分段一维线性混沌系统的设计及其混沌序列应用于图像保密变换中的方法。考察了基本混沌系统的数学性质，该混沌系统生成的混沌序列具有良好的统计特性。在基本映射的基础上设计出多重迭代混沌系统，通过随机改变混沌的迭代次数、分段的斜率以及改变混沌的初始值和参数，提高混沌序列的复杂度，增加了混沌系统的安全性。随后应用混沌序列结合本文提出的图像保密变换方法对图像进行加密解密。     

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。     

一种新的混沌扩频序列及其性能分析

结合传统的混沌映射,提出一种组合式混沌映射模型。给出了产生新的混沌扩频序列的方法。首先由给定初值代入组合式混沌映射进行迭代,并且通过随机的参数切换选择不同的组合混沌映射,再将迭代产生的序列进行预处理,最后将预处理后的序列进行L比特选择得到新的混沌扩频序列。对得到的混沌扩频序列进行平衡性、保密性和相关性分析,并与现有的混沌扩频序列的性能进行比较。结果表明,该混沌扩频序列具有与现有的混沌扩频序列相近的相关性,而且其平衡性、保密性更好。     

一种新的图像混沌置乱及加密方法

提出一种新的图像混沌置乱及加密方法,利用2个耦合混沌映射产生混沌序列对,利用该序列对通过变换形成图像像素新的地址码,对原始图像进行混沌置乱,得到置乱图像。对乱序图像进行离散余弦变换（DCT）,在DCT域内利用一个混沌序列对每个系数进行改变,从而对图像进行加密。恢复图像时,其解密和反置乱过程与上述过程相反。仿真实验结果表明,该方法简单易行,具有较强的安全性和可操作性。     

标准混沌映射切换在数字水印中的应用

提出一种基于标准混沌映射切换的数字水印方法。首先创建产生混沌随机序列的标准混沌映射模型；然后在不同时段根据切换策略产生不同的混沌序列。嵌入水印时，将选择的图像分块DCT中频系数与混沌序列相加，进行取模运算后再嵌入混沌映射模型进行迭代。检测时利用同一个相应的标准混沌映射模型生成混沌水印序列，并进行相关检测。研究结果证明了这种方法的合理性。     

神经网络的混沌特性及其在加密通信中的应用

首先概括了能实现混沌动力学特点的主要神经网络模型及其产生混沌同步，混沌序列和混沌吸引子等复杂性的基本原理，介绍了如何利用混沌同步，混沌轨迹序列和混沌吸引子等复杂性特点实现通信加密算法，最后总结有关神经网络的混沌特性及其加密通信应用中需要进一步研究的一些课题。     

基于混沌系统的图像加密算法

混沌序列具有容易生成，对初始条件敏感以及具备白噪声的统计特性等特点，混沌序列的离散映射也具其相似的特性，文中讨论了一种以实数值混沌序列为基础。利用图像置乱变换技术，实现基于空域或频域的数字图像加密算法，该算法具有较高的安全性，实验结果令人满意。     

基于混沌的跳频通信系统

利用混沌信号取代跳频通信中的伪随机序列,其关键问题是混沌序列的相关特性和发射系统接收系统的混沌同步。该文提出利用Chen’s混沌序列构造跳频码,分析了该混沌序列的相关特性,并与Lorenz混沌序列进行比较,并讨论了存在于扰下的同步性能。应用MATLAAB进行仿真,结果表明该混沌序列具有良好的相关特性和稳定的同步性能,应用于跳频通信可获得较好的效果。     

基于多值量化的混沌扩频序列及其性能分析

为了分析基于多值量化的混沌扩频序列的性能,以Chebyshev混沌映射为例,结合其概率密度分布函数的特点给出对其进行多值量化的方法。仿真分析多值量化混沌序列的平衡性和相关性,在高斯白噪声信道中对传统二值量化混沌序列和多值量化混沌序列扩频通信系统进行误码率仿真,并从低检测概率和低利用概率两个角度对多值量化混沌序列的抗截获性能进行分析。仿真结果表明多值量化混沌序列的误码率性能更好,其抗截获性能也有所提高。     

基于混沌序列的Simulink扩频通信仿真

首先研究了混沌序列的特性,设计了产生混沌序列的Simulink仿真模型,并且把该模型应用于直扩通信系统,仿真实现了基于混沌序列的直接扩频系统,经过理论研究和仿真实验表明,利用混沌序列作为扩频序列的扩频系统可以有效提高通信系统可靠性和抗干扰能力,具有较强的理论研究意义和实际应用价值.     

一种基于复合混沌序列的图像加密方法

针对低维度混沌系统的密钥空间小、加密系统安全性较低的不足。提出一种由sine混沌改变均匀分布logistic混沌排列次序形成复合混沌序列的图像加密方法。首先,产生服从均匀分布的logistic混沌序列,用sine混沌序列重排该序列整数化后的重复部分,以此无重复数值的复合混沌序列进行像素位置置乱;之后,由于仅进行位置置乱不能改变图像的灰度统计直方图特征,用sine混沌重排整个logistic混沌序列形成复合混沌序列,以此进行像素扩散完成图像加密。对方法安全性从密钥空间、密钥敏感性、差分分析、统计直方图、相邻像素相关性、信息熵方面进行了测量。实验结果表明该方法密钥空间大、敏感性高,能有效地抵抗穷举分析、差分分析和统计分析。     

基于混沌映射的网络实时保密通信方法

本文就混沌系统中的Logistic映射和Henon映射，利用多值序列的方法所产生的混沌序列，对网络流进行加密和置乱，并对数字图像也进行了实验，算法全部用VC 编写实现。     

基于平面方体上帐篷映射流密码的构造

提出了一种新的二维混沌映射—平面方体上的帐篷映射,并用于流密码的构造。该映射产生的混沌序列具有均匀的分布函数、良好的相关性和复杂度,用该映射产生的混沌序列来构造的二进制密钥流,具有良好的统计性质和密码学特性,比一维映射提供了更强的安全性。     

混沌在密码学中的应用

密码学是信息安全的核心技术。混沌系统对初值的极端敏感性以及生成的混沌序列具有伪随机性和非周期性,为密码技术研究开辟了一条新途径。该文介绍了现代密码学和混沌理论的基本内容,分析了将混沌理论应用于密码学的可能性。论述了混沌加密的基本原理以及密钥序列的安全性,并指出了将混沌加密应用于实际所存在的问题。     

基于群体适应度方差的自适应混沌粒子群算法*

已有的混沌粒子群算法多使用Logistic混沌映射,但Logistic混沌映射产生的混沌序列不够均匀,影响了混沌粒子群算法的性能。提出在混沌粒子群算法中引入均匀性更好的An混沌映射,利用An混沌映射初始化粒子群的位置和速度,并通过适应度方差的变化来自适应控制部分粒子进行混沌更新,来改善混沌粒子群算法的性能。数值仿真的结果表明,改进算法的收敛性和全局搜索能力都有所提高,能有效避免早熟收敛。     

改进的混沌否定选择算法

针对检测器集生成速率不高的问题,提出一种改进的混沌否定选择算法。由于Logistic映射折叠次数有限,采用自映射产生的混沌序列,改进混沌二值序列的产生方法。实验结果表明,该算法具有较好的混沌特性,能有效提高检测器集的生成速度,较好地覆盖检测空间,安全性较强。     

一种多级变参数混沌系统的图像加密研究

针对一维离散单混沌系统在计算机有限精度下存在的退化问题,提出了一种在生成混沌信号的过程中参数随机变化的混沌伪随机序列产生方法,基于该方法构建的混沌系统较单混沌系统具有伪随机序列周期大,密钥数量多,密钥空间大等优势,所产生的密码具有更高的安全性能。而且基于该伪随机序列产生方法,还提出了一种新的图像加密算法。仿真分析证明,该图像加密算法原理简单、安全性高、便于软硬件实现。     

一种基于神经网络的Hash函数算法研究

如何设计高效、安全的带秘密密钥的单向函数一直是现代密码学研究中的一个热点。首先用神经网络来训练一维非线性分段映射产生混沌序列,并利用该模型产生的非线性序列构造带秘密密钥的Hash函数,该算法的优点之一是神经网络隐式混沌映射关系使直接获取映射关系变得困难,实验结果表明,这种算法具有对初值有高度敏感性、很好的单向性、弱碰撞性,较基于单一混沌映射的Hash函数具有更强的保密性能,且实现简单。     

基于神经网络的混沌加密算法

首先用神经网络来训练已知混沌序列,并利用该模型产生的非线性序列实现了明文、密文之间的转换,该算法的优点之一是神经网络（NN）隐式混沌映射关系使直接获取映射关系变得困难,经理论分析选择了较好的神经网络学习方法,实验进一步表明,该算法产生的序列随机性、抗破译性能良好;加密弹性大,可扩展性好;加密速度快。