基于多混沌系统组合图像置乱加密算法研究

提出一个基于位平面彩色图像Arnold映射置乱和采用Chen系统产生的混沌序列加密算法。首先采用由Logistic系统构造的非线性动力系统产生的混沌序列形成Arnold映射矩阵,在不同的位平面对彩色图像进行置乱,然后用Chen系统产生的混沌序列对置乱后的图像进行加密。该算法实现简单,能够抵御各种攻击,且容易用硬件实现。     

基于多混沌系统组合图像置乱加密算法研究

提出一个基于位乎面彩色图像Arnold映射置乱和采用Chen系统产生的混沌序列加密算法。首先采用由Logistic系统构造的非线性动力系统产生的混沌序列形成Arnold映射矩阵，在不同的位平面对彩色图像进行置乱，然后用Chen系统产生的混沌序列对置乱后的图像进行加密。该算法实现简单，能够抵御各种攻击，且容易用硬件实现。     

基于多混沌映射算法的图像可逆化加密仿真

原图像经过对矩阵元素随机打乱可得到加密图像,加密后的图像可以有效防止已知攻击。可逆映射可以高效地实现像素置乱,但由于离散混沌序列的初始条件较为敏感,因此像素扩散置乱难度较大。为此提出基于多混沌映射算法的图像可逆化加密方法,在图像加密过程中,采用扩散置乱和Arnold变换置乱图像,通过Logistic映射系统和Chen系统生成离散混沌序列,置乱后图像中红、绿、蓝三基色分别执行异或运算,从而输出加密图像。在图像解密过程中,分别对扩散置乱、Arnold变换以及图像加密执行逆映射,输出解密图像,完成图像可逆化加密。实验结果表明,所提方法密钥敏感性和原图与解密图像像素值分布更均匀、相邻像素相关性更低,鲁棒性更强。     

一种新的基于混沌的彩色图像加密算法

提出一种使用传统的Cat映射与混沌序列结合的方法对彩色图像进行置乱扩散加密,克服了Cat映射周期性与易受选择明文攻击的缺陷。算法使用了Logistic映射和Chebychev映射。首先利用Chebychev映射的平衡性产生密钥,控制Logistic映射的参数,产生多个不同参数的Logistic序列;再用Logistic序列控制图像置乱的范围,使用Lorenz系统得到每次Arnold变换的密钥和置乱次数。置乱完成后,再使用Lorenz系统控制扩散时操作的变量。实验仿真表明:该算法对图像有比较好的置乱扩散效果,克服了Cat映射缺点,并且具有很大的密钥空间,能够高质量加密图像并抵抗常见的攻击。     

结合多混沌映射与DNA的彩色图像加密算法

针对低维混沌系统和单一的DNA加密方案的空间小、复杂度低等问题,提出一种基于多混沌映射与DNA的彩色图像加密算法.先利用Arnold变换对图像每分量进行图像位置置乱,利用Logistic混沌映射产生与明文图像大小相同的随机矩阵并进行分块操作,再进行DNA规则运算,其运算方式由Chen超混沌系统产生的混沌序列动态决定.仿真实验结果表明,算法加密与恢复效果良好,能有效地抵御各种统计攻击与差分攻击,具有良好的安全性、抗噪声性好、复杂高等加密性能.     

一种新的基于超混沌映射的图像融合加密算法

为了提高图像加密算法的安全性和加密效率,提出一种新的基于超混沌映射的图像融合加密算法。首先,利用Chen超混沌系统产生四条混沌序列,并对这四条混沌序列进行取小数部分、矩阵相乘及取索引值等变形处理;然后分别利用变形后的混沌序列对原始图像和密钥图像进行像素的位置置乱,接着用交换位平面和按位取反操作来扰乱其像素值;最后,执行加运算可得到加密图像。置乱程度和安全性分析表明,该图像融合加密算法具有较好的加密效果,较大的密钥空间和较强的密钥灵敏性,且可抗抵抗穷举攻击和统计攻击。     

一种新的基于超混沌映射的彩色图像加密算法

为了提高图像加密算法的安全性,提出一种新的基于超混沌映射的图像加密算法。首先,将彩色图像分解成三个通道分别是R、G、B,然后利用Chen超混沌系统产生的4条混沌序列对每个通道的像素位置进行置乱;接着以4条混沌序列为基础条件对每个通道进行位平面置换和按位取反操作来实现像素值的扰乱,最后重组位平面及3个颜色通道即可获得加密图像。模拟仿真和安全性分析表明,提出的图像加密算法加密效果较好,具有较大的密钥空间、对密钥具有较强的灵敏性,并且可以抵抗穷举攻击以及统计攻击。     

基于耦合混沌系统的彩色图像加密算法

讨论了一种新的彩色图像加密的算法。该算法以Lorenz混沌系统的初始条件作为初始密钥对图像进行异或预处理,由Logistic映射和Lorenz系统产生的混沌序列分别对图像进行置乱和扩散操作。该算法以处理后图像数据作为置乱过程中Logistic映射的初始值,实现Lorenz系统与Logistic映射的耦合,大大提高了算法的安全性。该算法具有良好的置乱和扩散效果,加密解密速度快,有良好的抗噪声能力。     

基于改进Logistic映射的混沌图像加密算法

经典Logistic映射存在系统参数范围受限、混沌序列分布不均等问题。对Logistic映射进行改进并将其应用于图像加密中,设计一种置乱与扩散同时操作的图像加密算法。对经典Logistic映射增加模运算并对其所生成序列进行二进制比特重排,利用改进Logistic映射生成具有更好混沌特性的伪随机序列并用于加密系统的置乱和扩散阶段。将所生成的伪随机矩阵与明文图像矩阵进行异或操作以实现明文图像预加密。在此基础上,采取置乱与扩散同时操作的策略以置乱和扩散预加密后的图像从而得到密文图像。安全性分析及实验结果表明,该算法具有良好的加密性能和安全性,可以抵抗暴力攻击、差分攻击等常见攻击。     

简单超混沌与映射置乱相结合的数字图像加密方案

该文给出了一个基于Hyperhenon系统与映射置乱相结合的数字图像加密方案。先由Hyperhenon系统产生的混沌序列对图像进行简单异或加密,采用简单的二维非线性动力系统产生的混沌序列形成映射矩阵,对图像进行置乱加密。该方案实现简单且具有非常高的安全性。     

Color image encryption scheme based on the combination of the fisher-yates scrambling algorithm and chaos theory

In order to obtain a more secure and effective image encryption scheme, a color image encryption scheme based on Fisher-Yates scrambling algorithm and chaos theory is proposed. First, the (secure hash algorithm) SHA-384 is used to generate the key by combining the plaintext image and the encrypted time point. Then, three groups of chaotic sequences are obtained by iterating the three-dimensional Chen chaotic system, and three groups of pseudo-random sequences are obtained by processing with the key. The first group of pseudo-random sequences combined with the Fisher’s algorithm for image pixel position scrambling. A new pixel value substitution method is proposed using the second group of sequences to control each pixel value substitution of the image. The last group generated the matrix after pixel substitution was used for diffusion transformation to obtain the final encrypted image. The test results show that the scheme has broad application prospects.

     

基于高维超混沌系统和矩阵张量积的图像分组加密新算法

目前混沌加密算法主要存在三方面的不足:1)采用低维混沌序列造成混沌退化;2)采用的混沌系统结构过于简单;3)算法只依赖于混沌系统的结构和密钥。针对这些不足,提出一种新的图像分组加密算法。为了克服混沌退化,算法借助矩阵张量积将高维超混沌系统所产生混沌序列和一维混沌序列充分耦合,产生像素扩散矩阵。在此过程中,用明文信息控制扩散矩阵生成,使算法与明文相关,提高了算法的安全强度。     

整合ChaCha20哈希运算的分块扩散自适应图像加密算法

目的 针对数字图像网络传输安全性和混沌加密算法自适应差的问题,提出一种基于ChaCha20哈希运算的分块扩散自适应图像加密算法(BDCH)。方法 BDCH算法首先通过分段线性混沌映射(PWLCM)产生的混沌序列填充明文图像,使其成为方形图像;其次,利用初始输入密钥及明文图像总和,通过ChaCha20哈希运算生成8×8的初始哈希矩阵,并与PWLCM混沌映射生成的伪随机序列作用,联合产生哈希密钥矩阵,PWLCM的迭代初值选取为初始密钥矩阵均值、初始密钥及明文图像归一化均值;然后,利用Arnold和PWLCM映射同步置乱扩散整幅图像,并分成互不重叠的8×8大小图像块;最后,采用哈希密钥矩阵对图像块进行两轮扩散,完成图像加密。结果 灰度及彩色图像的计算机仿真与性能分析表明,BDCH算法的信息熵、峰值性噪比、密钥敏感性指标优于其他加密算法,并且解决了直接使用初始哈希矩阵会产生的弱密钥问题,密钥空间大。结论 结合同步置乱扩散和哈希密钥矩阵非线性分块扩散的BDCH算法可有效抵抗各种攻击,安全性高、自适应性强,适合各种类型的灰度及彩色图像加密,潜在应用价值大。     

A fast chaos-based image encryption scheme with a novel plain image-related swapping block permutation and block diffusion

In the paper, a fast image encryption scheme with block permutation and block diffusion is introduced. Considering the increasing size of the image, encryption process is manipulated by block, and the encryption of every block image consists of block permutation and block diffusion. A novel plain image-related swapping block permutation strategy is presented, the swapping operation of the block image is controlled by the random chaotic sequences, and the initial value and parameter of the chaotic system are produced by SHA 256 hash value of the plain image, thus our algorithm is highly sensitive to changes of the plain image. Diffusion method within the block image (DMWBI) and diffusion method between two block images (DMBTBI) are presented to effectively eliminate the correlation of adjacent pixels in the plain image. The correlated chaos is employed to enhance the relationship of chaos, and take fully use of chaotic maps. One-dimensional Logistic-Sine System (LSS) is used to generate pseudo-random sequences during the whole encryption process. Experiment results and security analysis have proved the proposed image encryption algorithm is secure and effective.     

Image cryptosystem based on plain image correlation rate and selective chaotic maps

In this paper, a new image encryption algorithm is introduced for encrypting grayscale digital images of any size. To improve the encryption evaluation parameters, we suggested that the value of the plain image correlation coefficient be effective in the cryptographic process, so plain images with different properties and correlation coefficient rates are encrypted in different ways. According to the average absolute value of correlation coefficient of plain image, Logistic or Tent maps is selected to generate chaotic sequences to expand plain image matrix. As the first step of the diffusion phase, the plain image matrix is developed with larger size by proper selected chaotic sequences, and simultaneously a chaotic matrix with the same size is generated by chaotic Sine map sequences. In confusion phase, the modified Lorenz map changes pixel locations of new developed matrix by means of certain equations. Then bitwise XOR is applied between developed matrix include plain image and Sine map chaotic matrix, as second step of diffusion phase. Finally, encrypted image is generated after applying exchange operations on the content of pixels, as third step of diffusion phase. Experimental results and comparisons with some of the existing methods, show that the proposed image cryptosystem is able to resist common cryptanalytic attacks and can be used as a secure method for encrypting digital images.

     

Image encryption algorithm based on chaotic system and dynamic S-boxes composed of DNA sequences

A new image encryption scheme based on dynamic S-boxes combined with chaotic system is proposed. Different from traditional diffusion methods based on DNA operations, dynamic S-boxes composed of DNA sequences are used to diffuse the pixel values of the image. Simulation results and security analysis show that the proposed algorithm has good performance and ability to resist common attacks.     

基于矩阵四向扩散的超混沌图像加密算法

目前高强度的超混沌图像加密方法普遍在一维序列上实现扩散过程,但较慢的加密速度导致其实用价值不高。基于此,本文提出一种基于矩阵四向扩散的超混沌图像加密算法。首先,量化重构超混沌系统迭代产生的原始序列,生成与明文图像尺寸相同的密钥矩阵;然后,由低维混沌系统生成扩散过程所需的初始向量;最后,在图像矩阵上以行向量、列向量为计算单元,依次从上下左右4个方向完成像素信息的全局扩散。仿真实验结果表明,本文算法能够抵御选择明文、差分分析等攻击手段,同时算法时间复杂度仅为线性阶,兼具安全性能和运行效率,在图像实时保密通信领域具有较好的效果。     

基于图像扩散速度模型和纹理信息的人脸活体检测

为了解决人脸身份认证中的欺诈问题,提出了一种基于图像扩散速度模型和纹理信息的人脸活体检测算法。真实人脸和虚假人脸图像的空间结构不同,为了提取这种差异特征,该方法使用各向异性扩散增强图像的边缘信息。然后,将原始图像与扩散后图像的差值作为图像的扩散速度,并构建扩散速度模型。接着使用局部二值算法提取图像扩散速度特征并训练分类器。真实人脸图像和虚假人脸图像之间存在很多差异特征,为了进一步提高人脸活体检测算法的泛化能力,该方法同时提取人脸图像的模糊程度特征和色彩纹理特征,通过特征矩阵级联的方法将两种特征进行融合,并训练另一个分类器。最后根据分类器输出概率加权融合的结果做出判决。实验结果表明,该算法能够快速有效地检测出虚假的人脸图像。