二维混沌映射图像加密安全性分析及改进算法

为增强图像加密的安全性,分析了二维混沌映射图像加密技术,提出了一种新的改进算法.采取构造复合加密系统、增加扩散函数、改变密钥设计等方法解决二维混沌映射加密图像时只改变图像位置,没有改变像素值,存在周期性、无扩散、实际密钥空间比理论值小等安全隐患问题.将Baker map公式化,然后利用复合混沌系统的思想,以Baker map为例提出了一种新的改进算法.仿真验证了改进算法的安全性.仿真表明,改进算法对其他二维混沌映射Cat map等均有效.     

分段式三角混沌及其加密应用

为了提高图像加密信息的安全性,提出一个基于三角混沌映射和分段相结合的混沌映射。将三角混沌映射进行分段处理并构造分段式三角混沌函数,将该混沌映射产生的混沌序列量化为离散二值序列,分析该序列对初始条件的敏感性、频数检验、平衡度、以及Lyapunov指数等指标,并将其应用于图像加密研究。实验结果表明,该分段式三角混沌映射相比三角混沌映射具有更加良好的混沌特性,将其用于图像加密可获得大的密钥空间,该混沌映射和密文交错的图像加密方法相结合能获得较高安全性的加密结果,通过对加密后图像相邻像素灰度共生矩阵指标分析,表明加密后图像相邻像素具有良好的空间随机特性。     

一种基于复合混沌系统变参数图像加密新算法

基于变参数的复合混沌系统,提出了一种图像加密新算法．首先,根据一维Logistic映射选择自身的系统参数,并结合三维混沌系统,构造一种非线性耦合函数来对明文进行置乱．其次,根据明文信息和混沌序列,对每一次置乱后的像素点进行像素灰度变换．这样,算法便具有密码学所需的置乱、随机等特性．仿真实验和安全性分析表明,该加密算法加密效果良好,密钥空间较大,并有良好的统计特性,可以有效地抵御穷举攻击、差分攻击以及选择明文攻击等．     

一种基于混沌映射的图像分组加密算法

为了提高信息加密安全性,提出一种三角混沌映射与拟分组加密算法相结合的图像加密方法。利用三角混沌映射产生混沌序列,将该混沌映射产生的混沌序列量化为离散二值序列,分析该混沌序列的性能参数指标,最后将三角混沌作为密钥用于改进的拟Feistel结构加密算法。通过对加密后图像相邻像素灰度共生矩阵指标进行实验分析,结果表明加密后图像相邻像素具有良好的空间随机特性。     

基于Logistic和Baker映射的视频加密方法

为保证网络信息传输的安全性,提出一种视频图像加密方法。该方法引入混沌系统中的Logistic映射和Baker映射,结合H.264视频压缩编码特点,利用Baker映射对DCT（Discrete Cosine Transform）变换量化后的块进行位置置乱,改变空间像素的位置;利用Logistic映射产生的伪随机序列生成密码序列,对块矩阵像素的数值进行改变;在熵编码完成后,利用Logistic映射产生的伪随机序列,对0,1二进制串进行漂移的流加密。该算法的计算复杂度低,具有良好的安全性和实时性,对编码压缩性能影响较小。     

基于一维混沌映射和比特块置乱的图像加密

提出了一种基于一维混沌映射和比特块置乱的彩色图像加密算法。利用Logistic映射生成的伪随机序列对彩色图像进行置乱,将置乱的图像分解成24个位平面。对每个位平面进行8×8的比特块划分并对其进行第二次置乱,对第二次置乱图像的进行扩散操作,得到加密图像。实验结果表明,与像素块置乱的多图像加密算法相比,本文算法具有较大的密钥空间和较好的鲁棒性能、安全性和加密效果良好。     

一种基于混沌映射的图像加密方法

提出了一种基于Logistic混沌系统的图像加密算法．该算法先将初始图像像素通过行列循环移位的方法进行置乱,减小了像素间的相关性,再利用Logistic映射产生加密密钥对图像像素进行加密,同时利用反馈技术增强加密系统的鲁棒性．仿真实验表明：该算法具有对初始密钥的敏感性,同时密文分布均匀,具有较高的安全性．     

基于混沌和边缘特征的医学图像加密算法

基于混沌和边缘特征,给出一种医学图像加密算法,以改善加密效果并提高安全性能。先对原始医学图像进行位平面分解,并利用混沌序列获得源图像的边缘映射;再对原始图像位平面和源图像边缘映射依次进行异或操作;将异或图像合并后进行像素置乱和像素扩散处理,即可实现对医学图像的有效加密。理论分析和仿真实验表明,所给算法具有较大的密钥空间及密钥敏感性,与已有同类算法相比,其抵抗安全攻击的性能更强。     

基于改进广义cat映射的彩色卫星图像加密算法

为了提高彩色卫星图像的加密效果,提出了一种基于改进广义cat映射的彩色卫星图像加密算法。该算法利用广义cat映射的构造思想,将离散广义cat映射的第一个变换表达式所对应的变换结果非线性的融入第二个变换表达式,利用改进广义cat映射对彩色卫星图像的三个色彩分量分别进行三轮置乱,然后利用复合混沌映射对置乱后的图像进行扩散。经过理论分析和仿真实验检测,该算法可以更好的改善图像的加密效果,具有密钥空间大、抗统计攻击能力强、密钥敏感性强等良好的性能,能够达到相应的安全水平。     

基于多混沌系统的分组结构灰度图像加密算法

基于广义猫映射和单向耦合映射格子二种混沌映射,给出一种分组结构的灰度图像加密算法。先对初始密钥进行循环移位操作,得到多组轮密钥,再采用广义猫映射和单向耦合映射格子对图像进行迭代加密。在每轮加密过程中,由轮密钥产生两个加密子密钥,分别用于广义猫映射和单向耦合映射格子系统,以增加算法的安全性能。实验仿真和分析表明,加密图像的灰度直方图、灰度变化平均值、相邻像素相关系数及密钥空间敏感性等评价指标性能良好。     

基于五维超混沌的全球信息栅格图像加密算法

为解决全球信息栅格的网络数据的安全问题,提出新的基于五维超混沌系统的图像加密算法,给出全球信息栅格通信体系的基于超混沌的图像加密方案。对生成的两个超混沌序列进行预处理,并置乱图像的像素位置。最后,选择一个混沌序列进行预处理后对图像像素值加密,以改变灰度值。仿真分析结果表明,该加密算法密钥空间大,密钥选择敏感,具有很高的安全性和很好的加密效果。     

基于混沌理论和Hash函数的自适应图像加密算法

为了实现对数字图像的加密,提出了一种基于混沌理论和Hash函数的自适应图像加密算法。该算法用抽取的Lorenz混沌信号及Hash函数得到像素置乱矩阵,并对图像的像素进行置乱,利用分段Logistic映射对图像灰度进行自适应扩散。理论分析和仿真实验结果表明,该算法具有密钥空间大、抗统计攻击能力强、有效抵抗熵攻击、秘钥敏感性强等良好的性能,能够达到相应的安全水平。     

新混沌系统与神经网络结合的图像加密算法

为了解决传统单一混沌图像加密算法中混沌系统退化、加密算法难以抵抗选择明文攻击等问题,构造了新3D-Duffing混沌系统,设计了一种明文相关联的位循环扩散加密算法,对图像进行第一次加密;采用RBF神经网络对Henon混沌序列进行预测,得到预测密钥流,在加密序列中随机嵌入预测密钥的方法来对图像进行二次加密,从而能有效地抵...     

基于掺铒光纤激光器超混沌特性的图像加密算法

针对基于低维混沌系统的图像加密算法安全性不高的问题,提出了一种新的基于掺铒光纤激光器(Er-doped fiber laser,EDFL)超混沌特性的数字图像加密算法。算法包括置乱和扩散两个阶段:首先利用离散标准混沌映射对明文图像像素位置进行置乱,同时为了提高算法效率,通过像素间的异或操作将扩散效果引入置乱阶段。然后利用EDFL超混沌系统产生的值加密置乱后的像素值,从而得到密文图像。试验结果表明:本文算法密钥空间大,密文对密钥和明文充分敏感,只需置乱和扩散的一轮循环即可获得良好的加密效果和较高的安全性能。     

基于混沌的视频加密算法研究与应用

利用混沌序列的特性,提出了一种基于混沌的视频加密算法.首先由Logistic混沌映射生成混沌序列,利用像素值替代方法对视频中每帧图像进行加密,然后利用＂一次传输一个密钥＂的密钥同步方案,设计并实现了一套基于混沌的视频保密通信系统,最后系统测试结果表明该算法具有一定的有效性和保密性能.     

结合S盒与混沌映射的图像加密算法

针对现有图像加密算法存在的加密质量低、明文敏感性差等问题,提出了一种结合S盒与混沌映射的图像加密算法. 对明文图像的散列值进行运算,得到混沌系统的密钥,以进行置乱和扩散,S盒通过Logistic映射生成. 利用二维Logistic映射和Chen混沌系统生成2个与明文图像大小相同的混沌序列,用来对图像的每个像素进行互换和一阶扩散,并利用混沌序列选择S盒元素与各像素值进行比特异或与同或运算,再对整体的各像素作二阶、三阶扩散处理. 仿真测试和安全性能分析结果表明,所提算法具有良好的加密效果、鲁棒性和明文敏感性,也能较好地抵抗各类攻击.     

框类结构件的数控加工研究

框类零件在现代飞机上具有广泛应用,其结构复杂、刚性差、尺寸精度高,所以加工质量和效率直接影响着整机产品的交付周期.为实现框类典型零件的加工,首先提出了数控加工流程解决方案,制定了数控加工工艺,论述了切削参数的试验选择方法,最后利用VERICUT验证了数控程序的正确性.通过实例证明了方法的有效性,提高了数控编程的效率和质量.     

基于五维混沌系统的数字图像加密算法

该文提出了一种新的基于五维混沌系统的数字图像加密算法.首先应用改进的五维Lü系统产生5个混沌序列,用其中一个混沌序列对图像进行置乱,接着将置乱后的图像分成4块,分别用剩下的4个混沌序列分别对每块进行像素替代,最后应用评价指标对加密效果和安全性进行分析.实验结果表明,该方法密钥空间大,抗攻击力强,加密图像像素值分布随机,...