混沌伪随机序列发生器设计与分析

对区间数目参数化分段线性混沌映射（SNP-PLCM）的密码学特性进行详细分析,并以此为基础,提出了一种基于区间数目参数化分段线性混沌映射的伪随机序列发生器。该发生器同时利用控制参数扰动策略和输出序列扰动策略避免数字化混沌系统的动力学特性退化。理论分析和仿真实验结果表明,该算法产生的伪随机序列具有理想的性能。     

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。     

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.     

组合型涅沌扩频序列的性能分析

直接序列扩频系统中起扩展频谱作用的扩频码性能的好坏直接影响到系统性能的好坏,针对由Logistic映射,Chebyshev映射,Tent映射等一维混沌映射直接产生的混沌扩频序列若干次迭代后陷入循环的可能,由若干不同初值的Chebyshev映射产生的混沌序列组合成新的混沌扩频序列,给出了具体的构造方法。通过理论与统计仿真结果分析可知,该混沌序列的特性满足伪随机序列的要求,有效地避免了周期窗口的出现。改进后的序列保持了混沌序列的特性,产生方法简单,易于复制,很适合用于Ds／CDMA扩频通信系统中。     

一类二次多项式混沌及其随机数生成器设计

构造了一类与Tent 映射拓扑共轭的二次多项式混沌映射,该二次多项式混沌映射具有三个系统参数,并给出了该类混沌映射的概率密度函数。根据对应的概率密度函数,设计了一个反正弦函数,通过反正弦函数变换,使二次多项式混沌映射生成的随机数在区间（－0.5,0.5）上服从均匀分布,利用区间划分的方法设计了一个能生成{0,2m－1}的伪随机数发生器。理论分析和实验结果表明该随机数发生器生成的随机序列具有较好的初值敏感性、自/互相关特性,并通过了NIST SP800-22 随机数检测。     

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。     

一种基于符号动力学的伪随机序列发生器设计方法

混沌序列具有带宽大、类噪声、难于预测和重构等特点,因而常使用于网络通信和数据加密。本文提出一种基于符号动力学和混沌系统的伪随机序列发生器的设计方法。为了克服计算机有限精度造成的短周期,对生成的混沌序列进行了周期性修正,这样不仅增大了序列的周期,而且使得序列的周期可度量。我们用两个混沌系统产生的符号序列进行异或运算后作为最终输出,从而进一步增加了输出序列的随机性,也使得输出序列更加难以破译。理论研究和模拟结果表明,该序列发生器具有较好的随机性并且便于软硬件的实现。     

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。     

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。     

一种新的混沌伪随机序列生成方法*

针对单混沌系统因计算机有限精度效应产生的混沌退化问题,提出了一种多级混沌映射交替变参数的伪随机序列产生方法。该方法基于一维Logistic映射和二维Henon映射,用交错变参的Logistic映射的混沌迭代值的汉明重量来控制Henon映射输出的混沌迭代分量。生成序列通过仿真表明,符合Golomb三个随机性公设要求及局部随机性统计检验要求,可作为密钥流序列应用到加密体制中。     

基于混沌序列的压缩感知测量矩阵构造算法

测量矩阵的构造算法是压缩感知中重要的研究方向之一。提出一种基于Logistic混沌-贝努利序列（Chaos-Bernoulli）测量矩阵构造算法,该算法利用了混沌序列良好的伪随机性质,通过一维Logistic混沌系统产生混沌序列,再通过符号函数生成具有贝努利分布的伪随机序列从而构造出压缩感知测量矩阵。实验仿真结果表明,该算法优于贝努利随机测量矩阵,信号重构的峰值信噪比PSNR有1~3 dB的提高,并与其他类型的测量矩阵进行比较,数值分析结果证明该算法是可行有效的。     

基于新的变参数混沌系统的图像加密

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。基于该方法,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。     

自适应Tent混沌搜索的人工蜂群算法

为了有效改善人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC)的性能,结合Tent混沌优化算法,提出自适应Tent混沌搜索的人工蜂群算法.该算法使用Tent混沌以改善ABC的收敛性能,避免陷入局部最优解,首先应用Tent映射初始化种群,使得初始个体尽可能均匀分布,其次自适应调整混沌搜索空间,并以迄今为止搜索到的最优解产生Tent混沌序列,从而获得最优解.通过对6个复杂高维的基准函数寻优测试,仿真结果表明,该算法不仅加快了收敛速度,提高了寻优精度,与其他最近改进人工蜂群算法相比,其性能整体较优,尤其适合复杂的高维函数寻优.     

新的基于Legendre扰动的混沌序列

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和伪随机性的特征,近年来混沌系统在密码学研究领域得到了较多的研究。提出一种基于混沌的序列密码生成方法,该方法通过引入扰动序列使得输出的混沌序列具有良好的均匀分布和随机统计特性,同时为了克服扰动序列数量的有限性,设计了一个素数表用来不定时更新扰动序列的输入。理论研究和模拟结果表明,该混沌序列具有较好的保密性而且便于软件实现。     

基于分数傅里叶变换的混沌图像加密方法

基于混沌映射的图像置乱是图像加密的一种常用方法,加密过程利用Logistic混沌动力学系统过程既非周期又不收敛,且对初始条件敏感的特性,产生实数值混沌序列。对数字图像进行空域置乱和分数傅里叶变换,实现图像的双重加密。计算机模拟表明该方法具有很好的加密效果。     

基于自适应Tent混沌搜索的粒子群优化算法

为解决粒子群优化算法易于陷入局部最优问题,提出基于自适应Tent混沌搜索的粒子群优化算法。应用Tent 映射初始化均匀分布的粒群,并以当前整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置为基础产生Tent混沌序列,混沌序列的搜索范围采用自适应调整方法。该方法可以有效避免计算的盲目性,还能够快速搜寻到最优解。实验表明该算法在多个标准测试函数下都超越了同类改进算法。     

改进的自适应混沌差分进化算法

为了提高差分进化算法的寻优速度、克服启发式算法常见的早熟收敛问题, 提出一种基于帐篷映射(Tent)的自适应混沌嵌入式差分进化算法(CLSDE). 算法采用 Tent 映射生成的混沌序列来取代基本DE算法选择操作中的随机数, 充分利用了混沌运动的随机性、遍历性和规律性. 通过与混沌PSO算法与普通的DE算法比较, 测试函数仿真结果表明, 该算法具有良好的全局搜索能力, 寻优精度较高, 收敛速度快, 鲁棒性好.