像素位置与像素值双重置换的混沌加密算法

提出了一种数字图像像素位置与像素值双重置换的混沌加密算法,对常用的基于混沌的数字图像加密技术进行了改进,利用Logistic混沌映射对数字图像像素位置进行置换加密,然后再次利用Logistic混沌映射对数字图像像素值进行置乱,从而达到对像素位置和像素值双重加密的效果。仿真实验表明：其加密效果优于利用Logistic混沌序列对数字图像像素点置乱的加密技术。     

基于数字图像比特面的混沌加密方法

为提高数字图像的加密效果,经过对已有的数字图像加密算法进行分析,提出了一种基于数字图像比特面的混沌加密算法。对常用的基于混沌的数字图像加密技术进行改进,将数字图像的像素值进行比特面分割,然后利用Logistic混沌映射对数字图像像素值比特面进行置换加密,对数字图像像素值进行置乱,从而达到加密的效果。仿真试验表明：该算法具有可行性、通用性和加密效果比较理想的优点,其加密效果优于利用Logistic混沌序列对数字图像像素点置乱的加密技术。     

基于分数阶统一混沌系统的图像加密算法

为了解决数字图像信息传输所面临的安全性问题,基于分数阶统一混沌系统,提出了一种新的图像加密算法.采用经典的置乱-扩散机制,整个加密策略分为图像像素位置置乱和像素值替代两个过程.在像素置乱的过程中,采用排序的方式分别对图像的行和列进行置乱.在像素值替代的过程中,通过与密钥序列进行异或运算来实现加密.而混沌系统则作为伪随机序列发生器,并作用于加密的各个阶段.安全性和时间复杂度分析表明:该算法具有高的安全性和低的时间复杂度,且能够抵御几种常见的攻击方式.     

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。     

基于多混沌的数字图像加密算法研究

在密码学理论的基础上,对混沌加密技术进行了深入的研究。提出一种多级混沌图像加密算法,根据数字图像数据的特点,利用不同的混沌模型分别生成置换矩阵和替换矩阵,对图像进行置乱和像素值替换,最终实现图像加密。     

基于仿射和复合混沌的图像加密新算法

随着多媒体的广泛应用,数字图像的安全性变得越来越重要.针对数字图像的特点,基于三维仿射变换和混沌,提出一种新的空域加密算法.先置乱像素的位置并根据像素坐标混合像素的值,然后按行交替进行非线性的扩散、代换,如此迭代至少3轮.代换时用中间结果扰动耦合的多个混沌系统以进行自适应的加密,置乱参数由混沌系统自动生成,置乱操作可以直接作用于任意宽高比的图像,不需要进行预处理.稍加改动算法使之处理对象为频域量化后系数,便可转换为频域加密算法.理论分析表明:算法密钥空间巨大,可抵御穷举攻击;明密文映射关系复杂,可有效地抵御选择明文攻击;算法符合模块化设计思想,采用的混沌系统形式简单,易于并行实现.实验结果表明:算法加密效果好,敏感性强,符合密码学中的混淆与扩散原则,安全性高.     

应用混沌映射索引和DNA编码的图像加密技术

为更加安全、有效地利用网络传输数字图像,采用混沌映射索引和DNA （脱氧核糖核酸）互补编码相结合的方法,提出一种安全、可靠、高效的数字图像加密技术。利用Logistic映射产生的索引对图像进行像素的置乱;利用DNA编码对像素进行一定迭代次数的碱基对互补替换,其中迭代次数由Chebyshev映射产生;得到加密图像。实验结果表明,该技术基本满足密钥量大、能够抵御统计性分析和攻击性操作等图像加密技术的要求。     

数字图像置乱加密技术综述

数字图像置乱加密技术是一种重要的数据加密技术和有效的安全增强手段,对于提高网络信息传输的安全性具有重要意义。该文解析了图像置乱变换的定义、周期和图像置乱程度的衡量方法,阐述了图像置乱加密技术研究进展情况,指出了置乱技术今后将继续研究的方向。     

基于相邻像素间位异或的图像置乱算法

针对数字图像的传输安全问题,提出了一种基于相邻像素间位异或的图像置乱算法。该算法首先根据每个像素和它前面相邻的像素进行按位异或运算,然后对其按照某种规则进行像素值的交叉换位,再次改变像素点的灰度值,从而提高图像置乱效果。实验结果初步显示,该算法与Arnold等现有的置乱方法相比,置乱后的图像不仅直方图发生了显著改变,而且置乱图像的统计特征更像白噪声,更加适用于图像文件的加密传输和秘密图像信息在数字水印技术中的置乱预处理。     

基于混沌扩散加密的图像置乱隐藏算法

数字图像信息隐藏技术是近年信息隐藏技术中的热点研究课题,以数字图像作为载体的信息隐藏与传统加密方法不同,利用图像所具有的迷惑性产生的隐藏信息更能经受起恶意者的攻击。本文基于混沌扩散构建图像置乱隐藏算法,利用混沌加密密钥空间大和图像置乱隐藏性能好的双重特点,虽然牺牲一部分扩散加密效率,但安全性和隐藏性更好,更适合实际应用,充分体现了加密扩散性,增强了算法置乱能力。实验证明,该算法具有密钥空间大、隐藏效果好等特点。     

基于奇异值分解的二维码加密算法

随着移动互联网和智能手机的快速发展,人们对网络中信息传输的安全性的要求越来越高。二维码作为一种存储和识别信息的技术已经在很多领域有着广泛的应用。但是二维码编码算法是公开的且未实现信息加密,在一些领域中存在信息安全问题。文中通过研究二维码编码规则及加密算法,提出一种基于奇异值分解的改进算法来对编码数据信息加密。通常,计算机存储数字化的图像文件是通过矩阵的方式,因此,图像对应的坐标像素的值都可以用矩阵的元素表示,计算机对数字图像的处理过程就是对这些非负矩阵进行运算。解密是加密的逆过程,即对图片矩阵进行奇异值分解加密,以及加密解出明文信息。实验证明,所提方法加、解密的效率高,安全性好。     

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。     

基于猫映射的图像灰度值加密

为解决在公共信道传播过程中由于图像中的隐私内容泄漏从而危害信息安全的问题,提出一种新的灰度图像加密方法。新方法采用coupled logistic映射迭代来产生二维混沌序列,其中一个序列用于生成猫映射的系数,另一个用于置乱像素位置。传统的基于猫映射的图像加密方法是加密图像像素位置,而新的加密方法是对每个像素组使用不同的猫映射系数,从而变换组内每个像素的灰度值。除此之外,方法还采取双向扩散提高安全性能。所提方法加密解密过程简单,执行效率高,对图像尺寸没有要求。安全性分析表明,该加密方法对密钥十分敏感,且在多种攻击手段下都具有较好的稳定性。     

基于深度学习的人脸图像加密算法研究

图像作为视觉传达的重要信息载体,以一种直观、形象的方式向受众传递信息。但是,图像会在不知不觉中带来个人隐私信息泄露等安全隐患。本文从保护图像中隐私安全角度出发,深度融合人脸检测、人脸对齐方法以及混合混沌序列的图像加解密算法,提出了一种基于深度学习算法的人脸图像信息加密算法,即FIIE（Face Image Information Encryption ）算法,用于保护图片中的面部核心部位隐私信息。FIIE算法的具体描述如下：首先,采用WLDER FACE数据集中的人脸图像对MTCNN模型展开训练,并利用训练好的模型根据人脸特征点获取图像中人脸所在的矩形框坐标;然后,通过上述人脸区域坐标生成掩膜,运用生成的掩膜使原图与Logistic混沌序列做位运算,最后,对图像中人脸特定区域的加密。通过实验表明,本算法可以准确识别图像中人脸信息特定区域,实现对图像中面部信息的有效加密,保障用户的隐私安全。     

A Novel Image Encryption Algorithm Based on Hybrid Chaotic Mapping and Intelligent Learning in Financial Security System

With the expansion and prevalence of financial certification, problems of financial security have been springing up. How to ensure the security of financial information and protect our privacy is an issue of particular concern. In order to reduce the influence of chaotic periodicity on cipher-text, an image dynamic encryption algorithm based on hybrid chaotic system and deep network is proposed in this paper. Firstly, the hybrid chaotic system is constructed to combine many mapping functions by using the nonlinear combination mechanism, and the chaotic sequence is outputted to generate the initial value of hybrid chaotic system by using the pixel value. Then the plain-text pixel values are adopted to generate the initial value of the hybrid system for improving the anti-plain attack ability of the algorithm; Artificial neural network is used to process chaotic sequences, and effectively eliminate chaotic periodicity; The classification and encryption of permutation image are realized by constructing quantization method and hetero-diffusion technology. The experimental results show that our proposed encryption technology has higher security and stronger ability to resist plain-text attack compared with the existing image encryption algorithms, which adapts to enhance the security of the financial system.

     

位级同步置乱扩散和像素级环形扩散图像加密算法

目的 针对基于位平面信息量分布的选择性加密算法安全性不高、像素置换加密算法不能很好抵抗统计攻击问题,提出一种基于位级同步置乱扩散和像素级环形扩散的图像加密算法（BSPDPAD算法）,提高图像加密效率和安全性。方法 BSPDPAD算法首先通过分段线性混沌映射产生两组混沌序列,其中一组混沌序列对图像进行随机分块,另一组混沌序列分解到位平面构成位级密钥流;然后,将各像素块分解到位平面,利用位级密钥流同步置乱扩散高位平面、置乱低位平面,实现位平面上块内置乱扩散及块间扩散;最后,再次迭代分段线性混沌映射产生新的密钥流,利用该密钥流对经过位级加密的中间密文图像进行横向顺序扩散和纵向逆序扩散,完成图像加密。结果 灰度图像及彩色图像上的计算机仿真实验与性能分析表明：BSPDPAD算法密钥空间大于2¹⁰⁰,信息熵接近于8,密文图像直方图趋近于均匀分布;与其他加密算法相比,BSPDPAD算法密文图像相邻像素相关性系数绝对值减小约12数量级,像素变化率和归一化平均强度明显提高,说明BSPDPAD算法在密钥、明文敏感性、抵抗多种攻击能力等性能上优于其他加密算法,且算法扩散效果好,仅一轮加密就能获得较理想的加密效果。结论 将位级选择性加密与像素级环形扩散相结合的BSPDPAD算法可有效抵抗各种攻击,安全性高,适合各种类型的灰度及彩色图像加密,潜在应用价值大。     

一类广义混沌映射和矩阵非线性变换的图像混合加密

目的 为完善图像加密的理论及算法体系,并为图像加密实践提供性质优良的可行方案。基于Henon映射,构造了一类广义混沌映射：H-S（Henon Sine）映射,并以H-S混沌映射、矩阵非线性变换、矩阵点运算和取整运算为工具,运用序列重排和灰度变换技术设计了一种图像混合加密算法。方法 首先,将第1混沌密钥矩阵与像素矩阵进行非线性变换,通过对变换结果的随机排序,给出原始图像的置乱加密方法;其次,在置乱图像和第2混沌密钥矩阵之间实施与第1阶段参数不同的变换并应用取整运算实现灰度加密。再次,通过逆运算和逆变换实现图像解密。结果 由于混沌密钥、非线性运算和随机因素的联合作用,加密算法具有1次1密的特征,因而具有完备的抗攻击性能;同时算法结构简单、计算复杂度低而便于程序实现;算法规避了常用混沌加密对映射的可逆性要求,对任意大小的矩形图像都有效,具有广泛的适用性。结论 加解密仿真实验验证了算法的可行性和有效性,针对加密时间、图像灰度曲面、图像信息熵、加解密图像的相关性和相似性、密钥敏感性、差分攻击等展开全面的加密性能分析,佐证了加密方案的安全性和鲁棒性。同其他类型的置乱加密算法的比对佐证了算法的优越性。本文算法为任意大小的矩形灰度图像加密提供了参考方案,此方案经过适当调整即可应用于矩形彩色图像加密。     

Adaptive Particle Swarm Optimization Data Hiding for High Security Secret Image Sharing

The main aim of this work is to improve the security of data hiding for secret image sharing. The privacy and security of digital information have become a primary concern nowadays due to the enormous usage of digital technology. The security and the privacy of users’ images are ensured through reversible data hiding techniques. The efficiency of the existing data hiding techniques did not provide optimum performance with multiple end nodes. These issues are solved by using Separable Data Hiding and Adaptive Particle Swarm Optimization (SDHAPSO) algorithm to attain optimal performance. Image encryption, data embedding, data extraction/image recovery are the main phases of the proposed approach. DFT is generally used to extract the transform coefficient matrix from the original image. DFT coefficients are in float format, which assists in transforming the image to integral format using the round function. After obtaining the encrypted image by data-hider, additional data embedding is formulated into high-frequency coefficients. The proposed SDHAPSO is mainly utilized for performance improvement through optimal pixel location selection within the image for secret bits concealment. In addition, the secret data embedding capacity enhancement is focused on image visual quality maintenance. Hence, it is observed from the simulation results that the proposed SDHAPSO technique offers high-level security outcomes with respect to higher PSNR, security level, lesser MSE and higher correlation than existing techniques. Hence, enhanced sensitive information protection is attained, which improves the overall system performance.     

基于混沌序列的通用数字图像加密算法

为有效保护数字图像的信息,提出一种基于混沌序列的通用的数字图像加密算法。先根据密钥及图像大小产生一个混沌序列,然后根据子密钥及图像类型将其转换为无符号整数序列,最后再依次与对应的像素值进行异或运算以实现置换加密。应用评价指标对加密效果与安全性进行分析。理论分析与实验结果表明,该算法密钥空间大,具有良好的加密效果、安全性与统计特性,且抗干忧能力较强。