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    用細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與無限折疊映射對圖像加密

    2015-09-21 18:13:05李國東
    關(guān)鍵詞:混沌

    武++剴++李國東

    摘要:針對圖像在傳輸中的安全隱患問題,依據(jù)混沌理論,采用六維細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與無限折疊映射混沌系統(tǒng)相結(jié)合的方法,對數(shù)字圖像進(jìn)行加密,實驗結(jié)果表明:加密后的圖像統(tǒng)計特性不明顯,相鄰像素間的相關(guān)性小,抗攻擊性強(qiáng),安全保密性高,借助混沌序列隨機(jī)性強(qiáng)和多維細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以加大密鑰空間的特點(diǎn),實現(xiàn)了圖像的有效加密.

    關(guān)鍵詞:混沌;細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);無限折疊映射;圖像加密

    DOI:IO.15938/j.jhust.2015.03.006

    中圖分類號:TP273

    文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    文章編號:1007- 2683( 2015)03- 0030- 05

    0 引 言

    混沌是自然界及人類社會中普遍存在的一種非線性現(xiàn)象,它是確定性非線性系統(tǒng)產(chǎn)生的類似隨機(jī)性的行為,確定但是又難以預(yù)測.在混沌系統(tǒng)中,當(dāng)初始值發(fā)生微小的變化,整體的運(yùn)動軌道就會發(fā)生巨大的變化,無法預(yù)測.混沌學(xué)興盛于20世紀(jì)70年代,法國的數(shù)學(xué)家龐加萊被公認(rèn)為是混沌理論的創(chuàng)始者,他在研究三體問題時把動力學(xué)系統(tǒng)和拓?fù)鋵W(xué)相結(jié)合,認(rèn)為三體問題的某些解具有不可預(yù)測性,這就是一種保守系統(tǒng)中的混沌.1971年,RU-ELLE和TAKENS發(fā)表文章《論湍流的本質(zhì)》,提出了用混沌描述湍流形成機(jī)理的論點(diǎn).PECORA和CARORN于1990年發(fā)現(xiàn)了混沌可以被同步并且用電路實現(xiàn)了同步.由于混沌系統(tǒng)的確定性和隨機(jī)性的特點(diǎn),只要給定系統(tǒng)的參數(shù)和初始條件,混沌特征就能夠被反復(fù)呈現(xiàn).也正是由于混沌系統(tǒng)的這些確定又敏感的特點(diǎn),使得它能夠更好的應(yīng)用于密碼學(xué).利用混沌系統(tǒng)的遍歷性,可以產(chǎn)生許多難以重構(gòu)和預(yù)測的混沌序列,讓不法破譯者難以破解,因此用于加密信息非常合適,而且它的隨機(jī)性、抗破譯能力都勝于傳統(tǒng)的序列密碼,這使得混沌序列能夠成為一種加密序列.英國數(shù)學(xué)家Matthews于20世紀(jì)80年代末首次提出了混沌序列在密碼學(xué)中的應(yīng)用.

    同一時期,計算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)也得到了迅猛發(fā)展,這大大加快了人類社會信息的交流速度,然而信息時代的信息傳輸技術(shù)給人們帶來方便的同時也伴隨著安全隱患,網(wǎng)絡(luò)作為公共的資源平臺,存在著信息竊取,破壞等諸多弊端,數(shù)字信息的傳輸對個人和社會的發(fā)展都有著重要的影響,已成為國防和國民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分.所以對信息的保密工作要求不斷提高,圖像在傳輸中的安全問題也越來越受到人們高度重視,從而對密碼學(xué)的要求日益提升.密碼學(xué)歷史源遠(yuǎn)流長,起初只是獨(dú)屬于軍事方面的一項技術(shù)研究,后來傳播并應(yīng)用到民間社會,更興起了商業(yè)密碼學(xué)的熱潮.SHANNON曾經(jīng)發(fā)表的著作“保密的通信理論”,引領(lǐng)了密碼學(xué)的發(fā)展方向,圖像加密屬于密碼學(xué)范疇,加密圖像通常有幾個特征,圖像的像素值和像素點(diǎn)的位置一般都會發(fā)生變化加密圖像的統(tǒng)計特征不明顯,而且各相鄰像素間的相關(guān)性很低,文章依據(jù)混沌理論,在已有學(xué)者的研究基礎(chǔ)上,將兩種混沌系統(tǒng)結(jié)合進(jìn)行加密,驗證了其可靠性.

    1 細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混沌系統(tǒng)

    在1988年,CHUA和YANG兩人最先提出了細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cellular neural network,簡稱CNN),它是一種具有實時信號處理能力的大規(guī)模非線性模擬電路,它的基本單位是細(xì)胞,是一種局部互連的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),一個MxN的細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有M行Ⅳ列的細(xì)胞排列組成,C(i,j)表示第i行第j列的細(xì)胞,定義C(i,j)的r鄰域如下:

    式中: 為半徑為r的C(i,j)的鄰域;c(m,n)為該鄰域內(nèi)的細(xì)胞,圖l表示了3種鄰域的細(xì)胞結(jié)構(gòu)圖(粗線表示中心細(xì)胞):

    圖1不同鄰域的細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分布圖

    用一階非線性微分方程的形式表示細(xì)胞的狀態(tài)方程如下式:式中: 為閾值常數(shù);Yij為輸出變量,可以表示為戈ij的分段函教;P為線性電容;Rx為線性電阻;矩陣M為反饋模板;矩陣Ⅳ是控制模板.

    在細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中,細(xì)胞間的聯(lián)系主要由控制模板和反饋模板來決定,文章選擇六維的參數(shù)模板可以加大密鑰空間,并且驗證了其混沌特性,下面是構(gòu)造的多維細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)方程:其中:

    在混沌理論研究中,格里波基曾證明出可以根據(jù)Lyapunov指數(shù)判定混沌的存在性,其中只要保證至少有一個Lyapunov指數(shù)為正數(shù),就可以說明該系統(tǒng)是混沌系統(tǒng),通過計算Lyapunov指數(shù)法來研究系統(tǒng)(4)的動力學(xué)行為,得到6個Lyapunov指數(shù)分別為:

    其中:有1個正的Lyapunov指數(shù),所以系統(tǒng)(4)是一個混沌系統(tǒng).利用四階Runge -Kutta算法求解式(5),圖2為系統(tǒng)(4)產(chǎn)生的混沌吸引子.

    2 圖像加密算‘法

    圖像加密過程由六維細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)構(gòu)造出六組混沌序列,作為圖像加密的秘鑰源,再根據(jù)一種無限折疊映射進(jìn)行圖像置亂,實現(xiàn)圖像的加密.其映射是一串?dāng)?shù)列,后一個數(shù)可以寫成前一個數(shù)的通項公式, 是q與 的商對p取模,其中, .該映射系統(tǒng)是一維Markov系統(tǒng),具有一個正的李雅普諾夫常數(shù),因此是混沌系統(tǒng).當(dāng)a趨近于正無窮或者6趨近于0時,該混沌系統(tǒng)的不變分布圖趨近于均勻分布.并且當(dāng)b=l且a>10或者當(dāng)a=l且6<0.5時,所得到的序列可以通過均勻性統(tǒng)計檢驗.

    1)加密方案展示圖

    2)加密算法具體步驟

    步驟1:根據(jù)細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混沌系統(tǒng)(4),給定參數(shù)取值,并賦初始值(0.2,0.2,0.2,0.2,0.2,0.2),從結(jié)果中選取固定的3個值作為密鑰(文章取X1,x2,X3三組序列的第200位數(shù)作為密鑰值).

    步驟2:讀取明文圖像,截取大小為MxN的圖像矩陣,利用一維無限折疊映射混沌系統(tǒng),取a=25,b=l,將密鑰值代人公(4),產(chǎn)生3組不同的混沌序列.

    步驟3:將步驟2中產(chǎn)生的混沌序列按照3:6:1的權(quán)重進(jìn)行疊加并求和,將結(jié)果取整且保證值不超過256,形成置亂矩陣,

    步驟4:加密處理,按照一定的權(quán)重將明文圖像矩陣與置亂矩陣值對應(yīng)相加并求和,形成密文圖像.

    步驟5:解密,按照上述步驟的逆過程進(jìn)行解密.

    3)實驗結(jié)果模擬

    根據(jù)上述加密算法,對rlce米粒圖像和lena圖像進(jìn)行加密,利用MATLAB7.0進(jìn)行編程運(yùn)行,得到如下結(jié)果:

    3 實驗結(jié)果分析

    1)相關(guān)性分析

    相關(guān)性系數(shù)定義如下:其中: 是數(shù)x與數(shù) 的相關(guān)系數(shù);E,D表示均值和方差;x,y在圖像中表示相鄰像素值,

    本文從水平,豎直,對角3個方向隨機(jī)選取了10000個相鄰像素,對它們進(jìn)行了相關(guān)性分析,原始圖像在水平方向上各相鄰像素間的相關(guān)系數(shù)為0.9373,加密后的圖像像素相關(guān)系數(shù)為0.0198,取垂直方向,原始圖像相鄰像素相關(guān)系數(shù)為0.9223.加密后變?yōu)?.0437,而對角線方向,原始圖像相鄰像素相關(guān)系數(shù)為0.9105,加密后變?yōu)?.0596,很容易可以看出,經(jīng)過加密以后,圖像中各相鄰像素的相關(guān)系數(shù)大大下降,接近于0,說明此算法可行.

    2)密鑰敏感性分析

    密鑰敏感性分析是指當(dāng)密鑰發(fā)生微小的變化時,對同一圖像用同樣方法加密后的密文圖像就無法解密.如把秘鑰keyl增加10-15,此時解密圖像如圖5,結(jié)果表明,本文的加密算法對密鑰有很強(qiáng)的敏感性,可以有效提高圖像的安全性能.

    4 結(jié) 論

    我們的社會不斷發(fā)展,尤其在高科技領(lǐng)域不斷突破,這使人們很快進(jìn)入到虛擬的網(wǎng)絡(luò)時代,然而它在帶給我們諸多便利的同時更潛伏著大量危機(jī),人們的隱私,國家的重大機(jī)密都有可能被網(wǎng)絡(luò)吞噬,因此信息的安全保障問題越來越受到人們以及國家的關(guān)注.對圖像信息的加密能夠有效起到一定的防御作用.文章在研究混沌理論的基礎(chǔ)上,利用細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一種無限折疊映射的復(fù)合混沌系統(tǒng)對圖像進(jìn)行加密,選擇高維的細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混沌系統(tǒng)可以加大密鑰空間,采用隨機(jī)性強(qiáng)的混沌序列作為密鑰源易于管理,在此加密方案下,圖像像素的統(tǒng)計特性被更改,相鄰像素間的相關(guān)系數(shù)也大大降低,起到了隱藏圖像真實信息的作用.

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