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      基于混沌系統(tǒng)與改進(jìn)Zig-Zag變換的圖像加密方案

      2018-04-14 02:05:51安守楠
      計算機時代 2018年4期
      關(guān)鍵詞:加密算法信息熵密鑰

      安守楠,呂 翔

      (1.中北大學(xué)軟件學(xué)院,山西 太原 030051;2.山西中醫(yī)藥大學(xué))

      0 引言

      為了保證數(shù)字圖像在傳輸中的安全性,對圖像加密十分重要。最常用的加密都是采用置亂-擴散的方法。數(shù)字置亂是通過特定的技術(shù)打亂原圖中的像素位置,使其在視覺上變得雜亂無章可循,而擴散則是不改變像素的位置,對像素值進(jìn)行改變,達(dá)到加密的目的。常見的置亂方法有Arnold變換[1]、幻方變換[8]、仿射變換等,但是其實現(xiàn)都較為復(fù)雜,安全性較低。

      本文采用Zig-Zag變換[15]圖像加密方案,有實現(xiàn)簡單,復(fù)雜度低,密鑰周期大的特點,Zig-Zag變換廣泛運用于圖像加密方案中。

      混沌系統(tǒng)的初值與參數(shù)極端敏感性、非周期性和長期演化軌道不可預(yù)測性等特性與圖像加密系統(tǒng)的密鑰敏感性、密文呈噪聲特性和明文敏感性相對應(yīng)。文獻(xiàn)[3]對Logistic混沌加密系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn),引進(jìn)兩個與明文相關(guān)的密鑰,提高了安全性。文獻(xiàn)[4]對圖像從里到外不同范圍的各層進(jìn)行Arnold變換,使得層與層之間的置亂相互干擾,達(dá)到打亂Arnold周期性的目的,然后采用斜帳篷映射,對像素值進(jìn)行擴散。文獻(xiàn)[15]利用Zig-Zag變換對彩色圖像進(jìn)行預(yù)處理,增強加密效果;在此基礎(chǔ)上,利用Zig-Zag變換對預(yù)處理后的3個通道進(jìn)行像素位置的置亂;對三維Logistic混沌序列進(jìn)行多次處理,實現(xiàn)多次擴散,提高了加密效率和安全性。

      基于以上的分析,在對標(biāo)準(zhǔn)Zig-Zag變換改進(jìn)的基礎(chǔ)上,提出Logistic混沌與改進(jìn)Zig-Zag變換的圖像加密方案。首先將標(biāo)準(zhǔn)Zig-Zag進(jìn)行改進(jìn),利用改進(jìn)后的Zig-Zag[10]變換對圖像進(jìn)行置亂,然后采用Logistic混沌系統(tǒng)[3]產(chǎn)生混沌序列,轉(zhuǎn)化為混沌矩陣,為了達(dá)到更好的效果,最后將置亂矩陣與混沌矩陣進(jìn)行像素值融合,最終得到加密圖像。

      1 相關(guān)知識介紹

      1.1 Zig-Zag變換

      Zig-Zag[15]是一種掃描置亂的方法。標(biāo)準(zhǔn)的Zig-Zag變換是從圖像的左上角元素開始掃描,使其按照“Z”字形向下掃描,獲得一維序列,并按照一定方式轉(zhuǎn)換成二維矩陣。但標(biāo)準(zhǔn)Zig-Zag變換僅限于方陣中,而且有些元素位置始終不變,適用性不強,所以對其進(jìn)行改進(jìn)。如圖1所示。從圖1可以看出,1,2,15,16的位置沒有發(fā)生改變,為了達(dá)到更好的置亂效果,對其進(jìn)行改進(jìn),改進(jìn)后的Zig-Zag變換從右下角開始掃描,按照“Z”字形向上掃描,可以使每個元素的位置發(fā)生改變,不僅適合于方陣,還適合于矩陣。如圖2所示。從圖2可以看出,所有元素的位置都發(fā)生了改變。

      圖1 標(biāo)準(zhǔn)Zig-Zag

      圖2 改進(jìn)后的Zig-Zag

      在ZigZag變換過程中,由于矩陣中元素個數(shù)有限確定,所以經(jīng)過有限次Zig-Zag變換后一定可以回到原始狀態(tài),即Zig-Zag變換具有周期性。不同維數(shù)方陣的Zig-Zag如表1所示,由表 1中可見,Zig-Zag變換擁有更大的密鑰周期。

      表1 不同維數(shù)矩陣Zig-Zag變換周期

      1.2 Logistic混沌系統(tǒng)

      一維Logistic[16]是目前研究最為廣泛的一種混沌映射,其表達(dá)式如式⑴所示:

      式中x(0)∈(0,1)為初始值,μ∈(3.5699,4]時,系統(tǒng)處于混沌狀態(tài)。

      2 算法描述

      2.1 圖像加密

      設(shè)原始圖像I的大小為M*N,G(x,y)表示圖像I在點(x,y)處的像素灰度值,G'(x,y)表示為加密后的圖像在點(x,y)處的像素灰度值。

      步驟1將原始圖像I進(jìn)行Zig-Zag變換,次數(shù)為p,得到一維序列L,將其按照行優(yōu)先的順序轉(zhuǎn)換成二維矩陣A,A的大小為M*N;

      步驟2計算圖像的像素值總和sum,進(jìn)行式⑵的處理,給定參數(shù)μ,將x(0)和u作為Logistic混沌系統(tǒng)的初始值,迭代式⑴產(chǎn)生混沌序列長度為M*N的混沌序列c(i),迭代次數(shù)為q,對混沌序列中的每個元素進(jìn)行式⑶的處理,使序列內(nèi)的每個元素都取值于0-255之間。得到序列c'(i)。

      步驟3將序列c'(i)按照行優(yōu)先的順序轉(zhuǎn)換成二維矩陣N,矩陣N的大小為M*N。

      步驟4將二維矩陣A和二維矩陣N對應(yīng)位置按照式⑷進(jìn)行像素值的融合運算,得到加密矩陣I',即為加密圖像。

      加密過程如圖3所示:

      圖3 加密過程

      2.2 圖像解密

      圖像解密即為加密的逆過程,過程如圖4所示。

      圖4 解密過程

      解密過程首先根據(jù)密鑰x(0),μ將式⑴迭代q次,產(chǎn)生混沌序列,對混沌序列進(jìn)行式⑵⑶的處理得到混沌矩陣,將密文矩陣與混沌矩陣進(jìn)行像素值的融合,得到變換絕陣,對變換矩陣進(jìn)行p次的Zig-Zag反變換,得到原始圖像。

      3 實驗結(jié)果與性能分析

      本文選取了大量的大小為256*256的灰度圖像進(jìn)行測試,這里給出經(jīng)典圖像lena的加密結(jié)果作為代表,本次實驗環(huán)境是Inter(R)Core(TM)i3CPU,內(nèi)存為2GB,64位windows7操作系統(tǒng)的PC機,MATLAB2014a,取u=3.7,p=2,q=500,x(0)由計算所得,圖5(a)表示原始圖像,圖5(b)表示加密圖像。

      圖5 實驗結(jié)果

      3.1 密鑰空間

      具備足夠大的密鑰空間是一個機密系統(tǒng)加密性能強大的必備條件,本文的密鑰有sun,μ,p,q,計算精度按10-15計算,則密鑰空間 k=1015*4=1060≈2180,能夠有效抵抗窮舉攻擊。

      3.2 密文統(tǒng)計特性

      3.2.1 圖像直方圖

      密文特性通常通過直方圖表示出來,圖像直方圖越均勻,表示密文統(tǒng)計特性越好,加密效果越好,實驗結(jié)果如圖6所示。圖6(a)表示原始圖像直方圖,圖6(b)表示加密圖像直方圖。

      圖6

      3.2.2 相關(guān)性分析

      明文圖像由于其畫面連貫性強,相鄰像素的像素值一般比較接近或者相同,存在很強的相關(guān)性。攻擊者將此作為一個重要的突破口,所以加密后的圖像相關(guān)性越低說明加密效果越好。本文隨機選取明文圖像和密文圖像相鄰的2000對像素灰度值進(jìn)行比較,計算公式如⑸所示,其中x,y表示相鄰像素的灰度值,Rxy為相鄰兩個像素相關(guān)系數(shù)。其相關(guān)系數(shù)表述如表⑵所示。

      由公式⑸可以得出表⑵中的數(shù)據(jù),說明加密能夠破壞其相關(guān)性。

      表2 相關(guān)系數(shù)

      3.3 信息熵分析

      信息熵反映了圖像信息的不確定性,一般認(rèn)為,信息熵越大,不確定性越大(信息量越大),可視信息越少。信息熵的計算公式如下所示:

      這里,L為圖像的灰度等級數(shù),p(i)表示灰度值i出現(xiàn)的概率。對于L=256的灰度值圖像,信息熵的理論值為8。通過計算得到本文加密圖像的信息熵值為7.999383,接近于理論值(即8),而明文圖像的信息熵與理論值有明顯差別。

      4 結(jié)束語

      本文在對已有的標(biāo)準(zhǔn)Zig-Zag變換的基礎(chǔ)上,對其進(jìn)行改進(jìn),提出了基于混沌序列與改進(jìn)Zig-Zag變換的圖像加密算法,算法基于置亂-擴散的思想,首先將標(biāo)準(zhǔn)Zig-Zag進(jìn)行改進(jìn),利用改進(jìn)后的Zig-Zag變換對圖像進(jìn)行置亂,然后采用Logistic混沌系統(tǒng)產(chǎn)生混沌序列,轉(zhuǎn)化為混沌矩陣,為了達(dá)到更好的效果,最后將置亂矩陣與混沌矩陣進(jìn)行像素值融合,得到加密圖像,實驗證明效果良好。

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