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,从而能有效地抵抗选择明文攻击。实验结果对比分析表明,该算法能够使图像像素值完全改变,且加密后的图像像素值分布均匀,NPCR和UACI值均接近理论值。该算法不仅解决了混沌系统退化等问题,还进一步提高了加密算法的安全性,具有良好的应用价值。