基于Logistic映射的社交网络敏感信息加密算法

为保护多种社交网络敏感信息安全,研究基于Logistic映射的社交网络敏感信息加密算法.此算法采用基于经验模态分解的社交网络信息预处理方法,以经验模态分解的方式,对复杂的社交网络信息去冗后,通过基于演化超网络的社交网络敏感信息挖掘方法,提取去冗后社交网络信息中敏感信息;由基于Logistic映射分组加密算法,生成敏感信息二进制随机序列,将其分为两部分明文,一部分明文执行置乱处理,另一部分明文执行异或运算,构建社交网络敏感信息的密文,完成社交网络敏感信息加密.实验结果表明,所提算法加密性能良好,可以有效改变文本类、图像类社交网络敏感信息,原始敏感信息特征完全改变,可保护多种社交网络敏感信息安全.

基于SHA-256和Arnold映射的量子Logistic映射图像加密算法

在AI和5G时代,各种应用层出不穷,带宽增加和算力提升为众多信息系统的高密集交互提供了基础保障,但同时安全问题日益突显.图像在多媒体通信中有重要作用,且许多图片涉及个人隐私或国家机密,因此图像保护尤为重要.为了解决上述问题,提出基于SHA-256和Arnold映射的量子Logistic映射图像加密算法.实验结果表明:该文算法的解密图像与明文图像基本一致;该文算法具有较强的密钥敏感性;相对于其他算法,该文算法具有更强的抵抗统计攻击能力.因此,该文算法具有较强的加密性能.

Logistic混沌映射最低数字位5的特性研究

Logistic混沌映射在真实轨道中迭代真值在最低数字位是5的时候,迭代真值高数字位部分表现出随机特性,迭代真值低数字位表现出线性递增的公共数字位.实验分析显示,在绝对精度条件下,混沌真实轨道保持随机性和公共部分稳定的结构特征,在有限精度条件下,迭代值随机性受计算精度影响很大,公共部分只能通过低位迭代法获取.

属性Logistic混沌映射下的物联网隐私数据安全共享

为加强物联网隐私数据保护,提高用户信任度与满意度,提出属性Logistic混沌映射下的物联网隐私数据安全共享。构建基于主从式结构的三层物联网隐私数据安全共享模型并设计数据访问机制,在此基础上,基于量子细胞神经网络和Logistic映射得到矩阵A,对其分解后,得到矩阵B和序列C,由B矩阵构造混沌序列池,对C序列元素作映射处理,生成索引序列,并确定Logistic映射初始值,再对索引作Logistic映射后,从混沌序列池检索出CP-ABE加密算法的公钥、主密钥后,利用其与用户属性集合生成用户私钥,基于数据访问结构实现物联网隐私数据的加密。实验结果表明,该方法生成的密钥能够通过随机性验证,实现物联网隐私数据加密,且操作数量少,加密强度高。

基于离散混沌映射的光纤通信数据置乱加密研究

光纤通信数据一次加密并不能使所有数据呈现置乱状态,数据安全性依旧比较差,所以研究基于离散混沌映射的光纤通信数据置乱加密方法。对原始光纤通信数据展开小波分解,根据骑士巡游理论以及小波子带的特点将全部小波系数置乱,完成光纤通信数据置乱。通过离散混沌映射和Sine映射的离散混沌系统构建混沌序列,利用混沌序列对数据进行一次加密处理,采用位置矩阵对光纤通信数据展开二次加密处理,实现光纤通信数据置乱加密。实验结果表明,所提方法可以有效提升光纤通信数据的安全性,数据加密效果和保密性能良好。

基于不可逆分数阶离散映射的图像加密算法

基于分数阶离散映射系统的混沌特性,提出了一种基于分数阶循环移位彩色图像加密算法.该算法首先通过利用伪随机发生器产生随机的二进制序列与原彩色图像关联,产成各层随机的初始值参数,其次利用分数阶离散映射产生混沌序列,对彩色图像的红、绿、蓝通道分别进行循环移位置乱加密和扩散运算,最后利用产生的伪随机二进制序列和混沌序列控制对各层的加密矩阵进行矩阵变换,得到加密图像.仿真结果表明,相邻像素的相关性系数近似为0,信息熵、像素变化率和归一化像素灰度值平均改变强度的平均值分别为7.9978、99.609%和33.442%.该算法具有良好的可靠性和抗攻击能力,能够有效地提高图像的安全性.

Arnold和改进Logistic混沌系统图像加密

针对图像信息在传输过程容易被窃取、破坏和恶意篡改的问题,文章提出一种Arnold变换与改进Logistic混沌映射相结合的图像加密算法。该算法先将明文的像素坐标位置进行Arnold变换,再利用改进Logistic混沌映射产生的混沌加密序列对变换后的图像进行扩散与置乱获得加密图像1,修改加密参数后通过同样的步骤再得到加密图像2,随后将两幅图像进行异或处理得到最终加密图像,通过仿真实验结果得出对角相邻相关系数为0.0056,进行分析比对可以得出结合后的加密算法密钥空间大,安全性高,具有较好的加密效果,改善了普通Arnold变换和Logistic混沌加密算法产生出的安全性问题。

基于分数阶logistic映射与随机变换的双图像加密算法

为了实现对两幅图像进行同步安全加密,提高密文在网络传输中的抗攻击能力,提出了基于离散分数阶logistic映射与混沌随机变换的双图像加密算法.将分数阶理论引入到Logistic映射,建立了离散分数阶Logistic映射,设置不同的初始条件,通过对其迭代,输出两个随机序列,对输入明文进行置乱,混淆像素位置;并将其中一个置乱图像进行编码,获取纯相位掩码,联合另外一个置乱图像,输出复合明文信号;随后,再次迭代离散分数阶Logistic映射,将其输出的两个混沌序列转变为矩阵,通过设计相位掩码函数,得到两个混沌掩码;最后,基于混沌分数阶随机变换,构建了加密函数,输出合成密文.实验结果显示:本算法可对多幅图像进行同步加密,具有较高的安全性.

改进Logistic映射的性能分析

改进的Logistic混沌映射在保持传统混沌映射优点的基础上,本文首先对其定义式中的参数β进行了详尽的性能分析,并通过实验确定参数β在一定的区间上具有足够的稳定性,实现在此区间上使该改进算法具有更大的密钥空间和较高的安全性,进而还分析了利用该改进映射生成的二维混沌映射对于彩色图像的加密处理,实验证明,改进系统更能够抵挡穷举法和统计分析的攻击,满足更高的安全性要求。

基于Logistic映射的视频敏感信息加密技术设计

在迅猛发展的“互联网+”产业中,传统的视频加密技术迫切需要升级。混沌系统凭借其伪随机、不可预测和对初值高度敏感等优良特性,在密码学中发挥着难以替代的作用。利用Logistic映射的位置置乱算法对视频敏感信息保护技术进行设计,通过实际案例对视频敏感信息保护技术的安全性进行了理论分析,结果表明基于Logistic映射的视频敏感信息加密技术具有良好的加密效果和安全性。

离散分数阶忆阻系统建模及其在Logistic映射中的应用

为了拓宽忆阻器的研究范围,通过分析分数阶差分理论和三次非线性磁控忆阻器数学模型,建立了由分数阶差分方程确定磁通量的离散分数阶忆阻模型。数值模拟结果显示,紧缩磁滞回线具有忆阻器的三个特征,这表明所提出的离散分数阶忆阻器满足忆阻器的定义。最后,作为应用,设计了分数阶忆阻Logistic映射,并得到了系统在特定初值和阶次下的多稳定性和新的混沌序列。建立的忆阻模型输入电流不再局限于连续信号,并且将阶次推广至分数阶,拓宽了忆阻器的研究范围。

基于改进Logistic-SSA-BP神经网络的地铁短时客流预测研究

地铁客流的变化规律存在着一定周期性和潮汐性,针对地铁客流的预测有助于提高城市轨道系统的运营效率,实现轨道交通智慧化运营。为提高地铁短时客流预测结果的准确度,提出了一种基于Logistic混沌映射麻雀算法(Logistic-SSA)优化BP神经网络的地铁客流短时预测模型。该模型通过Logistic混沌映射初始化麻雀算法种群,再利用改进后的麻雀算法优化BP神经网络,达到提高BP神经网络的全局搜索能力和收敛效率;以深圳地铁西乡站进、出站AFC刷卡数据为例,利用构建的预测模型开展客流预测实验,并通过3种准确性评价指标(MAE、RMSE、MAPE),评价改进前后模型预测的准确性。研究结果表明:改进的Logistic-SSA-BP预测模型平均绝对百分误差分别为14.96%和13.73%;与传统BP预测模型相比,其客流预测结果具有更高的准确性。

Logistic混沌映射性能分析与改进

混沌系统是基于混沌的数据加密领域的一个重要研究对象,Logistic混沌映射是最简单和有效的混沌系统,被广泛应用在大多数混沌加密算法中,Logistic映射的安全性成为研究的热点。针对Logistic序列存在的吸引子与空白区问题,该文提出一种基于初始值和分形控制参数之间关系的Logistic映射改进方法。利用两者之间关系对映射自变量区间进行合理分段,扩大了混沌控制参数区域,将满射范围扩大到整个控制参数区间,使产生的序列分布更均匀,解决了"稳定窗"与空白区等问题。通过将改进Logistic与其它分段Logistic映射进行仿真对比,实验结果表明改进后的映射产生的序列混沌特性得到显著加强,分布更均匀,具有更好的随机性能测试指标。另外,改进Logistic映射计算复杂度低,实现简单,在扩频通信与混沌密码等领域有广阔的应用前景。

基于Logistic与标准映射的数字图像加密算法

基于Logistic和标准映射,提出了新的数字图像加密算法。首先利用离散混沌系统初值敏感性、参数敏感性和具有白噪声统计特性的特点,结合Logistic映射和标准映射设计了置乱变换系统,这种置乱是依赖于密钥的。接着通过一种替代变换使置乱后图像的像素灰度值改变并产生互相依赖,即将每一像素值扩散到其它像素中去。这样,加密算法便具有置乱、替代、扩散等加密系统的基本要素。实验仿真和分析表明,该算法密钥空间大,易于实现,有较好的加密效果和统计特性。

基于量子Logistic映射的小波域图像加密算法

为增强图像加密算法的安全性和高效性,基于量子Logistic混沌映射和二维离散小波变换,提出了一种结合置乱与扩散的自适应图像加密算法.首先,对图像进行离散小波分解,利用量子Logistic映射产生的随机序列对分解得到的低频子带系数进行排序,对改变后的小波系数分布结构做小波反变换,得到置乱图像;然后,提取新的混沌序列,逐一替换置乱图像的像素,与此同时扰动量子混沌系统完成像素的自适应替换,从而达到更好的扩散效果.实验结果与性能分析表明,该图像加密算法具有密钥空间大、安全性高和运算速度快等特点,并且加密图像灰度值的分布具有类随机的行为.

基于Logistic和Baker映射的视频加密方法

为保证网络信息传输的安全性,提出一种视频图像加密方法。该方法引入混沌系统中的Logistic映射和Baker映射,结合H.264视频压缩编码特点,利用Baker映射对DCT(Discrete Cosine Transform)变换量化后的块进行位置置乱,改变空间像素的位置;利用Logistic映射产生的伪随机序列生成密码序列,对块矩阵像素的数值进行改变;在熵编码完成后,利用Logistic映射产生的伪随机序列,对0,1二进制串进行漂移的流加密。该算法的计算复杂度低,具有良好的安全性和实时性,对编码压缩性能影响较小。

改进分段Logistic混沌映射的方法及其性能分析

Logistic混沌映射和Tent映射是两种广泛应用于通信安全领域的混沌映射,Tent映射具有分段特性,由此联想到将Logistic混沌映射推广为分段映射.提出一种三分段相切的Logistic混沌序列的方法,不仅规避了Tent映射需施加随机扰动的过程,并改善了Logistic混沌映射的随机性能,增加了系统的复杂度和抗攻击能力.实验证明在相同的区间上,三分段相切的Logistic混沌映射更早地进入混沌状态,且在3.57≤μ≤4时运动轨迹愈发地不稳定,Lyapunov指数为逐渐增大的正数,更复杂的非线性方程提高了系统的安全性.在相同的分叉判定阈值下,三分段相切Logistic混沌映射进入混沌状态时需要的迭代次数明显减小.因此,三分段相切的Logistic混沌序列具有更加良好的随机性和不可预测性.经过研究表明,该三分段相切的Logistic混沌映射具有良好的初值敏感性,广泛地适用于信息安全领域.

对一种基于logistic映射的分组加密机制的分析和改进

对一种改进的混沌分组密码机制分析后发现其本质上是流密码系统,并且密钥流与明文无关。通过选择明文攻击,在很小的计算代价下获得了密钥流。给出了选择明文攻击的算法,并通过实验进行了验证。为克服原加密算法的缺陷,采用密文反馈的形式使密钥流与明文相关。

Logistic映射数字流混沌奇怪吸引子及参数

对离散点混沌产生器进行了研究，并发现了具有“钢盔”形奇怪吸引子．这将是对 Ｌｏｇｉｓｔｉｃ映射理论研究的补充和完善．而后，从理论上推导了 Ｌｏｇｉｓｔｉｃ映射在μ ∈（３．５７１ ４４８，…，４） 的区间特性，发现在该混沌带内存在无穷多个稳定的不动点．这一发现为Ｌｏｇｉｓｔｉｃ映射在数字 混沌保密通信应用时的系统参数选取提供了理论依据．

基于Logistic映射的加密算法的安全性分析与改进

分析Logistic混沌映射所产生的序列用于加密时存在的安全问题,针对这些安全问题提出相应的改进算法.算法通过增大分支参数的值解决Logistic混沌映射所存在的"稳定窗"、空白窗口和序列分布不均匀等问题,通过取模运算解决产生的序列超界的问题,突破了分支控制参数不能大于4的限制.实验表明,改进算法所产生序列的伪随机性好,计算复杂度低,同时密钥空间有大幅度提高,非常适合于多媒体等数据的加密.