基于级联混沌系统和量子Baker映射的图像加密算法

量子图像加密借助于量子纠缠和叠加特性来提高算法效率,同时,与传统的图像加密算法相比,其在信息传递的安全性上更具优越性。针对量子图像仅在空间域或变换域不能充分置乱混淆的问题,文章提出了空间域和变换域操作相结合的置乱混淆方法。首先,通过量子Baker映射对图像像素的位置进行空间域的置乱。其次,利用量子比特旋转改变空间域像素的灰度信息,其中旋转角度由级联混沌系统产生的伪随机序列来确定;然后,将空间域的量子态转换到傅里叶变换域,并在傅里叶域进行量子比特旋转;最后,利用量子傅里叶逆变换将变换域信息转换到空间域得到密文图像。由于Baker映射周期更长,使得本文算法的密钥空间更大。另外,基于级联混沌系统的旋转参数生成可以减轻密钥传输负担。仿真实验结果验证了本文算法的安全性和有效性,且在复杂度上优于经典图像加密算法。

量子Baker映射的量子仿真及其干扰的动态抑制

量子信息处理系统中存在的各种干扰严重阻碍了量子计算技术的发展.在比较静态干扰和随机噪声干扰对量子面包师映射(quantum baker’s map)量子仿真算法不同影响的基础上,利用动态解耦法抑制量子计算中的静态干扰.由于随机噪声干扰对量子仿真算法有较小的破坏作用,因此利用随机动力学解耦的方法将静态干扰近似转化为随机噪声干扰能够有效抑制静态干扰的破坏作用,提高量子仿真的稳定性.量子态保真度衰减的数值仿真证实了理论分析的正确性.