时间延迟与超混沌Chen系统相融合的图像加密算法研究

时间延迟是自然界一种普遍存在的现象,在图像加密中的伪随机序列形成过程中同样存在时间延迟现象。超混沌系统由于它具有良好的伪随机性、轨迹难以预测与分析以及相空间极其复杂等特征,使其非常适用于加密领域。但是在当前利用混沌或超混沌系统对图像进行加密的研究中,都没有考虑时间延迟这一特征,使其产生的混沌序列的自相关性不理想,加密效果不佳,无法反映出加密的实际过程。对此,提出一个时间延迟函数与位置索引置乱方法,采用时间延迟与超混沌Chen系统相结合的加密方法来解决此问题。通过时间延迟函数将时间延迟引入到超混沌Chen系统生成的混沌序列中,得到一组关于时间延迟的超混沌伪随机序列;然后利用位置索引置乱方法对其进行置乱,得到一组新的伪随机序列;并利用该序列对图像进行置乱处理;最后采用密钥流机制对时间延迟的混沌伪随机序列进行量化,并利用密钥流机制处理后的新序列对图像进行扩散加密处理。借助MATLAB仿真软件来验证该算法,结果表明:提出的图像加密新算法具有理想的加密性能,所生成的混沌序列的自相关性系数变化更小,其密钥空间相当大,抗攻击能力大幅度提升。

基于离散傅里叶变换融合双混沌映射的图像加密算法研究

频域加密非常适用于大多数数字和光学图像处理体系,而空间域加密则适用于图像通信。为了充分利用在图像频率域和空间域加密的优势,进一步提高图像加密系统的安全性,提出基于离散的傅里叶变换和双混沌映射的图像加密算法,同时对图像的频率域和空间域进行加密。首先,利用二维离散的傅里叶变换将图像从空间域转换成频率域,并用改进的分段Tent映射分别对幅值和位相进行置乱处理;其次,将置乱后图像频率域进行傅里叶逆变换,转换成空间域,获得置乱加密图像;最后,利用改进的Bernoulli移位映射对置乱加密图像进行扩散处理。在MATLAB仿真平台上,实验结果表明:该算法高度安全,密钥空间大,有较强的密钥敏感性能,有效地提高了抵御选择明文攻击的能力。

基于新型混沌细胞神经网络的图像加密算法

一般性的流密码对图像加密难以抵抗差分攻击,固定的密钥使得算法对明文不具有敏感性,导致安全性大大降低。针对上述问题,提出一种基于新型混沌细胞神经网络的图像加密算法。构造基于符号函数的新型全互联四阶细胞神经网络,基于生成的混沌序列,根据明文像素点异或的结果选取密钥对图像加密,保证算法对于明文具有足够的敏感性。使用位置置乱和像素值替代两种方法加密图像,得到最终的密文。仿真结果表明,提出的算法能够有效抵御差分攻击,具有高度密钥敏感性,明文敏感性以及相邻像素间近似于零的相关性,保证了算法的安全性和可靠性。

一种新的图像加密融合算法仿真研究

在当前的图像加密研究领域中,主要是采用了低维混沌系统,而系统存在密钥空间小、安全性低的缺点,无法有效地抵御各种攻击。为此提出一种新的基于超混沌Chen系统与CAT映射相融合的图像加密算法,将与明文图像相联系的密钥流形成机制考虑进来,使密钥流同时与初始图像及密钥相关。首先采用广义离散的CAT映射改变图像中像素点的位置;然后采用超混沌Chen系统改变置乱后的图像中任意点的像素值;并利用密钥流形成机制产生的密钥元素对明文图像加密处理。最后借助Matlab仿真软件验证了上述算法,结果显示,改进加密算法具有较好的加密性能,密钥空间得到了显著提高,抗攻击能力大幅度提升。

基于密文策略属性基加密的多授权中心访问控制方案

针对单授权中心方案通信和计算开销较大的问题,提出一种基于密文策略属性基加密(ciphertext-policy attribute-based encryption,CP-ABE)的多授权中心访问控制方案。该方案引入属性管理器对用户属性进行分组,多个授权中心共同生成密钥,同时将部分解密交给云服务器进行。该方案减少了授权中心间的通信消耗和用户解密的资源消耗,同时通过安全性证明及与现有方案进行对比证明该方案安全高效。

基于时释性的代理重加密多用户数据共享

针对目前代理重加密的云存储数据共享方案不具有时效性访问控制和共享效率低的问题,提出一种基于时释性的代理重加密多用户数据共享新方案。引入第三方时间服务器生成时间参数和时间陷门,在密文生成时插入时释性参数实现解密时间段的控制,代理服务器根据授权接收者集生成重加密密钥,再重加密生成二次密文群发给接收者集成员,接收者集成员收到二次密文后只有达到指定的发布时间才能解密得到明文。相比传统的端到端数据共享方案,新方案可以实现一对多的数据共享方法,极大提高了数据共享的效率和降低了系统传输带宽。经分析,新方案具有抗明文攻击的安全特性,相比其他方案增加时效性控制访问功能,算法中用到的双线性运算次数更少,实现多用户的数据共享方法提高共享效率。