[发明专利]一种基于超混沌系统的量子图像加密方法在审
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【说明书】：
技术领域本发明专利属于信息安全技术领域，特别涉及图像加密技术。背景技术随着多媒体技术和网络技术的高速发展，越来越多的私密信息被存储进图像中图像成为网络通信中的一种重要信息载体。因此，如何保证图像中各种私密敏感图像的信息的安全成为了人们关注的热点问题之一。图像加密源于早期的经典加密理论，其目的是隐藏图像本身的真实信息，使窃取者在得到密文后无法获得原始图像，而授权的接收方可用预先约定的密钥和解密方法，对密文进行解密。传统的加密技术主要依靠计算机或数字信号处理器等电子器件来实现，这些方法受到速度和成本的限制。20世纪90年代以后，随着信息技术的广泛应用，研究人员开始研究更加安全、高效的图像加密技术，他们把目光投向基于量子力学理论与方法的图像加密方法。与传统的加密技术相比，量子图像加密技术具有多维、大容量、高设计自由度、高鲁棒性、天然的并行性、难以破解等诸多优势，因而倍受青睐，成为近年来国际上比较热门的新一代密码理论与技术。混沌现象是非线性动态系统中产生的伪随机过程，具有初值的极端敏感性、非周期性及遍历性等特点而被应用于加密体制中。目前研究基于混沌理论的信息加密技术是信息科学和非线性科学两个领域交叉融合的热点问题之一，已有很多文献介绍了多种图像混沌加密方案。Fridrich首次提出了基于混沌系统的图像加密算法，该算法能够有效地实现密码体制的混淆和扩散，具有良好的安全性能。2014年，NorouziB等基于超混沌系统提出了图像加密的新方案，该方案利用两个超混沌系统产生伪随机密钥来增加密钥的安全性和敏感性。随着量子计算的发展，经典的图像加密也延伸到了量子领域。Tajima等提出了一种采用量子混沌的物理过程进行信息加密的算法，Akhshani等首次提出了基于量子混沌系统非线性方程的图像加密方法，2013年，罗玉玲等基于量子Logistic混沌和离散小波变换，提出了一种置乱与扩散相结合的自适应图像加密方案，2014年，王莘等基于量子小波变换和双扩散操作提出了一个新的量子图像加密方案，方案中Logistic混沌映射用于生成加密密钥。与混沌系统相比，超混沌系统具有更复杂的非线性动力学特性。为了增强量子图像加密算法的安全性和高效性，本发明专利首次构造了量子图像异或操作，提出了一种基于超混沌系统的量子图像加密算法，该算法中陈氏超混沌系统用于生成超混沌序列，经处理后的超混沌序列被用于控制单位操作和非操作从而构造出控制非操作，然后利用控制非操作实现量子图像的异或操作，进而完成量子图像的加密。基于新型增强的量子图像表示将超混沌理论引入到量子图像加密算法中实现量子信息理论与图像加密技术的结合，增强了加密算法的抗攻击性和安全性。发明内容本发明的目的之一是将超混沌系统引入量子图像加密当中，作为量子图像加密的新工具，为量子图像加密技术提供新的途径。考虑到量子图像加密技术的优点，本发明的另一个目的是利用量子力学的基本概念与基本理论，充分发挥量子力学具有的相干性、纠缠性以及量子态叠加性等特性，设计出具有高敏感性和高并行处理能力的量子图像加密系统。本发明的目的之三是增强加密系统的安全性。根据密码学的基本原理，一个有效的加密方案需要对密钥具有高度敏感性，且具有一个非常大的密钥空间使得暴力攻击无效。陈氏超混沌系统的初始条件具有相当高的敏感性，作为加密算法的密钥，起到了扩大密钥空间的作用，增强了加密算法的抗攻击性和安全性。本发明是通过以下技术方案实现的。(1)本发明的技术方案是：利用陈氏超混沌系统生成超混沌序列，经处理后的超混沌序列被用于控制单位操作和非操作从而构造出控制非操作，然后利用控制非操作实现量子图像的异或操作，进而完成量子图像的加密。超混沌系统具有复杂的非线性动力学特性，用于实现对量子图像灰度信息的异或操作，可增强加密系统的安全性。(2)本发明所述的加密过程是：使用陈氏超混沌系统产生超混沌序列用于加密量子图像，把量子图像异或操作分解成22n个子操作，对每个像素点的灰度信息进行异或操作。主要依据是：新型增强量子图像表示：一幅图像中的每个像素都有其对应的位置，而每一个位置都会有其对应的颜色。在经典灰度图像中，每个像素都由灰度值和位置信息构成，其灰度值的变化范围为0～255，范围较小，图像的表述不是很复杂，所以可用二进制字符串编码其灰度值。新提出的增强的量子图像表示就是使用两个纠缠的量子比特序列存储灰度信息和位置信息，利用两个纠缠的量子比特序列的叠加存储整幅图像。经典图像表示成量子图像的流程图如图1所示。对于一个2n×2n图像，其量子图像表达式为：
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频道本月排行基于宏微观混沌映射的散列函数及在图像加密中的应用研究
散列函数作为现代密码学的重要研究分支，是实现数据完整性验证、身份鉴别和数字签名的关键。但是随着信息技术的发展和理论研究的深入，传统散列算法暴露出一些缺陷，如执行效率低、抗碰撞性差，易遭受各种形式的攻击。基于这些算法的加密系统因此受到很大威胁。设计出更为安全高效的散列函数成为如今亟需解决的重点问题。　　混沌理论的出现使得许多学术领域的难题得到了解决。因此，考虑利用其内在的优良特性来构造散列函数，以弥补传统散列方案存在的缺陷。　　主要对微观领域的量子混沌映射和几种宏观的高维度混沌映射进行了深入的理论分析，并将其...展开
散列函数作为现代密码学的重要研究分支，是实现数据完整性验证、身份鉴别和数字签名的关键。但是随着信息技术的发展和理论研究的深入，传统散列算法暴露出一些缺陷，如执行效率低、抗碰撞性差，易遭受各种形式的攻击。基于这些算法的加密系统因此受到很大威胁。设计出更为安全高效的散列函数成为如今亟需解决的重点问题。　　混沌理论的出现使得许多学术领域的难题得到了解决。因此，考虑利用其内在的优良特性来构造散列函数，以弥补传统散列方案存在的缺陷。　　主要对微观领域的量子混沌映射和几种宏观的高维度混沌映射进行了深入的理论分析，并将其融入到散列过程中设计出了不同类型的安全散列算法。另外将所构造的新型散列函数应用于数字图像的加密领域。具体创新点如下:　　(1)提出了一种基于量子混沌映射的散列算法。利用量子系统在时间反演后能够准确回归初态的特点，创造性地将其引入散列函数的设计中。重点分析了量子系统的动力学特性，通过雅克布矩阵法计算出最大李雅普诺夫特征指数，并描绘了其在参数变化情况下的走势。结合分岔图的分析结果，得出量子映射较经典混沌映射有着更强的非周期性，更加适用于构造散列算法。与基于经典混沌系统的散列方案相比，量子混沌方案在明文敏感性、混乱和扩散特性以及碰撞攻击的抵抗性方面都有一定的优势。　　(2)提出了一种结合多层混沌神经网络(Chaotic Neural Network，简记为CNN)和高维阿诺德映射的散列方案。首先构造了一个包含隐藏层的CNN模型，然后对提出的两种高维阿诺德映射进行了混沌特性分析，并用其生成连接CNN层的权值矩阵、偏差值和传递函数的参数向量。该算法的优势之一是具有极大的密钥空间以应对穷举攻击。另外可以生成128的任意倍数长度的散列值，体现了算法的高度可扩展性。仿真结果和理论分析表明，该散列方案在安全性能方面优于现有基于简单混沌的散列方案。　　(3)提出一种基于带密钥的混沌散列函数的新型灰度图像加解密方案。该方案巧妙地利用散列函数的单向性和输出值的伪随机特性，将外部密钥转化为图像加密算法中的混沌加密矩阵。加密算法的内部密钥由混沌加密矩阵和原始图像相互关联后取模得到，使得加密不同图像的密钥都不相同。这一设计提升了算法应对各种攻击的能力。通过对密图的相关性、信息熵、雪崩准则、加密速度等指标的分析和比较得出，本方案具有更好的安全性能和执行效率。收起
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