基于分数阶超混沌的新图像加密算法

分数阶混沌系统具有复杂的动力学特性,因此在图像加密中具有更高的安全性.首先,利用离散logistic混沌系统对彩色数字图像的三基色平面进行置乱.然后,利用分数阶CYQY超混沌系统对置乱图像的三基色通道进行逐像素替换.为提高明文对密文的敏感性,通过明文图像产生的小数对作为密钥的阶次、参数和系统初始值等进行扰动,理论分析和对彩色Baboon图像的仿真实验均表明,该算法加密效果好且能有效抵抗各种攻击.     

基于分数阶超混沌系统的图像加密算法及安全性分析

对一种基于整数阶超混沌系统的加密算法进行分析,证明其仍无法避免选择明文攻击,提出了一种基于分数阶超混沌系统的加密算法.该分数阶超混沌系统的Lyapunov指数表明,其较以往的整数阶混沌系统具有更复杂的动力学行为.将明文序列间关系参入初值后利用分数阶混沌系统进行迭代,确保系统加密序列与于明文相关联.理论分析和实验结果表明,该方法能有效地抵御选择明文攻击,并具有理想的统计及差分特性.     

基于分数阶Chen系统的图像加密新算法

提出了一种基于分数阶Chen系统的图像加密新算法。首先利用分数阶Chen系统产生所需的置乱序列;然后通过对明文信息的判断来完成行列置乱序列的选择,从而保证了其与明文的相关性;对置乱后的图像采用分组异或的算法对其像素值进行预处理,同时对预处理后的图像进行两轮像素加密,增加了算法的复杂度和安全性。最后通过与整数阶Chen系统算法进行比较可知该算法具有密文相关度低,密钥空间更大,安全性更高等优点。     

基于分数阶小波变换的图像加密方法

图像置乱是图像加密的常用方法,为了获得更好的加密效果,提出了一种基于分数阶小波变换(FWT)的图像加密新方法。该方法将二维分数阶小波变换与传统的空间域图像置乱方法相结合,对数字图像在分数阶小波时频域内进行图像置乱,实现图像的双重加密。图像加密实验结果表明,采用该方法具有很好的加密效果,在信息安全领域有较好的应用前景和研究价值。     

基于细胞神经网络超混沌特性的图像加密

 细胞神经网络是高度非线性动力学系统,四阶细胞神经网络能够产生超混沌行为.利用四阶细胞神经网络产生的超混沌特性应用于图像加密.实验结果表明,本方法加密效果好同时具有非常高的安全性.     

基于线性控制的一个新的分数阶混沌神经网络的投影同步

通过研究一类新的神经网络系统的同步,在对分数阶混沌神经网络进行分岔图分析的基础上,确定了系统出现混沌状态的分数阶导数的范围.同时在分数阶线性系统平衡点渐近稳定性理论的基础上,基于比例投影同步方法给出了该分数阶神经网络系统的投影同步的方案.最后通过数值模拟验证了同步方案的有效性.     

基于小波和分数阶傅里叶变换的混沌图像加密

为了进一步提高加密效果和效率,本文提出一种基于小波分解和分数阶傅里叶变换的混沌图像加密方法。加密过程包括三个步骤:首先利用混沌序列对图像进行像素值扰乱;然后进行小波分解并提取出低频分量,对其进行分数阶傅里叶变换;最后进行混沌置乱得到最终加密图像。仿真结果表明该方法能够成功实现图像的加密和解密,具有很好的加密效果和安全性。     

基于假分数阶激光混沌的数字图像加密研究

为提高信息加密的安全性,设计了一种基于假分数阶激光混沌系统的加密算法,密钥空间由系统的初始状态变量、参数和分数阶次构成,且把所有明文像素值代入密钥,从而提高算法的抗破解能力.数值模拟中对Lena灰度图和Couple彩色图等数字图像进行加密.理论分析和数值仿真表明,该算法的加密空间大,可以有效抵抗密文攻击、差分攻击、选择明文攻击和统计攻击,在多媒体数据的安全通信中具有发展潜力.     

时滞的具有两个神经元的分数阶神经网络系统的混沌与同步

为了研究具有时滞的神经网络系统中复杂的动力学的特性,该文对一个明确的时滞的具有两个神经元的分数阶混沌神经网络系统,设计出一个求解该分数阶混沌神经网络系统的数值算法.在此基础上,利用拉普斯变换理论证明了该系统的可同步性,并通过数值仿真验证了同步的有效性.     

一类新分数阶系统的混沌控制方法

混沌的同步和控制是混沌领域的一个重要研究课题,而分数阶混沌系统开始逐渐引起广泛的关注.主要研究了一类新的分数阶系统的混沌控制方法,在分数阶线性系统平衡点渐近稳定性理论的基础上,通过反馈控制方法得到该分数阶系统混沌控制器的一个设计方案,并利用预估校正方法进行数值模拟,验证了方案的有效性.     

基于径向基神经网络的混沌加密方案

提出了一种基于径向基(RBF)网络的混沌序列产生方法，并基于这种模型提出了一种新的混沌加密方案。计算机仿其证明利用RBF网络良好的逼近任意非线性映射和处理系统内在的难以解析表达的规律性的能力，及快速的收敛速度，在统一的系统结构下通过权值的切换方式(即用不同的混沌映射)可产生比单一混沌映射更多的、性能更接近理论值的混沌序列，同时基于该模型的混沌加密方案具有高度的保密性和灵敏性。     

基于分块置乱与扩散的分数阶混沌彩色图像加密算法

提出一种基于分块置乱与扩散的分数阶混沌彩色图像加密算法.首先,将彩色明文图像转换为由各基色分量组成的灰度图像,并将其划分成若干块;然后,利用Logistic映射产生的一组随机整数,对该灰度图像进行分块置乱,得到置乱后的彩色图像;最后,将置乱图像的每个基色分量均分成两个子块,并利用优化改进后的分数阶混沌序列,以并行方式对子块进行两轮像素值的改变及扩散操作,从而得到最终的加密图像.理论分析和实验结果表明,该算法具有加密速度快、安全性高、加解密效果好等优点,并能抵抗差分攻击、统计攻击和选择密文攻击等.     

基于Hopfield网络的彩色图像混沌加密算法

一般混沌图像加密, 都是对图像的整体像素置乱处理, 其抵抗明文攻击能力较差。为此, 提出基于离散Hopfield神经网络的彩色图象混沌加密算法。该算法采用自治三维混沌系统对彩色图像单像素比特位进行加密操作, 通过利用三维混沌序列的其中一维置乱图像R\,G\,B分量的像素位置, 用另外两维序列设置置乱每个像素比特位的权值和阈值, 从而改变彩色图像各分量像素的位置和像素值, 达到有效加密的效果。理论分析和实验结果表明, 该单像素加密算法可有效抵抗差分攻击, 使反馈密文提高了像素置乱效果, 并具有良好的加密效果和保密性。     

基于混沌离散序列的图像加密算法研究

针对传统加密算法密钥空间小、加密结构简单等不足,提出了一种能极大扩充加密密钥的双重图像加密算法.在发送端,通过连续混沌系统产生图像位置映射矩阵对图像像素位置进行置乱,再通过将图像像素值信息加入离散混沌系统进行扰乱.加密的图像通过以太网进行传输,并在接收端进行像素值同步解密和位置复原.该方法同时利用混沌系统的初值敏感性和混沌系统的同步性对图像进行双重加密.构造的双重混沌图像加密系统结构复杂不易破解且具有极大的密钥空间.实验表明,基于Liu混沌系统与离散混沌同步系统的双重图像加密能够抵挡图像统计攻击与无穷举攻击,并能够在Windows系统上进行实现.     

组合混沌系统的图像加密算法

为有效保证图像的安全性,针对目前图像加密算法存在的不足,设计一种基于组合混沌系统的图像加密算法.先采用Logistic混沌系统对原始明文图像进行置乱处理,实现图像的像素位置置乱,并对置乱处理后的图像进行分块处理;再采用Henon混沌系统对分块处理后的图像像素进行加密操作,实现对像素值的置乱.用仿真实验对图像加密性能进行测试的结果表明,用该算法加密后,相邻像素相关性较小,具有可靠的传输安全性,实现了图像信息的加密,并增加了密钥空间,提高了图像的各种抗攻击能力.     

基于高维混沌系统的图像加密改进算法

为保证数字图像在传输过程中的安全问题,通过分析传统的基于高维混沌系统的图像加密算法,提出了一种图像加密改进算法。将位置置乱和像素替换加入到每次迭代中,并使加密数据流与明文信息相关,弥补了传统算法在应用中的漏洞和不足。理论分析和仿真实验表明,该算法具有良好的保密性和加密效果,密文对明文或初始密钥的任何微小变化具有强烈敏感性,相邻像素满足零相关性,具有较强的安全性和可操作性。     

基于混沌系统的数字图像加密及仿真

混沌系统有着复杂的动力学行为,采用复杂的8-涡卷蔡氏混沌系统,利用它的混沌特性,在驱动响应式同步的基础上,加入信号后再形成一个闭环和反馈,使驱动系统和响应系统达到同步的目的,以实现对数字图像的加密与解密.最后通过采用Matlab仿真软件,编写相应的加解密程序,给出了仿真的效果图.     

一种基于双混沌序列的数字图像加密算法

提出了一种结合正弦混沌映射和Logistic映射的双混沌序列的图像加密算法。该算法首先利用正弦迭代产生混沌序列,对图像进行置乱,然后利用Logistic产生加密矩阵对图像进行异或操作。对算法的安全性和加密性能进行了分析。仿真实验结果表明:该加密算法的时间开销很小、密钥空间足以抵抗强力攻击、密文对初始密钥的微小变化有很强的敏感性,可应用于实时性较高的场合。     

时滞混沌神经网络的指数同步

本文研究了带有时滞混沌神经网络的指数同步问题,通过利用非线性回归控制和有效地控制定律,根据所给定的条件构造相应的线性矩阵不等式,得到了时滞神经网络的指数同步。这个方法比之前的线性控制方法更有效,数值结果进一步证明了该方法的有效性。