基于小波变换的置乱-扩散算法的研究

在图象分级的基础上,利用小波变换的原理,对小波变换后的每个子图象进行置乱操作,这样在逆变换还原图象时,图象中的每个点不仅位置发生了改变,而且灰度值也发生了改变,使算法达到很好的置乱效果．通过将随机选用的置乱矩阵与迭代的次数作为密钥,提高了算法的安全性．实验证明,置乱后还原的图象清晰度高,算法抗攻击能力强,可适用于图象加密和图象隐藏的预处理过程．     

基于置乱扩散同步实现的图像加密算法

基于数字图像加密设计的两个基本原则是置乱和扩散,一般的算法针对于图像分别单独进行置乱和扩散,而本文提出一种两者相结合同步实现加密的算法.先利用一维Ulam-von Neuman映射来控制二维Logistic映射产生两个混沌序列;再将产生的序列作用于原图像,对图像按照某种扫描方式,在每一个像素点上,每完成一次置乱,紧接着进行一次扩散,直到整个图像加密完成.仿真实验表明,与单独置乱扩散的图像加密算法比较,该算法有很大的密钥空间、很高的安全性、很快的加密速度和很强的鲁棒性.     

基于黄金分割-Lucas动态置乱与异扩散的图像加密算法

当前图像加密算法的每一轮像素位置置乱过程都是相同的,且扩散操作是有序的,降低了算法的动态性与随机程度,使得算法安全性不佳.为了解决这一问题,本文提出了黄金分割-Lucas动态置乱与异扩散的图像加密算法.首先,引入黄金分割序列与Lucas序列,基于2D Arnold映射变换思想,设计了动态置乱机制,根据不同的迭代次数,动态改变其置乱变换核,使得每一次像素置乱操作都是不同的,有效提高明文像素置乱度;联合Cosine映射、sine映射与Logistic映射,设计复合串联混沌映射,利用置乱密文的像素总量来生成复合映射的初始条件,输出伪随机序列,并构造量化函数,对其进行量化,获取一组密钥流;最后,对置乱图像像素进行分组,并结合密钥流,设计两个加密引擎函数,通过构造像素加密模型,分别对图像第一个像素、中间像素以及最后一个像素进行异扩散,完成图像的加密.实验结果表明,与当前混沌加密技术相比,所提算法具有更高的安全性与用户响应,具备更强的抗明文与抗噪声攻击能力.     

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.     

改进的置乱扩散同步实现的图像加密算法

为改善图像加密算法对初始密钥的依赖性,提高算法的抗穷举攻击、抗统计分析攻击和抗差分攻击等性能,提出了一种改进的置乱扩散同步实现的图像加密算法,用于加密矩形灰度图像.先按照某种扫描模式重排图像像素,然后选用成对的Logistic映射产生的混沌序列作用于明文图像;最后,采用基于Chebyshev-Logistic混沌序列控制的一种明密文双向结合的扩散方式,对置乱后的图像进行扩散.为评价该算法的性能,做了密钥空间分析,统计直方图分析,相邻像素相关性分析,信息熵测试,以及扩散性测试等大量的仿真实验.仿真实验表明,该算法扩展了密钥空间,对密钥初始值有超强的依赖性,提高了密文图像的抗穷举攻击、统计分析攻击和差分攻击的能力.     

基于Rossler变换的图像置乱算法

针对大多数图像置乱算法置乱速度不理想、置乱后图像直方图不变等问题,可以通过引入三维Rossler混沌变换解决以上研究难题.运用Rossler混沌变换产生Rossler随机数序列构建三角矩阵.利用三角矩阵相乘非奇异矩阵得到的还是三角矩阵,其矩阵的逆也是三角矩阵的原理来实现置乱.运用Matlab软件对典型的Arnold算法、抽样置乱算法与本算法在置乱速度、置乱主观效果方面进行了对比实验.通过对实验结果的定性和定量分析得出,本算法的置乱速度和置乱效果优于其他两个算法.利用Rossler混沌变换置乱可以对图像置乱效果提供安全性,同时该算法实现简单、计算量小,可以快速达到理想置乱的效果.     

基于混沌系统的RGB彩色图像三重置乱算法

针对传统混沌加密系统密钥空间小,序列复杂度不足以及加密系统单一的问题,提出一种新的基于混沌系统的彩色图像三重置乱加密算法。利用Logistic混沌序列对彩色图像各个像素点的三原色(red green blue,RGB)顺序进行置乱,应用Rabinovich超混沌系统产生的四维混沌序列中的一组序列对图像的像素点位置进行分块置乱,使用余下的3组序列分通道对图像离散小波变换后的低频系数进行置乱与扩散。该算法充分利用混沌序列特征,将传统混沌置乱加密方法改进,使彩色图像像素点在RGB 3个通道内进行置乱,并将扩散过程与离散小波变换紧密结合。通过实验仿真,对该算法的密钥空间、敏感度、抗统计攻击能力和抗差分攻击能力进行分析,结果表明,该算法能够安全有效地加密图像,保护图像信息安全。     

基于图像表面积的置乱程度评价算法

数字图像置乱技术是数字图像加密、信息隐蔽、数字水印的常用方法,如何衡量一种置乱变换的好坏是近年来的研究热点.论文根据置乱前后数字图像表面积随像素点位置变化而改变的原理,提出一种基于图像表面积的置乱度评价算法.实验结果表明:该算法能够较好地反映置乱次数与置乱度的关系,与人的视觉基本相符.     

基于位平面与混沌系统的图像置乱方法

图像置乱作为信息加密重要手段之一随着网络技术的飞速发展得到广泛重视．混沌系统由于其伪随机性、非周期性和对参数及初值的敏感性而广泛应用于图像置乱,为增强图像性能,本文提出一种将位平面分解与混沌系统相结合的图像置乱方法．该方法将图像的各个位平面分别与混沌映射产生的混沌序列进行置乱,利用位平面提供的组合多样性组合得到加密图像．实验表明,该方法能得到良好的置乱效果和较强的抗攻击性能．另外,本文算法还具有密钥量大和算法扩展性好的优点．     

基于位平面与混沌系统的图像置乱方法

图像置乱作为信息加密重要手段之一随着网络技术的飞速发展得到广泛重视．混沌系统由于其伪随机性、非周期性和对参数及初值的敏感性而广泛应用于图像置乱,为增强图像性能,本文提出一种将位平面分解与混沌系统相结合的图像置乱方法．该方法将图像的各个位平面分别与混沌映射产生的混沌序列进行置乱,利用位平面提供的组合多样性组合得到加密图像．实验表明,该方法能得到良好的置乱效果和较强的抗攻击性能．另外,本文算法还具有密钥量大和算法扩展性好的优点．     

基于图像感知哈希技术的钓鱼网页检测

文中提出一种基于图像感知哈希技术的钓鱼检测方法,简称Phash———将网页以图像格式保存,提取图像的主要可视信息的像素点,由这些像素点组成感知哈希序列,再进行哈希序列的相似度匹配。该方法既克服了钓鱼网页存活时间短的问题,又能快速地与特征库进行匹配。实验表明,该方法是有效的,在保证一定误判率和召回率的情况下大大提高了匹配速度。     

基于类标签的离散监督哈希算法

基于哈希算法的相似性检索以其高效性和实用性受到学术界的广泛关注。为了提升哈希学习算法的准确性和扩展性,提出了一种基于类标签的离散监督学习算法。首先,假设每个类标签都存在一个潜在的哈希码,并深入探索了类标签的关联性与其哈希码之间的关系,用以求解每个类的哈希码;然后,度量数据点的哈希码与类哈希码间的内积关系构建度量模型,同时采用非线性核函数建立量化模型;最后,在求解哈希码的过程中,采用了离散求解法以提升准确性。NUS-WIDE和CIFAR-10数据集的实验结果均表明,基于类标签的离散监督哈希算法是有效的。     

深度优先局部聚合哈希

已有的深度监督哈希方法不能有效地利用提取到的卷积特征,同时,也忽视了数据对之间相似性信息分布对于哈希网络的作用,最终导致学到的哈希编码之间的区分性不足.为了解决该问题,提出了一种新颖的深度监督哈希方法,称之为深度优先局部聚合哈希(Deep Priority Local Aggregated Hashing,DPLAH).DPLAH将局部聚合描述子向量嵌入到哈希网络中,提高网络对同类数据的表达能力,并且通过在数据对之间施加不同权重,从而减少相似性信息分布倾斜对哈希网络的影响.利用Pytorch深度框架进行DPLAH实验,使用NetVLAD层对Resnet18网络模型输出的卷积特征进行聚合,将聚合得到的特征进行哈希编码学习.在CI-FAR-10和NUS-WIDE数据集上的图像检索实验表明,与使用手工特征和卷积神经网络特征的非深度哈希学习算法的最好结果相比,DPLAH的平均准确率均值要高出11％,同时,DPLAH的平均准确率均值比非对称深度监督哈希方法高出2％.     

一种新型的基于图像哈希的无载体隐写方案

提出了一种新型的基于载体选择的无载体隐写方案.发送端以迭代量化哈希为基础建立秘密信息与载体图像的联系,并根据此联系从图像库中选择合适的载体进行秘密信息传输,接收端根据事先约定好的规则,使用图像哈希技术从图像中提取出秘密信息.实验证明此方案在安全性方面优于传统的基于信息嵌入的隐写方案,且在鲁棒性与隐写容量方面略优于其他的无载体隐写方案.      

面向基于内容图像检索的图像感知Hash

提出一种建立在HSV空间颜色分类和形态特征基础上的图像Hash方法,用于图像检索.将图像尺寸规格化,并根据HSV空间中各分量的取值范围,将像素归为11类,在各类颜色成分中提取亮度、大小、形态等特征,加权得到Hash值以构成图像库的索引表,从而实现基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR).与其他方法相比,用该方法提取的图像特征除颜色外还包含形态特征,能较好地体现图像内容.实验结果表明,该方法具有良好的性能.     

散列算法中一种盐值的实现

本文讨论散列算法中一种盐值的选取,并分析比较加与不加盐值所得到的不同的加密效果.     

基于两阶段散列的Web集群服务器内容分配研究

针对Web集群服务器内容分配不均衡的问题，提出了基于两阶段散列的内容分配算法．该算法首先根据统一资源定位器字符串把服务器内容散列到k＊n个槽中，使得各槽的文件个数均衡；然后根据从Web日志中挖掘出的访问负载信息，采用分段负载互补方法把内容再次散列到孢个槽中，以使各槽内容负载均衡．同时，在集群分发过程中应用该算法，可提高请求的调度效率和节点的缓存命中率．实验结果表明，两阶段散列的负载均衡性能可比一次散列提高28．7％．     

CT图像重建中旋转轴的不稳定对图像质量的影响

为了研究大型工业计算机断层成像 (CT)系统中由于旋转轴的不稳定导致的图像空间分辨率下降的程度 ,从而为确定机械定位精度提供依据 ,首先在理论上推导了基于“平行束投影”和“滤波反投影”算法下 ,旋转轴不稳定对 CT系统点扩展函数 (PSF)的影响 ,并给出了估计这种情况下空间分辨率的方法 ,然后利用 Mathematica4 .0数学计算软件给出了相应的计算机模拟图像。理论估算与计算机模拟图像符合得比较好 ,说明这种对旋转轴不稳定情况下空间分辨率的估计可以作为理论上的一种参考 ,估计结果同时也为大型工业 CT系统中确定转台轴线的径向偏移提供了理论依据。     

一种基于改进的Fibonacci变换的数字水印算法

为提高置乱算法的安全性，提出一种广义的二维矩阵置乱算法．．该算法有多个可选的矩阵，通过逆变换实现图像还原操作，攻击者想破解置乱算法是十分困难的。将所选用的矩阵和迭代次数作为水印的密钥，提高了算法的安全性、实验表明，在不同图像处理和攻击下，该算法具有鲁棒性好、安全性高、提取水印时不需要原始图像等优点。     

面向对等网络SEInR传播模型的理论分析

针对现有传播动力学模型不能准确描述对等(P2P)网络文件传播过程中的问题,对现有SEIR模型进行了改进,并为此建立了SEInR传播动力学模型.根据SEInR模型的动力学方程组建立了基本再生数的计算公式,用来研究传播模型的无病平衡点和有病平衡点,同时对平衡点的存在性和稳定性进行了详细的理论分析和数学证明.通过对模型中的各种参数变化的仿真分析表明,所提模型能够更准确地模拟P2P文件的传播过程,模型参数能够对P2P文件传播过程中的影响因素进行准确的描述.