91715部隊 鐘厚橋 楊成理
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一種基于超混沌的圖像加密新算法
91715部隊鐘厚橋楊成理
【摘要】本文基于超混沌系統提出了一種圖像加密算法,該算法具有密鑰空間大,密文對明文與密鑰高度敏感等特點,可有效抵御窮舉、差分等多種攻擊,安全保密性高。
【關鍵詞】超混沌;圖像加密;安全性分析;保密通信
由于低維混沌系統自身存在結構單一、變量較少等固有缺陷,使用低維混沌加密的圖像容易遭到窮舉、統計等攻擊手段的攻擊[1-2],而高維超混沌系統具有四個以上變量,動力學特性更加復雜,將之用于圖像加密,顯然可以提高加密系統安全性[2-4]。本文基于超混沌系統提出了一種圖像加密算法,對前一個密文像素與當前待加密像素同時進行非線性運算,異或后得到密文圖像,該過程不可逆,安全性較高。
假設待加密圖像為P,將P劃分成前后兩個子塊,前一子塊按列讀取各像素得到序列,后一子塊按列讀取各像素得到序列,加密圖像為C。
對前半個子塊第一個像素按照公式(1)、(2)執行加密操作,式中Key1、Key2為中間密鑰序列,S為待加密圖像像素灰度值總和。

對后半個子塊第一個像素按照公式(3)、(4)執行加密操作。

對前半個子塊第i個像素分別依照公式(5)、(6)執行交錯擴散加密操作,i=(2,3,…,L / 2)。

對后半個子塊第i個像素分別依照公式(7)、(8)執行交錯擴散加密操作,i=(2,3,…,L / 2)。

解密從后子塊、前子塊最后一個像素開始交錯進行解密。后一子塊第L / 2至第2個密文像素按公式(9)執行解密操作,前一子塊第L / 2至第2個密文像素按公式(10)執行解密操作,對兩個子塊第一個像素分別按公式(11)、(12)執行解密操作,。


采用256×256經典圖像進行測試,系統狀態初值x=(2.7,0.6,1.8,2.0),預迭代次數N0=100。采用Matlab7.10作為實驗仿真軟件,所用實驗平臺為主頻2.4GHz、內存2G、操作系統32位的PC機。
3.1像素值分布特性

圖1 直方圖分布
圖1(a)、(b)分別給出了Lena原始圖像及密文圖像對應直方圖分布,原始圖像灰度分布不均勻,加密后的直方圖分布趨于平坦,有效掩蓋了原始像素分布情況。因此,本算法可有效抵抗統計攻擊。
3.2抗差分攻擊分析
為了測試明文改變對密文的影響,可用兩個定量測量方法:像素變化率(Number of Pixels Change Rate, NPCR)和平均改變強度(Unified Average Change Intensity, UACI)[5]。
對于256級灰度圖像,NPCR與UACI理想期望值分別為99.6094%、33.4635%[6]。選取50組Cameraman圖像進行加密。

表1 抗差分攻擊
由表1可見,上述算法所得NPCR、UACI值較文獻[6]、[7]、[8]更接近理想值。
3.3密鑰敏感與密鑰空間分析
密鑰敏感應體現在兩個方面,一是加密圖像對加密密鑰的敏感度;二是解密圖像對解密密鑰的敏感度。以Cameraman圖像為例:

圖2 像素差值曲線

圖3 解密圖像
本算法采用四個狀態變量初值作為原始密鑰,采用精確到小數點后15位的雙精度浮點實數表示,密鑰空間數量級可達到:1015×1015×1015×1015=1060,密鑰空間足夠大。此外,若將預迭代次數N0及明文像素總和S也考慮作為原始密鑰,則密鑰空間更大,可有效地抵御窮舉攻擊。
本文提出了一種超混沌圖像加密算法。算法中間密鑰序列的產生與明文像素信息相關,使得明文任何像素的改變都會影響到密鑰序列及密文圖像的生成。仿真結果表明,該算法密鑰空間大,密文圖像像素分布均勻,具有較強的抗差分攻擊能力,適合于保密通信等實際應用場合。
參考文獻
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[8]Zhu Zhi-Liang,Zhang Wei,Wong Kworkwo,et al.A chaos-based symmetric image encryption scheme using a bit-level permutation[J].Information Sciences,2011,181(6):1171-1186.