基于Reflected Sigmoid激励混沌神经元的图像加密技术研究

• 作者: 李树政 许楠
• 来源期刊: 网络安全技术与应用
• 关键词: Reflected Sigmoid函数 动力学特性 时间序列 统计分析
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 加解密技术
• 页码范围: 45-46
• 页数: 2页
• 字数: 1698字
• 语种: 中文

摘要

选取径向基函数的一种即Reflected Sigmoid函数作为激励函数构建了混沌神经元新模型,通过神经元倒分岔图像以及最大Lyapunov指数的分析,说明该模型具有混沌动力学特性.当撤销模拟退火策略的作用后,通过对几个重要的混沌时间序列参数的考查,证明该新型神经元动力系统可以永久处于混沌搜索状态不变;利用混沌与密码学的相关特性,将该模型应用于图像加密,说明了密钥产生的方法及过程,通过观察直方图是否分布均匀,体现该混沌加密算法的抗统计分析能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许楠	黑龙江八一农垦大学信息技术学院	19	38	4.0	5.0
2	李树政		1	2	1.0	1.0