基于复合混沌系统与人工神经网络学习的图像加密算法

• 作者: 侯小毛 张福泉 马凌 龚芝
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像加密 复合混沌系统 人工神经网络 神经网络序列 集合混淆 分段异扩散
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 109-116
• 页数: 8页
• 分类号: TP391|TN918
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.2018.08.016

摘要

为了提高密文的安全性,有效抗击明文攻击,提出了基于复合混沌系统与人工神经网络学习的图像动态加密算法.首先,基于非线性组合理论,利用Logistic、Tent与Sine映射来设计复合混沌系统,基于明文像素值,生成其初值,以输出混沌序列;将混沌序列作为输入层,引入人工神经网络,对其进行训练学习,消除其混沌周期性,输出神经网络序列,并定义集合混淆方法,对明文完成置乱;构造量化方法,对神经网络序列进行量化,获取密钥流;通过将混淆图像完成分类,联合密钥流,通过设计分段异扩散技术,改变其像素值,输出密文.实验结果显示,与当前图像加密机制相比,所提算法的输出密文具有更高的安全性与抗明文攻击能力.