CN106375079A - 一种语音信息的混沌加密方法 - Google Patents
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Abstract
一种语音信息的混沌加密方法,其特征在于,包括如下步骤:1)构造动态变参数复合混沌系统,并利用该系统产生与明文语音序列长度相同的实数值混沌序列;2)对实数值混沌序列进行二值化处理,得到与明文语音序列长度相同的混沌密钥序列;3)结合混沌密钥序列对明文语音序列进行逐位异或操作,得到密文。本发明能在有限计算精度下产生具有良好伪随机性的混沌序列,减弱了有效精度效应,扩大了混沌序列周期;采用混沌系统级联的方式增强了加密安全性,可以产生足够的密钥空间,能有效地抵抗穷举攻击。
Description
技术领域
本发明涉及语音信息安全技术领域,特别是一种语音信息的混沌加密方法。
背景技术
当利用开放和共享的信道和网络传输语音信息时,语音信息会面临安全问题,特别是当语音信息中携带敏感信息时,其安全会受到威胁。对于军事、公安、国防等部门来说,语音信息的加密传输显得至关重要。
由于语音传输中具有数据量大,和传输具有实时性的特点,AES、RSA和DES等传统的密码学算法不再合适,如美国的加密标准DES(56比特)已经在1997年被攻破,另据报道1024比特的RSA也可能在2010年被攻破。近年来,为了提高算法安全性,许多学者提出基于混沌理论的加密算法。混沌加密算法在提供较高安全性的同时,还能保持数据传输的实时性。混沌系统具有初值敏感性,产生的混沌序列具有良好的伪随机性,其结构复杂并且难以预测和分析。利用混沌理论设计加密算法,关键是产生随机性良好的混沌序列。
连续混沌系统是高维混沌系统,其状态方程多为微分方程,且其初始条件和控制参数较多,因此产生的混沌序列密钥空间大,但是由于混沌系统复杂导致算法运行时间长,实现难度大,难以保证语音传输的实时性。离散混沌系统为低维混沌映射,具有算法实现简单,运行时间短的特点,因此在语音加密算法中优先考虑离散混沌映射。离散混沌系统如Logistic,Tent映射,猫映射等已被用于产生伪随机性良好的混沌序列。
理论上,混沌序列周期趋于无穷,具有类噪声的特点。但实际应用过程中,由于计算机和数字电路的计算精度有限,混沌序列会出现短周期现象,混沌系统性能会受到一定的影响。
发明内容
本发明的主要目的在于克服现有技术中的上述缺陷,提出一种通过参数扰动和混沌系统级联的方式,扩大混沌序列周期和增强安全性的语音信息的混沌加密方法。
本发明采用如下技术方案:
一种语音信息的混沌加密方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)构造动态变参数复合混沌系统,并利用该系统产生与明文语音序列长度相同的实数值混沌序列;
2)对实数值混沌序列进行二值化处理,得到与明文语音序列长度相同的混沌密钥序列;
3)结合混沌密钥序列对明文语音序列进行逐位异或操作,得到密文。
优选的,在步骤1)中通过Logistic映射和Hénon映射构建所述动态变参数复合混沌,该Logistic映射为:x(n+1)=mx(n)(1-x(n)),其中μ为分岔参数,n为迭代次数,x(n)为混沌映射迭代值;该Hénon映射为:其中ɑ为分岔参数,y1(n)为混沌映射迭代值,利用该动态变参数复合混沌系统产生两列实数值混沌序列{xn}和{yn}。
优选的,所述分岔参数的数学模型分别为:
μ1为Logistic映射分岔参数初值,ɑ1为Hénon映射分岔参数初值,n为迭代次数,c为加权系数。
优选的,所述步骤2)中将实数值混沌序列{xn}和{yn}转换为用L位二进制浮点数表示的形式:xn=0.b1(xn)b2(xn)...bi(xn)...bL(xn),然后采用比特位提取的方式获得混沌密钥序列{K1i},{K2i},其中i=1、2…n。
优选的,所述步骤3)中,具体包括如下:
3.1)结合混沌密钥序列{K1i}对明文语音序列{Mi}进行第一次逐位异或运算,
(3.2)结合混沌密钥序列{K2i}对步骤3.1)的语音序列进行第二次逐位异或运算,得到密文
由上述对本发明的描述可知,与现有技术相比,本发明具有如下有益效果:
1.本发明能在有限计算精度下产生具有良好伪随机性的混沌序列,减弱了有效精度效应,扩大了混沌序列周期。本发明中在NIST随机数测试时依次抽取了实数值混沌序列{xn}和{yn}小数点后每位进行验证,表明该混沌序列具有良好的伪随机性,可以作为密钥序列;采用混沌系统级联的方式增强了加密安全性,可以产生足够的密钥空间,能有效地抵抗穷举攻击。
2.本发明提出的一种语音信息混沌加密的方法,不改变加密前后明文语音序列的长度和帧格式,因此适用于各种通信模式下的语音信息加密传输。
3.本发明可以利用软件或硬件方式实现,步骤简单,所需资源少,能保证语音信息传输的实时性。
附图说明
图1为本发明的系统框图;
图2为复合混沌系统原理框图;
图3(a)为原始语音信号波形图;
图3(b)为使用本发明方法进行加密后的波形图。
具体实施方式
以下通过具体实施方式对本发明作进一步的描述。
一种语音信息的混沌加密方法,包括如下步骤:
1)构造动态变参数复合混沌系统,其通过Logistic映射和Hénon映射级联构成,并利用该系统产生与明文语音序列长度相同的实数值混沌序列。Logistic映射是经典的一维混沌映射,当分岔参数3.57<μ≤4时,系统进入混沌状态。Hénon映射是二维离散混沌映射,当0.7≤ɑ≤1.4,系统进入混沌状态。组成动态变参数的混沌系统的Logisitc映射和Hénon映射,其级联顺序可以调整,不影响生成混沌序列的性能。
其中,本发明中μ和ɑ动态变化,分别为Logistic映射和Hénon映射的分岔参数。当μ的值越接近4,ɑ的值越接近1.4,系统有更好的混沌特性。本发明中c为加权系数,其值设为0.1。子混沌系统通过输出状态变量来改变另一个子系统的分岔参数,以实现子系统间的相互扰动。分岔参数的数学模型如下:由该式推导可得:
其中:n为迭代次数,Logistic子混沌系统的分岔参数μ由两部分组成,给定的初值μ1和扰动部分组成。扰动部分是由加权系数c、Hénon子混沌系统输出值的绝对值,及等比数列的乘积组成。为了使得系统有更好的混沌特性,即使得分岔参数μn+1更加接近于4,由于Hénon映射输出值的绝对值的范围为(0,1.5),加权系数c的值为0.1,当n趋于无穷时等比数列的值为1,因此设定分岔参数初值μ1的值为3.85,使得μn+1的范围为(3.85,4)。
Hénon子混沌系统的分岔参数由两部分组成,给定的初值ɑ1和扰动部分组成。扰动部分是由加权系数c、Logistic子混沌系统输出值,等比数列的乘积组成。由于Logistic映射的输出值的范围为(0,1),当n趋于无穷时等比数列的值为1,因此设定分岔参数初值ɑ1为1.3,使得ɑn+1的范围为(1.3,4)。利用该动态变参数复合混沌系统产生两列实数值混沌序列{xn}和{yn}
2)对实数值混沌序列进行二值化处理,得到与明文语音序列长度相同的混沌密钥序列,将混沌实数值序列{xn}和{yn}转换为用L位二进制浮点数表示的形式:
xn=0.b1(xn)b2(xn)...bi(xn)...bL(xn),
因此混沌系统每迭代一次,就可产生L比特的密钥序列。本发明中采取比特位抽取的方式获得密钥序列{K1i},{K2i},其中i=1、2…n,即只取混沌二进制浮点数的某一位作为密钥。如前所述,Logistic映射的一个初值和分岔参数,Hénon映射的两个初值和两个参数以及加权系数c都可以作为生成密钥混沌序列的种子密钥K(x(0),y1(0),y2(0),μ1,ɑ1,b,c)。由于混沌系统对系统参数和初值状态都极其敏感,因此该算法理论上密钥空间无穷大。用户输入混沌系统迭代初值(x(0),y1(0),y2(0)),复合混沌系统产生两列混沌密钥序列{K1i},{K2i}。
3)结合混沌密钥序列对明文序列{Mi}进行两次逐位异或操作,得到密文。具体如下:
(3.1)结合混沌密钥序列{K1i}对明文语音序列{Mi}进行第一次逐位异或运算,
(3.2)结合混沌密钥序列{K2i}对步骤3.1)的语音序列进行第二次逐位异或运算,得到密文Pi为第一次异或后的语音序列。
本发明所述的一种语音信息混沌加密的方法,其核心在于构造复合混沌系统、产生伪随机性好的混沌密钥序列和对明文语音序列逐位异或加密。加密后的明文语音序列的时域图如图3(a)所示,加密后的语音信号的时域图如图3(b)所示。对所述输出的加密语音信息的解密过程即为前述加密过程的逆过程。
本发明所述的一种语音信息混沌加密的方法,对密钥极其敏感,混沌系统初值和参数任何微小的改变,都会导致解密失败。本发明中密钥精度为10-16,因此其密钥空间大约为2373,能有效抵抗穷举攻击。
上述仅为本发明的具体实施方式,但本发明的设计构思并不局限于此,凡利用此构思对本发明进行非实质性的改动,均应属于侵犯本发明保护范围的行为。
Claims (5)
1.一种语音信息的混沌加密方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)构造动态变参数复合混沌系统,并利用该系统产生与明文语音序列长度相同的实数值混沌序列;
2)对实数值混沌序列进行二值化处理,得到与明文语音序列长度相同的混沌密钥序列;
3)结合混沌密钥序列对明文语音序列进行逐位异或操作,得到密文。
2.如权利要求1所述的一种语音信息的混沌加密方法,其特征在于,在步骤1)中通过Logistic映射和Hénon映射构建所述动态变参数复合混沌,该Logistic映射为:x(n+1)=mx(n)(1-x(n)),其中μ为分岔参数,n为迭代次数,x(n)为混沌映射迭代值;该Hénon映射为:其中ɑ为分岔参数,y1(n)为混沌映射迭代值,利用该动态变参数复合混沌系统产生两列实数值混沌序列{xn}和{yn}。
3.如权利要求2所述的一种语音信息的混沌加密方法,其特征在于:所述分岔参数的数学模型分别为:
μ1为Logistic映射分岔参数初值,ɑ1为Hénon映射分岔参数初值,n为迭代次数,c为加权系数。
4.如权利要求2所述的一种语音信息的混沌加密方法,其特征在于:所述步骤2)中将实数值混沌序列{xn}和{yn}转换为用L位二进制浮点数表示的形式:xn=0.b1(xn)b2(xn)...bi(xn)...bL(xn),然后采用比特位提取的方式获得混沌密钥序列{K1i},{K2i},其中i=1、2…n。
5.如权利要求4所述的一种语音信息的混沌加密方法,其特征在于:所述步骤3)中,具体包括如下:
3.1)结合混沌密钥序列{K1i}对明文语音序列{Mi}进行第一次逐位异或运算,Pi=K1i⊕Mi。
(3.2)结合混沌密钥序列{K2i}对步骤3.1)的语音序列进行第二次逐位异或运算,得到密文Ci=Pi⊕K2i。
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