CN106375079A - 一种语音信息的混沌加密方法 - Google Patents

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

一种语音信息的混沌加密方法

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{x_n}和{y_n}。

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{x_n}和{y_n}转换为用L位二进制浮点数表示的形式：x_n＝0.b₁(x_n)b₂(x_n)...b_i(x_n)...b_L(x_n)，然后采用比特位提取的方式获得混沌密钥序列{K1_i}，{K2_i}，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{K1_i}对明文语音序列{M_i}进行第一次逐位异或运算，

(3.2)结合混沌密钥序列{K2_i}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{x_n}和{y_n}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μ_n+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μ_n+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ɑ_n+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{x_n}和{y_n}

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{x_n}和{y_n}转换为用L位二进制浮点数表示的形式：

x_n＝0.b₁(x_n)b₂(x_n)...b_i(x_n)...b_L(x_n)，

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{K1_i}，{K2_i}，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{K1_i}，{K2_i}。

3)结合混沌密钥序列对明文序列{M_i}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{K1_i}对明文语音序列{M_i}进行第一次逐位异或运算，

(3.2)结合混沌密钥序列{K2_i}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P_i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{x_n}和{y_n}。

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{x_n}和{y_n}转换为用L位二进制浮点数表示的形式：x_n＝0.b₁(x_n)b₂(x_n)...b_i(x_n)...b_L(x_n)，然后采用比特位提取的方式获得混沌密钥序列{K1_i}，{K2_i}，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{K1_i}对明文语音序列{M_i}进行第一次逐位异或运算，P_i＝K1_i⊕M_i。

(3.2)结合混沌密钥序列{K2_i}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C_i＝P_i⊕K2_i。