CN107896144A - 一种基于混沌映射的3d纹理模型加密方法 - Google Patents

一种基于混沌映射的3d纹理模型加密方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种基于混沌映射的3D纹理模型加密方法，属于信息安全密码学领域，特别针对3D纹理模型加密的方法。其中混沌系统的极端敏感性可以有效提高加密方案的复杂度，同时3D纹理模型可分为顶点，多边形，纹理图三部分，分别对三部分进行加密能有效提高加密方法的可靠性。本方法采用了随机可逆变换矩阵的设计思路，利用系统参数和初始值即可生成密钥序列，进一步产生一系列变换矩阵以供加密。因此初始值或系统参数的微小改变可以导致解密结果大幅度改变。通过实验分析表明，此加密方案可以很好的抵抗暴力攻击，统计攻击，密钥敏感性高，加解密速度快。并且该加密方法很容易通过软件实现，本发明可广泛应用推广到纹理模型安全存储和传输加密中。

Description

一种基于混沌映射的3D纹理模型加密方法
技术领域
本发明属于信息安全密码学领域，具体涉及一种基于混沌映射的3D纹理模型加密方法。
背景技术
当今世界，3D点云模型、3D线框模型和3D彩色纹理模型等3D模型被越来越广泛地应用在人们的日常生活和工业生产中，许多人通过社交软件和云存储传递着大量的视觉信息，包括图片、视频和3D模型等。随着三维建模和三维打印技术的发展，3D模型的数量也在日益增长。然而却少有人关注3D模型中存在的隐私保护问题。与文本加密技术不同，可视化数据具有一些特殊的特征，如大数据容量和像素或点之间的高相关性。传统的加密算法，如数据加密标准(DES)，国际数据加密算法(IDEA)和高级加密标准(AES)等等，不适合视觉数据加密。不同的图像或视频，3D内容包含点，3D空间网格和纹理。传统的图像或视频加密方法不适合3D内容。
本发明研究了图像加密和视频加密技术已经很长一段时间了，混沌的一些的特殊性质，比如对初始条件和系统参数的敏感性、伪随机性和各态历经性等使混沌力学有可能替代传统的加密算法。由于混沌系统的高复杂性，混沌系统可以用来设计安全可靠的图像和视频加密方案。
发明内容
本发明要解决的技术问题为：首次在3D安全领域提出了基于混沌映射的3D纹理模型加密方法，该方法能有效的加密3D纹理模型，加解密速度快，密钥敏感性高，能有效抵抗暴力攻击，抗统计攻击。
根据目前3D模型加密方案的缺陷和不足，可以总结出设计基于混沌映射的加密算法一些规则，如下所述：
(1)加密方法应该对密钥具有较强的敏感性；
(2)加密方法的结构安全性非常重要，一些结构的缺陷能够暴露加密方案的等价密钥，而不用去穷尽搜索密钥；
(3)高维混沌系统由于具有更高的复杂性，因此更加适合用设计加密方案。一些低维混沌系统，具有短周期和小的密钥空间等明显的不足；
(4)密钥或其它秘密的信息应该和明文或密文相关，这能够有效抵抗选择明文攻击。
基于以上规则，本发明提出了基于混沌映射的3D纹理模型加密方法。在3D纹理空间内一个点通过矩阵乘操作可以变换到另外一个地方。在该方法中，logistics混沌系统用来生成一系列伪随机数，以填充形成随机可逆矩阵，利用以上的随机可逆矩阵可以将顶点中的每一个点变换到另一个坐标。然后对logstics混沌系统生成的伪随机数排序，按照对应关系对顶点坐标进行排序达到多边形加密的结果。最后，对纹理图像使用1D logistic和DNA编码加密。实验结果表明该方案能有效抵抗暴力攻击和差分统计攻击。
一种基于混沌映射的3D纹理模型加密方法，实现步骤如下：
步骤(1)、采用1D逻辑映射加密方法生成密钥；
步骤(2)、将所述密钥转换成Logistic混沌系统的初始值和参数，生成长度为12的一系列伪随机数，将所述串伪随机数变换成为一个3×3随机可逆矩阵；
步骤(3)、将原3D纹理模型中的顶点所述随机可逆变换矩阵进行矩阵乘运算，得到新的位置坐标形式；
步骤(4)、将步骤(3)中最后得到的新的点位置坐标重新写入3D纹理模型文件，得到最终顶点加密后3D纹理模型；
步骤(5)、3D纹理模型中的多边形(以三角形为例)采用三元组列表的形式，以顶点索引的形式表示三角形的3个顶点。我们对1D逻辑映射产生的密钥进行排序，按照对应顺序对顶点进行排序，得到新多边形；
步骤(6)、采用1D逻辑映射和DNA编码的图像加密方法来加密纹理图像。
所述步骤(2)的随机可逆矩阵生成采取以下步骤：
步骤(21)、根据Logistic混沌系统的初始值和参数，生成长度为12的一系列伪随机数；
步骤(22)、取伪随机数序列的前6位伪随机数，依次填入一个3×3的零矩阵的上三角；
步骤(23)、将步骤(22)所得矩阵的第一行乘以伪随机数序列的第7位加到步骤(22)所得矩阵的第二行上；
步骤(24)、将步骤(23)所得矩阵的第二行乘以伪随机数序列的第8位加到步骤(3)所得矩阵的第三行上，此时矩阵即为一个3×3随机可逆矩阵。
步骤(3)所述的矩阵相乘采取以下步骤：
步骤(31)、将3×3随机可逆矩阵与3×1的坐标矩阵进行矩阵乘运算，得到新的位置坐标的形式。
步骤(5)所述的排序采取以下步骤：
步骤(51)、使用1D逻辑映射产生大小为3M的随机向量，将顶点坐标与之一一对应，然后将随机向量进行排序，按照对应关系将顶点坐标进行排序。
步骤(6)所述的DNA编码采取以下步骤：
步骤(61)、首先将纹理图像分离成RGB通道。然后纹理图像的每个通道由DNA编码；
步骤(62)、使用1D逻辑映射来生成具有相同大小的纹理图像的随机矩阵，并使用DNA添加将其添加到编码结果中；
步骤(63)、通过1D逻辑映射生成具有相同尺寸的纹理图像的另一随机矩阵，并将其转换为阈值为0.5的二进制矩阵。然后，当第二个随机矩阵中的相应值为1时，DNA添加结果转换为DNA补码结果。
本发明与现有的技术相比，其优势在于：
(1)首次在3D安全领域提出了基于混沌映射的3D纹理模型加密方法。利用1D逻辑映射对纹理模型的顶点、多边形、纹理图像进行加密，对于顶点，利用混沌逻辑映射产生一系列的伪随机序列，然后生成随机可逆矩阵，利用矩阵相乘生成新的坐标点。对于多边形，使用1D逻辑映射产生大小为3M的随机向量，将顶点坐标与之一一对应，然后将随机向量进行排序，按照对应关系将顶点坐标进行排序。对于纹理图像，通过1D逻辑映射生成具有相同尺寸的纹理图像的另一随机矩阵，并将其转换为阈值为0.5的二进制矩阵。然后，当第二个随机矩阵中的相应值为1时，DNA添加结果转换为DNA补码结果。
(2)利用Logistic混沌系统的极端敏感性，能够有效增加纹理模型加密算法的混淆和扩散能力。μ∈[0,4]被称为Logistic参数,在μ的取值符合3.5699456<μ<＝4的条件，特别是比较靠近4时，迭代生成的值是出于一种伪随机分布的状态。在μ的值确定之后，因为混沌系统的初值敏感性，即混沌系统在初始值发生很小变化时，得到的结果就会大相径庭，在Logistic混沌映射中也有如此特性。
(3)此纹理模型加密方案结构简单，易于实现。顶点、多边形、纹理都是用1D逻辑映射加密方法，方法简单可靠，纹理图像加密引入了DNA编码。
附图说明
图1是本发明顶点加密流程图；
图2是本发明顶点解密流程图；
图3是DNA编码规则图；
图4是本发明实施例1的3D模型加密示意图。
具体实施方式：
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
logistics混沌映射由公式(1)描述：
其中μ∈[0,4]被称为Logistic参数，在μ的取值符合3.5699456<μ<＝4的条件，特别是比较靠近4时，迭代生成的值是出于一种伪随机分布的状态。当参数μ和x0初始值服从公式(1)，混沌映射xn的输出会呈现混沌状态，并适合产生随机序列。
参阅图1顶点加密流程图，本发明顶点加密过程可以分为以下三个步骤：
(1)密钥生成
将Logistic混沌映射的初始值x0和参数μ作为密钥，对应纹理模型中点生成伪随机数序列。
(2)可逆矩阵的生成
将上一步生成序列中的第1到6位，即x1～x6，依填入可逆矩阵的上三角，如公式(2)所示。
将可逆矩阵的第一行中的所有元素乘以生成序列中的第7位x7，加到可逆矩阵的第二行，如公式(3)所示：
将可逆矩阵的第二行中的所有元素乘以生成序列中的第8位x8，加到可逆矩阵的第三行，如公式(4)所示：
至此，3×3可逆矩阵生成完毕。
(3)点坐标矩阵与随机可逆变换矩阵进行矩阵乘运算
原始3D纹理模型点的表示方式为(x，y，z)，将点的坐标矩阵乘随机可逆变换矩阵，得到新的点的坐标，如公式(5)：
将新的点的坐标写入3D纹理模型中，即完成了对纹理模型的加密。
参阅图2为本发明顶点解密流程图，是上述加密的反向过程，下面对其简要说明：
(1)根据密钥，迭代Logistic混沌映射得到伪随机数序列；
(2)根据logistics混沌映射出的序列重新构造随机可逆变换矩阵；
(3)求出随机可逆变换矩阵的逆矩阵，与加密后点坐标的矩阵相乘，得到的即为原始3D顶点。
如图4所示，本发明可以适用于3D纹理模型加密。
总之，本发明中混沌系统的极端敏感性可以有效提高加密方案的复杂度，有效增强纹理的混淆和扩散能力。由于纹理模型数据量大，密钥敏感性相应的增大，能够有效抵抗选择明文攻击。原始3D纹理模型的微小改变可以导致加密效果全面改变。通过实验分析表明，所设计的纹理模型加密方案可以抵抗暴力攻击，统计攻击和差分攻击。并且该加密方法很容易通过软件实现，本发明可广泛应用推广到纹理模型安全存储和传输加密中。
以上所述仅为本发明的一些基本说明，依据本发明的技术方案所做的任何等效变换，均应属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于混沌映射的3D纹理模型加密方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：
步骤(1)、采用1D逻辑映射加密方法生成密钥；
步骤(2)、将所述密钥转换成Logistic混沌系统的初始值和参数，生成长度为12的一系列伪随机数，将所述串伪随机数变换成为一个3×3随机可逆矩阵；
步骤(3)、将原3D纹理模型中的顶点所述随机可逆变换矩阵进行矩阵乘运算，得到新的位置坐标的齐次形式；
步骤(4)、将步骤(3)中最后得到的新的点位置坐标重新写入3D纹理模型文件，得到最终顶点加密后3D纹理模型；
步骤(5)、3D纹理模型中的N边形采用N元组列表的形式，以顶点索引的形式表示N边形的N个顶点，对1D逻辑映射产生的密钥进行排序，按照对应顺序对顶点进行排序，得到新多边形；
步骤(6)、采用1D逻辑映射和DNA编码的图像加密方法来加密纹理图像。
2.根据权利要求1所述的基于混沌映射的3D纹理模型加密方法，其特征在于：所述步骤(2)的随机可逆矩阵生成采取以下步骤：
步骤(21)、根据Logistic混沌系统的初始值和参数，生成长度为12的一系列伪随机数；
步骤(22)、取伪随机数序列的前6位伪随机数，依次填入一个3×3的零矩阵的上三角；
步骤(23)、将步骤(22)所得矩阵的第一行乘以伪随机数序列的第7位加到步骤(22)所得矩阵的第二行上；
步骤(24)、将步骤(23)所得矩阵的第二行乘以伪随机数序列的第8位加到步骤(3)所得矩阵的第三行上，此时矩阵即为一个3×3随机可逆矩阵。
3.根据权利要求1所述的基于混沌映射的3D纹理模型加密方法，其特征在于：步骤(3)所述的矩阵相乘采取以下步骤：
步骤(31)、将3×3随机可逆矩阵与3×1的坐标矩阵进行矩阵乘运算，得到新的位置坐标的形式。
4.根据权利要求1所述的基于混沌映射的3D纹理模型加密方法，其特征在于：步骤(5)所述的排序采取以下步骤：
步骤(51)、使用1D逻辑映射产生大小为3M的随机向量，将顶点坐标与之一一对应，然后将随机向量进行排序，按照对应关系将顶点坐标进行排序。
5.根据权利要求1所述的基于混沌映射的3D纹理模型加密方法，其特征在于：步骤(6)所述的DNA编码采取以下步骤：
步骤(61)、首先将纹理图像分离成RGB通道，然后纹理图像的每个通道由DNA编码；
步骤(62)、使用1D逻辑映射来生成具有相同大小的纹理图像的随机矩阵，并使用DNA添加将其添加到编码结果中；
步骤(63)、通过1D逻辑映射生成具有相同尺寸的纹理图像的另一随机矩阵，并将其转换为阈值为0.5的二进制矩阵，然后，当第二个随机矩阵中的相应值为1时，DNA添加结果转换为DNA补码结果。
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