CN109241755A - 基于三维置乱模型和混沌的图像加密方法 - Google Patents
基于三维置乱模型和混沌的图像加密方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109241755A CN109241755A CN201810938123.8A CN201810938123A CN109241755A CN 109241755 A CN109241755 A CN 109241755A CN 201810938123 A CN201810938123 A CN 201810938123A CN 109241755 A CN109241755 A CN 109241755A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- scramble
- chaos
- image
- model
- alice
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/60—Protecting data
- G06F21/602—Providing cryptographic facilities or services
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Bioethics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)
Abstract
一种基于三维置乱模型和混沌的图像加密方法,属于信息加密领域。目前,多媒体通信技术的快速发展,如何保护图像内容的安全引起了工业界和学术界的共同关注。本发明提出一种基于三维置乱模型和混沌的图像加密方法。受魔方游戏的启发,在定义行置乱,列置乱和位面置乱的基础上,建立了图像的三维置乱模型。首先,利用三维置乱模型对原始图像进行像素置乱;然后,利用混沌,对置乱结果进行异或(exclusive OR,XOR)运算,产生加密图像。实验表明:该算法加密效果良好,密钥空间大,密钥敏感性强,安全性高,高效。
Description
技术领域
本发明涉及一种信息加密技术,特别是涉及一种图像加密方法。
背景技术
在军事系统、电子政务、金融系统以及日常生活等领域,每天都会产生大量的图像。为保护这些图像信息内容不被窃取,图像加密技术引起了学术界和工业界的广泛关注。研究者已提出多种图像加密方法。然而,这些方法有的已被破译,有的安全性弱,有的效率低等问题,难以令人满意。
受魔方游戏的启发,在定义行置乱,列置乱和位面置乱的基础上,建立了图像的三维置乱模型。为提高图像加密的安全性和效率,保证图像的安全高效传输,利用混沌理论和三维置乱模型,设计了一种基于三维置乱模型和混沌的图像加密方法。该方法利用了三维置乱模型良好的置乱效果,以及混沌良好的随机性和复杂性,有效地保护了图像网络传输和存储的安全性。
发明内容
本发明的目的:针对现有图像加密方法安全性弱或加密效率低等问题,提出一种基于三维置乱模型和混沌的图像加密方法。
本发明的技术方案:为实现上述发明目的,采用的技术方案为基于三维置乱模型和混沌的图像加密方法,令发送方为Alice,接收方为Bob,Alice的加密步骤详述如下:
步骤1:混沌序列产生:令原始图像I,其大小为m×n;随机选取分段线性混沌映射(Piece-Wise Linear Chaotic Map,PWLCM)的初始值z 0 1和参数p 1;Alice迭代该映射m次,可获得一个混沌序列Z 1={ z i 1} m ,并计算:
r i 1=mod(floor(z i 1×1016), m), (1)
其中,z i 1∈Z 1,R 1={r i 1} m ,floor( )是取整函数;类似地,她随机选取另外一个PWLCM映射的初始值z 0 2和参数p 2,迭代该映射n次,可获得一个混沌序列Z 2={ z i 2} n ,并计算:
r i 2=mod(floor(z i 2×1016), n), (2)
其中,z i 2∈Z 2,R 2={ r i 2} n ;
步骤2:混沌矩阵产生:随机选取二维Logistic映射的初始值x 0, y 0和控制参数r 1, r 2, s 1, s 2,Alice迭代该映射m×n次,可得2个混沌序列X={x i} mn 和 Y={y i } mn ,并计算:
c i 1=mod(floor(x i×1016), 8), (3)
c i 2=mod(floor(y i×1016), 256), (4)
其中,x i∈X,y i∈Y;依据元素位置,Alice将混沌序列{c i 1} mn 转换成一个大小为m×n的混沌矩阵C 1;类似地,她也将混沌序列{c i 2} mn 转换成一个大小为m×n的混沌矩阵C 2;
步骤3:三维置乱模型置乱:Alice利用混沌序列R 1,对原始图像I执行行置乱,可得置乱结果I r;Alice利用混沌序列R 2,对I r执行列置乱,可得置乱结果I c;Alice利用混沌序列C 1,对I c执行位面置乱,可得置乱结果I e;
步骤4:图像扩散:利用混沌矩阵C 2,对I e进行图像扩散操作,可得加密图像J。
进一步地,所述步骤1中,PWLCM方程为:
, (5)
其中,控制参数p∈(0, 0.5)。
进一步地,所述步骤2中,二维Logistic映射为:
, (6)
其中,控制参数r 1∈(2.75, 3.4],r 2∈(2.75, 3.45],s 1∈(0.15, 0.21]和s 2∈(0.13,0.15]。
进一步地,所述步骤3中,行置乱指:每次仅对一行像素位置进行向左或向右循环移位置乱操作,即对原始图像I的第i行像素,i=1, 2, …, m,执行r i∈R 1次向右循环移位。
进一步地,所述步骤3中,列置乱指:每次仅对一列像素位置进行向上或向下循环移位置乱操作,即对行置乱结果图像I r的第j列像素,j=1, 2, …, n,执行r j∈R 2次向上循环移位。
进一步地,所述步骤3中,位面置乱指:灰色图像的每个像素值可用8个bit位来表示,所有像素相同位值的bit位0或1可构成一个位平面矩阵,简称位面,那么一幅灰色图像共有8个位面,置乱操作在这8个位面之间进行,且每次仅对8个位面相同位置的bit位值进行向前或向后循环移位置乱操作,即对列置乱结果图像I c的第i行第j列像素I ij 1c,i=1, 2,…, m,j=1, 2, …, n,执行c ij∈C 1次向前循环移位。
进一步地,所述步骤4中,图像扩散操作为:
J=I e⊕C 2, (7)
其中,⊕为异或运算。
在解密过程中,利用相同的混沌序列和混沌矩阵对加密图像J进行解密,可得原始图像I;Bob的解密过程是Alice加密的逆过程。
有益效果:本发明针对现有的图像加密方法安全性差或加密效率低等缺点,提出了一种基于三维置乱模型和混沌的图像加密方法。主要贡献有:(1)受魔方游戏的启发,在定义行置乱,列置乱和位面置乱的基础上,建立了图像的三维置乱模型;(2)该方法利用了三维置乱模型良好的置乱效果,有效地提高了加密方法的安全性;(3)该方法利用了混沌的随机性和复杂性,提高了图像的加密效果。因此,提出的图像加密方法具有高效、安全和加密效果良好的特征,可有效地保护了图像网络传输和存储的安全性。
附图说明
图1:基于三维置乱模型和混沌的图像加密方法的加密流程图;
图2:原始图像;
图3:加密图像。
具体实施方式
下面结合具体附图和实例对本发明的实施过程进一步详细说明。
图1是本方法的加密流程图。
采用的编程软件为Matlab R2016a,选取图2为原始图像,其大小为512×512。采用本方法,Alice对原始图像加密的详细过程描述如下。
步骤1:混沌序列产生:令原始图像为I;选取PWLCM的初始值z 0 1=0.203921568627451和参数p 1=0.190196078431373,Alice迭代该映射512次,可获得一个混沌序列Z 1={ z i 1}512;利用公式(1)计算可得R 1={r i 1}512;类似地,她利用PWLCM的初始值z 0 2=0.239215686274514和参数p 2=0.378431372549021,迭代该映射512次,可得另外一个混沌序列Z 2={ z i 2}512;利用公式(2)计算可得R 2={ r i 2}512。
步骤2:混沌矩阵产生:利用初始值x 0=0.078431372549021, y 0=0.352941176470588和控制参数r 1=3.392352941176471, r 2=3.043725490196079, s 1=0.203882352941176, s 2=0.1 43254901960784,Alice迭代二维Logistic映射512×512次,可获得2个混沌序列X={x i}和 Y={ y i };利用公式(3)和(4)计算可得2个大小为512×512的混沌矩阵C 1和C 2。
步骤3:三维置乱模型置乱:Alice利用混沌序列R 1,对原始图像I执行行置乱,可得置乱结果I r;Alice利用混沌序列R 2,对I r执行列置乱,可得置乱结果I c;Alice利用混沌序列C 1,对I c执行位面置乱,可得置乱结果I e。
步骤4:图像扩散:利用混沌矩阵C 2,对置乱结果I e进行图像扩散操作,可得加密图像J,如图3所示。
在解密过程中,利用相同的混沌序列、混沌矩阵和对应的解密方法作用于加密图像,可得解密图像同图2所示。Bob 的解密过程是Alice 加密的逆过程。
Claims (8)
1.基于三维置乱模型和混沌的图像加密方法,其特征在于,加密过程包括如下步骤:
步骤1:混沌序列产生:令原始图像I,其大小为m×n;随机选取分段线性混沌映射(Piece-Wise Linear Chaotic Map,PWLCM)的初始值z 0 1和参数p 1;Alice迭代该映射m次,可获得一个混沌序列Z 1={ z i 1} m ,并计算:
r i 1=mod(floor(z i 1×1016), m), (1)
其中,z i 1∈Z 1,R 1={r i 1} m ,floor( )是取整函数;类似地,她随机选取另外一个PWLCM映射的初始值z 0 2和参数p 2,迭代该映射n次,可获得一个混沌序列Z 2={ z i 2} n ,并计算:
r i 2=mod(floor(z i 2×1016), n), (2)
其中,z i 2∈Z 2,R 2={ r i 2} n ;
步骤2:混沌矩阵产生:随机选取二维Logistic映射的初始值x 0, y 0和控制参数r 1, r 2, s 1, s 2,Alice迭代该映射m×n次,可得2个混沌序列X={x i} mn 和 Y={y i } mn ,并计算:
c i 1=mod(floor(x i×1016), 8), (3)
c i 2=mod(floor(y i×1016), 256), (4)
其中,x i∈X,y i∈Y;依据元素位置,Alice将混沌序列{c i 1} mn 转换成一个大小为m×n的混沌矩阵C 1;类似地,她也将混沌序列{c i 2} mn 转换成一个大小为m×n的混沌矩阵C 2;
步骤3:三维置乱模型置乱:Alice利用混沌序列R 1,对原始图像I执行行置乱,可得置乱结果I r;Alice利用混沌序列R 2,对I r执行列置乱,可得置乱结果I c;Alice利用混沌序列C 1,对I c执行位面置乱,可得置乱结果I e;
步骤4:图像扩散:利用混沌矩阵C 2,对I e进行图像扩散操作,可得加密图像J。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤1中,PWLCM方程为:
, (5)
其中,控制参数p∈(0, 0.5)。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤2中,二维Logistic映射为:
, (6)
其中,控制参数r 1∈(2.75, 3.4],r 2∈(2.75, 3.45],s 1∈(0.15, 0.21]和s 2∈(0.13,0.15]。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤3中,行置乱指:每次仅对一行像素位置进行向左或向右循环移位置乱操作,即对原始图像I的第i行像素,i=1, 2, …, m,执行r i∈R 1次向右循环移位。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤3中,列置乱指:每次仅对一列像素位置进行向上或向下循环移位置乱操作,即对行置乱结果图像I r的第j列像素,j=1, 2,…, n,执行r j∈R 2次向上循环移位。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤3中,位面置乱指:灰色图像的每个像素值可用8个bit位来表示,所有像素相同位值的bit位0或1可构成一个位平面矩阵,简称位面,那么一幅灰色图像共有8个位面,置乱操作在这8个位面之间进行,且每次仅对8个位面相同位置的bit位值进行向前或向后循环移位置乱操作,即对列置乱结果图像I c的第i行第j列像素I ij 1c,i=1, 2, …, m,j=1, 2, …, n,执行c ij∈C 1次向前循环移位。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤4中,图像扩散操作为:
J=I e⊕C 2, (7)
其中,⊕为异或运算。
8.基于三维置乱模型和混沌的图像加密方法,其特征在于:在解密过程中,利用相同的混沌序列和混沌矩阵对加密图像J进行解密,可得原始图像I;Bob的解密过程是Alice加密的逆过程。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810938123.8A CN109241755B (zh) | 2018-08-17 | 2018-08-17 | 基于三维置乱模型和混沌的图像加密方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810938123.8A CN109241755B (zh) | 2018-08-17 | 2018-08-17 | 基于三维置乱模型和混沌的图像加密方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109241755A true CN109241755A (zh) | 2019-01-18 |
CN109241755B CN109241755B (zh) | 2021-10-22 |
Family
ID=65071680
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810938123.8A Active CN109241755B (zh) | 2018-08-17 | 2018-08-17 | 基于三维置乱模型和混沌的图像加密方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109241755B (zh) |
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110069901A (zh) * | 2019-04-24 | 2019-07-30 | 东北大学 | 基于混沌系统的空间域多图像加密算法 |
CN111031193A (zh) * | 2020-01-06 | 2020-04-17 | 中国矿业大学 | 基于立体复合置乱模型和混沌的图像加密方法 |
CN111080506A (zh) * | 2020-01-06 | 2020-04-28 | 中国矿业大学 | 基于位平面和混沌的多图像加密方法 |
CN111131656A (zh) * | 2019-12-20 | 2020-05-08 | 长春理工大学 | 基于位级置乱和动态叠加扩散的图像加密方法 |
CN111147688A (zh) * | 2020-01-06 | 2020-05-12 | 中国矿业大学 | 基于立体置乱模型和混沌的彩色图像加密方法 |
CN111263026A (zh) * | 2020-01-06 | 2020-06-09 | 中国矿业大学 | 基于立体置乱模型和分数阶傅里叶变换的多图像加密方法 |
CN111682930A (zh) * | 2020-06-05 | 2020-09-18 | 中国矿业大学 | 基于混沌的位级音频加密方法 |
CN111682931A (zh) * | 2020-06-05 | 2020-09-18 | 中国矿业大学 | 基于混沌的多音频高维加密方法 |
CN112073171A (zh) * | 2020-06-05 | 2020-12-11 | 中国矿业大学 | 基于混沌和dna编码的多音频加密方法 |
CN114244489A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-03-25 | 中国矿业大学 | 基于放射形扩散的图像加密方法 |
CN115396563A (zh) * | 2022-08-28 | 2022-11-25 | 苏州科技大学 | 一种比特循环位移式图像加密编码与解码方法 |
CN116961904A (zh) * | 2023-08-09 | 2023-10-27 | 郑州轻工业大学 | 一种基于双置乱与受控dna编码的企业信息图像加密方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140248929A1 (en) * | 2011-04-06 | 2014-09-04 | Tufts University | Sudoku arrays |
CN106604040A (zh) * | 2016-12-12 | 2017-04-26 | 中国矿业大学 | 基于混合图元和全排列的多图像加密方法 |
CN107657579A (zh) * | 2017-09-19 | 2018-02-02 | 中国矿业大学 | 基于dna编码和混沌的图像加密方法 |
-
2018
- 2018-08-17 CN CN201810938123.8A patent/CN109241755B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140248929A1 (en) * | 2011-04-06 | 2014-09-04 | Tufts University | Sudoku arrays |
CN106604040A (zh) * | 2016-12-12 | 2017-04-26 | 中国矿业大学 | 基于混合图元和全排列的多图像加密方法 |
CN107657579A (zh) * | 2017-09-19 | 2018-02-02 | 中国矿业大学 | 基于dna编码和混沌的图像加密方法 |
Cited By (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110069901A (zh) * | 2019-04-24 | 2019-07-30 | 东北大学 | 基于混沌系统的空间域多图像加密算法 |
CN110069901B (zh) * | 2019-04-24 | 2020-11-20 | 东北大学 | 基于混沌系统的空间域多图像加密算法 |
CN111131656B (zh) * | 2019-12-20 | 2021-11-02 | 长春理工大学 | 基于位级置乱和动态叠加扩散的图像加密方法 |
CN111131656A (zh) * | 2019-12-20 | 2020-05-08 | 长春理工大学 | 基于位级置乱和动态叠加扩散的图像加密方法 |
CN111147688A (zh) * | 2020-01-06 | 2020-05-12 | 中国矿业大学 | 基于立体置乱模型和混沌的彩色图像加密方法 |
CN111263026A (zh) * | 2020-01-06 | 2020-06-09 | 中国矿业大学 | 基于立体置乱模型和分数阶傅里叶变换的多图像加密方法 |
CN111080506A (zh) * | 2020-01-06 | 2020-04-28 | 中国矿业大学 | 基于位平面和混沌的多图像加密方法 |
CN111031193B (zh) * | 2020-01-06 | 2021-08-06 | 中国矿业大学 | 基于立体复合置乱模型和混沌的图像加密方法 |
CN111031193A (zh) * | 2020-01-06 | 2020-04-17 | 中国矿业大学 | 基于立体复合置乱模型和混沌的图像加密方法 |
CN111682930A (zh) * | 2020-06-05 | 2020-09-18 | 中国矿业大学 | 基于混沌的位级音频加密方法 |
CN111682931A (zh) * | 2020-06-05 | 2020-09-18 | 中国矿业大学 | 基于混沌的多音频高维加密方法 |
CN112073171A (zh) * | 2020-06-05 | 2020-12-11 | 中国矿业大学 | 基于混沌和dna编码的多音频加密方法 |
CN114244489A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-03-25 | 中国矿业大学 | 基于放射形扩散的图像加密方法 |
CN114244489B (zh) * | 2021-12-06 | 2023-12-01 | 中国矿业大学 | 基于放射形扩散的图像加密方法 |
CN115396563A (zh) * | 2022-08-28 | 2022-11-25 | 苏州科技大学 | 一种比特循环位移式图像加密编码与解码方法 |
CN116961904A (zh) * | 2023-08-09 | 2023-10-27 | 郑州轻工业大学 | 一种基于双置乱与受控dna编码的企业信息图像加密方法 |
CN116961904B (zh) * | 2023-08-09 | 2024-04-12 | 郑州轻工业大学 | 一种基于双置乱与受控dna编码的企业信息图像加密方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109241755B (zh) | 2021-10-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109241755A (zh) | 基于三维置乱模型和混沌的图像加密方法 | |
CN107657579B (zh) | 基于dna编码和混沌的图像加密方法 | |
CN109150492A (zh) | 基于三维置乱模型和混沌的多图像加密方法 | |
CN107154845B (zh) | 一种基于属性的bgn型密文解密外包方案 | |
CN105513002B (zh) | 一种图像加密方法 | |
CN103903215B (zh) | 基于混沌和FrFT域相位恢复过程的多图像加密方法 | |
CN106059752B (zh) | 一种基于扩张密文的白盒密码加解密方法 | |
Zhang et al. | An efficient approach for DNA fractal-based image encryption | |
Phadte et al. | Enhanced blend of image steganography and cryptography | |
CN104320393A (zh) | 重加密可控的高效属性基代理重加密方法 | |
CN109618073A (zh) | 一种基于超混沌Chen系统的多图加密方法 | |
CN104396182A (zh) | 加密数据的方法 | |
CN105184115A (zh) | 用于将隐式完整性或可信性检查包括到白箱实现中的方法 | |
CN110149200A (zh) | 一种基于动态dna和4d混沌的彩色图像加密方法 | |
CN105095695A (zh) | 经由白箱实现的不正确功能行为实现授权 | |
CN108718232A (zh) | 基于aes和混沌的图像加密方法 | |
CN104868963B (zh) | 一种基于多线性映射的广播加密方案 | |
CN108521534A (zh) | 基于dna编码和陈超混沌的多图像加密方法 | |
CN105281893A (zh) | 用于引入白箱实现对串集合的依赖性的方法 | |
CN111682932A (zh) | 一种基于混合混沌映射的单轮图像加密方法 | |
Mohammed et al. | Implementation of new secure encryption technique for cloud computing | |
CN113099069B (zh) | 基于三维螺旋模型的多图像加密方法 | |
Kumari et al. | Data encryption and decryption using graph plotting | |
CN109274856B (zh) | 基于ecc和混沌的非对称图像加密方法 | |
AB et al. | A New Security Mechanism for Secured Communications Using Steganography and CBA |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |