CN110046513A - 基于Hopfield混沌神经网络的明文关联图像加密方法 - Google Patents
基于Hopfield混沌神经网络的明文关联图像加密方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110046513A CN110046513A CN201910289775.8A CN201910289775A CN110046513A CN 110046513 A CN110046513 A CN 110046513A CN 201910289775 A CN201910289775 A CN 201910289775A CN 110046513 A CN110046513 A CN 110046513A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- denoted
- hopfield
- neural network
- row
- diffusion
- 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
- 230000000739 chaotic effect Effects 0.000 title claims abstract description 51
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 claims abstract description 36
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 claims abstract description 15
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims abstract description 13
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims abstract 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 10
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 9
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 claims description 9
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 6
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 4
- 101100116390 Schizosaccharomyces pombe (strain 972 / ATCC 24843) ded1 gene Proteins 0.000 claims description 3
- 101100311460 Schizosaccharomyces pombe (strain 972 / ATCC 24843) sum2 gene Proteins 0.000 claims description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 3
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 claims 1
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 claims 1
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 claims 1
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 claims 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 6
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 5
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 5
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 206010038743 Restlessness Diseases 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 210000005036 nerve Anatomy 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000007480 spreading Effects 0.000 description 1
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
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L9/00—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
- H04L9/001—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols using chaotic signals
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2221/00—Indexing scheme relating to security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F2221/21—Indexing scheme relating to G06F21/00 and subgroups addressing additional information or applications relating to security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F2221/2107—File encryption
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Bioethics (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Facsimile Transmission Control (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于Hopfield混沌神经网络的明文关联图像加密方法，包括步骤：首先，利用初始密钥在分段复合混沌映射产生双极性二值混沌序列，得到置乱算法的参数值；利用改进后的猫映射算法对原图像进行置乱和扩散，并且提取置乱和扩散后的值作为产生密钥流的参数；利用产生的参数和初始密钥得到Hopfield混沌神经网络系统的初始值；利用得到的Hopfield混沌神经网络系统初始值迭代产生密钥流K；利用产生的密钥流对置乱和扩散之后的图像的R2,G2,B2分量分别进行二次扩散，得到加密图像C。本发明通过分段复合混沌映射与Hopfield混沌神经网络的结合使得具有更为复杂的时空复杂度，而且通过置乱和扩散同时进行以及二次扩散的密钥流与明文相关，可以很好的抵抗选择明文攻击。
Description
技术领域
本发明属于混沌图像加密技术领域，具体涉及一种Hopfield混沌神经网络系统的图像加密方法。
背景技术
混沌是一个具有高度复杂性，不可预测性和随机性的非线性系统。
混沌变换对初始值和参数的高度敏感性和密码学有着天然的关系，使得使用混沌系统生成密钥和参数成为密码学的一项很重要的研究课题。置乱-扩散是现在最传统的一种图像加密机制，在这种机制中，置乱和扩散是两个独立的阶段，置乱阶段就是改变像素点本来的位置，但是不改变像素值；扩散阶段像素值会发生一系列的改变，以至于某一像素值的微小变化都将扩散到几乎整幅图像。但是置乱和扩散这种传统加密方法的特点是独立进行，所以使得攻击者攻击的思路也更加清晰，攻击也更加容易。
发明内容
本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提供了一种基于Hopfield混沌神经网络的明文关联图像加密方法。
本发明采用如下技术方案来实现的：
基于Hopfield混沌神经网络的明文关联图像加密方法，包括以下步骤：
1)首先，原图像记为P其R，G，B的大小为M*N，利用初始密钥在分段复合混沌映射产生混沌序列记做X，即一段双极性二值序列，混沌序列的第n0个值记做x(n0)作为置乱算法的参数值；
2)利用改进后的猫映射算法对原图像同时进行置乱和扩散得到加密图像P1，提取加密图像P1的R分量的第一行和第二行，G分量的第一行和第二行，B分量的第一行和第二行，将每行的像素和计算出来记做sum1、sum2、sum3、sum4、sum5、sum6、sum7、sum8以及sum9，并且将这九个值进行运算，转换为字符串形式表示的十六进制组成数组记做pstring；
3)初始给定的密钥记做Keys其前72bit记做key1，后120bit记做key2，将步骤2)中的pstring与key1做异或运算，产生的值记为key3，key3与key2组成一串字符串记做st，按照顺序将st每64bit一组划分三组，分别记做v1，v2，v3；
4)对步骤3)得到的v1，v2，v3分别进行运算得到Hopfield混沌神经网络系统的初始值x1(1)，x2(1)，x3(1)，并且迭代产生密钥流K；
5)利用在分段复合混沌映射产生混沌序列记做X对P1的R分量的第一行和第二行，G分量的第三行和第四行，B分量的第五行和第六行的像素点进行二次置乱，得到的加密图像记做P2；
6)利用步骤4)产生的密钥流对步骤5)中置乱和扩散之后的P2进行二次扩散，其中进行置乱的像素点不参与本次扩散，得到加密图像C。
本发明进一步的改进在于，步骤1)中分段复合混沌映射序列的数学表达式为：
其中μ为分岔系数，当μ∈[0.33，∞]，处于混沌状态。
本发明进一步的改进在于，步骤2)中猫映射置乱算法的表达式为：
其中xn，yn为原图像的坐标，x′，y′为转换后的坐标，a，b为进行猫映射运算的参数；
对位于xn，yn的像素点p(xn，yn)做位置置乱的同时，也进行像素点值的改变，数学表达式为：
Ci＝C(x′，y′) (4)
其中z为参数设置为10，Ci为上一次变换后像素点的密文值；
利用步骤1)得到的混沌序列x(n0)，置乱参数计算方法为：
本发明进一步的改进在于，步骤3)取出初始给定的密钥Keys的前72bit记做key1以及pstring得到key3，其中pstring中值的表达式和key3的表达式为：
pstring(1)＝mod(sum(1)/10^4，1) (6)
key3与key2组成的字符串记做st，按照顺序将st每64bit一组划分三组，分别记做v1，v2，v3；对v1，v2，v3分别做如下运算得到Hopfield混沌神经网络系统的初始值：
本发明进一步的改进在于，步骤4)Hopfield混沌神经网络系统的数学表达式为：
Vi＝tanh(xi) (10)
其中i代表神经元的个数，Wij是指权重矩阵代表神经元之间的连接强度，Vi代表双曲正切函数；采用的权重矩阵以及三个神经元之间的数学关系为：
迭代生成的序列按行从上到下排列得到矩阵X，X的大小为3×MN并且通过序列X得到密钥流，密钥流的计算式如下：
K(i，j)＝mod(round(abs(X(i，j))-floor(X(i，j))×1014)，256) (12)。
本发明进一步的改进在于，步骤5)利用在分段复合混沌映射产生混沌序列记做X对P1的R分量的第一行和第二行，G分量的第三行和第四行，B分量的第五行和第六行的像素点进行二次置乱，得到的加密图像记做P2，其中混沌序列的表达式为式(1)。
本发明进一步的改进在于，步骤6)对经过置乱和扩散之后的图像P2进行二次扩散，其中对步骤5)中进行置乱后的像素点不进行扩散，得到加密图像C的扩散规则为：
本发明具有如下有益的技术效果：
1、对彩色图像的RGB三个分量进行的充分置乱和扩散，达到了预期的加密效果。
2、通过使用分段复合混沌映射(The staged composite chaotic mapping)产生的值更加具有随机性保密性能更好。
3、通过改进猫映射(The Arnold Cat)，置乱和扩散同时进行更好的提高加密性能。
4、由于Hopfield混沌神经网络系统的复杂性和时变结构使得该加密方案性能更好，并且通过Hopfield混沌神经网络系统产生的密钥流与明文相关联使得加密性能得以显著提升。
综上所述，本发明将置乱和扩散同时进行，使得加密过程的相关性更高，很好的解决了分开攻击的问题；由于神经网络的复杂性和时变结构，结合神经网络与混沌，使得本发明具有更为复杂的时空复杂度；在本发明加密方法中，二次扩散过程中采用的扩散矩阵是明文相关的，可以更好的抵抗选择明文攻击。
附图说明
图1是本发明基于Hopfield混沌神经网络的明文关联图像加密方法的流程图。
图2是密钥流产生的流程图。
图3是分段复合混沌映射(The staged composite chaotic mapping)混沌序列图。
图4是原彩色图像。
图5是加密后彩色图像。
图6是加密之前的彩色图像RGB分量直方图。
图7是加密之后的彩色图像RGB分量直方图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步的详细说明。
如图1所示，本发明提供的基于Hopfield混沌神经网络的明文关联图像加密方法，包括以下步骤：
1)原图像记为P其R，G，B的大小为M*N，利用初始密钥(The staged compositechaotic mapping)在分段复合混沌映射产生混沌序列记做X，即一段双极性二值序列，混沌序列的第n0个值记做x(n0)作为置乱算法的参数值。其中利用初始密钥序列产生置乱算法的参数值，其数学表达式为：
其中μ为分岔系数，当μ∈[0.33，∞]，处于混沌状态。混沌序列图如图2所示。
2)利用改进后的猫映射(The Arnold Cat)算法对原图像同时进行置乱和扩散得到加密图像P1，提取加密图像P1的R分量的第一行和第二行，G分量的第一行和第二行，B分量的第一行和第二行，将每行的像素和计算出来记做sum1、sum2、sum3、sum4、sum5、sum6、sum7、sum8以及sum9，并且将这九个值进行运算，转换为字符串形式表示的十六进制组成数组记做pstring。猫映射(The Arnold Cat)置乱算法的表达式为：
其中xn，yn为原图像的坐标，x′，y′为转换后的坐标，a，b为进行猫映射(The ArnoldCat)运算的参数。对位于xn，yn的像素点p(xn，yn)做位置置乱的同时，也进行像素点值的改变，数学表达式为：
Ci＝C(x′，y′) (4)
其中z为参数设置为10，Ci为上一次变换后像素点的密文值。
利用步骤1)得到的混沌序列x(n0)，置乱参数计算方法为
对R，G，B分别同时进行该算法下的置乱和扩散，得到加密图像P1。
3)初始给定的密钥记做Keys其前72bit记做key1，后120bit记做key2，将步骤2)中的pstring与key1做异或运算，产生的值记为key3，key3与key2组成一串字符串记做st，按照顺序将st每64bit一组划分三组，分别记做v1，v2，v3。取出初始给定的密钥Keys的前72bit记做key1以及pstring得到key3，其中pstring中值的表达式和key3的表达式为：
pstring＝mod(sum(1)/10^4，1) (6)
key3与key2组成的字符串记做st，按照顺序将st每64bit一组划分三组，分别记做v1，v2，v3。对v1，v2，v3分别做如下运算得到Hopfield混沌神经网络系统的初始值：
4)对步骤3)得到的v1，v2，v3分别进行运算得到Hopfield混沌神经网络系统的初始值x1(1)，x2(1)，x3(1)，并且迭代产生密钥流K。Hopfield混沌神经网络系统的数学表达式为：
Vi＝tanh(xi) (10)
其中i代表神经元的个数，Wij是指权重矩阵代表神经元之间的连接强度，Vi代表双曲正切函数。采用的权重矩阵以及三个神经元之间的数学关系为：
迭代生成的序列按行从上到下排列得到矩阵X，X的大小为3×MN并且通过序列X得到密钥流，密钥流的计算式如下：
K(i，j)＝mod(round(abs(X(i，j))-floor(X(i，j))×1014)，256) (12)
5)利用在分段复合混沌映射(The staged composite chaotic mapping)产生混沌序列记做X对P1的R分量的第一行和第二行，G分量的第三行和第四行，B分量的第五行和第六行的像素点进行二次置乱。得到的加密图像记做P2。
6)对经过置乱和扩散之后的图像P2进行二次扩散，其中对步骤5)中进行置乱后的像素点不进行扩散，得到加密图像C的扩散规则为：
以上实施例证明了本发明的可行性，图1基于Hopfield混沌神经网络的明文关联图像加密方法的流程图。图2是密钥流产生的流程图。
图3是分段复合混沌映射(The staged composite chaotic mapping)混沌序列图。图4是原彩色图像。图5是加密后彩色图像。图6是加密之前的彩色图像RGB分量直方图。图7是加密之后的彩色图像RGB分量直方图。本发明通过置乱和扩散同时进行并且二次扩散时所使用的密钥流与明文关联对图像进行加密。
Claims (7)
1.基于Hopfield混沌神经网络的明文关联图像加密方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)首先，原图像记为P其R，G，B的大小为M*N，利用初始密钥在分段复合混沌映射产生混沌序列记做X，即一段双极性二值序列，混沌序列的第n0个值记做x(n0)作为置乱算法的参数值；
2)利用改进后的猫映射算法对原图像同时进行置乱和扩散得到加密图像P1，提取加密图像P1的R分量的第一行和第二行，G分量的第一行和第二行，B分量的第一行和第二行，将每行的像素和计算出来记做sum1、sum2、sum3、sum4、sum5、sum6、sum7、sum8以及sum9，并且将这九个值进行运算，转换为字符串形式表示的十六进制组成数组记做pstring；
3)初始给定的密钥记做Keys其前72bit记做key1，后120bit记做key2，将步骤2)中的pstring与keyl做异或运算，产生的值记为key3，key3与key2组成一串字符串记做st，按照顺序将st每64bit一组划分三组，分别记做v1，v2，v3；
4)对步骤3)得到的v1，v2，v3分别进行运算得到Hopfield混沌神经网络系统的初始值x1(1)，x2(1)，x3(1)，并且迭代产生密钥流K；
5)利用在分段复合混沌映射产生混沌序列记做X对P1的R分量的第一行和第二行，G分量的第三行和第四行，B分量的第五行和第六行的像素点进行二次置乱，得到的加密图像记做P2；
6)利用步骤4)产生的密钥流对步骤5)中置乱和扩散之后的P2进行二次扩散，其中进行置乱的像素点不参与本次扩散，得到加密图像C。
2.根据权利要求1所述的基于Hopfield混沌神经网络的明文关联图像加密方法，其特征在于，步骤1)中分段复合混沌映射序列的数学表达式为：
其中μ为分岔系数，当μ∈[0.33，∞]，处于混沌状态。
3.根据权利要求2所述的基于Hopfield混沌神经网络的明文关联图像加密方法，其特征在于，步骤2)中猫映射置乱算法的表达式为：
其中xn，yn为原图像的坐标，x′，y′为转换后的坐标，a，b为进行猫映射运算的参数；
对位于xn，yn的像素点p(xn，yn)做位置置乱的同时，也进行像素点值的改变，数学表达式为：
Ci＝C(x′，y′) (4)
其中z为参数设置为10，Ci为上一次变换后像素点的密文值；
利用步骤1)得到的混沌序列x(n0)，置乱参数计算方法为：
4.根据权利要求3所述的基于Hopfield混沌神经网络的明文关联图像加密方法，其特征在于，步骤3)取出初始给定的密钥Keys的前72bit记做key1以及pstring得到key3，其中pstring中值的表达式和key3的表达式为：
pstring(1)＝mod(sum(1)/10^4，1) (6)
key3与key2组成的字符串记做st，按照顺序将st每64bit一组划分三组，分别记做v1，v2，v3；对v1，v2，v3分别做如下运算得到Hopfield混沌神经网络系统的初始值：
5.根据权利要求4所述的基于Hopfield混沌神经网络的明文关联图像加密方法，其特征在于，步骤4)Hopfield混沌神经网络系统的数学表达式为：
Vi＝tanh(xi) (10)
其中i代表神经元的个数，Wij是指权重矩阵代表神经元之间的连接强度，Vi代表双曲正切函数；采用的权重矩阵以及三个神经元之间的数学关系为：
迭代生成的序列按行从上到下排列得到矩阵X，X的大小为3×MN并且通过序列X得到密钥流，密钥流的计算式如下：
K(i，j)＝mod(round(abs(X(i，j))-floor(X(i，j))×1014)，256) (12)。
6.根据权利要求5所述的基于Hopfield混沌神经网络的明文关联图像加密方法，其特征在于，步骤5)利用在分段复合混沌映射产生混沌序列记做X对P1的R分量的第一行和第二行，G分量的第三行和第四行，B分量的第五行和第六行的像素点进行二次置乱，得到的加密图像记做P2，其中混沌序列的表达式为式(1)。
7.根据权利要求6所述的基于Hopfield混沌神经网络的明文关联图像加密方法，其特征在于，步骤6)对经过置乱和扩散之后的图像P2进行二次扩散，其中对步骤5)中进行置乱后的像素点不进行扩散，得到加密图像C的扩散规则为：
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910289775.8A CN110046513B (zh) | 2019-04-11 | 2019-04-11 | 基于Hopfield混沌神经网络的明文关联图像加密方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910289775.8A CN110046513B (zh) | 2019-04-11 | 2019-04-11 | 基于Hopfield混沌神经网络的明文关联图像加密方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110046513A true CN110046513A (zh) | 2019-07-23 |
| CN110046513B CN110046513B (zh) | 2023-01-03 |
Family
ID=67276833
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910289775.8A Expired - Fee Related CN110046513B (zh) | 2019-04-11 | 2019-04-11 | 基于Hopfield混沌神经网络的明文关联图像加密方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110046513B (zh) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110602346A (zh) * | 2019-07-26 | 2019-12-20 | 广东工业大学 | 一种基于超混沌系统的无损彩色图像加密方法 |
| CN110837651A (zh) * | 2019-11-04 | 2020-02-25 | 合肥工业大学 | 基于分数阶离散神经网络和dna运算的彩色图像加密方法 |
| CN111353166A (zh) * | 2020-02-25 | 2020-06-30 | 南通大学 | 一种图片转汉字的加密方法 |
| CN111884793A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-11-03 | 深圳市永达电子信息股份有限公司 | 一种基于分数阶混沌序列的本征态网络电路信号制备系统和方法 |
| CN112272262A (zh) * | 2020-10-23 | 2021-01-26 | 北京邮电大学 | 一种图像加密、解密方法及装置 |
| CN112733173A (zh) * | 2021-01-18 | 2021-04-30 | 北京灵汐科技有限公司 | 图像处理、密钥生成、训练方法及装置、计算机可读介质 |
| CN113360920A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-09-07 | 贵州宇鹏科技有限责任公司 | 一种基于离散型Hopfield神经网络的图像加密算法 |
| CN113468562A (zh) * | 2021-06-22 | 2021-10-01 | 西安理工大学 | 超混沌系统与神经网络机制融合的图像块加密解密算法 |
| CN113904765A (zh) * | 2021-06-25 | 2022-01-07 | 中国人民解放军空军工程大学 | 一种基于混沌序列的机载电视制导传输图像加密方法 |
| CN116669023A (zh) * | 2023-07-27 | 2023-08-29 | 恒辉信达技术有限公司 | 一种基于混沌系统的数据加密方法及系统 |
| CN116776935A (zh) * | 2023-06-09 | 2023-09-19 | 淮阴工学院 | 一种基于改进micn的光伏功率预测方法 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104008520A (zh) * | 2014-05-09 | 2014-08-27 | 河南大学 | 基于sha-384函数、时空混沌系统、量子混沌系统和神经网络的彩色图像加密方法 |
| CN106228504A (zh) * | 2016-07-17 | 2016-12-14 | 西安电子科技大学 | 基于明文和密钥构造加密参数的数字图像加密方法 |
| US20170063541A1 (en) * | 2015-08-28 | 2017-03-02 | City University Of Hong Kong | Multivariate cryptography based on clipped hopfield neural network |
| CN107592198A (zh) * | 2017-07-24 | 2018-01-16 | 广东工业大学 | 量子 Fourier 变换的四维 Hopfield 神经网络图像加密方法 |
| CN108932691A (zh) * | 2018-08-14 | 2018-12-04 | 长春理工大学 | 量子细胞神经网络混沌的多扩散图像加密解密方法 |
| CN109003314A (zh) * | 2018-08-14 | 2018-12-14 | 长春理工大学 | 基于四维量子Dicke映射的图像加密解密方法 |
| CN109416758A (zh) * | 2016-06-09 | 2019-03-01 | 前进公司 | 神经网络及神经网络训练的方法 |
-
2019
- 2019-04-11 CN CN201910289775.8A patent/CN110046513B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104008520A (zh) * | 2014-05-09 | 2014-08-27 | 河南大学 | 基于sha-384函数、时空混沌系统、量子混沌系统和神经网络的彩色图像加密方法 |
| US20170063541A1 (en) * | 2015-08-28 | 2017-03-02 | City University Of Hong Kong | Multivariate cryptography based on clipped hopfield neural network |
| CN109416758A (zh) * | 2016-06-09 | 2019-03-01 | 前进公司 | 神经网络及神经网络训练的方法 |
| CN106228504A (zh) * | 2016-07-17 | 2016-12-14 | 西安电子科技大学 | 基于明文和密钥构造加密参数的数字图像加密方法 |
| CN107592198A (zh) * | 2017-07-24 | 2018-01-16 | 广东工业大学 | 量子 Fourier 变换的四维 Hopfield 神经网络图像加密方法 |
| CN108932691A (zh) * | 2018-08-14 | 2018-12-04 | 长春理工大学 | 量子细胞神经网络混沌的多扩散图像加密解密方法 |
| CN109003314A (zh) * | 2018-08-14 | 2018-12-14 | 长春理工大学 | 基于四维量子Dicke映射的图像加密解密方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 姜先值: "基于混沌映射的图像和视频加密系统的设计与实现", 《基于混沌映射的图像和视频加密系统的设计与实现》 * |
| 张燕，黄贤，刘家胜: "一种基于改进的混沌猫映射的图像加密算法", 《计算机工程》 * |
| 李锦青等: "基于Hopfield混沌神经网络的彩色图像加密算法研究", 《长春理工大学学报(自然科学版)》 * |
Cited By (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110602346B (zh) * | 2019-07-26 | 2021-08-24 | 广东工业大学 | 一种基于超混沌系统的无损彩色图像加密方法 |
| CN110602346A (zh) * | 2019-07-26 | 2019-12-20 | 广东工业大学 | 一种基于超混沌系统的无损彩色图像加密方法 |
| CN110837651A (zh) * | 2019-11-04 | 2020-02-25 | 合肥工业大学 | 基于分数阶离散神经网络和dna运算的彩色图像加密方法 |
| CN110837651B (zh) * | 2019-11-04 | 2021-08-10 | 合肥工业大学 | 基于分数阶离散神经网络和dna运算的彩色图像加密方法 |
| CN111353166A (zh) * | 2020-02-25 | 2020-06-30 | 南通大学 | 一种图片转汉字的加密方法 |
| CN111353166B (zh) * | 2020-02-25 | 2021-10-26 | 南通大学 | 一种图片转汉字的加密方法 |
| CN111884793A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-11-03 | 深圳市永达电子信息股份有限公司 | 一种基于分数阶混沌序列的本征态网络电路信号制备系统和方法 |
| CN112272262A (zh) * | 2020-10-23 | 2021-01-26 | 北京邮电大学 | 一种图像加密、解密方法及装置 |
| CN112272262B (zh) * | 2020-10-23 | 2021-09-03 | 北京邮电大学 | 一种图像加密、解密方法及装置 |
| CN113360920B (zh) * | 2020-12-16 | 2023-01-31 | 贵州宇鹏科技有限责任公司 | 一种基于离散型Hopfield神经网络的图像加密算法 |
| CN113360920A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-09-07 | 贵州宇鹏科技有限责任公司 | 一种基于离散型Hopfield神经网络的图像加密算法 |
| CN112733173A (zh) * | 2021-01-18 | 2021-04-30 | 北京灵汐科技有限公司 | 图像处理、密钥生成、训练方法及装置、计算机可读介质 |
| CN113468562A (zh) * | 2021-06-22 | 2021-10-01 | 西安理工大学 | 超混沌系统与神经网络机制融合的图像块加密解密算法 |
| CN113468562B (zh) * | 2021-06-22 | 2022-11-04 | 西安理工大学 | 超混沌系统与神经网络机制融合的图像块加密解密方法 |
| CN113904765A (zh) * | 2021-06-25 | 2022-01-07 | 中国人民解放军空军工程大学 | 一种基于混沌序列的机载电视制导传输图像加密方法 |
| CN113904765B (zh) * | 2021-06-25 | 2023-05-26 | 中国人民解放军空军工程大学 | 一种基于混沌序列的机载电视制导传输图像加密方法 |
| CN116776935A (zh) * | 2023-06-09 | 2023-09-19 | 淮阴工学院 | 一种基于改进micn的光伏功率预测方法 |
| CN116776935B (zh) * | 2023-06-09 | 2024-02-23 | 淮阴工学院 | 一种基于改进micn的光伏功率预测方法 |
| CN116669023A (zh) * | 2023-07-27 | 2023-08-29 | 恒辉信达技术有限公司 | 一种基于混沌系统的数据加密方法及系统 |
| CN116669023B (zh) * | 2023-07-27 | 2023-10-13 | 恒辉信达技术有限公司 | 一种基于混沌系统的数据加密方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110046513B (zh) | 2023-01-03 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110046513A (zh) | 基于Hopfield混沌神经网络的明文关联图像加密方法 | |
| CN101739695B (zh) | 一种基于三维Arnold映射的图像分组加密方法 | |
| CN105847629B (zh) | 一种加密图像的可逆信息隐藏方法 | |
| Bigdeli et al. | A novel image encryption/decryption scheme based on chaotic neural networks | |
| CN107239708A (zh) | 一种基于量子混沌映射和分数域变换的图像加密方法 | |
| CN104200424B (zh) | 基于差值变换的(k,n)有意义图像分存及恢复方法 | |
| CN111951149B (zh) | 一种基于神经网络的图像信息隐写方法 | |
| CN106327414A (zh) | 一种基于明文自身特性的双混沌图像加密方法 | |
| Jin et al. | A color image encryption scheme based on arnold scrambling and quantum chaotic. | |
| CN107659398A (zh) | 适用于Android的对称加密方法 | |
| CN107330338B (zh) | 基于双混沌交叉扩散的彩色图像加密和解密方法及系统 | |
| CN107292802A (zh) | 一种量子混沌的并行图像加密方法 | |
| CN106656459A (zh) | 一种针对sm3‑hmac的侧信道能量分析方法和装置 | |
| CN107204841B (zh) | 一种抵御差分功耗攻击的分组密码多s盒实现的方法 | |
| CN112800444A (zh) | 基于二维混沌映射的彩色图像加密方法 | |
| Gabr et al. | Visual data enciphering via dna encoding, s-box, and tent mapping | |
| Pan et al. | A novel image encryption algorithm based on hybrid chaotic mapping and intelligent learning in financial security system | |
| CN107633474B (zh) | 一种具有快速密钥流生成过程的混沌彩色图像加密方法 | |
| CN104269175B (zh) | 一种基于最佳相似度匹配的ip语音隐写方法 | |
| CN109086617A (zh) | 基于分数阶量子混沌的一次一密光学图像加密解密方法 | |
| CN109981246A (zh) | 一种字符串的加密方法和解密方法 | |
| Teng et al. | On the security of lightweight block ciphers against neural distinguishers: Observations on LBC-IoT and SLIM | |
| Bin et al. | Image encryption algorithm based on chaotic map and S-DES | |
| CN108600575B (zh) | 基于不完全Feistel网络的RGB图像加密方法 | |
| Liu et al. | Improved neural distinguishers with multi-round and multi-splicing construction |
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 | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20230103 |