[发明专利]一种基于忆阻器混沌神经网络和改进Logistic混沌映射的图像加密算法

说明书

本发明涉及一种基于忆阻器混沌神经网络和改进Logistic混沌映射的图像加密算法。该方法根据混沌神经网络的更新的权值，对引入指数函数e^x的新型一维Logistic混沌映射进行赋值，并通过非线性方法将混沌随机序列数值的范围调整到不同加密阶段的所满足的范围要求；采用排序算法对混沌序列的对应的替换数组对明文进行像素级和bit级的两次置乱操作，最后使用两组不同的混沌序列对中间密文进行两次正逆方向相反的扩散操作完成最终加密。实验表明:所得到的混沌序列随机性较好，得到的密文图像能够抵抗典型的攻击，达到了安全通信的效果。

技术领域

本发明涉及加密技术领域，具体是一种基于忆阻器混沌神经网络和改进Logistic混沌映射的图像加密算法。

背景技术

随着计算机网络技术的发展，图像作为一种信息载体被广泛使用。但由于其信息量大、冗余度高的特点，其安全性也成为人们越来越关注的问题。由于传统的加密算法，如AES、DES等对文本进行加密的算法，已经完全不能够满足对图像加密的要求。

随着混沌概念的提出，其混沌映射函数对初值敏感性、伪随机性、非周期性等特点，被广泛应用到随机序列发生器的使用中。近年来，混沌随机序列的发展引起学者对混沌加密算法的研究，而图像加密算法对于密钥序列的随机性要求使得混沌映射成为加密算法的一种新的技术。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于忆阻器混沌神经网络和改进Logistic混沌映射的图像加密算法；该加密系统使用神经网络对明文图像卷积后更新的权值作为混沌系统的初始值，针对一维混沌映射的缺点进行改进，对像素进行双重置乱，提高了加密算法的安全性。

本发明实现发明目的采用如下技术方案：

为实现上述发明目的，采用的技术方案为一种基于忆阻器混沌神经网络和改进Logistic混沌映射的双重置乱图像加密算法加密步骤详述如下：

步骤1：基于忆阻器的混沌神经网络完成对输入图像的特征提取，获得全连接层的更新后权值，作为图像加密算法的密钥值。

步骤2：密钥值作为改进Logistic混沌映射的初始值，产生加密算法过程中所需要的混沌随机序列。

步骤3：使用混沌随机序列分别进行加密算法过程中的像素级置乱、bit级置乱以及扩散阶段，完成图像加密。

1、作为优选，本发明提供的一种基于忆阻器的混沌神经网络，根据电压和流过忆阻的电流推导忆阻方程，忆阻的阻值M(t)可以表示为：

根据忆阻器的特点，当小电压能够产生大电场时，混沌现场便产生了，选择Jokular 窗口函数对忆阻器器件结构中的掺杂漂移进行建模，且p＝1时忆阻器的非线性特性最强，表示为：

f(x)＝4x-4x² (2)

根据忆阻值M(t)和忆阻器电导G(t)的关系，对时间t进行微分后，得到关于点到变化率的方程：

使用ΔG代替神经网络更新的权值Δw，将忆阻器与Chebyshev混沌多项式结合作为卷积神经网络全连接层的激活函数，使得神经网络快速收敛，从而提高神经网络的学习效率；

2、作为优选，本发明提供的一种改进的Logistic混沌映射，通过引入指数函数，对Logistic混沌映射进行改进，如式(4)，使得混沌映射的随机性更强，提高加密算法的安全性；

3、作为优选，本发明提供的一种双重置乱加密算法，具体步骤如下：

步骤1：将明文图像扫描成一维明文像素数组P；