[发明专利]量子Fourier变换的四维Hopfield神经网络图像加密方法在审
申请号: | 201710606102.1 | 申请日: | 2017-07-24 |
公开(公告)号: | CN107592198A | 公开(公告)日: | 2018-01-16 |
发明(设计)人: | 谢国波;姜先值 | 申请(专利权)人: | 广东工业大学 |
主分类号: | H04L9/08 | 分类号: | H04L9/08;H04L9/00;G06N3/04 |
代理公司: | 广东广信君达律师事务所44329 | 代理人: | 杨晓松 |
地址: | 510062 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 针对传统三维Hopfield神经网络存在不足之处,本发明给出一种基于量子Fourier变换的四维Hopfield神经网络图像加密算法。该算法首先借助明文信息,与输入密钥生成四维Hopfield神经网络的超混沌序列,然后让量子Fourier变换借助映像NCML网络生成量子混沌序列进行二次加密,改善传统量子Fourier不具有混沌特性的缺点,最后引入Arnlod置乱,得到最终密文。通过实验仿真表明,该算法不仅能有效抵抗统计特征攻击、差分攻击,而且大大改善经传统三维Hopfield神经网络动力复杂度不够以及Lyapunov指数不够大的缺点,达到很好的加密效果。 | ||
搜索关键词: | 量子 fourier 变换 hopfield 神经网络 图像 加密 方法 | ||
【主权项】:
一种基于量子Fourier变换的四维Hopfield神经网络图像加密方法,其特征在于,所述方法包括:使用初始密钥进行四维Hopfield神经网络扩散步骤;量子Fourier与NCML二重扩散步骤;以及Arnold置乱过程;其中NCML指加权耦合映射格子。
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