[发明专利]量子细胞神经网络混沌的多扩散图像加密解密方法有效

专利信息
申请号: 201810924545.X 申请日: 2018-08-14
公开(公告)号: CN108932691B 公开(公告)日: 2022-12-30
发明(设计)人: 李锦青;底晓强;解男男;祁晖;从立钢;任维武;毕琳;满振龙;陈晓冬;管红梅 申请(专利权)人: 长春理工大学
主分类号: G06T1/00 分类号: G06T1/00;G06N3/00;G06N3/04;H04L9/00;H04L9/08;H04N1/32
代理公司: 长春众邦菁华知识产权代理有限公司 22214 代理人: 王丹阳
地址: 130033 吉林*** 国省代码: 吉林;22
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摘要: 量子细胞神经网络混沌的多扩散图像加密解密方法,涉及图像加密技术领域,解决现有图像加密方法中存在的密钥空间不足,随机性不够的问题,以及不能有效抵抗已知明文攻击和选择明文攻击的安全缺陷等问题,本发明由量子细胞神经网络生成的混沌控制表与量子交换表,用以对明文图像进行图像的块内与块间加扰,并通过正反扩散和动态扩散多个混沌扩散步骤用以去掉图像像素彼此之间的相关性。量子细胞神经网络超混沌系统具有更高的密钥维度,更大的密钥空间,更强的敏感性,抵抗各种安全攻击的能力更强,同时由于量子混沌系统是由量子点和量子细胞自动机以库伦作用相互传递信息的新型纳米级器件,具有超高集成度,低功耗,无引线集成等优点。
搜索关键词: 量子 细胞 神经网络 混沌 扩散 图像 加密 解密 方法
【主权项】:
1.量子细胞神经网络混沌的多扩散图像加密解密方法,该方法包括加密过程和解密过程,其特征是;加密过程为:设定用户加密密钥为:双细胞量子细胞神经网络超混沌系统初值,迭代次数,控制序列的控制参数ku0,量子控制表的控制参数ku1,量子交换表的控制参数ku2,动态扩散密钥流的控制参数ku3和动态加密控制参数ku4;步骤一、将大小为M×N的图像作为原始图像Image,进行奇偶拆分,拆分为由原始图像的偶数行组成的大小为的图像块Img1以及由原始图像的奇数行组成的大小为的图像块Img2;即:Img1(k,j1)=Image(i1,j1)Img2(k,j1)=Image(i2,j1)其中,i1=2,4,6......,M;i2=1,3,5......,M‑1;j1=1,2,3,......,M;步骤二、采用用户加密密钥中的双细胞量子细胞神经网络超混沌系统初值x10,y10,z10,w10和双细胞量子细胞神经网络超混沌系统迭代次数t1,迭代双细胞量子细胞神经网络超混沌系统,选取第td+1次至次迭代结果,生成四个长度分别为M×N的混沌序列X,Y,Z,W,由下述公式表示为:td表示舍弃的迭代次数;步骤三、由步骤二所述的混沌序列X,Y,Z,W生成两个控制开关序列K1,K2,生成方法由下式表示为:K1(l)=mod(abs(floor(X(l),Y(l))),4)K2(l)=mod(abs(floor(Z(l),W(l))),4)式中,mod为取模函数,abs为求绝对值函数,floor为向下取整,步骤四、将步骤二所述的混沌序列X,Y,Z,W分别按由上到下,由左到右的顺序进行矩阵变换,获得随机矩阵Qc1,随机矩阵Qc2,随机矩阵Qc3和随机矩阵Qc4;分别用下式表示为:步骤五、将步骤四中的随机矩阵Qc1,随机矩阵Qc2按照下式方法生成控制序列CT;CT=mod(bitxor(Qc1,Qc2),ku0)其中,ku0为用户加密密钥中控制序列的控制参数,步骤六、将步骤五中获得的控制序列CT按由上到下,由左到右的顺序转换,获得量子控制表QCT,用下式表示为:步骤七、采用下式方法构建x向量子交换表QEXT和y向量子交换表QEYT;其中j2=1,2,3...N,ku1为用户密钥中量子交换表的控制参数,为正整数;步骤八、将步骤一中所述的图像块Img1和图像块Img2分别进行加扰,获得加扰图像块Pimg1和加扰图像块Pimg2;步骤九、对步骤八获得的扰图像块Pimg1进行正向扩散和反向扩散;扩散方法为:建立大小为的正向扩散序列B1,B1的建立方法采用下式表示为:建立大小为的反向扩散矩阵J1,J1的建立方法采用下式表示为:其中B10为正向扩散序列B1的初始值,J10为反向扩散序列J1的初始值;对步骤八加扰图像块Pimg2进行正向扩散和反向扩散;扩散方法为:建立大小为的正向扩散序列B2,B2建立方法采用下式为:建立大小为的反向扩散矩阵J2,J2建立方法采用下式为:B20为正向扩散序列B2的初始值,J20为反向扩散序列J2的初始值;步骤十、采用用户加密密钥中的双细胞量子细胞神经网络超混沌系统初值x20,y20,z20,w20以及双细胞量子细胞神经网络超混沌系统迭代次数t2,迭代双细胞量子细胞神经网络超混沌系统,选取第td1+1次至次迭代结果,生成四个长度分别为M×N的混沌序列X1,Y1,Z1,W1,td1为舍弃的迭代次数,用公式表示为:X1={x(td1+1),x(td1+2),x1(td1+3),......,x(td1+M×N)}Y1={y(td1+1),y(td1+2),y1(td1+3),......,y(td1+M×N)}Z1={z(td1+1),z(td1+2),z1(td1+3),......,z(td1+M×N)}W1={w(td1+1),w(td1+2),w1(td1+3),......,w(td1+M×N)}步骤十一、由步骤三所述控制开关序列K1生成动态扩散密钥流Q_k1,所述控制开关序列K2生成动态扩散密钥流Q_k2;将步骤九中所述反向扩散序列J1和反向扩散序列J2进行拼接,得到长度为M×N的合并反向扩散序列CJ,用公式表示为:步骤十二、对合并反向扩散序列CJ进行动态加密,获得动态加密序列D_CJ,方法下式;R=bitxor(ku4,Q_k1(1))R1=bitxor(CJ(p),Q_k1(p))R2=bitxor(mod(R+Q_k1(p),M),Q_k2(p))D_CJ(p)=bitxor(R1,R2)其中bitxor为按位异或函数,p=1,2,3,....M×N,其中ku4为用户密钥中动态加密控制参数,ku4≤M×N;步骤十三、将步骤十二中获得的动态加密序列D_CJ按由上到下,由左到右的顺序转成矩阵,获得加密图像Cimage;解密过程:设定用户解密密钥为:双细胞量子细胞神经网络超混沌系统初值,迭代次数,解密控制序列的控制参数dku0;解密量子控制表的控制参数dku1,解密量子交换表的控制参数dku2,动态逆扩散密钥流的控制参数dku3和动态解密控制参数dku4;步骤十四、采用用户解密密钥中的双细胞量子细胞神经网络超混沌系统初值dx10,dy10,dz10,dw10和双细胞量子细胞神经网络超混沌系统迭代次数dt1,迭代双细胞量子细胞神经网络超混沌系统,选取第dtd+1次至次迭代结果,生成四个长度分别为的解密混沌序列DX,DY,DZ,DW,分别用下式表示为:dtd为舍弃的迭代次数:步骤十五、由步骤十四所述的解密混沌序列DX,DY,DZ,DW生成两个解密控制开关序列DK1,DK2,生成方法如下式:DK1(l)=mod(abs(floor(DX(l),DY(l))),4)DK2(l)=mod(abs(floor(DZ(l),DW(l))),4)步骤十六、将步骤十五所述的解密混沌序列DX,DY,DZ,DW分别按由上到下,由左到右的顺序进行矩阵变换,获得解密随机矩阵DQc1,解密随机矩阵DQc2,解密随机矩阵DQc3,解密随机矩阵DQc4;步骤十七、将步骤十六中的解密随机矩阵DQc1,解密随机矩阵DQc2按下式所示的方法生成解密控制序列DCT;DCT=mod(bitxor(DQc1,DQc2),dku0)其中,dku0为用户解密密钥中解密控制序列的控制参数,步骤十八、将步骤十七中获得的解密控制序列DCT按照由上到下,由左到右的顺序转换,获得解密量子控制表DQCT;步骤十九、采用下式所示的方法构建x向解密量子交换表DQEXT和y向解密量子交换表DQEYT;其中,dku1为用户解密密钥中解密量子交换表的控制参数,步骤二十、采用用户解密密钥中的双细胞量子细胞神经网络超混沌系统初值dx20,dy20,dz20,dw20和双细胞量子细胞神经网络超混沌系统迭代次数dt2,迭代双细胞量子细胞神经网络超混沌系统,选取第dtd1+1次至dtd1+M×N次迭代结果,生成四个长度分别为M×N的解密混沌序列DX1,DY1,DZ1,DW1,分别用下式表示为:其中dtd1表示舍弃的迭代次数:DX1={x(dtd1+1),x(dtd1+2),x(dtd1+3),......,x(dtd1+M×N)}DY1={y(dtd1+1),y(dtd1+2),y(dtd1+3),......,y(dtd1+M×N)}DZ1={z(dtd1+1),z(dtd1+2),z(dtd1+3),......,z(dtd1+M×N)}DW1={w(dtd1+1),w(dtd1+2),w(dtd1+3),......,w(dtd1+M×N)}步骤二十一、由步骤十五所述解密控制开关序列DK1生成解密动态扩散密钥流DQ_k1,解密控制开关序列DK2生成解密动态扩散密钥流DQ_k2,将步骤十三中获得的加密图像Cimage按由上到下,由左到右的顺序进行矩阵变换得一维序列DCim并进行动态逆扩散,获得动态逆扩散序列DJc,方法用下式表示为:DR=bitxor(dku4,DQ_k1(1))DR1=bitxor(mod(DR+DQ_k1(p),M),DQ_k2(p))DR2=bitxor(DCim(p),DR1(i12))DJc(p)=bitxor(DR2,Qk1(p))其中,dku4为用户解密密钥中动态解密控制参数,步骤二十二、将步骤二十一得到的动态逆扩散序列DJc前后拆分为逆扩散序列DJ1和逆扩散序列DJ2;步骤二十三、将步骤二十二得到的逆扩散序列DJ2进行正向逆扩散和反向逆扩散的逆操作,生成正向逆扩散序列DD2和反向逆扩散序列DE2;生成正向逆扩散序列DD2,方法如下式:生成反向逆扩散序列DE2,建立方法采用下式表示为:DD20为正向逆扩散序列DD2的初始值;DE20为反向逆扩散序列DE2的初始值;步骤二十四、将步骤二十三获得的逆扩散序列DJ1进行正向逆扩散和反向逆扩散的逆操作,生成正向逆扩散序列DD1和反向逆扩散序列DE1;生成正向逆扩散序列DD1,方法采用下式表示为:生成反向逆扩散序列DE1,建立方法采用下式表示为:DD10为正向逆扩散序列DD1的初始值;DE10为反向逆扩散序列DE1的初始值;步骤二十五、将步骤二十三获得的反向逆扩散序列DE2和步骤二十四获得的反向逆扩散序列DE1,分别由按上到下由左到右的顺序进行矩阵变换,获得反向逆扩散矩阵DME2和反向逆扩散矩阵DME1;步骤二十六、将步骤二十五中所述的反向逆扩散矩阵DME1和反向逆扩散矩阵DME2进行逆向加扰,获得逆加扰图像块DPME2和逆加扰图像块DPME1;步骤二十七、建立一个大小为M×N的空矩阵,将步骤二十六获得的逆加扰图像块DPME1的每行按顺序分别放入空矩阵的偶数行中,再将逆加扰图像块DPME2的每行按顺序分别放入空矩阵中的奇数行中,获得解密图像Dimage。
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