一种基于 Weyl 定理的数字图像加密传输方法*

针对数字图像如何更好地在网络中进行安全传输的问题,需要研究一种高质量的加密和解密算法,使得加密图像以不可见隐藏方式嵌入叠加到非加密图像中,并且使得提取后的加密图像与原图像具有较好的一致性,因此提出了一种基于Weyl定理的数字图像保密传输方法。该方法首先依据Weyl定理分析了矩阵奇异值对图像扰动的影响,进而建立了图像保密数学模型并给出图像加密和解密求解;然后根据算子公式编写了图像嵌入合成、图像提取的M atlab程序;最后得到肉眼不能识别微弱变化的合成图像,并比较了加密图像处理前后矩阵数据差异大小。该方法最终得到加密图像处理前后矩阵数据差异较小的结论,验证了基于Weyl定理的图像保密算法的优越性,达到了加密图像能够隐藏在一般图像中安全传输而不被识别出的效果,也可供其他多媒体信息进行保密传输时参考使用。     

基于双随机相位的彩色图像加密隐藏技术

为了能够完全无失真的提取隐藏图像,在双随机相位加密的基础上,提出了一种对彩色图像进行加密隐藏的方法.通过构造宿主图像矩阵,可以将待隐藏的彩色图像编码信息的实部和虚部同时隐藏于该宿主图像矩阵中,避免了已有方法需要传输多幅图像的不足.模拟实验结果表明,该方法不仅安全系数高,保密效果好,而且能完全无失真的提取隐藏图像.     

在幺模矩阵加密方法下的安全外包算法

关于大规模矩阵相乘(MMC)、矩阵求逆(MIC)和矩阵行列式(MDC)的算法在安全外包计算中得到广泛研究与运用,其存在的问题也日益凸显,隐藏原始矩阵中零元素的数目问题就是其中之一。然而,目前学术界关于保护零元素数目的研究较少,现有的研究也仅能保护零元素的位置,没有针对保护零元素的数目同时又能达到高效性的加密方法,这在大规模云计算环境中是很不安全的。针对这个问题,从算法的角度出发,改进了原有的置换矩阵的加密方法,并设计了一种新的安全外包MMC、MIC和MDC的算法。该算法将代数结构扩展到有限域中,首先对初始矩阵进行随机置换,然后进行幺模矩阵变换,并将加密后的矩阵发送给云服务端;云经过计算之后把结果返回给客户端,随后客户端进行解密和验证。通过理论证明,设计的三个协议不仅保护了原始矩阵零元素的数目,而且实现了正确性、隐私性和可验证性的目标。最后,通过实验证明了基于幺模矩阵的加密方法是高效的。     

基于多组混沌序列的彩色数字图像置乱算法

传统的数字图像置乱算法需要多次迭代,加密强度不高,密钥空间小,抗攻击能力弱。针对上述问题,基于多组混沌序列和矩阵拉直算子,提出一种新的图像置乱算法。通过对彩色数字图像的RGB矩阵进行拉直和置乱,隐藏原始图像所含信息。理论分析和实验结果表明,该算法具有较大的密钥空间,对密钥敏感,能改变图像的灰度特征,且置乱后的图像纹理细、颗粒均匀。     

可视ROI信息隐藏技术研究

图像信息的安全保护问题越来越受到重视,感兴趣区(ROI)的局部图像信息保护具有广阔的应用前景;文中提出一种用户定义感兴趣区域(ROI)的图像信息隐藏算法,提出将置乱技术与混沌加密技术相结合,实现图像的ROI加密隐藏,解决涉密图像在公共网络上传输的安全问题;实验结果表明,该算法加密效果好,加密强度高,能够方便地实现ROI的图像信息加密隐藏和解密。     

图像加密域可分离可逆信息隐藏算法的系统设计与实现

改进了一种图像加密域可分离可逆信息隐藏的算法,设计并实现了一个图像加密域的可分离可逆信息隐藏软件系统。在此系统中,内容拥有者对未压缩的原始图像使用加密密钥进行加密。然后,信息隐藏者使用信息隐藏密钥把加密图像的最低位平面进行压缩,在压缩所得的空余空间里嵌入额外数据。最后得到包含嵌入信息的加密图像：拥有信息隐藏密钥的接收方,尽管不知道原始图片内容也可以提取出隐藏信息;拥有加密密钥的接收方可以获得原始图像的近似图,但是不能提取隐藏信息;如果同时拥有加密密钥和信息隐藏密钥,那么既可以提取出隐藏信息,也可以利用自然图像的空间相关性恢复出图像的相似图像。实例测试的结果表明,算法具有嵌入容量大、操作更灵活的优点。     

基于宿主图像差值矩阵的可逆信息隐藏算法

提出一种能无失真地从水印图像中提取出隐藏信息并无失真地恢复出原始图像的可逆图像信息隐藏算法。该算法利用图像相邻像素之间差异较小的特性,通过差值矩阵对原始图像进行预处理,修改差值矩阵并映射到宿主图像中实现信息隐藏。理论分析和仿真实验表明,该算法在保证良好不可见性的情况下,有效提高了信息嵌入容量。     

一种可信任的大容量无载体信息隐藏方案

提出一种以线性码原理和混沌映射理论为基础的无载体信息隐藏方案.通过提取图像的像素矩阵,利用线性码原理和混沌映射理论先后对矩阵信息作可验证处理和加密处理,最后通过一系列变换建立图像与密文信息的对应关系,从而实现无载体信息隐藏.实验和分析表明,该方案保证了信息的安全性,增强了随机性,同时具有可验证性,这使得提出的信息隐藏方案是可信任的.另外相比于其他方案,该方案的隐藏容量有了很大的提升,并且大大减少了信息库的存储资源消耗.     

基于图像伪装与双向差值扩展的密文域可逆信息隐藏算法

数字图像在云环境下的安全性问题已成为信息安全领域的研究热点之一。为解决传统密文域可逆信息隐藏算法缺乏伪装性,容易受到恶意攻击与信息隐藏空间容量小的问题,提出了基于图像伪装加密与双向差值扩展的大容量密文域可逆信息隐藏算法。该算法首先利用矢量量化与离散小波变换两种技术对原始图像进行伪装加密,从而保证隐蔽性,使得图像在云环境中安全传递;其次采用基于双向差值扩展的信息隐藏技术对伪装加密图像进行秘密信息的嵌入,以实现高容量的信息隐藏。实验结果表明,所提算法不仅实现了图像伪装,而且最终得到的含密伪装图像与原始图像在视觉上无明显差别,峰值信噪比达到40 dB以上,对原始图像起到了很好的伪装效果;同时实现了高容量的秘密信息嵌入,图像平均嵌入率接近0.6 bpp,表现出了良好的实验性能。     

基于LBP人脸纹理特征的差分直方图移位无损信息隐藏算法

针对信息隐藏算法中提高嵌入量与增强鲁棒性之间的矛盾问题,提出一种多载体信息隐藏算法。使用多幅人脸表情图像作为载体,采用局部二值模式（LBP）纹理特征识别人脸表情区域来嵌入加密信息;计算出载体区域的相邻像素差值矩阵,通过对差值矩阵的对应元素的直方图进行移位构造出嵌入空间来实现加密信息的可逆隐藏与载体图像的无损恢复。算法分析证明了比现有算法具有更大的嵌入容量并保持较高的鲁棒性的优势,在最大嵌入容量达到0.561时具有38.421 dB的信噪比（PSNR）,且在识别的嵌入区域PSNR值达到46.286。鲁棒性实验表明,该算法对于滤波攻击可以与原始信息图像的相似度大于99%;面对剪切、平移攻击时,秘密图像归一化系数◢NC◣最小为0.743和0.728,远大于其他算法。从与其他算法的对比实验结果看,该算法是有效的。     

基于频域压缩和二维离散混沌的图像加密方案

针对数字图像加密安全与效率的矛盾性问题,提出了一个基于二维离散超混沌和频域压缩的数字图像加密方案。首先,通过对图像分块得到图像矩阵,并将其转换成频域矩阵。然后在密钥的驱动下,使用超混沌系统对频域矩阵进行加密,使其具有很高的安全性和随机性。接下来,采用哈达玛变换对加密后的频域矩阵进行变换,进一步增强加密的安全性。最后,采用压缩编码技术对加密后的矩阵进行压缩,达到减小传输数据量的目的。实验结果表明,提出的图像加密方案具有很高的加密强度和安全性,在保证加密效率和图像质量的前提下,减小了传输数据的大小,提高了传输效率。同时,该方案具有较强的鲁棒性,能够抵御各种攻击,具有良好的应用前景。     

基于奇异值分解的二维码加密算法

随着移动互联网和智能手机的快速发展,人们对网络中信息传输的安全性的要求越来越高。二维码作为一种存储和识别信息的技术已经在很多领域有着广泛的应用。但是二维码编码算法是公开的且未实现信息加密,在一些领域中存在信息安全问题。文中通过研究二维码编码规则及加密算法,提出一种基于奇异值分解的改进算法来对编码数据信息加密。通常,计算机存储数字化的图像文件是通过矩阵的方式,因此,图像对应的坐标像素的值都可以用矩阵的元素表示,计算机对数字图像的处理过程就是对这些非负矩阵进行运算。解密是加密的逆过程,即对图片矩阵进行奇异值分解加密,以及加密解出明文信息。实验证明,所提方法加、解密的效率高,安全性好。     

基于细胞神经网络和并行压缩感知的 图像加密算法

基于细胞神经网络(CNN)和并行压缩感知(CS)提出了一种高安全性的非可视化图像加密算法, 旨在提高现有加密算法的信息传输效率以及减少存储空间。首先明文图像的小波系数经过阈值处理和索引置乱 后,利用受控的部分哈达玛矩阵对其进行并行压缩,接着执行费雪耶兹行列置乱和加模操作,然后再将部分加 密图像分割并通过最低有效位(LSB)嵌入算法随机地隐藏到剩余加密图像的 alpha 通道中生成最终的类噪声密 文图像,具有超混沌特性的 CNN 所产生的伪随机序列用于构造置乱、扩散以及受控测量矩阵。最后,通过一 系列的安全性分析表明,该算法具有很高的传输效率和安全性。     

基于分数阶陈氏混沌系统的图像加密算法

由于分数阶混沌动力学系统比整数阶系统具有更复杂的动力学特性,且能为图像加密方案提供更多的自由度,基于分数阶陈氏混沌系统,提出了一种图像加密方法。在发送端,驱动系统产生混沌信号,利用混沌信号扰乱明文图像的像素位置,将扰乱后的图像掩盖在混沌信号中,得到传输的密文图像。在接收端,通过同步系统去掩盖,进行像素位置扰乱的逆操作,恢复明文图像。最后对提出的加密算法进行了安全性分析。实验结果表明,该加密算法安全性高,具有良好的研究价值和应用前景     

基于WT算法联合混沌理论的图像加密研究

图像加密作为信息加密领域的重要一支,其对于信息安全的重要性显得愈发重要,能够有效地对目标图像信息进行加解密逐步成为了人们的研究热点。为了提高图像加密的安全性,以混沌系统所具有的初值敏感性以及类似随机为基础,提出了采用“混沌变换”方法对图像进行置乱操作的算法,随后以此为基础结合小波理论设计一种图像加密算法。在图像的预处理阶段首先对图像采用小波变换得到四幅小波子图;随后基于混沌置换将四幅子图置乱处理;最后通过小波逆变换恢复出目标加密图像。通过数值仿真实验表明通过该方法解密获得的图像具有与原图像非常高的一致性,并且获得了较高的安全性。     

基于Chen超混沌和DNA的彩色图像加密算法

为了提高图像在传输过程中的安全性,使得用户有更好的体验感,将Chen超混沌系统和DNA编码引入图像加密领域;彩色数字图像根据红、绿、蓝三个通道分为三个二维矩阵,并对三个二维矩阵进行DNA分区域编码处理,增加了编码运算的多样性,使得加密过程更加安全;由Chen超混沌系统生成的序列决定了每个二维矩阵的DNA编码解码规则和运算规则,按照相应规则进行加密,加密后由分段Logistic生成相应的序列再次进行行、列置换,分段的Logistic混沌映射可以让系统更快的进入混沌状态;合并红、绿、蓝三个通道的三个二维矩阵,生成三维矩阵,最终得到相应的彩色加密图像。选取相应的彩色图像进行仿真实验,最终的仿真结果表明,所提出的算法加密效果和相关性能指标良好,同时具有较强的安全性和鲁棒性。     

面向低精度环境的安全高速批图像加密

目的 随着存在大量低性能电子设备的物联网系统迅速发展和普及,人们对低精度计算环境下安全高效的图像加密技术有着越来越迫切的需求。现有以混沌系统为代表的图像加密方法不仅加密速度普遍较低,而且在低精度计算环境下存在严重的安全缺陷,难以满足实际需求。针对上述问题,本文提出了一种基于素数模乘线性同余产生器的批图像加密方法,用以提升低精度环境下图像加密的效率和安全性。方法 该方法的核心是构建一个能在低精度环境下有效运行的素数模乘线性同余产生器;将图像集均分为3组,并借助异或运算生成3幅组合图像;接着引入图像集的哈希值更新上述第3组图像;将更新后的组合图像作为上述产生器的输入,进而生成一个加密序列矩阵;基于加密序列矩阵对明文图像进行置乱和扩散,并使用异或运算生成密文图像;使用具有较高安全性的改进版2D-SCL （a new 2D hypher chaotic map based on the sine map,the chebysher map and a linear function）加密方法对加密序列矩阵进行加密。结果 仿真结果表明,本文提出的批图像加密方法在计算精度为2^－8的情况下不仅能抵御各类攻击,而且加密速度相较于对比加密方法有所提升。而对比加密方法在上述计算精度环境下存在不能抵御相应攻击的情况。结论 本文提出的基于素数模乘线性同余产生器的批图像加密方法,不仅有效地解决了低计算精度环境下图像加密安全性低的问题,而且还大幅提升了图像的加密速度,为后续高效安全图像加密方法的研究提供了一个新的思路。     

新的基于双混沌系统和压缩感知的图像加密算法

Image encryption technology plays an important role in today’s multimedia applications and Internet information security transmission. However, most image encryption algorithms still have problems, for example, cipher images occupied high bandwidth during transmission, image encryption speed is slow, image encryption algorithms are not associated with plain image, and there is no complete ciphertext feedback mechanism. These prob-lems all affect the security and easy use of image encryption algorithms. In order to solve the above problems, the compressive sensing technology and chaotic system were studied, and a new image encryption algorithm based on double chaotic system and compressive sensing with plaintext association was proposed. The plaintext image association key was used to associate the plain image hash value with the Logistic chaotic system parameters. Discrete wavelet transform, was used to sparse the plain image. Then the random measurement matrix was generated by the Logistic chaos system, and the image was encrypted once by combining the compressive sensing technique and the random measurement matrix to obtain the intermediate image. The intermediate image was hashed again, and the Rucklidge chaos system initial value was associated with the plain image hash value together. The Rucklidge chaotic system and encryption algorithm were used to control the intermediate image for secondary encryption and accord-ingly obtain the cipher image. The encryption algorithm was a new plaintext correlation encryption algorithm, which used the image’s own pixel value to control the scrambling of the intermediate image. It also enhanced the plaintext association and established a ciphertext feedback mechanism. Simulation results and performance analysis show that the algorithm has good encryption performance. The encrypted image can be compressed according to the compres-sion ratio, effectively reducing the size of the cipher image. Moreover, it is resistant to common attacks such as known plaintext attack, selective plaintext attack and differential attack, which is better than other common image encryption algorithms. © 2022, Beijing Xintong Media Co., Ltd.. All rights reserved.     

基于神经网络的电力调度信息加密传输方法研究

电力传输网络中攻击者常采用多种手段监听电力调度信息,而传统的信息加密方法保持密钥新鲜性的能力较弱,导致电力传输网络的安全性和自愈性较低.为此,利用神经网络自学习和自适应的特点,设计了新的电力调度信息加密传输方法.基于神经网络设置混沌序列,并计算连接权矩阵,然后根据行列代换规则对电力调度信息序列实时加密.在此基础上,结合...