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          基于小波域的二維混沌加密算法

          作者: 時間:2010-09-18 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)多媒體技術(shù)和現(xiàn)代電子商務(wù)的發(fā)展,在機(jī)要、軍事、政府、金融和私人通信中,數(shù)字圖像所占的比例越來越大,它所承載的信息安全成為當(dāng)前人們關(guān)心的焦點。保護(hù)圖像信息安全,經(jīng)濟(jì)有效的方法是密碼技術(shù)。但是傳統(tǒng)的加密算法(如DES、RSA算法),雖然應(yīng)用廣泛,但其相應(yīng)的破譯方法已曾出不窮,更重要的是傳統(tǒng)的加密算法并不適用于對圖像及視頻的處理。圖像信息安全問題有著極為廣泛的含義,考慮其安全算法時,必須考慮其數(shù)據(jù)的冗余性、對大數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)加密的可實現(xiàn)性及能否經(jīng)受住常見的數(shù)據(jù)有損壓縮、格式變換等操作?;煦鐒恿W(xué)系統(tǒng)具有偽隨機(jī)性、確定性和對初始條件與系統(tǒng)參數(shù)的極端敏感性,因此,它為圖像信息加密提供了很好的途徑,利用它可以構(gòu)造非常好的信息加密系統(tǒng)。

            基于圖像變換域的算法是近年提出來的,主要采用的是離散余弦變換和。而基于域[1-2]的算法因為小波分析具有時域和頻域的良好局部化性質(zhì)而得到更加廣泛的應(yīng)用。對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行得到的小波系數(shù)矩陣,如果其中任何一個系數(shù)發(fā)生變化,就會引起圖像原空間中的所有的像素點發(fā)生改變,如果將小波系數(shù)的變化看作一種加密方法,加密效果比只用混沌序列加密好得多。本文介紹的是在小波變換后的一種方法,該方法將二維混沌映射[3]應(yīng)用于小波域來置亂圖像,并且采用了位擴(kuò)展的方法與混沌模板映射相結(jié)合的方法來達(dá)到更高的加密強(qiáng)度。針對該算法進(jìn)行了相關(guān)的安全性能分析,實驗結(jié)果表明,該算法具有良好的安全性。

          1 混沌系統(tǒng)

          1.1 一維Logistic序列[4]的混沌特性

          混沌現(xiàn)象是在確定性非線性動力系統(tǒng)中出現(xiàn)的確定性、類隨機(jī)的過程,這種過程沒有明顯的周期和對稱,但是卻具有豐富的內(nèi)部層次的有序結(jié)構(gòu),并且對初始值有極其敏感的依賴性。Logistic映射是一種常見的混沌動力系統(tǒng),基于一維Logistic映射進(jìn)行加密是一種平凡的混沌加密,安全性難以保障,但可以證明二維Logistic映射所產(chǎn)生的混沌點集合不存在誤差構(gòu)造形式,具有更安全的加密效果。

          Logistic映射是目前被廣泛應(yīng)用的一種混沌動力系統(tǒng),其表達(dá)式為:

          1.2 二維Logistic序列的混沌特性和統(tǒng)計特性

          二維Logistic映射的系統(tǒng)模型為:

          1.3 加密模板

          本文采用的加密模塊為:

          2 小波變換

          采用雙正交9/7小波[5]作圖像的二級小波分解,獲得7個子帶,從低到高分別為LL2,HL2,LH2,HH2,HL1,LH1和HH1。圖像子帶特性有以下情況:LL2子帶的能量大約占圖像信號總能量的95%;第2層(LL2、HL2、LH2、HH2、HL1)子帶的能量大約占圖像信號總能量的97.5%;除LL2中的值基本是正值以外,其余各子帶的值有正有負(fù)。本文算法根據(jù)變換域的圖像能量的特點對LL2層系數(shù)進(jìn)行位擴(kuò)展的混沌置亂。二級小波的分解如圖1所示。

          3 加密/解密系統(tǒng)

          3.1 加密過程

          加密過程如圖2所示。

          3.2 加密步驟

          輸入:原始圖像、參數(shù)1、參數(shù)2、參數(shù)3、參數(shù)4、……。

          輸出:加密圖像。

          加密步聚如下:

          (1) 首先對大小為N×N的lena圖像進(jìn)行連續(xù)小波變換,本文采用的是二級bior3.7小波分解。

          (2) 根據(jù)輸入的混沌參數(shù)由一維混沌映射開始迭代產(chǎn)生混沌序列,根據(jù)式(3)產(chǎn)生加密模板,并根據(jù)加密模板對二級小波分解后的各個系數(shù)進(jìn)行調(diào)整。

          (3) 將調(diào)整后的小波系數(shù)分成低頻部分(LL2)和高頻部分(包括水平區(qū)域(HL2,HL1)、垂直區(qū)域(LH2,LH1)和對角線組(HH2,HH1)3個部分),選擇低頻系數(shù)進(jìn)行位擴(kuò)展[6]加密, 根據(jù)輸入的混沌參數(shù)由二維混沌序列生成序列x(n)和y(n),其中x(n)序列用來對低頻部分進(jìn)行位擴(kuò)展加密,將x(n)從中間某位截斷取大小為1/4×N×N個數(shù),以0.5為閾值對x(n)進(jìn)行二值化,得到一個1/4×N×N大小的二值序列S,將二值序列S中的第8×j位到8×j+7位的8個二進(jìn)制位組成數(shù)據(jù)t(j),最后將t(j)與調(diào)整系數(shù)后的低頻部分進(jìn)行“異或”處理,即得到位擴(kuò)展加密后的低頻部分系數(shù)。

          (4) 對置亂后的小波低頻系數(shù)和未進(jìn)行處理的高頻系數(shù)共同進(jìn)行小波逆變換得到圖像I,同時用二維混沌映射產(chǎn)生的大小為N×N的序列y(n)對圖像I進(jìn)行置亂加密,得到最后的加密圖像。

          3.3 解密步驟

          輸入大小為N×N的待解密圖像,二維混沌映射參數(shù)得到序列y(n)與待解密圖像行進(jìn)行“異或”處理,得到的圖像進(jìn)行二級bior3.7小波分解。將得到的小波系數(shù)的低頻系數(shù)進(jìn)行位擴(kuò)展運算,將解密后的系數(shù)與其他的高頻系數(shù)與混沌模板解密矩陣點乘,得到最后的小波系數(shù)。最后對小波系數(shù)進(jìn)行小波逆變換,得到解密后的圖像。

          4 實驗結(jié)果及分析

          4.1 破解實驗

          4.2 耗時測試

          耗時測試實驗?zāi)康氖球炞C位擴(kuò)展混沌算法的時效性。Arnold算法在圖像尺寸為128×128、256×256、512×512的周期依次為96,192,384,分別設(shè)定密鑰為50、100、200;位擴(kuò)展算法的密鑰設(shè)為a=1.952,x0=0.143,則結(jié)果如表1所示。

          由表1可知,基于為擴(kuò)展的混沌算法在實效上優(yōu)于Arnold算法,圖像越大優(yōu)勢越明顯。

          4.3 壓縮分析

          在基于小波壓縮域的加密技術(shù)中,目前主要兩種方法為CWW和CWF。CWW指在整個圖像N×N的范圍內(nèi)置亂,使得高頻系數(shù)和低頻系數(shù)產(chǎn)生遷移。若要進(jìn)行編碼或壓縮處理時,低頻到高頻的系數(shù)遷移會造成量化誤差,影響解碼的質(zhì)量,甚至?xí)斐杀忍匾绯龆鵁o法繼續(xù)編碼過程;而高頻到低頻的遷移,則會嚴(yán)重影響編碼的效率。這種對整個小波系數(shù)的置亂方法對壓縮的能力影響極大,會使得有損壓縮無法進(jìn)行。因此本文只在同一個頻帶內(nèi)置亂則不會出現(xiàn)這種情況,使得本算法適合于壓縮編碼等情況。壓縮處理過程只會造成解密圖像質(zhì)量的下降,不會對圖像要表達(dá)的內(nèi)容構(gòu)成實質(zhì)性損害。

          本文將位擴(kuò)展運算運用于小波域來加密圖像,同時與混沌模板序列相結(jié)合,并利用二維混沌序列對圖像的小波系數(shù)進(jìn)行置亂和置換變換,實現(xiàn)了小波變換域的高強(qiáng)度加密。本文提出的算法不僅能獲得很好的加密效果,而且相比于其他的置亂算法,可以很大程度地節(jié)約計算時間,減小計算的復(fù)雜度。同時采用混沌加密模板,比傳統(tǒng)的混沌序列有更高的加密強(qiáng)度。密鑰簡單,但空間卻很大,不易破解。仿真實驗表明,該算法的實用性很強(qiáng),在不改變小波系數(shù)值的前提下,運算速度快,加密造成的膨脹量小。



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