《電子技術應用》
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基于復合超混沌系統與計算全息的圖像加密算法
電子技術應用
付國慶1,2,李英娜1,2,李進成1,2
1.昆明理工大學 信息工程與自動化學院;2.云南省計算機技術應用重點實驗室
摘要: 針對傳統圖像加密算法在高敏感性數據保護、傳輸效率及多樣化應用中的局限性,提出了一種基于超混沌系統與計算全息技術的多圖像加密算法。結合改進的Logistic混沌與六維細胞神經網絡混沌,生成高隨機性與復雜性的混沌序列,從而增強了加密過程的安全性。通過結合隨機相位編碼與傅里葉變換的計算全息技術,進一步提升了加密效果與抗攻擊能力。為了提高傳輸效率,采用壓縮感知技術壓縮加密多幅圖像,減少數據傳輸量和密鑰消耗。仿真結果表明,所提算法在提高圖像安全性的同時,顯著提升了傳輸效率,減少了傳輸時間,并在不同加密強度下保持較低的圖像失真度。實驗驗證表明,該算法能有效抵抗常見攻擊,具有較強的安全性和較高的傳輸效率,適用于醫療、金融等領域的高敏感數據保護。
中圖分類號:TP309.7 文獻標志碼:A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.256280
中文引用格式: 付國慶,李英娜,李進成. 基于復合超混沌系統與計算全息的圖像加密算法[J]. 電子技術應用,2025,51(8):74-82.
英文引用格式: Fu Guoqing,Li Yingna,Li Jincheng. Image encryption algorithm based on composite hyper-chaotic system and computational holography[J]. Application of Electronic Technique,2025,51(8):74-82.
Image encryption algorithm based on composite hyper-chaotic system and computational holography
Fu Guoqing1,2,Li Yingna1,2,Li Jincheng1,2
1.School of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology;2.Yunnan Provincial Key Laboratory of Computer Technology Application
Abstract: Traditional image encryption algorithms face limitations in the protection of highly sensitive data, transmission efficiency, and diverse applications. This study proposes a multi-image encryption algorithm based on a hyper-chaotic system and computational holography. The algorithm generates high randomness and complexity in chaotic sequences by combining the improved Logistic chaos and six-dimensional Cellular Neural Network (CNN) chaos, enhancing the security of the encryption process. The encryption effect and attack resistance are further strengthened by integrating random phase encoding with Fourier transform-based computational holography. To improve transmission efficiency, compressed sensing is applied to compress and encrypt multiple images, reducing data transmission volume and key consumption. Simulation results show that the proposed algorithm improves image security, significantly enhances transmission efficiency, reduces transmission time, and maintains low image distortion across different encryption strengths. Experimental results confirm that the algorithm effectively resists common attacks, offering strong security and high transmission efficiency. It is suitable for the protection of sensitive data in fields such as healthcare, finance, and other high-security applications.
Key words : hyper-chaotic system;multi-image encryption;computational holography;compressed sensing;Cellular Neural Network(CNN)

引言

隨著信息技術的快速發展,數字圖像作為一種信息密集且易于理解的載體,已在醫療、金融、軍事、智能交通等領域廣泛應用。然而,隨著數據規模的不斷擴大和傳輸技術的進步,數字圖像面臨的隱私泄露和篡改風險日益增加。特別是在開放網絡環境中,數字圖像在傳輸過程中容易被非法訪問、截獲和篡改,數據安全面臨嚴峻挑戰。因此,確保數字圖像在傳輸過程中的保密性、完整性和安全性,成為信息安全領域的一個重要研究方向。

現有的傳統安全保護措施,如虛擬專用網絡(Virtual Private Network,VPN)和物理隔離等,雖然在一定程度上增強了數據傳輸的安全性,但圖像數據仍以明文形式傳輸,存在被非法竊取或篡改的風險。為了彌補底層安全保護機制的不足,圖像加密技術被廣泛應用,成為保障數據安全的重要手段。

隨著高性能計算機和量子計算技術的發展,傳統加密算法逐漸暴露出局限性,催生了混沌加密、量子加密等新興技術的發展。這些技術在提升加密強度、傳輸效率和防御復雜攻擊方面展現出巨大的潛力,為圖像加密領域帶來了新的機遇和挑戰。

混沌加密技術因其對初始條件的高度敏感性、偽隨機性和不可預測性,能夠顯著增強加密算法的隨機性和復雜性,滿足嚴格的數據保密需求,在圖像加密領域得到了廣泛應用。在圖像加密中,混沌加密技術無需外部密鑰,可直接利用圖像本身作為密鑰。通過將生成的隨機實數序列量化為整數序列,有效降低了像素間的高相關性,從而進一步提升了加密效果和安全性。同時,其他技術如壓縮感知[1]、DNA編碼[2]、光學計算全息[3]、細胞神經網絡[4]、S盒[5]等也被提出并與混沌理論結合,用于圖像加密算法的研究。

然而,現有的圖像加密算法仍存在一定的安全性和效率方面的局限。例如,譚琳等人[6]提出的基于混沌系統和DNA序列的加密方案無法有效抵抗選擇明文攻擊。王厚林等人[7]提出的基于混沌系統和壓縮感知結合的加密算法雖然能夠有效抵御統計攻擊和差分攻擊,但在噪聲攻擊面前表現較弱。Wang等人[8]提出的光學加密方案在實時處理要求高的場景中可能存在性能瓶頸。Gao等人[9]提出的基于改進帳篷混沌圖的變電站圖像數據加密方案在安全性和抗攻擊性方面仍有待提高。

綜上,針對傳統圖像加密算法在安全性和效率上的不足,本文提出一種基于壓縮感知、超混沌系統與計算全息技術相結合的圖像加密方案。首先,超混沌系統生成的混沌序列為加密過程提供了高隨機性和復雜性。其次,采用隨機相位編碼與傅里葉變換相結合的計算全息技術,進一步增強了加密效果并提升了算法的安全性。最后,應用壓縮感知技術對多幅圖像進行壓縮加密,顯著減少了數據傳輸量和密鑰消耗,提升了加密過程的傳輸效率。

具體來說,壓縮感知技術減少了需要處理的數據量,混沌細胞神經網絡與改進的Logistic混沌產生的混沌序列增強了加密強度,計算全息技術則增加了數據的復雜性,使破解變得更加困難。該方案具備高安全性、較高效率、良好的抗噪聲魯棒性與較強的靈活性,可以根據不同的應用需求進行調整。MATLAB仿真實驗結果表明,本文提出的圖像加密算法在多項性能指標上表現優異。具體而言,密鑰空間高達2372,有效抵御暴力破解攻擊;對于256×256大小的圖像,加密時間僅需0.034 41 s,傳輸效率顯著提升;相鄰像素相關系數低至0.001 3,驗證了算法在減少加密后像素關聯性方面的卓越表現;此外,信息熵接近理想值7.997 3,說明密文具有極高的隨機性;并且在針對常見的統計攻擊和差分攻擊的測試中表現良好。這些結果綜合驗證了算法在加密效果、傳輸效率和抗攻擊能力方面的全面優勢。


本文詳細內容請下載:

http://www.shi-ke.cn/resource/share/2000006633


作者信息:

付國慶1,2,李英娜1,2,李進成1,2

(1.昆明理工大學 信息工程與自動化學院,云南 昆明 650500;

2.云南省計算機技術應用重點實驗室,云南 昆明 650500)


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