基于量子随机游走的伪随机发生器及图像加密算法的研究

来源 :北京工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ares_ding
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着计算机网络、多媒体通信的迅猛发展,在网络上进行沟通和信息传输成为现代人交流的重要方式。多媒体数据特别是数字图像信息以其生动、形象直观的特点在多媒体通信中占有重要地位。如何确保数字图像信息在传输过程中的安全性一直是学者的研究热点。基于数学计算复杂性的经典密码算法,并不能实现无条件的安全性。而量子密码以光子等粒子作为信息载体,利用光子的极化态或相位传输信息,其安全性依赖于物理原理,与计算复杂度无关,能够提供无条件的安全性,因此吸引了越来越多的关注。量子计算是一个快速增长的领域,已经取得了重大突破。作为一种通用量子计算模型,量子随机游走(Quantum Random Walks,QRWs)是经典随机游走的量子对应物,并且已经开发作为解决各种问题,如元素区分、三角形查找、图同构、聚类等的有用工具。量子随机游走具有高度非线性和并行计算特性,因此如何利用该量子计算模型生成高效的伪随机序列,并且应用于图像加密,成为本文研究的重点。本文主要包括两大部分,一部分是对所提出的基于QRWs的伪随机序列发生器(Pseudorandom Number Generators,PRNGs)的理论研究与仿真实验,另一部分是研究该PRNG在图像加密中的应用。具体描述如下:1.研究环上一维单粒子离散QRWs模型,基于该模型构造了一个新型的基于环上一维单粒子离散QRWs的PRNG。并且利用信息论和递归图等方法对该PRNG进行了性能分析,如统计复杂度测量、递归性分析、非周期性分析等,并用NIST测试工具验证了其随机性。实验结果表明我们提出的PRNG生成的序列有很好的统计性和随机性。除此之外,与有代表性的基于量子混沌映射(Quantum Chaotic Map,QCM)的PRNG比较,我们的方案在统计复杂度和递归性等方面具有优势。2.利用上述PRNG作为密钥发生器,针对灰度图像,提出了一种基于环上一维单粒子离散QRWs的灰度图像加密方案,并进行了仿真模拟实验。分别从直方图、相关性、信息熵、密钥空间、随机性测试、差分攻击、密钥敏感性、抗攻击测试等方面对加密结果进行了分析。另外,还和其它具有代表性的图像加密算法进行比较分析,表明我们的图像加密方案具有更好的安全性和鲁棒性,例如能够抗击统计攻击、裁剪攻击、噪声攻击等。3.提出了一种基于环上一维单粒子离散QRWs的彩色图像加密方案。首先对单个分量进行操作,然后对全局进行扩散和置乱,使加密效果更好。本文通过直方图测试、相关性测试、明文和密钥敏感性分析、抗攻击测试等方面对三个分量进行实验仿真验证,实验结果说明该彩色图像加密方案具有足够的安全性。
其他文献
在计算机网络高度繁荣的今天,众多的计算机恶意程序时刻威胁着计算机安全。近年来许多已知恶意程序以新变种的方式死灰复燃,而完全未知的恶意程序利用传统恶意程序检测方法响应
随着计算机技术在行业应用中的不断深入,数据库技术和时态信息技术不断获得发展的动力。技术的关注点已从过去的信息记录处理逐步延伸到信息的有效性和时间性。特别是在电信、
近几年来,移动互联网技术和应用快速发展,移动多媒体服务随着智能手机的普及而日益成为人们的新需求。同时,显示技术的不断进步使得智能手机能够支持高清甚至是超高清视频的显示
选举问题主要研究各种不同的选举规则可能带来的不同结果,它是社会选择理论中的一个重要研究方向。在选举理论中,孔多塞提出了用配对的比较结果来描述基于锦标赛形式的选举,并将
随着互联网的迅猛发展,网页的信息量呈指数型增长,逐页浏览信息已经不能满足人们的要求,信息抽取技术应运而生。信息抽取技术使人们不用进一步人工筛选符合自己需求的内容而
随着现代教育技术和教育信息化的深入发展,教学资源库在现代教育中发挥着越来越重要的作用,已成为新一代校园数字化建设的核心,建设优质、高效的专业教学资源库对于高职院校的专
随着信息技术的进步和飞速发展,各类软件己成为生产力发展和文明进步的强大动力和支撑。如何构建高质量、低风险、可预期、可掌控的可信软件则越来越为人们所重视。围绕“软
作为一种新的软件范型,网构软件所面临的一个关键挑战来自于开放、动态和多变的网络环境所带来的负载动态性。在动态、多变的Internet环境中,用户的行为难以预测,其具体表现为用
云计算作为一种新的计算模式越来越受欢迎,它有效地通过互联网整合大规模计算资源、存储资源,并把这些资源虚拟化,以服务的形式按需提供给用户。云存储是近年来随着云计算的发展
目前流行的信息搜索方法大都基于关键字的匹配,尽管已经出现了赋予文档、查询语句语义含义的检索模型,但这些模型本质上是从句形相关度的匹配转变为词汇语义相关度的匹配。由于