【摘 要】
：
随着计算机技术和互联网技术的发展,多媒体信息的网络传输成为信息交换的主流方式,图像信息安全的关注度已经超越文本信息安全,成为信息安全领域研究的热点课题。文本信息安全已经形成了标准的密码算法,如国标SM4和美标AES等。但是,与文本信息相比,一幅图像往往具有巨大的数据量和极高的冗余度,这使得标准的文本加密算法不能直接应用于加密数字图像。近年来,由于混沌理论和DNA计算的发展,图像加密技术的研究取得了
论文部分内容阅读
随着计算机技术和互联网技术的发展,多媒体信息的网络传输成为信息交换的主流方式,图像信息安全的关注度已经超越文本信息安全,成为信息安全领域研究的热点课题。文本信息安全已经形成了标准的密码算法,如国标SM4和美标AES等。但是,与文本信息相比,一幅图像往往具有巨大的数据量和极高的冗余度,这使得标准的文本加密算法不能直接应用于加密数字图像。近年来,由于混沌理论和DNA计算的发展,图像加密技术的研究取得了显著的成果。基于DNA编码的图像加密算法通过将图像的二进制表示的像素值转换为DNA序列,再对其进行加密处理,可以有效地提高置乱扩散效果,从而降低图像相邻像素的关联性。学者们对现有的基于DNA编码的图像加密算法做了大量的研究工作,但仍然存在着运算效率低和安全性较差等缺点。针对这些问题,本文通过重点研究DNA编码方案、DNA运算规则以及明文相关联的扩散置乱算法,提出了两种基于DNA编码的混沌图像密码系统,主要研究工作如下:（1）提出了一种基于DNA编码和图像分块的统一图像密码系统,即加密过程与解密过程完全相同的图像密码系统。利用DNA编码会将明文图像扩大为原来四倍这一特性,通过对明文图像进行预处理,改善了经典的图像分块密码系统只能加密特定尺寸的明文图像的问题。使用明文相关的置乱方法替换排序函数置乱方法,并在置乱后加入一次后向扩散操作,采用“扩散—置乱—扩散”结构,增强了系统抵御选择明文攻击和选择密文攻击的能力,从而提高了图像信息传输的安全性。仿真实验和性能分析表明,该密码系统具有加密/解密速度快、密钥空间大、密文统计特性好和系统敏感性强等特点,可作为图像信息安全系统的备选方案。（2）提出了一种基于DNA编码和超混沌Lorenz系统的统一图像密码系统。将遗传算法中的交叉和变异操作与扩散算法相结合,在保证算法安全强度的前提下提高了运行效率,改善了原始的统一图像密码系统无法加密具有奇数列的明文图像的问题,使得输入图像和输出图像尺寸大小相同。扩散和置乱算法都是明文关联的算法,在密钥相同的情况下,对于不同的明文图像将使用不同的等价密钥进行加密,能有效地抵御选择/已知明文攻击等被动攻击方法。与现有加密方案的性能对比分析和仿真结果表明,该算法具有运行速度快和加密效果优异等优点,能有效地抵御穷举密钥攻击、密文统计攻击和差分攻击等常见的攻击方法,可应用于实际图像通信传输中。
其他文献
现如今,我国人均国民经济水平与日俱增,人民的生活水平也不断提高。与此同时,人们对汽车的需求量也不断增长,而汽车持有量的大幅增长所带来的首要严峻问题就是交通拥堵,这也对当前的城市发展造成了很大的影响。车辆和行人在道路上必定要经过交叉路口,而交叉路口能够使他们顺畅地通过对整个城市交通的发展也有着长足深远的意义。交通信号控制所针对的对象就是交叉路口,同时,交叉路口也是城市通行能力能否提高的关键所在。目前
随着自然科学的发展和全球信息化的推进,生物医学领域进入了大数据时代。尤其是机器学习方法出现之后,其强大的特征提取能力极大地推动了生物医学数据的研究进程。根据研究变量个数的不同,生物医学数据可分为单变量生物医学数据和多变量生物医学数据。在各类多变量生物医学数据中,脑机接口（Brain-Computer Interface,BCI）技术的研究有助于视听觉受损和肢体运动能力受限的残疾人恢复正常,功能磁共
随着数字图像处理技术和无线通信技术得到高速发展,短视频应用和流媒体平台逐渐兴起,使得人们对视频影像质量的要求日益提高,在许多应用领域中已不容忽视。但是,由于通过升级硬件来提高设备分辨率的代价和局限性较大,数码监测产品常常会在一定程度上牺牲分辨率,从而确保记录装置能够长时间地、稳定地工作,并具有适当的帧率来处理动态情况。在遥感方面,也有相似的情形,比如,在空间、频谱、时间分辨率等方面,都有一定的折中
自从中本聪提出比特币和区块链概念以来,区块链技术得到了广泛关注和发展。区块链具有的防篡改、可追溯和完全去中心化等优点使其具有广阔应用场景,目前已广泛应用于多个领域,如金融、医疗、供应链、政府监管、资产管理等。但是,从事务处理角度看,区块链系统事务处理低下严重阻碍了区块链技术广泛应用。相比于传统数据库系统,区块链系统事务执行缺少并发控制,节点间存在大量事务冗余执行,系统框架上缺乏事务并行执行的设计。
信息化技术的发展给远程医疗和医疗图像共享带来极大的便利,然而,医疗图像作为一种特殊且私密性较强的数字化影像,在公共网络上传输时难免被截获或篡改。患者医疗图像一旦泄露或者遭到恶意的利用和操纵,很容易导致一系列社会性问题。因此,在医疗健康领域,加强医疗图像的安全共享是必不可少的一项工作。区块链技术作为一种新兴的分布式账本,因其去中心化、去信任、不可篡改和可以溯源等特征,已被应用于医疗图像的内容保护与安
随着人工智能的发展,场景几何信息的获取,例如深度图像,对高级计算机视觉任务有重要的作用,其被广泛应用于虚拟现实、无人驾驶等领域。目前主流的深度图像获取方法有两种,一种是通过立体匹配算法生成深度图像,这种方法对低纹理和遮挡区域的匹配效果不佳,另一种是通过To F传感器等设备主动感知深度值,这种方法受限于设备成本,获得的深度图像分辨率低且带有噪声。因此,为满足热门视觉任务需求,深度图像增强需求极为迫切
心律失常所导致的高致死率和高致残率并发症给家庭和社会带来了沉重的负担。如何有效预防和诊断心律失常已成为当前亟待解决的问题。现有的诸多方法中,对人体心电图（Electrocardiogram,ECG）进行实时动态自动监测是一种最为有效预防和诊断心律失常的手段。在进行ECG信号自动监测时,心律失常识别准确度是最为重要的问题之一,而ECG信号特征提取是提高其识别准确度的关键步骤。然而,现有的ECG信号特
随着数字媒体的发展和信息传播方式的多元化,图像逐渐成为了人们接收信息的重要媒介之一。人们在生活工作中会接触大量的图像数据,但往往只关心其中的少量信息。因此,从图像中高效快速地提取吸引人类注意力的信息是极其重要且有意义的。显著目标检测（Salient Object Detection,SOD）研究旨在从图像中快速定位和提取最吸引人类注意力的目标和区域,以帮助人们快速获取有用信息,是计算机视觉中一个重
随着互联网技术的发展和普及,经济一体化浪潮的到来,电商产业获得了快速发展。同时随着网上购物逐渐进入了人们的生活中,与之密切相关的物流业务也获得了高速发展的机遇。虽然快速便捷的快递运输提高了人们的生活效率,但也带来了一些隐患,其中用户隐私泄露问题最为引人注目。目前快递运输是通过包含用户明文信息的快递单来实现的,由于贴在包裹上的快递单暴露在外,使得不法分子很容易直接或间接地得到用户信息,从而造成用户隐
图像描述任务旨在生成给定图像的语言描述。该任务非常具有挑战性,因为它需要深入了解视觉和文本信息之间的关系。近年来,随着计算机视觉和自然语言处理技术的发展,图像描述任务取得了新的进展。当前,软注意力机制被广泛应用到图像描述任务中,它不仅提升了图像描述的性能,还为模型的定性分析提供视觉解释。软注意力机制根据上一时刻的单词,生成不同的权重并对图像特征进行加权融合,得到视觉注意力特征,并以此生成当前时刻的