小说音频密码系统使用混沌映射和DNA编码

文摘

混沌映射具有良好潜力安全应用由于其固有的特点与密码学相关。本文引入了一种新的基于混沌映射的音频密码系统,混合混沌移位变换(HCST)和脱氧核糖核酸(DNA)编码规则。计划使用混乱等二维地图修改Henon地图(2 d-mhm)和标准地图。2 d-mhm拥有复杂的混沌行为的广泛范围的控制参数是用于执行HCST。DNA编码技术作为一种辅助工具,提高了密码系统的安全性。算法的性能评估各种语音信号使用不同的加密/解密质量指标。仿真和比较结果表明,该算法可以实现良好的加密结果,能够抵抗几个密码攻击。各种类型的分析显示,该算法适用于窄带无线电通信和实时语音加密应用程序。

1。介绍

获得言语交际中起着重要作用在军事,声音在互联网协议,保密语音会议,和企业部门。这需要一个可靠的发展,快,和健壮的安全系统提供数据机密性、完整性和身份验证。在这方面,研究人员已经开发出许多加密算法套件演进的无线通信技术。传统的对称密码方案,诸如高级加密标准(AES)和数据加密标准(DES)可以获得高水平的安全。但是他们有小密钥空间进而遭受暴力袭击。这些加密算法不能用于实时语音加密由于高度冗余样本中,加密信号的带宽扩展,减少信噪比性能。因为复杂的排列过程,这些算法需要更多的计算时间和高计算能力。此外,非对称加密算法加密速度慢、不适合复杂性(1- - - - - -3]。因此,有必要探索简单的语音加密技术,可以提供高水平的安全和高速而获得优秀的音频质量的语音信号进行解密。

在这次比赛中,许多研究人员已经确定了的可能性在密码学中应用动态和无序的混沌系统的行为。这些混沌系统具有出色的特性,比如初始条件/系统参数灵敏度高,不稳定行为,高安全性和简单。这些微妙的非线性属性使其小说和有效的方式提供担保言语交际与低复杂性。然而,也有一些挑战需要面对当使用混沌理论在密码学领域(4]。存在数据冗余和所有混乱的地图不是随机的。其中的一些使用各种一维(1 d)混乱的地图在演讲安全系统的发展5]。一维混沌映射产生单一简单的可预测的混沌轨道。因此,攻击者可以获得初始状态和/或系统参数的混沌映射。此外,一维混沌映射患有小密钥空间和薄弱的安全。另一方面,可以增强安全性增加维度反过来增加了非线性。高维(HD)混乱的地图是广泛应用于多媒体加密由于艰难的预测时间序列和更多数量的正的李雅普诺夫指数(6]。因此,本文介绍了二维修改Henon地图。通过使用获得的2 d-mhm Henon地图(HM)作为种子地图。的动态分析7)地图显示,拥有广泛的混乱的政权在一个广泛范围的系统参数,最大李雅普诺夫指数,更好的混乱的性能相比,种子地图。因此,语音加密算法使用恩提出了(8]。此外,事实证明,只使用混沌加密方案不太安全,需要引入新的机制来提高安全的密码系统9- - - - - -11]。

为了使基于混沌密码系统更安全,DNA技术已经渗透到由于其独有的巨大并行性等特点,巨大的信息存储,超低功耗(12,13]。DNA密码使用生物分子概念给希望牢不可破的设计算法。因此,一种新的基于混沌映射的语音加密方案和DNA编码提出了本文。语音样本的位置是慢吞吞地通过使用生成的序列从2 d-mhm从而实现的困惑。此外,DNA编码和序列生成的标准地图改变语音样本的值。计划使用动态DNA编码,而不是固定编码从而增加安全(14]。语音加密算法的加密功能是通过安全评估分析各种语音信号。

本文的组织如下。部分2介绍了混沌映射及其动力学行为。语音加密方案的设计基于HCST和DNA编码中讨论部分3。安全分析的结果提供了部分4。最后一部分总结了纸。

2。初步的理论算法

本节回顾了混沌映射用于语音加密如恩和标准地图(SM)及其动力学行为。嗯的动力行为的比较,通过分岔图也被认为是英国。此外,DNA编码的基本知识以及代数操作。

2.1。修改Henon地图

修改后的Henon地图(7)是由 在哪里和控制参数, 代表了二维的系统状态。在种子的地图15),项被非线性项和 从而增加了混乱的地区。修改Henon地图,有界的解决方案将获得的所有值和 。大混乱的范围可以通过选择获得系统参数之一 。嗯的混乱的范围是与种子地图相比,证明通过分岔图。分岔图块输出序列的混沌映射随着系统参数的变化。图1显示了比较Henon地图,嗯对分岔图。从分岔图,很明显,Henon地图的范围是混乱的 而修改Henon地图的范围是混乱的 > 2.54)的时间间隔 。因此,仿真结果表明改善混乱的范围比7%到56%的区间[7]。嗯有至少三个优势相比,种子地图如下:()地图广泛混乱的政权在一个广泛的系统参数。(嗯)更动态的李雅普诺夫指数大于那些Henon地图。()的地图是高度敏感的初始条件和系统参数混沌序列之间的相关性更少。因此,嗯更适合提供安全的通信。

2.2。标准地图

标准2 d地图是最简单的保守系统,源于粒子物理领域(16,17]。它被定义为 在哪里, 。地图的非线性系统参数成正比。SM可以离散 来 用 , , 在(2)。由此产生的离散映射是由 在哪里可以和任何真正的价值是任何整数的值。离散标准地图属性可能不会和原来一样好,但是整数域实现可能反过来降低了计算的努力(18]。此外,SM是设计中常用的块对称密码,因为它的结构类似于Fiestel网络(19]。因此,SM更适合实时信息安全。

2.3。DNA编码

单个DNA序列是由四个核酸基地,即腺嘌呤(A)、胞嘧啶(C)、鸟嘌呤(G),并根据DNA胸腺嘧啶(T)规则,对与T、C双G, T是互补的,C和G是互补的20.]。这种互补的规则类似于双星系统。因为在二进制0和1是互补,00和11是互补和01和10也是互补的。因此,有24种编码的组合。根据沃森克里克补充规则,只有8代码组合可以使用[24编码的组合21如表所示1。DNA密码术的快速发展,研究人员介绍了几种生物和代数操作,如异或(XOR)、加法和减法(22,23]。摘要DNA异或操作用于加密和解密的语音样本。表2显示是自反的DNA异或操作。

3所示。HCST密码系统和基于DNA的演讲

在本节中,详细架构HCST和DNA编码机制采用语音加密。算法利用混沌映射和DNA编码执行基本操作等密码学的混乱和扩散。这两个混沌映射生成密钥的算法。密钥包含初始条件和控制参数的信息的地图。因此,设置用于加密/解密的关键是(,,,,,,,)。两个混沌映射用于增加算法的密钥空间和安全性能。混乱和扩散应用于洗牌语音样本随机位置和改变语音样本的值,分别。完整的加密方案的架构图所示2。

3.1。混合混沌移位变换

在本节中,混合混沌移位变换(24)提出了洗牌语音样本的位置从而减少样本之间的相关性。混沌映射的固有特性,如随机性质和对初始条件的敏感性/系统参数使他们一个好的候选人执行混乱操作。

3.1.1。HCST的定义

首先,生成混乱的价值观 , 使用(从嗯1)。对混沌序列排序按照降序排列,转移矩阵的位置排序的列所给定的序列 。同样,得到行转移矩阵排序的混沌序列给出了以升序排序 ,在那里和代表了步长循环上下柱的转变行和循环左/右转变,分别。

让一个原始语音信号处理逐帧的帧大小和帧转移和女士的帧长度15 - 30是相应的语音信号。然后混合混沌变换定义为转移 在哪里代表了行了演讲。混合中科函数中描述的算法1。因此,HCST打乱有效语音样本的位置从而减少样本之间的相关性。此外,没有初始条件的知识和系统参数的嗯是不可能预测HCST的结果。

3.2。动态DNA编码

在本节中,提出了动态DNA编码机制改变语音样本的值从而传播效果的明文密文。为了提高安全性,动态DNA编码是用来代替固定的编码。困惑的演讲中的值块转换为其等效十进制值通过使用16位量化。DNA编码方案的详细操作描述和算法所示2和图3。

4所示。安全分析

一个高效的加密算法主要应满足两个目标:()算法应该提供抵抗所有已知的攻击。(),它应具备混乱和扩散性质(25]。混乱属性对应于一个微小的改变键应该产生完全不同的密文,而扩散属性指的是传播的影响轻微的变化相应的明文密文。此外,一个好的密码应该健壮的嘈杂的环境下。因此,该算法的安全评估和相对于其他现有方案在本节(5,8]。文献中使用的许多指标来验证解密后的信号质量和剩余可解性的加密信号。加密方案的指标也确定免疫密码分析攻击。

4.1。剩余的可懂度加密信号

为了评估算法的加密功能,不同的美式英语语音信号的采样率8 KHz和16赫兹是加密的。原始的、加密和解密语音信号如图所示4。从图中,很明显,加密信号类似于白噪声没有原来的声调。这表明没有剩余可解性的加密信号。

4.2。统计分析

已经在文献中透露,统计分析有效地评估密码系统(17,25]。统计分析已经完成演示的混乱和扩散性质密码系统进而提供抵抗统计攻击。这是说明了使用直方图分析,相关分析,剩余百分比偏差(PRD)。

4.2.1。准备柱状图分析

直方图分析评估算法来确定其抵抗统计攻击的能力。图5显示了直方图的清洁和加密的语音信号。很明显,柱状图4的信号相当统一的指示是最好的加密效果。因此,该算法并不提供任何原始信息和财产拥有好混乱。

4.2.2。相关系数分析

相关系数(CC)是一个统计的措施,确定加密密码系统的质量。分析措施之间的相关性两个语音样本的值位于−1和+ 1之间。的相关系数接近于零表示最弱的两个样本之间的关系,是不可能预测的密钥攻击者(1]。原始和加密语音信号之间的相关系数值及其与其他算法比较列在下表中3。图6显示原始的相关系数分布和加密的语音信号。已经观察到的相关性值接近于零,表明良好的加密品质。该方法的相关系数不与现有的方法相比(5,8在几乎所有的轨迹,如图7。相关系数计算(1)使用 在哪里和音频的价值观是两个相邻语音信号的音频水平,是平均值,是方差, 之间的协方差和。样品的数量用于计算用。

4.3。剩余百分比偏差

这个参数的偏差措施加密语音信号从原始信号26]。剩余百分比的计算值偏差为原始和加密的语音信号在不同语音信号给出了表3。已经观察到加密的信号高度偏离原来的信号。对于给定的原始信号和获得加密的语音信号珠江三角洲被定义为

4.4。解密信号的质量

有必要衡量和比较的质量解密后的信号与原始信号为了证明密码系统的效率。这两种方法,即客观和主观指标,采取了文献中来验证解密后的信号的质量。在客观指标,质量是衡量使用物理参数和计算模型。主观话音质量指标要求的训练有素的听众这本身是一个非常繁琐的过程。在实时应用中,客观的指标是有价值的,因为它们提供更多一致的结果在一个较短时间内(27]。信号噪声比(信噪比),感知语音质量评价(PESQ),等等一些演讲的质量指标用于验证算法。

4.1.1。信号噪声比(信噪比)

信噪比是用来测量残余加密信号的清晰度和解密的信号质量。一般来说,加密信号的特征是低信噪比的值表明噪音水平高于原始语音信号而质量好的解密信号的特点是高信噪比的值。信噪比(1,2)计算使用 在哪里是语音信号进行解密。不同的语音信号的信噪比值列在下表中4。进一步,与现有的算法进行了比较5,8在图所示8。比较结果表明,该算法产生高质量信号进行解密。

10/24/11。知觉对话音质量的评价

PESQ是一种广泛使用的、可靠的方法来测量的质量信号进行解密。的PESQ值越大表明更好的恢复语音信号的质量。PESQ分数范围从1.0到4.5 (28,29日]。PESQ分数不同的语音信号是列在下表中4产生的平均得分为3.7738。此外,稍微改变了关键的影响在PESQ见表6。从表中,很明显,PESQ值敏感的关键。

4.5。密钥空间

加密算法的密钥空间应该比使蛮力攻击不可行(4,30.]。混沌映射的系统参数和初始条件确定空间的关键。密码系统使用的关键组包含八个参数:七个浮点数和一个整数, 。可以采取任何实际价值大于18.0需要任何整数值大于100。可能的值的总数,可以用作嗯的密钥空间的一部分的精度。类似地,可能值的总数,可以用作密钥空间的一部分和是 。在拟议的密码系统,有无限可能的值的密钥空间的一部分。但在一个特定的间隔,可以采取 不同的可能值。实际上,可能的值的参数可以是无限的。可能值的总数,可以用作密钥空间的一部分,如果从100年到1100年。所以,完成算法的密钥空间 这是大到足以抵抗强力攻击。此外,关键的空间是非常大的相比,基于现有的混乱和传统算法(5,19]。

4.6。密钥敏感性分析

一个安全的密码系统应该非常敏感,其密钥为了抵抗穷举攻击。关键敏感性的影响验证加密过程通过使用稍微不同的密钥来加密相同的明文。一个测试语音信号“劳伦·8”是使用密钥加密 如图是哪一个8 (b)。加密的信号通过应用一个微小的改变的变化如图8 (c)。仿真结果表明,一个微小的变化会导致完全不同的加密信号的关键。两个加密信号之间的差异大约是94.4938%。此外,该算法量化通过测量两个加密信号之间的相关性列在下表中5。已经观察到的至少两个加密信号的相关性。

解密过程是通过关键灵敏度测试分析与稍微修改密钥解密加密的信号。图9显示了测试信号的解密“克莱尔·8”稍微修改键(关键B)。从图中,很明显,正确的解密不可能的话甚至秘密密钥的微小变化从而提供安全通信在嘈杂的无线信道。稍微修改过的关键噪音如同加密解密的信号的信号。为了验证算法,得到的原始和解密信号之间的相关性相比稍微修改密钥加密密钥计算。相关性和PESQ值列在下表中6。PESQ 2.5需要好的演讲质量(28]。的结果,很明显,相关性和PESQ非常小。因此,该算法满足密码系统的灵敏度特性。

4.7。噪声的影响

噪声的影响需要考虑为了评估密码系统的效率。因此,密码系统的性能评估的测试语音信号的噪声”雷8。“为了评估密码系统的性能,从0到45分贝的高斯白噪声不同添加到原始信号。噪声的影响等客观指标PESQ和对数似然比(LLR) [26- - - - - -28)计算解密的信号。PESQ和LLR的变化对不同噪声水平图所示10。从语音质量和噪声感知的角度来看,PESQ值高于2.5和LLR接近零是可取的28,29日]。已经观察到,解密质量量度是更好的在高信噪比的值,可以承受较低的噪声能力。

进一步,为了评估算法的纯净语音的句子被牙牙学语的噪音从0到10 dB被认为是不同的。这些信号是来自NOIZEUS数据库实验(31日]。客观指标,如信噪比和PESQ计算如图所示11。该算法的结果很明显,令人满意地工作。因此,该算法可用于实时语音加密应用程序。

4.8。时间分析

加密/解密的明文所需的时间取决于多种因素,如系统的配置、编程语言和操作系统。2009环境用于实验发现是MATLAB 1.88 GHz Intel CPU与2.99 GB RAM在Windows XP专业操作系统。密码系统的加密和解密时间平均为语音信号的采样率8 KHz 59.65358和27.19384年代,分别。密码系统使用动态DNA编码机制为了增加安全进而影响速度在某种程度上。现有的算法(5速度相比,该密码体制。然而,运行时操作可以进一步改进的硬件以及软件优化以满足实际需求。一个合适的之间的权衡速度和所需的安全需要考虑。

5。结论

在本文中,一个新的语音加密方案提出了基于混沌映射和DNA编码。该算法使用混乱的地图,如2随着HCST d-mhm和SM。修改Henon映射混沌范围在一个广泛的范围广阔的系统参数相比,种子地图。此外,为了增加密码系统的安全性DNA编码技术是集成。密码系统的性能评估和比较与现有的算法。大量的仿真结果表明,该算法可以加密不同类型的语音信号具有高安全级别和抵制一些攻击。该算法与现有的算法相比提供了更多的安全。此外,该算法可以容忍不同类型的噪声信噪比高。因此,该算法可用于实时语音加密应用程序,固定电话和窄带无线电通信。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

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