文摘

视觉上有意义的图像加密方案具有不对称结构基于离散小波变换(DWT)和舒尔分解提出了这项研究。首先,RSA算法生成初始值对混沌系统产生的随机序列。然后,匆忙和扩散的操作都是在平原上执行图像获取preencrypted形象。此外,舒尔分解应用于preencrypted平原图像获取上三角和正交矩阵。其次,封面图片是炒了DWT操作。四次能带然后形成,即会、HL、LH和HH。最后,前上三角矩阵和正交矩阵嵌入部分波段LH和HH由封面图片。后的应用逆DWT和逆地操作,最后视觉意义的封面图片嵌入一个秘密图像可以获得。没有人能确定任何有用信息的普通图像最终嵌入的封面图片,谁知道也不能有任何隐藏的秘密图像。实验仿真表明,归一化相关值之间最初的封面图片和最终的视觉意义的封面图片是大约0.9997。 Therefore, the proposed encryption scheme is imperceptible for secret image communications.

1。介绍

在高速信息作战的时代体现网络的迅速发展和广泛适用性和多媒体技术,增加信息方便而迅速在网络上传播。这引入了大量的网络用户的不便。随着网络信息的快速发展,有特定的隐患与数据在网络上传输。隐私泄露的问题近年来也浮出水面。信息安全已经影响到人类社会生活的各个领域,已经跨越了个人工作和生活的方方面面,社会经济发展,甚至是国家安全战略政策。因此,研究信息安全变得越来越重要。此外,保护信息安全也成为国际研究的热点话题。很长一段时间,数据安全技术主要包括数据编码、消息身份验证和数据隐藏(1- - - - - -3]。数据编码是一个关键的使用在一个特定的加密算法加密明文数据转换为无序分布类似于混乱的密文信息。这将确保非法用户无法获得任何有用的明文信息的密文信息。使用消息身份验证实现的法律身份和数据完整性相关的发送方和接收方通过使用密码或数字签名技术。数据加密隐藏方法用来隐藏明文信息,数字签名和数字证书到公开传播的信息安全传输的信息的前提。在这种方法中,即使一个攻击者截获网络上传播的信息,他不能确定或提取有效的信息。

对于确定性系统,其特点是收敛,发散和周期性。混沌系统的特点是nonconvergence, nondivergence, nonperiodicity。由于混沌系统对初始条件和参数值是高度敏感,这种满足灵敏度图像所需的密钥加密。混沌系统获得成倍增长轨道分离多次迭代后符合要求的多个轮加扰和扩散破坏图像加密的明文。拓扑转移和混沌系统的混沌特征能满足的扩散和混乱特征图像加密。基于上面的分析,可以观察到图像加密的混沌系统符合我们的要求,所以混沌系统是广泛应用于图像加密算法(4- - - - - -9]。Nezhad et al。4]提出了一种新的指纹图像加密方法基于脱氧核糖核酸(DNA)编码和帐篷的地图。首先,明文和混沌映射加密使用的DNA序列。加密的明文图像和混乱的地图然后执行XOR运算获得最终图像加密。实验结果表明,该加密算法有很好的加密效果。

然而,由于密码周期短和较低的低维混沌系统的准确性,这将导致困难的图像加密的安全性,并很容易分解。因此,一个高维混沌系统相结合的方法,提出了图像加密。王等人。5介绍了一个基于时滞混沌系统的图像加密方法。首先,介绍了时滞混沌系统具有复杂的动态行为特征。基于这个新的系统,一个新的图像加密算法实现。最后的实验表明,该算法有很好的安全特性。反过来,Firdous et al。6)提出了一种新的基于新的幂指结构的混沌系统的混沌映射(PESCM)执行混乱和异或操作的行和列三个频道(R, G, B)从彩色图像中提取。提出的彩色图像加密算法通et al。7)通过一个超混沌系统可以根据压缩和加密图像重建的图像质量的要求。它具有一定的灵活性和一个大的密钥空间,可以抵抗强力攻击。周和王(8)提出了一个基于超混沌系统加密方案是用来改变每个像素块的价值,实现闭环扩散。程等。9)使用一个超混沌映射系统和scrambling-diffusion算法加密和变换的彩色图像。在这项研究中使用的混沌系统是一种新的高维混沌系统,隐藏了混沌吸引子图像scrambling-diffusion加密操作。

加密算法有很多,如一次性的关键基础,基于位排列的,DNA规则为基础,应用数学模型为基础的(10)表现出良好的性能。加密系统可以是对称的(11,12)或不对称13- - - - - -20.]。对于对称加密系统,加密和解密过程使用相同的密钥,需要尽可能安全传输通道中传播过程的关键。然而,它更难以实现。非对称密码体制的加密和解密密钥是不同的,可以解决的问题造成的对称密钥系统。吴et al。15)提出了一个可伸缩的不对称图像压缩和加密方法使用离散小波分解(DWT)和非线性操作在圆柱绕射域。DWT降低,更有利于数据传输的数据量。Kumari et al。19)提出了一种新的不对称的彩色图像加密方法,利用菲涅耳的离散余弦变换域加密和压缩彩色图像。首先,彩色图像被划分为三个颜色通道R, G, b .每个通道图像被转换成一个阶段图像,结合一个振幅掩模,然后接受菲涅耳变换。阶段预订(PR)和相位截断(PT)被应用于图像与phase-preserved部分私钥生成之后,菲涅耳和DCT变换的应用。最后,每个通道组合起来以形成最终的秘密地图。最后的实验仿真证明了非对称加密算法能抵抗各种现有攻击和安全特性得到了改善。提出一项计划与一个更大的密钥空间相比与传统的密码系统领域的傅里叶变换(FT)和部分英尺(FRFT),任et al。20.)提出了一个非对称图像加密方案结合phase-truncated离散、多参数FRFT。作者进行像素地操作和随机相位掩蔽的图像,然后使用相位截断获取不对称的密文,并稳定的白噪声。

因为传统图像加密使用各种加密技术,原始明文图像加密到毫无意义的声图像或质图像。这些表面特征吸引攻击者的注意。这使加密的图像更容易受到攻击。包和周21首先提出了一种新的加密方案:对原始图像进行加密成密文图像视觉意义。在DWT封面图像,应用preencrypted明文图像嵌入在中频和高频部分波段的图像形成有意义的密文图像。与传统的图像加密算法相比,这种视觉上有意义的图像加密方法有效地隐藏明文图像的存在使得攻击者是否有明文图像视觉图像,从而实现隐藏效果。在某种程度上,明文图像的安全改进。基于此加密框架,提出了许多视觉上有意义的图像加密算法(22- - - - - -30.]。锅等。28)提出了一种新的视觉意义的基于压缩感知的图像加密方法。首先,明文图像分为块后跟DWT变换,锯齿形操作是用来爬。物流图被用来生成压缩传感矩阵,然后Logistic-Tent映射是用于加扰和扩散操作。最后,加密的明文图像嵌入到载体图像。实验结果表明,该算法有良好的细微和良好的重建质量。茶等。29日)结合压缩传感的最低有效位提出一个视觉意义的图像压缩传感加密方案。preencryption过程中,压缩传感技术和锯齿形纷纷被用来获取加密的明文。图像,生成的随机序列三维(3 d)映射,然后和加密的明文图像嵌入的最低有效位获得最终的,视觉上有意义的图像加密。

本文提出了一种新的视觉意义的图像加密算法相结合的三维混沌系统,公钥加密算法,DWT,舒尔分解。通过三维混沌系统和公钥加密算法,加密的混沌系统的初始值。普通图像是炒和扩散,然后,舒尔分解执行。然后,嵌入操作执行之后执行加扰和DWT的载体图像。最后,得到和加扰逆变换得到执行加密的图像有意义的视觉。

我们的贡献如下:(1)通过使用嵌入方法,秘密平原图像可以隐藏在封面图片听不清效果;(2)采用RSA非对称生成混沌系统的初始值,它可以解决关键的接收者和发送者之间的分布。本文的其余部分的组织结构如下。部分2介绍了一种三维混沌系统和RSA算法。该方法的图像加密和解密过程中描述部分3。部分4介绍了模拟实验。然后,安全分析中给出了部分5。最后,部分6整个论文的结论。

2。基本技术

2.1。三维混沌系统

一个新的混沌系统吸引子的目的是隐藏在文献[31日]。实验证明了混沌系统具有强大的混沌行为。详细描述在文献[31日]。混乱的系统是由两个二阶非线性方程。具体方程用来描述系统如下:

在上面的方程中,和二次非线性项和吗 和系统参数。当 ,和 ,系统的李雅普诺夫指数(31日) ,和 。因此,它显示了混乱的行为。本研究使用这个系统来生成随机序列。根据龙格-库塔方法,方程的迭代结果(1二维预测 , ,和 ,和三个混沌序列的序列图 生成如图所示1。与其他低维混沌系统相比,上面的三维混沌系统是使用大的密钥空间。表1显示了NIST的测试产生的随机序列的三维混沌系统。

2.2。RSA加密算法

莱维斯特的RSA公钥算法,沙米尔,和期刊,这是一个通用的公钥算法,广泛接受和实施,已成为公开密匙加密的国际标准。算法的数学基础是欧拉定理在初等数论,及其安全是基于因式分解的难度大的整数。RSA公钥密码体制的具体描述如下:第一步:生成密钥(1)随机和秘密选择两个大素数和 ,和计算 和 (2)随机选择在的范围 ,集 ,和计算解密的密钥 ,在哪里 (3)公钥是 ,和私钥步骤2:加密对明文 ,对应的密文 步骤3:解密为密文 ,对应的明文

3所示。提出的加密方案

3.1。图像加密过程

提出了图像加密方案的框架如图2。特定加密步骤如下:步骤1:接收方选择大的素数和和计算的公钥和私钥 。公开密钥e和n公众,并保持私钥为自己。第二步:发送方随机选择三个数不小于零,表示它们 。计算像素的总和 的从简单的图像的大小 ,使用公钥和接收机的加密 和与RSA加密算法来获取公共参数 和 。步骤3:使用 生成初始值 所需的混沌序列;具体操作如下: 证明:因为是一个整数大于0的值范围之间是正弦函数 ,取绝对值后,价值范围之间 ;因此, 。所以,最终的值的范围之间的是,可以采取任何价值。同样,它可以推断 满足,可以采取任何价值。步骤4:把 混沌系统的初始值为方程(1) 迭代,丢弃第一 消除瞬态效应,获得随机序列, 和 ^。第五步:随机序列 映射到的范围吗由以下方程: 的象征表示舍入操作符。第六步:执行一个操作的争夺明文图像 。首先, 数字是来自随机序列形成一个序列 。执行行加扰获得 ,然后,执行列加扰获得 。表达的具体操作如下: 在哪里 和 。第七步: 数字从1到形成一个序列 ,并将其转换为一个矩阵与大小 。modulo-diffusion操作上获得通过矩阵如下: 在哪里 和 。第八步:执行舒尔分解获得 。第九步:阅读封面图片与的大小 。首先, 数字是来自随机序列形成一个序列 。执行行地操作获得 ,然后,执行列地操作获得如下: 在哪里 和 。第十步:执行DWT变换获得一个近似矩阵和三个细节矩阵 , ,和 。步骤11:嵌入p_U成q_LH和嵌入p_T成q_HH,分别,具体操作如下: 在哪里 。步骤12:执行得到转变q_LL、q_HL q_LH′, q_HH′获得 ,然后,执行逆操作根据方程(8)获得视觉形象 :

3.2。图像解密过程

步骤1:接收方首先使用私钥d, p,和问解密公共参数b₁b₂b₃,获得一个₁,一个₂,一个₃,和年代。然后,计算初始值 根据方程的混沌系统2)。根据公共参数α,β,γ,和θ,三个随机序列,即 , ,和 ,得到方程(1)。步骤2:根据方程(3),随机序列 处理和映射到的范围获得 , ,和 。这些都是用于随后的匆忙和扩散操作。步骤3:执行一个匆忙操作视觉形象 ,然后,执行DWT变换得到一个近似矩阵和三个详细的矩阵 , ,和 。提取p_U和p_T从和根据以下方程: 在哪里 。第四步:执行舒尔逆变换 获得 。第五步:逆扩散上执行操作获得 ,然后,逆操作上执行获得解密图像如下:

4所示。实验结果

本研究提出的加密算法在MATLAB中实现(版本R2019a)在Windows 10 3.20 GHz处理器平台。在这个算法中,私钥p, q, d, a₁,一个₂,一个₃,和年代和公共密钥α,β,γ,θ,e, n, b₁b₂b₃,R。在这个测试中使用的参数的值在表列出2。其中,和明文相关,这些值不是均匀分配。在实验中,选择灰度图像和彩色图像的模拟。图3显示了灰度图像加密测试结果,和图4显示了彩色图像加密测试结果。作为一个从图可以观察到,它是不可能知道从其他图像的视觉形象是隐藏在有意义的形象,更有效地和解密恢复平原形象。表3给出了NIST测试一个加密的图像。

5。安全分析

5.1。密钥空间

所有算法的密钥空间是一组键。一个加密算法密钥空间大可以有效抵抗蛮暴力袭击,并增强安全性。在这个算法中,初始值 和在混沌系统中使用。因为 ,和任意正整数,可以大于组合 。直接的钥匙 ,如果设置了计算精度 ,空间可以达到的关键 。因此,该算法具有密钥空间大,能有效抵抗暴力袭击。

5.2。关键的灵敏度分析

这部分主要测试该算法的灵敏度的关键。解密关键略有变化时,原始明文图像不能被解密的解密密钥算法更加敏感。良好的图像加密算法需要一个强大的关键敏感有效抵制暴力袭击。如图5,我们选择莉娜明文图像的形象和男性形象的封面图片测试。首先,一组密钥用于加密和嵌入普通图像获得视觉上有意义的图像加密。然后,加密和嵌入普通图像获得另一个视觉上有意义的图像加密。它可以看到从图5 (e)当密钥略有变化,它有一个小对视觉形象的影响。然而,它可以观察到从数据5 (f)和5 (g)虽然视觉图像是没有多少不同,普通的图像不能解密即使解密的密钥略有改变。这表明该算法具有较高的关键敏感并能抵抗强力攻击。

5.3。统计分析

柱状图是用来显示每个像素值的分布图像,和隐藏加密方案的效果,我们建议也是以直方图的形式显示。我们选择隐藏纯图片摄影师(灰度图像和彩色图像船大小为256×256)在不同的封面图片,和测试结果如图6。对于灰度图像,数字6(一)和6 (e)是封面图像大小为512×512,和相应的直方图如图6 (b)和6 (f)。最后的加密图像数据所示6 (c)和6 (g),相应的直方图数据所示6 (d)和6 (h)。对于彩色图像,图6(我)是封面图像大小为512×512,和直方图的R, G, B所示数据吗6 (j),6 (k),6(左);最后一个加密的图像显示在图6 (m),和相应的直方图的R, G, B所示的数据6 (n),6 (o),6 (p)。它可以看到从图6最后的视觉形象和封面图片的直方图非常相似,因此显示隐藏的效果很好。

利用方差的柱状图,我们可以评估容易统一密码的图像。方差值越低,表明财富密文图像的均匀性就越高。的方差直方图呈现如下: 在哪里Z是向量直方图的值Z= {z₁,z₂、…z_256年},z_我和z_j像素的数量等于我和j,分别。从表4,视觉图像的方差值非常接近的载体图像。所以,我们的算法具有较好的隐藏效果。表5给出了不同方法的比较。很容易看到,加密图像值较小。

卡方分析是用来测试普通图像和密文图像,定义如下: 在哪里 , 图像大小,和分别是预期和观察到的频率。表6显示的结果与所有值通过卡方检验。

5.4。质量分析

在这项研究中,明文图像是由非对称加密隐藏在封面图片。因此,细微的算法尤为重要。下面的比较和分析了归一化相关系数(NC)和信息熵(H)之间的覆盖和视觉图像。一般来说,数控值越大,两幅图像的相似度越高,也就是说,隐藏的效果就越好。此外,的值H(封面和视觉图像接近,从而表明大约两个图片也相似。数控和H的定义如下:

其中,和是两个不同的图像, 的次数 出现,和图像的大小 。表7显示了数控和H值之间不同的封面图像和视觉图像的灰度图像,和表8列出了数控和H值之间不同的封面图像和彩色图像的视觉图像。它可以观察到从表7和8而不管它是一个彩色图像和灰度图像,数控封面图片和相应的视觉形象之间的价值大约是0.9997,这是非常接近的理论数控价值。此外,信息熵之间的覆盖和视觉图像也非常接近,从而说明我们的加密方案有很好的隐藏效果。

5.5。经典的攻击

有四个经典的攻击类型如下:(1)ciphertext-only攻击;(2)known-plaintext攻击;(3)chosen-plaintext攻击;(4)选择密文攻击。Chosen-plaintext攻击CPA和known-plaintext攻击KPA是两个最重要的类型的攻击,攻击者使用一个非法攻击。在我们的加密过程中,生成的随机序列相关的明文,混沌系统对初始值很敏感。因此,任何攻击者不能提取有用的信息通过加密某些选定的图片,因为加密输出只选择相关的形象。因此,该算法可以抵抗CPA和KPA。

的黑人形象和白人形象,人物7显示仿真结果对他们有不同的大小,即。256×256、256×512、512×512。通过观察加密的图像,我们可以发现它是不可能从加密的图像中提取的任何信息。

5.6。计算复杂度和时间复杂度分析

普通图像的大小 封面图片的大小 ,计算复杂度来生成基于三维混沌系统的随机 。在加密阶段,计算复杂度 。所以,整个计算复杂度进行加密操作 。也就是说,对于一个消息长度 ,计算的复杂性除了DWT和舒尔的分解。此外,表9列出了灰度和彩色图像的时间成本。

5.7。均方误差和峰值信噪比分析

均方误差(MSE)措施两个图像之间的区别。MSE的更大价值显示了较大的差异。均方误差被定义为以下方程: 在哪里 , , , ,和代表了普通图像,图像加密,解密图像,封面图片,和视觉形象,分别 , ,和是普通图像和加密图像之间的均方误差(PE),普通图像和解密图像(PD),封面图片和视觉图像(CV),分别。PSNR措施图像的保真度。低价值的PSNR值显示了大不同的加密和图像。两个图像之间的峰值信噪比(PSNR)如下: 在哪里的比特数,等于8灰度图像和 , ,和普通图像和加密图像之间的PSNR (PE),普通图像和解密图像(PD),和求职形象和视觉形象(CV),分别。表10和11显示测试resutls MSE和PSNR。

从表10,我们可以看到是非常大的,非常小。这表明加密的图像非常不同于普通的形象。的是零,是无限的。这表明解密后的图像和简单的图像是一样的。的小,约为44。这表明视觉形象和封面图片非常相似。此外,与文献[32]和文献[33),我们的计划显示的加密效果更好的性能。

从表11封面图片之间的PSNR值和视觉形象(CV)通过使用我们的方法更大。图8是一个条形图显示数据表11。因此,该加密方案的可视化隐藏效果更好的性能。

5.8。差攻击分析

两个常见的测量来评估差分攻击的影响,即。,NPCR (number of pixels change rate) and UACI (unified average changing intensity), can be computed as follows: 在哪里和代表图像的宽度和高度和4前后图像的一个像素简单形象的改变,分别。像素的位置 ,如果 ,让 ;其他的,让 。NPCR和UACI测试表列出我们的算法12。

表13显示了一些比较NPCR UACI。因此,我们的加密方案有明文敏感性强抵抗差分攻击。

6。结论

利用DWT和舒尔分解,非对称,视觉上有意义的图像加密方案在本研究中被描述。一个秘密图像嵌入到另一个覆盖图像有效地隐藏的秘密图像,充分意识到视觉上有意义的图像加密。在我们的方法中,非对称加密算法RSA被选为解决密钥管理和分配问题造成的对称加密结构。此外,普通的图像特征提取加密方案和用于图像加密过程选择随机序列。这可以有效地抵抗选择明文和已知明文攻击。舒尔分解受雇在preencrypted图像中嵌入秘密图像DWT域内的封面图像,最后视觉封面图片更听不清数控增加价值。

在未来的工作中,由于图像的大量冗余,建议压缩传感技术并应用到图像加密算法。因此,我们不需要处理每个像素的过程中加密。利用压缩传感技术来压缩和加密图像,它可以有效地提高加密的速度和效果。然而,它也会导致很多时间成本来重建图像。所以,仍有很多工作应该考虑在未来。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作是支持部分由中国国家自然科学基金(没有。61972103),中国广东省自然科学基金(没有。2019 a1515011361),广东省教育部门的重点科研项目中国没有。2020 zdzx3064)。