CN120223815A 一种基于aerznsd的图像加密方法

(19)国家知识产权局地址524088广东省湛江市麻章区海大路1号(72)发明人林聪卓妍钰杨柳庄豊豪事务所(普通合伙)51448GO6N7/08(20S2、将计算的像素值代入构建的次级混沌系统型和图像加密混沌序列生成动力学模型构建的对待加密图像进行扩散异或处理，生成加密图21.一种基于AERZN-SD的图像加密方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取待加密图像，并分别计算其RGB三通道的像素值；S2、将计算的像素值代入构建的次级混沌系统中，并在控制器的作用下生成混沌序列；其中，所述次级混沌系统中的控制器为基于AERZN-PS演化模型和图像加密混沌序列生成动力学模型构建的AERZN图像加密控制器；S3、利用生成的混沌序列对待加密图像进行扩散异或处理，生成加密图像。2.根据权利要求1所述的基于AERZN-SD的图像加密方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述次级混沌系统表示为：别表示次级混沌系统中的四个状态变量，f₁(1)、H₄(1)分别表示f(1)、f₂(1)、f₃(1)和f₄(t)对应的四个控制器，η=10,η₂=8/3,n₃=28,3.根据权利要求1所述的基于AERZN-SD的图像加密方法，其特征在于，所述步骤S2中，构建AERZN图像加密控制器的方法具体为：S21、定义超混沌Lorenz系统同步过程中的误差函数，并对其求导；S22、将主混沌系统和次级混沌系统带入求导后的误差函数中，得到图像加密混沌序列生成动力学模型；S24、根据图像加密混沌序列生成动力学模型和AERZN-PS演化模型，构建AERZN图像加密控制器。4.根据权利要求3所述的基于AERZN-SD的图像加密方法，其特征在于，所述步骤S21中，误差函数为：f(1)=[f₁(1),f₂(1),f₃(1),f₄(2)]”,q(1)表示误差，q(1),q₂(1),9₃(1),9₄(1)分别表示超混沌Lorenz系统中四个状态变量对应的误差，x(t)表示主混沌系统中的状态变量，x₁(t),x₂(1),x₃(1),x₄(1)分别表示主混沌系统中的四个状态变量，f(t)表示次级混沌系统中的状态变量，f₁(t),f₂(L),f₃(t),f₄(①)分别表示次级混沌系统中的四个状态变量，T表示转置运算符。35.根据权利要求3所述的基于AERZN-SD的图像加密方法，其特征在于，所述步骤S22中，所述图像加密混沌序列生成动力学模型表示为：式中，q(1)、q₂(1)、q₃(1)和q₄(1)分别表示超混沌Lorenz系统同步过程中四个状态变量的误差的一阶导数，f(1)、f₂(1)、f₃1)和f₄(1)分别表示次级混沌系统中的四个状态变量，x₁(1),x₂(t),x₃(1),x₄①)分别表示主混沌系统中的四个状态变量，M(1)、μ(1)、H₃(1)和μ₄(t)分别表示超混沌Lorenz系统同步过程中四个状态变量对应的四个控制器，η₁=10,6.根据权利要求3所述的基于AERZN-SD的图像加密方法，其特征在于，所述步骤S23中，所述AERZN-PS演化模型表示为：式中，q(t)表示误差q(1)的一阶导数，K()表示与误差q(1)相关的正递增标量函数，其表示为K(1)=α+||q(1)₂,α表示用于控制收敛速度的参数，Ψ()表示向量值激活函数。7.根据权利要求3所述的基于AERZN-SD的图像加密方法，其特征在于，所述步骤S24中，所述AERZN图像加密控制器表示为：分别表示次级混沌系统中的四个状态变量，从(t)、X₃(t)和x₄(1)分别表示主混沌系统中的四个状态变量，ψ₁(1)、ψ₂(t)、ψ₃(1)和ψ4(1)分别表示四个状态向量对应的激活函数，q₁(1)、q₂(t)、q₃(1)和q₄(1)分别表示超混沌Lorenz系统中四个状态变量对应的误差，K()表示与误差q(t)相关的正递增标量函数，η=10,η₂=8/3,8.根据权利要求3所述的基于AERZN-SD的图像加密方法，其特征在于，所述步骤S2中，生成的混沌序列f'(t)表示为：CN120223815A权利要求书4别表示次级混沌系统中经过控制器不断调整后形成的混沌序列中的四个状态变量。5技术领域[0001]本发明属于图像加密技术领域，具体涉及一种基于AERZN-SD的图像加密方法；其中，AERZN是指自适应误差相关归零神经动力学，SD(Scrambling-Diffusion)是指置乱-扩背景技术[0002]图像加密是一种保护图像数据的安全方法，通过对图像内容进行转换和操作，将其转换为难以理解的形式，放置未经授权的访问。其核心目的是确保图像在传输、存储或处理过程中的机密性和完整性。典型的图像加密算法结合密码学技术，通过变换、混淆、扩散和扰乱等方法将原始图像转化为密文，仅持有正确密钥者可还原原始信息。[0003]在现有的图像加密方法中，基于Arnold变换的图像置乱加密方法的实现过程为：通过Arnold变换矩阵对图像像素坐标进行周期性映射，迭代打乱像素位置(普通置乱)。该方法存在如下缺点：Arnold变换具有固定周期，攻击者可通过穷举迭代次数破解；未改变像素值，加密后图像仍保留原始像素统计特征(如直方图),易受统计攻击；噪声干扰可能导致置乱失效或解密错误。[0004]基于Logistic映射的混沌加密方法的实现过程为：利用Logistic映射公式生成伪随机序列，将混沌序列量化为索引值，对像素位置置乱，在通过异或操作修改像素值。该方法存在如下缺点：部分参数下Logistic映射呈现周期性而非混沌，导致序列随机性不足；在噪声环境中，混沌序列同步困难，加密与解密过程易失配；生成高质量混沌序列需高计算发明内容[0005]针对现有技术中的上述不足，本发明提供的基于AERZN-SD的图像加密方法解决了现有图像加密方法的安全性与稳定性不足，难以支持尺寸图像加密需求的问题。[0008]S2、将计算的像素值代入构建的次级混沌系统中，并在控制器的作用下生成混沌序列；[0009]其中，所述次级混沌系统中的控制器为基于AERZN-PS演化模型和图像加密混沌序[0010]S3、利用生成的混沌序列对待加密图像进行扩散异或处理，生成加密图像。6分别表示次级混沌系统中的四个状态变量，f₁()、像加密控制器。)分别表示次级混沌系统中的四个状态变量，T表示转置运算符。7变量的误差的一阶导数，f₁(1)、f₂(t)、f₃(t)和f₄(t)分别表示次级混沌系统中的四个状态变量，x₁(t),x₂(t),x₃(t),x₄(1)分别表示主混沌系统中的四个状态变量，μ(t)、μ(1)、μ₃(t)和H₄(t)分别表示超混沌Lorenz系统同步过程中四个状态变量对应的四个控制器，η₁=10,[0025]进一步地，所述步骤S23中，所述AERZN-PS演化模型表示为：[0027]式中，q(t)表示误差q(1)的一阶导数，K(·)表示与误差q(1)相关的正递增标量函数，其表示为K(1)=α+||q(2)₂,α表示用于控制收敛速度的参数，Y()表示向量值激活函[0028]进一步地，所述步骤S24中，所述AERZN图像加密控制器表示为：H₂(t)、μ₃(t)和μ₄(t)分别表示f₁(t)、f₂(t)、f₃(1)和f₄(t)对应的四个控制器，x₁(t)、x₂(t)、x₃(1)和x₄1)分别表示主混沌系统中的四个状态变量，4₁(t)、4₂(1)、ψ₃(t)和44(1t)分别表示四个状态向量对应的激活函数，q₁(t)、q₂(t)、q₃(1)和q₄(1)分别表示超混沌Lorenz系统中四个状态变量对应的误差，K()表示与误差q(t)相关的正递增标量函数，η₁=10,η₂=8/3,[0031]进一步地，所述步骤S2中，生成的混沌序列f'(t)表示为：表示次级混沌系统中经过控制器不断调整后形成的混沌序列中的四个状态变量。[0034]本发明的有益效果为：[0035](1)高安全性加密机制：[0036]本发明方法基于超混沌Lorenz系统，生成复杂伪随机序列，密钥空间庞大，抵抗穷举攻击；本发明采用了置乱-扩散联合操作进一步提到加密安全性，其中，置乱是指通过混沌序列打乱像素位置，破坏图像空间相关性，扩散是指通过异或操作修改像素值，均匀化直方图。[0037](2)密钥与图像内容强关联：[0038]本发明方法中将原始图像三通道像素值的哈希和作为混沌系统初始值，实现“一图一密钥”,避免固定密钥的漏洞。8[0040]本发明方法在AERZN-PS演化公式引入非线性激活函数，有效抑制高频噪声干扰；在噪声环境下，K(q(t))根据误差动态调整，实现误差自适应[0042]本发明方法中AERZN模型通过自适应误差相关参数k(q(1))实时调整收敛速度，误[0044]本发明方法通过调节控制收敛速度的参数α的值，用户可根据需求平衡收敛速度与计算开销；本发明中采用的AERZN模型具有低计算复杂度，可支持大尺寸图像(如512×512)的实时处理，实现实时动态加密。附图说明[0045]图1为本发明提供的基于AERZN-SD的图像加[0046]图2为本发明提供的超混沌Lorzen系统同步的三维轨迹示意图。[0047]图3为本发明提供的不同控制器作用下超混沌Lorenz系统的同步误差范数示意[0048]图4为本发明提供的待加密图像示意图。[0049]图5为本发明提供的使用AERZN-SD算法对待加密图像处理后的加密效果示意图。[0050]图6为本发明提供的三个通道的像素分布直方图。具体实施方式[0051]下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。[0052]本发明实施例提供了一种基于AERZN-SD的图像加密方法，如图1所示[0054]S2、将计算的像素值代入构建的次级混沌系统中，并在控制器的作用下生成混沌[0055]其中，所述次级混沌系统中的控制器为基于AERZN-PS演化模型和图像加密混沌序列生成动力学模型构建的AERZN图像加密控制器；[0056]S3、利用生成的混沌序列对待加密图像进行扩散异或处理，生成加密图像。[0057]在本发明实施例的步骤S1中，对于待加密的三通彩色图像尺寸为1×r,其三个通道像素矩阵分别为R、G和B,分别计算待加密图像的RGB三个通道的像素值，表示如9[0059]将待加密图像处理后像素值作为次级混沌系统的初始值，增强图像与密钥的关联[0061]在本实施例的步骤S2中，混沌系统因其对初始条件的极端敏感性和伪随机特征，成为图像加密的理想工具，其中，主混沌系[0063]式中，x₁1)、x₂(1)、x₃(1)和x₄(1)分别表示主混沌系统中的四个状态变量，x₁(1)、X₂(1)、x₃(1)和x₄(1)分别表示x(1)、x₂(1)、x₃(1)和x₄(1)的一阶导数，参数值取η=10,[0064]次级混沌系统表示为：H₄(1)分别表示f(t)、f₂(t)、f₃(1)和f₄(t)对应的四个控制器，η=10,n₂=8/3,n₃=28,[0067]在本发明实施例的[0068]S21、定义超混沌Lorenz系统同步过程中的误差函数，并对其求导；[0069]S22、将主混沌系统和次级混沌系统带入求导后的误差函数中，得到图像加密混沌序列生成动力学模型；[0070]S23、构建AERZN演化公式，并在其基础上进行非线性激活，得到AERZN-PS演化模[0071]S24、根据图像加密混沌序列生成动力学模型和AERZN-PS演化模型，构建AERZN图像加密控制器。[0072]在本实施例的步骤S21中，定义误差函数为：f(t)=[f₁(1),f₂(1),f₃(1),f₄(1)”,q(1)表示误差，q(1),q₂(1),q₃1],q₄(1)分别表示超混沌Lorenz系统中四个状态变量对应的误差，x(t)表示主混沌系统中的状态变量，x₁1),x₂(t),x₃(t),x₄(①)分别表示主混沌系统的四个状态变量，f(t)表示次级混沌系统中的状态变量，f₁(t),f₂(t),f₃(t),f₄(t)分别表示次级混沌系统中的四个状态变量，T表示转置运算[0075]对上述误差函数求导得到：[0077]将主混沌系统和次级混沌系统带入上述求导公式中，得到图像加密混沌序列生成动力学模型表示为：[0079]式中，q₁()、q₂(1)、q₃(t)和q₄(t)分别表示超混沌Lorenz系统同步过程中四个状态变量的误差的一阶导数，f₁(1)、f₂(t)、f₃(1)和f₄(t)分别表示次级混沌系统中的四个状态变和μ₄(1)分别表示超混沌Lorenz系统同步过程中四个状态变量对应的四个控制器，η₁=10,[0080]在本实施例的步骤S23中，构建的新的AERZN演化公式为：[0082]其中，K(1)表示与误差q(1t)相关的正递增标量函数，其表示为：11[0084]式中，α表示用于控制收敛速度的参数，具体地，α的值越大，收敛速度越快。因此在实际应用中，应根据需求尽可能选择较大或适当大的α值。[0085]为了进一步提高收敛速度，本实施例提供提出了一种非线性函数激活的AERZN演[0087]式中，q(t)表示误差q(1)的导数，K(·)表示与误差q(1)相关的正递增标量函数，其表示为K(1)=α+|q(1)₂,α表示用于控制收敛速度的参数，Ψ()表示向量值激活函数。[0088]本实施例中，通过对AERZN演化公式进行非线性激活，增强了系统对高频干扰的鲁[0089]在本实施例的步骤S24中，基于AERZN模型与混沌系统同步，本实施例中构建的AERZN图像加密控制器表示为：H₂(t)、μ₃(t)和μ₄(t)分别表示f₁(t)、f₂(t)、f₃(1)和f₄(t)对应的四个控制器，x₁(t)、x₂(t)、x₃(t)和x₄(t)分别表示主混沌系统中的四个状态变量，ψ₁(t)、ψ₂(t)、ψ₃1)和4₄(t)分别表示四个状态向量对应的激活函数，q₁(1)、q₂(1)、q₃1)和q₄(1)分别表示超混沌Lorenz系统中四个状态变量对应的误差，K()表示与误差q(t)相关的正递增标量函数，η₁=10,η₂=8/3,[0092]基于上述控制器，本发明实施例的步骤S2中，生成的混沌序列f'(t)表示为：[0094]式中，f₁'(t),f₂'(t),f₃'(t),f₄(①)分别表示次级混沌系统中经过控制器不断调整后形成的混沌序列中的四个状态变量。[0095]式中，f(1),f₂(1),f₃(1),f₄(1)分别表示次级混沌系统中的四个状态变量。[0096]在本发明实施例的步骤S3中，利用混沌序列对待加密图像进行扩散异或处理的过程为：[0097]对混沌序列进行量化，包括将混沌序列的浮点值归一化到0~255范围，将四维序列合并为一维序列；[0098]对待加密图像的R、G、B三个通道分别进行扩散异或操作；[0099]将混沌序列按顺序与图像像素值逐位异或，得到加密图像中当前像素的加密结果不仅依赖于当前混沌序列值，还与前一个加密像素值相关。[0100]本发明实施例中提供了上述图像加密方法的仿真验证实例。[0101]本实施例中，通过数值和模拟实验验证AERZN模型在时变参数k(t)作用下图像加色实线和蓝色实线分别表示主从系统的同步轨迹。通过四个不同视角的三维投影可以明确看出，所提出的AERZN图像加密控制器(后简称AERZN控制器)能准确实现主从系统的同步。[0102]为验证AERZN控制器的快速收敛性和AERZN-PS控制器的稳定性，选择PTTIZNN(predefined-timenoiseimmunityZNN,预定义时间抗噪归零神经动力学模型)控制器作为对比基准，图3展示不同控制器作用下超混沌Lorenz系统的同步误差范数，图2中红色、蓝相同条件下，AERZN控制器(蓝色曲线)在约0.016秒即收敛至零，显著快于PTTIZNN控制器优的同步控制精度。[0103]在本实施例中，采用本发明中的AERZN-SD方法对512×512的水果图像(图4)进行加密，加密结果如图5所示，可以看出，原始图像中的信息被完全置乱中获得有价值的信息。[0104]图像中像素的分布通常被描述为直方图，其示出了图像中处于某个灰度级的像素的数量。图6展示出了原始图像和加密图像的不同通道的直方图，从结果中可以看出，加密后的图像像素分布与原始图像有很大不同，且分布均匀。在图6中，上面三幅图分别是原始[0105]本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说