細胞神經(jīng)網(wǎng)絡在數(shù)字圖像加密方面的應用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近年來,計算機技術和網(wǎng)絡技術的飛速發(fā)展,為語音、視頻等數(shù)據(jù)量大的多媒體信息的傳播提供了廣闊的平臺。多媒體信息因其特有的形象、直觀和生動等優(yōu)點,使得人們對它的應用越來越廣泛。但是,多媒體信息在給人們帶來生活便利的同時,其安全隱患也越來越嚴峻。作為解決信息安全的重要技術之一的密碼學,在多媒體數(shù)據(jù)的傳輸領域中正面臨著新的挑戰(zhàn)。
   數(shù)據(jù)量大,是多媒體信息相對于普通文本數(shù)據(jù)來說最大的區(qū)別,如果我們依然采用傳統(tǒng)的加密方式對其進行加密,則

2、需要消耗大量的時間和空間資源。數(shù)字圖像是多媒體信息中最重要的一種信息表達形式,其研究成果能夠較容易應用到其它各種多媒體形式中。本論文選取最具代表性的數(shù)字圖像的加密,作為主要研究內容。近幾年來,細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(Cellular Neural Network,簡稱CNN)在圖像去噪、邊緣提取、分割等多個方面都已取得了豐碩的成果,細胞神經(jīng)網(wǎng)絡所具有的混沌特性和其網(wǎng)絡結構的并行處理能力,適合用于數(shù)字圖像加密算法的設計,但這方面的應用研究還不多。本

3、論文從此處著手,利用細胞神經(jīng)網(wǎng)絡的這兩個特點,在保證安全性的條件下,分析和設計新穎的圖像加密算法。本文的工作及貢獻主要體現(xiàn)在以下幾個方面:
   ①簡述了神經(jīng)網(wǎng)絡和細胞神經(jīng)網(wǎng)絡的起源及發(fā)展。首先介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡的起源、發(fā)展過程及對國內外學者在神經(jīng)網(wǎng)絡領域的主要研究成果;然后介紹了在Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡和細胞自動機理論基礎上發(fā)展起來的細胞神經(jīng)網(wǎng)絡,分析了細胞神經(jīng)網(wǎng)絡繼承于兩者的優(yōu)勢以及自身所具有的特點。
   ②對細胞神

4、經(jīng)網(wǎng)絡和數(shù)字圖像加密的基礎知識作了詳細介紹。首先,介紹了細胞神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)學模型、網(wǎng)絡結構及動態(tài)性能;然后對密碼學的基礎知識、數(shù)字圖像加密算法的研究背景和現(xiàn)在主流的幾種加密算法作了簡要介紹,最后給出了加密算法的幾個評判指標。
   ③提出一種基于CNN超混沌特性的數(shù)字圖像加密算法。使用一個6維CNN產生的混沌序列作密鑰源,根據(jù)明文圖像選取密鑰進行加密。本算法克服了普通流密碼對明文變化不敏感的缺陷,理論分析和計算機模擬結果表明:該加

5、密算法計算簡單、易于實現(xiàn),對密鑰和明文都十分敏感,從密碼學分析的角度,對多種攻擊手段都具有良好的免疫性。
   ④利用了CNN特有的局部互聯(lián)和可并行處理信息的結構特點,設計了一個基于CNN結構的數(shù)字圖像的并行加密框架,并提出了一種基于feistel網(wǎng)絡結構的新的分組加密算法。算法中,網(wǎng)絡中的細胞先對其負責的小圖像塊進行分組加密,然后接受與其相鄰的8個細胞的輸出的影響,經(jīng)過規(guī)定輪數(shù),最后達到全局擴散和加密的效果。該算法易于VLSI

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