一种基于Henon映射的小波变换图像加密方法技术

一种基于Henon映射的小波变换图像加密方法，属于信息安全技术领域。本发明专利技术针对传统的加密结构置乱扩散结构需要大量伪随机数且安全性低的问题，设计了一种基于Henon映射的小波变换图像加密方法。该方法设计选用Henon混沌系统产生伪随机序列，经过S盒操作生成密钥流。同时，原始图像变换成一维序列，再被分为奇数索引序列和偶数索引序列，经小波变换中预测和更新算法生成加密后的图像。理论分析和实验结果表明,本发明专利技术算法安全性高，可以抵抗统计性攻击，具有广泛的应用前景和实用价值。具有广泛的应用前景和实用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于Henon映射的小波变换图像加密方法


[0001]本专利技术属于信息安全
，具体涉及一种基于Henon映射的小波变换图像加密方法。

技术介绍

[0002]现在这个时代，计算机技术和数字网络在不断的发展和被大众所接受，数字化的信息俨然已经成为很多领域必不可少的核心问题，并且发挥着越来越不可替代的作用，所以安全问题也就成为了专家们解决的重点。由于计算机科学与技术和计算机网络的局限性，所以信息在网络上的传输就有一定的危险，各个领域上信息的安全性也受到了威胁
[1]。因为信息表达形式是多样化的，而图像信息由其具有强的直观性和综合性的特点，已经成为了大众表达信息的重要方法。数字图像因为其固有的数据量大、相邻像素之间相关性强、冗余度高和区块性等特点，传统的加密方法如DES和AES
[2]已经不适用于数字图像加密了。此外有关数字图像的安全问题开始引起了广泛的重视，随着科技的进步也逐渐出现了很多新的加密方法。
[0003]混沌的现象不是一种线性的，而是对确定性体系的一种内部随机化过程的揭示，因为混沌体系的伪随机性，对初始状态敏感等特点都符合了密码学要求，所以混沌密码学吸收了很多专家和学者的密切关注。在基于混沌的图像加密方案中，混沌系统的初始值经常被用作密钥进行传递，所以混沌的对初始值敏感的特性与加密方案中的密钥敏感性相对应。在基于混沌的图像加密方案中，混沌系统的初始值经常被用作密钥进行传递，所以混沌的对初始值敏感的特性与加密方案中的密钥敏感性相对应。在对图像进行加密的过程中，常用的结构是置乱扩散结构，置乱过程主要是改变图像像素原来的位置以达到使相邻像素之间相关性变小的目的，常见的置乱算法有行列排序置乱
[3],基于猫映射的矩阵变换
[4]等。扩散是改变原来图像的像素值，利用密钥将整个图像中每个像素的信息分散到其他的像素中，使加密后图像的像素值的直方图达到平坦均匀的效果，以达到信息隐藏的目的，常见的扩散算法有基于循环移位的算法
[5],相邻像素之间的异或运算
[6]等等。可以看出混沌是整个加密方法的核心，因此在选择加密方案时，需要着重的选择混沌系统。有很多经典的混沌系统，有的系统会因为混沌范围小从而导致密钥空间小，无法抵抗攻击等；另外对于经典的置乱扩散的加密结构，国内外已经有很多学者提出了很多破解的方法，例如选择明文攻击等。Dou等人采用了一种基于DNA编码的混沌图像加密算法
[7]，但其采用的是单一的DNA编码规则很难抵抗选择明文的攻击，Chen等人虽然采用了动态的DNA编码来解决上述问题，但其仍然容易受到选择明文的攻击
[8]。Ping等人提出一种运用Henon混沌映射的图像像素位置置乱算法
[9]，但是没有加入使像素值改变的扩散操作，使系统的复杂度降低，Wu等人提出的是典型的置乱扩散算法
[10]，但它的密钥与明文无关，容易受到明文的攻击，Belazi等人虽然利用了散列函数产生的密钥提高了算法的明文敏感性
[11]，但是加密过程也只是依赖异或运算，不能抵御选择明文攻击。
[0004]计算小波变换的新方法是Sweldens在1996年提出的
[12]，本专利技术受到小波变换方
法的启示，没有采用传统的置乱扩散的结构，基于Henon混沌映射结合小波变换设计了一种图像加密的方法，安全性较高，适用于当前大部分图像数据。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是针对置乱扩散结构安全性低、需要大量伪随机数的问题，提出了一种基于Henon映射，结合小波变换的新的图像加密方法，提高图像加密的安全性。其中，提升小波变换的步骤主要分为3步，分别是分裂、预测、更新。基于分裂过程得到的奇数索引序列和偶数索引序列，通过提出的小波变换中预测和更新操作获得图像的低频近似分量和高频细节分量。且该系统中的每一轮加密都是由小波变换组成，可以根据安全性的要求以及加解密的速度，增加加密的轮数。这里，设置的轮数是2次且每一次的密钥不同，混沌系统产生的带有密钥的伪随机序列用来扰乱图像的细节分量，进而扰乱图像的近似分量。分别翻转两个受扰的分量，再次执行预测和更新操作，以达到加密的效果
[13,14]。
[0006]本专利技术解决上述技术问题所采用的的技术方案是：设计一种基于Henon映射和小波变换的图像加密方法。
[0007]本专利技术主要涉及两个主要模块，分别是伪随机序列生成模块和小波变换加密模块。
[0008]1.Henon混沌系统与伪随机序列的生成
[0009]本专利技术采用的是Henon映射，它是一个典型的二维离散混沌映射，其方程表达式如下：
[0010][0011]Prasad等人研究了参数a,b对映射的影响，当a＝1.4,b＝0.3时，系统属于超混沌状态
[15]。Henon映射的分岔图，Lyaponuv指数如图1和图2所示，可见Henon映射是由两个变量x和y同时确定迭代方程，这比单纯联立两个相互独立的一维混沌方程更加复杂；而相对于三维混沌系统，Henon映射是离散且是可以看作由三个映射组成的。另外，序列在Henon映射迭代过程中不会遇到不动点，所以本文利用Henon映射易于实现、复杂等特点作为图像加密的伪随机序列生成器。
[0012]对于图像加密系统来说，通常需要很多伪随机数，伪随机数的质量通常也决定了图像加密系统的质量。大约是普通图像一半大小的伪随机序列由Henon混沌系统产生，序列J是借助于AES算法中的S盒产生的作为图像加密系统的密钥流，对于给定的密钥K，序列J是唯一确定的。
[0013]2.小波变换设计
[0014]对于如何计算小波变换，Sweldens提出了一个新的方法。这种方法的主要步骤如下(假设在此过程中n表示序列的长度且n为偶数)：
[0015]第一步：分裂。在这个过程中，序列f被分为奇数序列和偶数序列，如下所示：
[0016][0017]其中偶数序列用于存储离散信号f的近似信息，而奇数序列用于存储离散信号f的
详细信息。
[0018]第二步：预测。预测过程用近似信息和详细信息计算信号的详细分量，在这个过程中求得一个新序列作为f的详细信息，具体操作如下所示：
[0019][0020]第三步：更新。更新过程用详细分量更新近似分量，具体方法如下：
[0021][0022]求得的新序列是f的近似信息。
[0023]在提升方案中分裂、预测、更新这三个步骤是可逆的，通过替换预测和更新步骤中方法可以实现对图像的加密。
[0024]3.实验效果及安全性分析
[0025]本节的实验效果和安全性分析是作为本专利技术实际效果的体现，通过实际的数据分析，可以直观的看到本专利技术的有益效果。
[0026]3.1加解密的效果
[0027]根据本文提出的图像加密算法进行了大量的测试，并且得到了理想的结果，我们使用Lena、Female、House等明文图像的尺寸为测试结果如图3所示。图3中a
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于Henon映射的小波变换图像加密方法，该方法分以下十步进行实现：第一步，M
×
N的明文图像image展开成长度为MN的一维向量P，进行序列化，密钥流J是混沌系统经过S盒操作得来的；第二步，将序列P分成偶数索引序列G和奇数索引序列H，这里假设MN为偶数，L的大小以及具体表达如下：L＝floor(MN+1)/2
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)G
i
＝P
2i
,H
i
＝P
2i+1
,i＝1,2,3,...,L
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)第三步，预测过程，根据G和H进行第一次预测得到H_yc1,具体生成方法如下：H_yc1
i
＝mod((H(i)+floor(0.5*(G(i)+G(i+1)))),256),i＝1,2,3,...,L,G
L+1
＝G1ꢀꢀ
(3)第四步，使用密钥流J与H_yc1进行异或操作得到新的序列V，计算公式如下：第五步，更新过程，根据V和G进行第一次更新过程得到U_gx1,具...

【专利技术属性】
技术研发人员：佟晓筠，毛宁，张淼，王翥，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学威海，
类型：发明
国别省市：