基于量子长短期记忆网络与混沌系统的量子图像加密方法技术方案

本发明专利技术公开了基于量子长短期记忆网络与混沌系统的量子图像加密方法，包括以下步骤，S1采用量子长短期记忆网络对超混沌Lorenz系统产生的混沌序列进行改进；S2通过改进后的混沌序列控制三级径向扩散将量子图像的灰度值进行改变；S3通过改进后的混沌序列控制量子Arnold变换对量子图像的位置进行打乱。本发明专利技术首次将量子长短期记忆网络与混沌系统结合用于量子图像加密，借由量子力学自身的特性，包括纠缠和叠加以及混沌序列的非周期性和不可预测性不仅提高了加密的安全性，将二者相结合可以更好地破坏相邻像素之间的强相关性，同时也使得密钥简洁，解密流程简单，极大的降低了解密所需的技术含量与时间，有效的保证图像信息的安全性。息的安全性。息的安全性。

【技术实现步骤摘要】
基于量子长短期记忆网络与混沌系统的量子图像加密方法


[0001]本专利技术涉及图像加密领域，尤其是基于量子长短期记忆网络与混沌系统的量子图像加密方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着多媒体和计算机网络通信技术的飞速发展，通过网络进行信息传输越来越频繁，信息安全受到了广泛关注。由于攻击者可以截取信息或者改变信息的数据，从而达到破坏数据传输的目的，对信息的传输带来了巨大的威胁。图像作为信息传递的主要载体，各种信息安全系统都涉及数字图像，找到一种实用的图像加密算法是十分重要的。
[0003]随着量子计算和量子计算机的快速发展，量子图像处理越来越受到重视。经典的加密图像较易被攻击破解，计算量非常大，密钥空间不足，容易被破解等原因，研究学者必须探索新的方法来发展加密算法。因为量子力学的叠加态原理，使量子图像处理具有并行性，在处理时间上具有指数级提升，在处理的数据量上也呈指数级增加，实现了相对于经典计算机的速度优势和空间优势，因此该技术备受研究者的关注。结合量子信息处理的优点，量子图像加密将是解决传统图像加密算法缺点的一种可能方法。同时量子计算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于量子长短期记忆网络与混沌系统的量子图像加密方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.采用量子长短期记忆网络对超混沌Lorenz系统产生的混沌序列进行改进；S2.通过改进后的混沌序列控制三级径向扩散将量子图像的灰度值进行改变；S3.通过改进后的混沌序列控制量子Arnold变换对量子图像的位置进行打乱。2.根据权利要求1所述的基于量子长短期记忆网络与混沌系统的量子图像加密方法，其特征在于，所述S1中，具体方法包括如下步骤：S11、设置超混沌Lorenz系统的参数与初值，产生超混沌序列，K＝{x0,y0,z0,w0,r1,r2}为密钥，其中{x0,y0,z0,w0}为初值，{r1,r2}为取值范围为[0,255]的整数随机数；S12、将密钥K中的{x0,y0,z0,w0}代入超混沌Lorenz系统，得到4个伪随机序列，分别记为{l1},{l2},{l3},{l4}；S13、截取伪随机序列中的部分序列，输入到量子长短期记忆网络，得到改进后的新序列{l
′1},{l
′2},{l
′3},{l
′4}；S14、利用下列等式，分别将4个超混沌序列{l
′1},{l
′2},{l
′3},{l
′4}转换成4个整数序列{L
′1},{L
′2},{L
′3},{L
′4}。3.根据权利要求1所述的基于量子长短期记忆网络与混沌系统的量子图像加密方法，其特征在于，所述S2中，具体方法包括如下步骤：S21、将原始图像使用NCQI量子表示方法表示：其中，|M>表示原图，n表示量子位数量，表示原图的颜色信息，|yx>表示原图的位置信息，表示原图的红色通道的灰度值，表示原图的绿色通道的灰度值，表示原图的蓝色通道的灰度值；S22、径向扩散具有三种方式：二位径向扩散、四位径向扩散、八位径向扩散，通过混沌序列{L
′1}决定三级径向扩散的排列顺序规则；S23、混沌序列{L
′2},{L
′3},{L
′4}作为异或运算中的元素，对图像的灰度值依次做异或运算，并根据三级径向扩散的排列顺序规则变化，得到图像|M2>。4.根据权利要求3所述的基于量子长短期记忆网络与混沌系统的量子图像加密方法，其特征在于，所述S22及S23中排列顺序规则如下：当时，排列顺序为二位、四位、
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【专利技术属性】
技术研发人员：邱田会，王伟杰，曲英杰，陈钊，马鸿洋，
申请(专利权)人：青岛理工大学，
类型：发明
国别省市：