【技术实现步骤摘要】
基于可控多稳态的分数阶忆阻混沌映射的视频加密方法
[0001]本专利技术涉及视频加密
,具体涉及基于可控多稳态的分数阶忆阻混沌映射的视频加密方法、以及使用了该种视频加密方法的视频加密装置。
技术介绍
[0002]视频数据是信息的一个重要载体,然而,未加密的视频数据很容易受到攻击。AES(高级加密标准)、DES(数据加密标准)和IDEA(国际数据加密算法)等传统加密算法由于处理复杂且耗时,其局限性是显而易见的。基于一些有利的特性,如固有的高随机性和初值敏感性,混沌信号适合用于视频加密。在过去的几十年中,有许多关于基于混沌的视频加密的工作被报道。然而现有的基于混沌的视频加密算法存在安全性差、密钥空间小和对抵抗攻击的鲁棒性差等缺点,已加密的视频数据在传输的过程种容易受到攻击。
[0003]专利技术人在进行解决上述问题的过程中发现了忆阻器和多稳态。
[0004]其中,忆阻器是由蔡少棠在1971年预测的第四种基本电路元件。由于其独特的非线性和记忆特性,它广泛应用于非线性电路、神经网络和信息安全等领域。蔡于2014年定义了局部有源忆阻器,它被描述为在某些电压或电流值下具有负微分电阻或电导的忆阻器。由于它可以产生比无源忆阻器更复杂的动力学行为,因此具有更广阔的应用前景。而且局部有源离散忆阻器更容易在数字电路中实现。由于离散记忆效应,分数阶差分方程比整数阶差分方程更接近现实,因此,通过分数阶差分可以更准确地描述对象。Grunwald Letnikov、Riemann Liouville和Caputo是分数阶差分 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于可控多稳态的分数阶忆阻混沌映射的视频加密方法,用于将原始视频处理成加密视频,其特征在于,所述视频加密方法包括:构建分数阶忆阻混沌映射,并生成持续且稳定的增强混沌序列;提取并储存原始视频的所有帧图像P
j
,j=1,2,3,
…
;将提取的帧图像P
j
分解为R、G、B三个通道的像素矩阵P
jR
、P
jG
、P
jB
;对P
jR
、P
jG
、P
jB
进行混沌加密;其中,进行混沌加密的方法包括:步骤401,使用增强混沌序列的第一部分对P
jR
、P
jG
、P
jB
进行置乱操作,得到置乱矩阵V
R
、V
G
、V
B
;步骤402,使用增强混沌序列的第二部分对V
R
、V
G
、V
B
进行移位扩散,得到移位扩散的像素矩阵V
R
'、V
G
'、V
B
';步骤403,使用增强混沌序列的第三部分对V
R
'、V
G
'、V
B
'进行异或扩散,得到异或扩散后的像素矩阵H
R
、H
G
、H
B
;将H
R
、H
G
、H
B
重塑为加密后的帧图像P
j
';将所有加密后的帧图像P
j
'重构为加密视频。2.根据权利要求1所述的基于可控多稳态的分数阶忆阻混沌映射的视频加密方法,其特征在于,构建分数阶忆阻混沌映射的方法包括:构建具有多段非线性函数的局部有源离散忆阻器,并将其引入分数阶混沌映射,生成分数阶忆阻混沌映射;所述分数阶忆阻混沌映射的数学方程为:其中,u(z(n))为忆阻器内部状态变量函数;c、d、I是忆阻器内部参数,b是系统参数,f、μ、γ、a是常数,k是耦合系数,q是分数阶次,x(n)、y(n)、z(n)是状态变量,x(0)、y(0)、z(0)分别是相应状态变量的初始值。3.根据权利要求2所述的基于可控多稳态的分数阶忆阻混沌映射的视频加密方法,其特征在于,q=0.95,a=5.5,b∈[0.45,0.49],μ=γ=0.46,c=
‑
0.55,k=0.1,d=1.3,f=2000。4.根据权利要求2所述的基于可控多稳态的分数阶忆阻混沌映射的视频加密方法,其特征在于,q=0.95,a=5.5,b=0.46,μ=γ=0.46,c=
‑
0.55,k=0.1,d=1.3,f=2000。5.根据权利要求3或4所述的基于可控多稳态的分数阶忆阻混沌映射的视频加密方法,其特征在于,所述增强混沌序列的生成方法包括:令I=1,q=0.95,a=5.5,b=0.46,μ=γ=0.46,c=
‑
0.55,k=0.1,d=1.3,f=2000;所述分数阶忆阻混沌映射生成5个共存的混沌吸引子;
将分数阶忆阻混沌映射迭代M
×
N次,得到5组增强混沌序列i2=1,2,3,4,5;其中,M和N分别表征P
jR
、P
jG
、P
jB
的行数和列数;5组增强混沌序列包括第一部分、第二部分、第三部分,第一部分为Z1、Z2、Z3,第二部分为Z4,第三部分为Z5。6.根据权利要求5所述的基于可控多稳态的分数阶忆阻混沌映射的视频加密方法,其特征在于,步骤401包括:步骤4011,将Z1的前M个值按升序排列,获得索引向量Q1;对P
jR
的行进行置乱,得到矩阵C
R
,其中,C
R
(l,:)=P
jR
(Q1(l),:),l=1,...,M;对P
jG
的行进行置乱,得到矩阵C
G
,其中,C
G
(l,:)=P
jG
(Q1(l),:);对P
jB
的行进行置乱,得到矩阵C
B
,其中,C
B
(l,:)=P
jB
(Q1(l),:);步骤4012,将Z2的前N个值按降序排列,获得索引向量Q2;对C
R
的列进行置乱,得到矩阵D
R
,其中,D
R
(:,m)=C
R
(:,Q2(m)),m=1,...,N;对C
G
的列进行置乱,得到矩阵D
G
,其中,D
G
(:,m)=C
G
(:,Q2(m));对C
B
的列进行置乱,得到矩阵D
B
,其中,D
B
(:,m)=C
B
(:,Q2(m));步骤4013,将Z3的前M
×
N个值按升序排列,获得索引向量Q3;将矩阵D
R
转换为一维向量E
R
,对D
R
进行全局置乱得到一维向量F
R
,其中,F
R
(o)=E
R
(Q3(o)),o=1,......,M
×
N;将矩阵D
G
转换为一维向量E
G
,对D
G
进行全局置乱得到一维向量F
G
,其...
【专利技术属性】
技术研发人员:丁大为,王金,杨宗立,张红伟,王谋媛,张亚利,施少卿,
申请(专利权)人:安徽大学,
类型:发明
国别省市:
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