ice 混沌系统由于其很好地反映了随机性特征 ,近年来在图像加密领域被学者们广泛地研究。但加密技术仍面临许多难题 ,传统的混沌图像加密算法难以抵御 已知明文攻击 ,差分分析的抵御能力是衡量加密算法安全性的重要指标之一。为了解决加密算法抵御已知明文攻击的能力 ,国内外的研究人员在此基础上提出了改进的图像加密算法。其中经典的方法包括采用超混沌或复合混沌系统完成彩色图像的加密 ,缺陷是时间复杂度较高。采用分层分块的图像加密算法可以有效提高加密速度 ,但是对图像尺寸具有严格的局限性。针对上述情况 ,本文提 出了一种基于混沌 的像素混淆和扩散的加密算法 ,根据分组密码具有混淆和扩散两个机制 ,结合混沌动力系统特有的优点 ,该方案简单、快速并且对密钥敏感,不仅有效抵抗统计分析 ,而且对已知明文攻击也具有较好的抵御能力。
1 Logistic 强混沌和 MDS 算法
Lgstic 映射是 一种广泛使用的动力 系统 ,Lo-gistic强混沌映射的定义为:
2 本文加密算法
2.1像素混淆
为了使攻击者无法从明文和密文的对应关系中获得它们和密钥之间的联系,采用混淆技术将 图像像素的灰度值进行替换。操作原理如图1所示。
将明文分成 16 组 ,依次实现像素值的代替过程,若加密的明文不是16 的倍数 ,则依次加密 数据流的每个字节。具体步骤如下:
3 仿真实验及分析
研究表明直方图、像素相关性、密钥敏感性可有效衡量算法抵御统计分析的能力 ,为此我们进行了相应的实验。如图4 所示,加密前后图像的直方图信息具有很大区别,表明密文像素达到较好的置乱和扩散效果。算法的密钥空间是228。密钥的敏感性是保障加密系统信息免受穷举攻击的重要特性之一。实验采用密钥 Key:ZF6 9Elo63A72COCFA78DgF84BC-279D2。采用三个与之具有微小差别的密钥对图 5(b)解密效果如图(d )(e)(f)所示。结果验证了本文算法的密钥敏感性较强。三个密钥分别为:
Keyl :3F6 E 1063 A 7 2 C0 C F A78D 9F 84 B C 279 D 22
KeyZ :3F6 9E 1063A7 2C0C FA78D9F8 4BC279 D23
Key3 :3F69E1063A7 2C0C EA7 8D9 F84B C279D2 2
图像的本质特征决定了图像中相邻像素间具有较强的相关性 ,基于该性质,利用统计攻击方 法来分析图像加密算法具有较高的可行性 ,因此用相关系数来衡量加密算法破坏相邻像素相关性的能力.如表3所示,与均匀置乱算法相比,该算法去相关性能力较强,表明加密图像的灰度值分布具有良好的随机性和均匀性.
利用 NpCR (next pixel ehange rate)可有效度量明文图像一个像素的改变对密文图像的影响。选取100组图像进行加密实验,一幅是原图像,另一幅是在该图像基础上随机改变一个像素值得到的图像,采用加密算法获得密文图像的 NPCR 值并与算法进行对比,部分数据如表 4 所示。
实验表明该算法抵御已知明文攻击能力比均匀置乱和二维混沌序列的加密算法强。采用均匀置乱算法,当块内像素点相对坐标和块坐标相同时会导致置乱失败。本文算法利用分组密钥生成混沌序列初值 ,结合像素混淆和扩散操作 ,降低了明文和密钥序列之间的相关性,与二维混沌映射相比,图像像素达到了更好的扩散性和随机性。
4 结论
本文提出了一种改进的基于混沌的图像加密算法。基于混沌对系统参数的敏感性,结合像素混淆和扩散操作。该算法不仅密钥敏感性较高,去相关性能力较强,而且与均匀置乱算法和二维混沌图像加密算法相比,有效提高了抵御差分攻击的能力。
