admin 为保证网络信息传输的安全性，提出一种视频图像文件加密方法。该方法引入混沌系统中的Logistic映射和 Baker映射，结合H．264视频压缩编码特点，利用Baker映射对DCT (Discrete Cosine rrransform)变换量化后 的块进行位置置乱，改变空间像素的位置；利用Logistic映射产生的伪随机序列生成密码序列，对块矩阵像素 的数值进行改变；在熵编码完成后，利用Logistic映射产生的伪随机序列，对0，1二进制串进行漂移的流加密。该算法的计算复杂度低，具有良好的安全性和实时性，对编码压缩性能影响较小。
一、混沌学引入加密系统
混沌理论，是系统从有序突然变为无序状态的一种演化理论，是对确定性系统中出现的内在“随机过程”形成的途径、机制的研讨。现代混沌学研究描写随机不规则的运动特征。英国数学家Matthews首先明确地提出了用混沌系统来产生序列密码的思想。他分析了用Logistic混沌映射作为密码序列产生器的实际问题，近年来，随着非线性和混沌理论的成熟，研究工作者们纷纷探索混沌在多媒体数据加密中可应用性。混沌系统具有对初始条件极端敏感的特性，给定一个离散混沌系统两个非常接近的初始值，经过几次迭代后，输出结果可以完全不相关。因此，利用混沌系统对初始条件极其敏感的依赖性，可提供数量众多、非相关、类随机而又确定可再生的混沌序列。
二、 Baker映射
Baker映射是一种典型的混沌映射，一个连续的Baker映射B(x，y)可描述为：
它是一个在IxI域上的混沌的双射的自映射系统，其作用效果如图1所示。
为适合于图像处理，需要对其进行规范化和离散处理。
1、规范化过程
把单位正方形划分成后个竖直的长方形，边长分别为Fi-Fi-1和1，表示成[Fi-1，Fi]×[0，1]，其中，i=1，…，k，Fi =P1+P2+…+pi，Fo =O，由于pi为长方形块的宽，则P 1+p2+…+pk =1。
再把每个长方形的边长水平拉伸到1/pi，垂直缩短Pi倍。同时，把各个长方形从底部向上堆积成一个大小和原始正方形相同的图形。
其过程如图2所示。可表示为：
2、离散化过程
将上述单位正方形中连续Baker映射扩展到离散域。设正方形为N×N，用BD（n1，n2，…，nk）代表离散化的一般Baker映射。若仍要保持连续域Baker映射的性质，则需要满足下述条件：
其中，f为连续的Baker影射，F为离散化的表达式。即离散映射应该在像素个数N——∞时，趋向于连续映射。具体的离散Baker映射步骤如下。
1）把一个N×N的正方形矩阵垂直划分成一个高为N，宽为ni的长方形矩阵，其中，ni为能被N整除的正整数。于是每个矩阵有N×ni个像素。
2）把每个长方形矩阵划分成边长为N/ni和ni的小长方形矩阵。于是得到N／ni×ni个小长方形矩阵，正好有N个像素。其过程如图3所示。
3）在每个矩形内，按从下到上，从左到右的顺序重新将像素排列成一行。
4）把所有行堆积起来形成和原矩阵大小相同的矩阵。
三、Logistic映射
Logistic映射定义为：xn+1=λxn（1+xn），其中，O≤λ≤4称为分支参数，x∈（-1，1）。
由初始条件xo在Logistic映射的作用下所产生的序列{Xn，n=0，1，2，3，…}，是非周期的、不收敛的，并对初始值非常敏感。这一序列也被称为该离散时间动力系统的一条轨迹。简化形式：
其中，λ∈[O，2]，Xn∈(-1，1)，Xn+1是状态，f是把当前状态戈厅映射到下一个状态xn+1，μ是参数。
由Logistic映射在参数μ=2时产生的混沌序列均值为0。对混沌序列的自相关、互相关性的研究，证明其自相关是δ函数，互相关为0，其概率统计特性与白噪声一致。其依据是混沌系统为确定性系统，呈现出类随机特性。
系统所产生的混沌序列的概率分布密度函数PDF(Probability Density Function)为：
ρ（x）不依赖于初始值，所以式（4）表达的混沌系统具有普遍性。
通过ρ（x），可计算得到Logistic映射所产生的混沌序列的统计特性。例如，X的时间平均，即混沌序列轨迹点的均值为：
四、加密算法设计方案
视频数据不同于二进制数据，因此，视频信息加密有其特殊性。首先，视频数据安全涉及到视觉内容的安全。考虑到视觉数据通常冗余度很大，所以，要以内容相关性较强的敏感信息作为加密的核心；其次，数据格式通常要保持不变，以便支持直接播放、复制和剪切操作；再次，传输错误在视频传输中是难免的，这使加密算法要具有一定的容错性。为此，加密算法设计思想为：视频数据流应该分块加密，每个块分配不同的密钥。当传输错误发生时，只有相应块在解密时会出现错误，而其他的块能正确解密。
在H．264视频编码标准结构基础上，引入混沌加密思想，提出一种新的H．264视频加密方案。该方案使用混沌块密码部分加密视频，加密部分为：帧内预测模式变换、整数变换、量化块中非零系数加密、熵编码后0，1字符串的流加密o H．264编码视频流先分割成图像序列，图像序列再分成帧(Frame)，帧再分割成包含一定数量宏块的片。编码后的码流是以宏块、片、帧、图像序列为单元存放，各个单元都有相应的格式头信息用于同步。在实际应用中，传输错误是无法避免的，视频流中的错误通常会破坏流密码的同步。选择宏块作为块加密的基本单位，且自定义一个可变长的块分配密钥，达到根据错误发生大小自动调节块大小的目的。如果一块中发生错误，只有相应的块解密时会发生错误，其他的块仍可以正确解密。
1、加密算法
1）设对原始图像所表示的矩阵量化变换后的矩阵为A1，A2，…，Ai，从左到右，从上到下依次读取出K个矩阵中的非零元素，直到这些元素从左到右，从上到下组成一个新的N×N的矩阵，N为选定的单位块的大小，通常为32，64，…
2）设置密钥K(i，n1，n2，…，ni，m)，由式（3）计算出各个元素的新位置，组成一个新的矩阵B'。
3）重复过程2）m次，即迭代次数为m，得到矩阵B"。
4）从左到右从上到下把矩阵B'm中的元素重新填回到原来的K个矩阵中的非零位置。得到的这些矩阵即为置乱加密后的结果，用矩阵B表示。对于解密过程，只需把数据形代人解密公式Bc-1（x，y）=（Pix+Ni，(y -Ni)/Pi），（x，y）∈[0，1]×[Ni-1，Ni]，i=1，2，…，k，再迭代m次，即得到原始数据。
5）根据Logistic映射公式Xn+l =f(xn)=1一λX2，其中，λ∈[o，2]，xn∈（-1，1）。生成实数值序列，即{xk，k=0，1，2，3，…}，是混沌映射的轨迹点所形成的序列。生成位序列，由实数值混沌序列得到。位序列是通过对实数值混沌序列中的Xk改写为r-bit的浮点数形式得到的。t|Xk|=O.bo (Xk)b1(Xk) b2 (Xk)…bi (Xk)…br-1（xc），其中bi（xk）是|Xk|的第i位。所需序列，即位m（X），i=0，1，2，…，r-1；k=0，1，2，3，…}，其中，k是迭代次数，r是指对该实数值序列取的小数点后的前r位，一般取宏块大小。 Logistic映射生成的实数值序列是混沌序列，对应生成的位序列也同样具有混沌特性。
定义运算：
如果p=1，则对矩阵M的第f行各元素向右平移r位；如果p= -1，则对矩阵M的第Z行各元素向左平移r位。
定义运算 ：
如果q=1，则对矩阵M的第i列各元素向下平移r位；如果q= -1，则对矩阵M的第f列各元素向上平移r位。
2、视频压缩加密实现
1）把熵编码后的0，1串按顺序取出N×N个，从左到右，从上到下堆积成一个N×N的矩阵（N为宏块大小），于是得到一个只有0，1元素的矩阵C。
2）给出初始条件x[0]，t[0]，μ[0]，α[0]，β[o]，h[0]，h'[0]。利用式(4)迭代t[0]次，计算出x[0t]，取此实数的前16位。于是
3）对矩阵C的每行i（0≤i≤N-1），进行运算xf’r[C]，得到C'o其中p，r取值过程：取实数x[0t]的第（h+i）mod 16位，记为b(h+i)m0d16，1≤h≤15，如果b(h+i)m0d16为偶数或0，p=0；否则p=1；取实数x[0t]的第（h'+i）mod 16位，记为b(h'+i)m0d16，1≤h'≤15，如b(h'+i)m0d16为偶数或0，d=0；否则d=1。于是r=α[0]+β[O]b(其中O<α<N，O≤β<N，0<α+β<N)。
4）对矩阵C'的每列j（0≤j≤N-1），进行运算写yjqs[C]'，得到C"o其中g，s取值过程：取实数x[0t]的第(h+j) mod 16位，记为b(h+i)mod 16，1≤h≤15，如果b(h+i)m0d16为偶数或0，p=O；否则p=1；取实数x[0t]的第(h'+j) mod16位，记为b(h'+j)m0d16，1≤h'≤15，如b(h'+i)m0d16为偶数或0，d=0；否则d= 1。于是r=α[0]+β[O]b(其中O<α<N，O≤β<N，0<α+β<N)。
5）把得到的N×N矩阵C"中元素从左到右，从上到下排列成0，1字符串存储起来，用于网络传输。
映射：
映射，或者射影，在数学及相关的领域还用于定义函数。函数是从非空数集到非空数集的映射，而且只能是一对一映射或多对一映射。
