基于量子細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超混沌系統(tǒng)光學(xué)圖像加密方法
【專利摘要】基于量子細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超混沌系統(tǒng)光學(xué)圖像加密方法，涉及信息安全【技術(shù)領(lǐng)域】，解決現(xiàn)有光學(xué)加密系統(tǒng)非線性程度不足，本發(fā)明利用量子細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超混沌系統(tǒng)對光學(xué)圖像進(jìn)行加密解密，由于量子細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超混沌特性，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)雙隨機(jī)相位編碼光學(xué)加密技術(shù)的線性特征，具有密鑰空間大，抗攻擊能力強(qiáng)的安全特點(diǎn)。且由于量子點(diǎn)和量子細(xì)胞自動(dòng)機(jī)是以庫倫作用傳遞信息的新型納米級(jí)電子器件。與傳統(tǒng)技術(shù)相比，量子細(xì)胞自動(dòng)機(jī)具有超高集成度，超低功耗，無引線集成等優(yōu)點(diǎn)。
【專利說明】基于量子細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超混沌系統(tǒng)光學(xué)圖像加密方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及信息安全【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種基于量子細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超混沌系統(tǒng) 和分?jǐn)?shù)傅立葉變換的圖像加密解密方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)在給人類帶來巨大便利的同時(shí)也帶來了前所未有的挑戰(zhàn)，信息安全 越來越為世界各國所重視。21世紀(jì)是信息時(shí)代，信息已成為一種重要的戰(zhàn)略資源。信息的 獲取，處理以及安全保障能力已成為一個(gè)國家綜合國力的重要組成部分。信息安全事關(guān)國 家安全和社會(huì)穩(wěn)定，因此，必須采取措施確保我國的信息安全。
[0003] 當(dāng)前光學(xué)信息處理研究的一個(gè)熱點(diǎn)便是光學(xué)信息加密技術(shù)的研究。光學(xué)信息處理 是近四十多年來發(fā)展起來的一門新興的前沿學(xué)科，而基于光學(xué)理論和方法的光學(xué)信息加密 技術(shù)則是近些年逐步發(fā)展起來的新一代信息安全處理技術(shù)，他已經(jīng)成為光學(xué)信息處理科學(xué) 的一個(gè)重要組成部分。光學(xué)信息系統(tǒng)的并行能力在處理海量信息時(shí)顯現(xiàn)出傳統(tǒng)電子信息系 統(tǒng)所不能比擬的優(yōu)勢，而且所處理的圖像越復(fù)雜、信息量越大這種優(yōu)勢就越明顯。同時(shí)，光 學(xué)加密比傳統(tǒng)電子加密具有更多的自由度，信息可以被隱藏在多個(gè)自由度空間中。
[0004] 但是，隨著研究的深入，研究人員發(fā)現(xiàn)目前大多數(shù)光學(xué)圖像加密技術(shù)，尤其是以雙 隨機(jī)相位編碼為典型代表的光學(xué)加密技術(shù)由于存在著線性這一'I"生質(zhì)，系統(tǒng)的安全性存在極 大的隱患。
[0005] 混沌系統(tǒng)所具有的對參數(shù)和初值非常敏感的基本特性和密碼學(xué)的天然關(guān)系在 Shannonl949 年出版的經(jīng)典文章 《Communication Theory of Secrecy Systems》中就有提 至IJ?；煦缫膊皇仟?dú)立存在的科學(xué)，它與其它各門科學(xué)互相促進(jìn)、互相依靠，由此派生出許多 交叉學(xué)科，如混沌氣象學(xué)、混沌經(jīng)濟(jì)學(xué)、混沌數(shù)學(xué)等?；煦鐚W(xué)不僅極具研究價(jià)值，而且有現(xiàn)實(shí) 應(yīng)用價(jià)值，能直接或間接創(chuàng)造財(cái)富。這使得混沌控制問題引起了國際上非線性動(dòng)力系統(tǒng)和 工程控制專家的極大關(guān)注，成為非線性科學(xué)研究的熱點(diǎn)之一。
[0006] 量子點(diǎn)和量子細(xì)胞自動(dòng)機(jī)是以庫倫作用傳遞信息的新型納米級(jí)電子器件。與傳統(tǒng) 技術(shù)相比，量子細(xì)胞自動(dòng)機(jī)具有超高集成度，超低功耗，無引線集成等優(yōu)點(diǎn)。近年來，國內(nèi)外 學(xué)者以薛定諤方程為基礎(chǔ)，運(yùn)用蔡氏細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以量子細(xì)胞自動(dòng)機(jī)構(gòu)造了量子細(xì) 胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。由于量子點(diǎn)之間的量子相互作用，量子細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可以從每個(gè)量子細(xì)胞 自動(dòng)機(jī)的極化率和量子相位獲得復(fù)雜的非線性動(dòng)力學(xué)特征?？捎靡詷?gòu)造納米級(jí)的超混沌振 蕩器。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明為解決現(xiàn)有光學(xué)加密系統(tǒng)非線性程度不足的問題，提供一種基于量子細(xì)胞 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超混沌系統(tǒng)光學(xué)圖像加密方法。
[0008] 基于量子細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超混沌系統(tǒng)光學(xué)圖像加密方法，該方法由以下步驟實(shí)現(xiàn)：
[0009] 加密過程：
[0010] 步驟一、選擇NXN的圖像作為原始明文圖像PI ;
[0011] 步驟二、設(shè)置兩細(xì)胞量子細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超混沌系統(tǒng)的初始條件 Pi (ο)，p2 (〇)，奶（0),奶（〇)作為加密密鑰；
[0012] 步驟三、將步驟二所述的兩細(xì)胞量子細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超混沌系統(tǒng)以控制參數(shù) ω" 和初始條件Pi (0)，P2(0),奶(〇)，％(〇)迭代.

【權(quán)利要求】
1.基于量子細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超混沌系統(tǒng)光學(xué)圖像加密方法，該方法包括對光學(xué)圖像的加 密和解密過程，其特征是，該方法由以下步驟實(shí)現(xiàn)： 加密過程： 步驟一、選擇NXN的圖像作為原始明文圖像PI ; 步驟二、設(shè)置兩細(xì)胞量子細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超混沌系統(tǒng)的初始條件 PjOhMO)，變1(0),#2(0)作為加密密鑰； 步驟三、將步驟二所述的兩細(xì)胞量子細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超混沌系統(tǒng)以控制參數(shù) ω1; 和初始條件Pi (0)，P2(0)，灼(0)，％(0)迭代.
次，獲得大小為
的矩陣； 步驟四、將步驟三獲得的矩陣進(jìn)行拆分，得到兩個(gè)
矩陣；對所述兩個(gè)
矩陣分別按照從上到下，從左到右的順序進(jìn)行矩陣變換，分別獲得兩個(gè)大小為 NXN的矩陣，并將兩個(gè)NXN矩陣分別作為第一混沌隨機(jī)相位模板CRPMi和第二混沌隨機(jī)相 位模板CRPM2 ; 步驟五、將步驟一所述的原始明文圖像PI乘以第一混沌隨機(jī)相位模板CRPMi，進(jìn)行級(jí)次 為pl的分?jǐn)?shù)傅立葉變換； 令原始明文圖像PI = f(x，y)，第一混沌隨機(jī)相位模板為CRPMiO^y)，變換結(jié)果為： Fpl {f (x, y) exp [i π CRPMi (x, y) ]}； 步驟六、將步驟五的變換結(jié)果乘以第二混沌隨機(jī)相位模板CRPM2，進(jìn)行級(jí)次為p2的分?jǐn)?shù) 傅立葉變換，獲得加密圖像CI ; 令加密圖像Cl = g (X，y)，第二混沌隨機(jī)相位模板為CRPM2 (X，y)，經(jīng)過傅立葉變換的最 終加密結(jié)果為： g (x, y) = Fp2 {Fpl {f (x, y) exp [i π CRPMi (x, y) ]} exp [i π CRPM2 (x, y) ]}； 解密過程： 步驟七、以步驟二中的加密密鑰Pi (0)，P2 (0)，作為解密密鑰迭代兩細(xì)胞 量子細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超混沌系統(tǒng)
次，生成兩個(gè)混沌隨機(jī)相位模板CRPMi和CRPM2 ; 步驟八、將加密圖像CI進(jìn)行級(jí)次為-p2的分?jǐn)?shù)傅立葉變換；并將變換結(jié)果用第二混沌 隨機(jī)相位模板CRPM2的負(fù)共軛進(jìn)行濾波；濾波結(jié)果表示為： F-p2 {g (x, y) exp [-i π CRPM2 (x, y) ]}； 然后將濾波結(jié)果進(jìn)行一次級(jí)次為-pl的分?jǐn)?shù)傅立葉變換；如果進(jìn)行一次級(jí)次為-pl的 分?jǐn)?shù)傅立葉變換結(jié)果為正實(shí)數(shù)，則可以直接通過(XD探測得到解密圖像； 如果結(jié)果為復(fù)數(shù)，則采用第一混沌隨機(jī)相位模板CRPMi的負(fù)共軛_進(jìn)行濾波；獲 得最終解密結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于量子細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超混沌系統(tǒng)光學(xué)圖像加密方法，其特 征在于，所述的兩細(xì)胞耦合的量子細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)方程定義為：
式中Pi, P2，約，供2為狀態(tài)變量九七與每個(gè)細(xì)胞內(nèi)量子點(diǎn)間能量成正比，ω17 ω2表示 相鄰細(xì)胞極化率之差的加權(quán)影響。
【文檔編號(hào)】H04L9/08GK104092530SQ201410258777
【公開日】2014年10月8日 申請日期:2014年6月11日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月11日
【發(fā)明者】李錦青, 底曉強(qiáng), 祁暉, 從立鋼, 畢琳, 任維武 申請人:長春理工大學(xué)