王玉銀
(桂林理工大學博文管理學院 信息工程學院, 廣西 桂林 541000)
隨著圖像拍攝設備更精密,更加簡單好用,人們隨時隨地可以進行圖像拍攝,相對于文本,圖像可以存儲更多的信息,易于理解,給人們的生活帶來方便,因此圖像成為人們進行信息交流的一個重要信息載體[1]。隨著網(wǎng)絡技術(shù)的不斷成熟,網(wǎng)絡成為人們交流信息的重要渠道,通過網(wǎng)絡可以進行圖像傳輸,在網(wǎng)絡上進行圖像傳輸?shù)倪^程中,一些非法用戶通過各種工具對圖像進行竊取、惡意修改,由于一些圖像中保存一定的私密或高度機密信息,稍有不慎,一些私密信息便會暴露于公眾之下,這給圖像安全帶來了一定的隱患[2]。近些年來,人們對信息安全的要求越來越高,圖像加密是一種保護圖像安全的重要技術(shù),因此其成為全世界學者重點關(guān)注的研究課題[3]。
為了獲得更優(yōu)的圖像加密結(jié)果,提出了基于三維混沌模型的圖像加密算法,首先利用三維混沌模型產(chǎn)生混沌序列,然后采用混沌序列對需加密圖像進行加密,最后進行了圖像加密的仿真對比測試,驗證了本文圖像加密算法的優(yōu)越性。
圖像加密是一種信息安全問題,其與多種技術(shù)相關(guān),如數(shù)學、密碼法、信息技術(shù)等,傳統(tǒng)加密技術(shù)有:數(shù)據(jù)加密標準、髙級加密標準,它們主要是針對文本信息進行加密,對明文數(shù)據(jù)流通過一定的技術(shù)加密成為密文數(shù)據(jù)流,易被破解,與文本信息不同,圖像信息量大,數(shù)據(jù)冗余度高,相鄰像素之間存在較高的相關(guān)性,傳統(tǒng)加密技術(shù)應用于圖像加密,無法獲得理想的圖像加密效果[4]。針對圖像加密的特殊性,相關(guān)高校、研究院所的學者對其進行了系列研究,取得了令人矚目的研究成果,當前存在大量的圖像加密技術(shù),根據(jù)圖像加密原理,圖像加密技術(shù)可以劃分為3類[5]:基于硬件的圖像加密技術(shù)、基于軟件的圖像加密技術(shù)和硬件與軟件混合的圖像加密技術(shù),其中硬件加密技術(shù)由于需要增加硬件設備,因此圖像加密價格比較高,無法應用于成本有控制的圖像安全領域;相對于硬件加密技術(shù),軟件技術(shù)的圖像加密成本低,價格低廉,通用性好,而且比較容易掌握,是當前主要的圖像安全保護措施。而混合加密技術(shù)的性能要優(yōu)于其它兩種技術(shù),但是由于工作過程十分復雜,普通工作人員無法在短時間掌握,因此難以實現(xiàn),無法大規(guī)模推廣?;谲浖膱D像加密技術(shù)很多,如隨機數(shù)發(fā)生器的圖像加密技術(shù),通過產(chǎn)生一些隨機序列,然后根據(jù)隨機序列對圖像進行加密;基于DNA串的圖像加密技術(shù),由DNA序列對圖像進行置亂處理,打擾圖像像素原始位置;基于細胞自動機的圖像加密技術(shù),引入生物、計算數(shù)學模型對圖像進行加密;基于細胞自動機的圖像加密技術(shù)等,當前這些加密技術(shù)均有各自優(yōu)勢,同時也存在明顯的局限性,如密鑰空間小,易受到各種攻擊[6-8]。混沌是一種看似沒有規(guī)律的復雜運動方式,混沌系統(tǒng)對初始條件敏感,與圖像加密過程具有一定相似性,因此本文將三維混沌引入到圖像加密過程中,以提高圖像的安全性[9-10]。
1963年,美國學者Lorenz E T發(fā)現(xiàn)了混沌現(xiàn)象,經(jīng)過幾十年的研究和發(fā)展,混沌動力學理論在許多領域得到了成功的應用,成為非線性科學中的一個重要分支。迄今為止,混沌還沒有一個公認的數(shù)學定義,但是有一些大家認可的特性,如對初始條件敏感的依賴性、不可預測性、混沌軌道具有高度的不穩(wěn)定性等,當前混沌模型主要有3類:一維混沌模型、二維混沌模型和三維混沌模型,下面對每一種混沌模型的代表進行描述。
(1) 一維混沌模型。最常用的一維混沌模型為Logistic映射,如式(1)。
xn+1=xn(1-xn) 0<λ≤4xn∈[0 1]
(1)
當3.569 945 6<λ≤4,那么Logistic映射就進入混沌狀態(tài),產(chǎn)生的序列具有非周期性、隨機性,對初始值很敏感。
(2) 二維混沌模型,Henon映射是一種典型的二維混沌模型,是受到洛倫茲吸引子啟發(fā)提出來的,連續(xù)的Henon映射,如式(2)。
(2)
由于圖像是一種離散數(shù)據(jù),因此需要建立相應的離散Henon映射,如式(3)。
(3)
當a=1.4,b=0.3,那么Henon映射就進入混沌狀態(tài)。
(3) 三維混沌模型,Lorenz映射是一種是最常用的三維混沌模型,如式(4)。
(4)
當δ=10,b=8/3,r>24.74,那么Lorenz映射就呈現(xiàn)混沌行為。
相對于Logistic映射、Henon映射,Lorenz映射進行混沌后,可以產(chǎn)生3個混沌序列,在相空間具有三維動力學特性,混沌預測時間要遠遠長于Logistic映射、Henon映射,更加適合于安全性要求更高的圖像加密,因此本文采用Lorenz映射建立圖像加密算法。
基于三維混沌模型的圖像加密步驟為:
Step1:采用離散余弦變換對一個幅待加密圖像進行分解,得到R、G、B三個分量;
Step2:采用Lorenz映射產(chǎn)生3個混沌序列;
Step3:采用3個混沌序列對R、G、B分量的像素位置分別進行置亂處理;
Step4:采用混沌序列對置亂處理后的像素擴散進行操作,從而實現(xiàn)圖像分量的加密;
Step5:采用離散余弦變換對加密后的R、G、B分量進行重構(gòu)合并,得到最后加密圖像。
由于三維混沌模型的圖像解密是加密的逆過程,因此不再闡述。
基于三維混沌模型的圖像加密流程,如圖1—圖3所示。
圖1 基于三維混沌模型的圖像加密框架
圖2 圖像加密的像素位置置亂過程
圖3 圖像加密的像素擴散過程
為了測試三維混沌模型的圖像加密效果,如圖4所示。
圖4 待加密圖像
作為待加密圖像,采用Matlab 2018工具箱作為實驗平臺,計算機為:AMD CPU,16GB RAM,Linux操作系統(tǒng)。
基于三維混沌模型的圖像加密和解密結(jié)果,如圖5所示。
(a) 加密結(jié)果
可以得到如下結(jié)論。
(1) 對圖5(a)加密結(jié)果和圖4原始圖像進行對比可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)過本文算法加密后,從加密結(jié)果無法獲得原始圖像的信息,達到了保護圖像安全的目的。
(2) 從圖5(b)可以知道,經(jīng)過本文算法解密后,解密圖像和原始圖像沒有什么差別,這表明本文加密算法沒有破壞原始圖像信息,圖像信息十分完整。
為了測試基于三維混沌模型的圖像加密優(yōu)勢,選擇DNA串的圖像加密算法、隨機數(shù)發(fā)生器的圖像加密算法以及一維混沌模型、二維混沌模型作為對比算法進行比較,其中一維混沌模型采用Logistic映射,二維混沌模型采用Henon映射,采用密鑰空間、相鄰像素相關(guān)性以及抗攻擊性作為評價指標。
3.3.1 密鑰空間大小和相鄰像素相關(guān)性的對比分析
密鑰空間大小可以描述加密算法的抵抗窮舉攻擊魯棒性,而相鄰像素相關(guān)性的置亂效果,統(tǒng)計結(jié)果,如表1所示。
表1 各種算法的密鑰空間大小和相鄰像素相關(guān)性
從表1可以看出,三維混沌模型的圖像加密算法的密鑰空間要大于對比算法,而相鄰像素相關(guān)系數(shù)要小于對比算法,對比結(jié)果表明,本文算法加密后,圖像置亂的程度更高,加密后的圖像分散性更好,完全可以抵抗窮舉攻擊,得到更加理想的加密效果。
3.3.2 抗攻擊對比分析
對原始圖像做微小改變,統(tǒng)計不同算法的像素變化率(NPCR)和像素平均變化強度(UACI)的值,如表2所示。
從表2可以看出,相對于對比算法,三維混沌模型的圖像加密的NPCR和UACI的值更高,這表示三維混沌模型的圖像加密算法密鑰敏感性很好,可以抵抗外界的各種攻擊行為,提高了抗攻擊能力,有利于提高圖像的安全性。
表2 像素變化率和平均變化強度對比
圖像加密可以提升圖像的安全性,是當前圖像研究領域中的熱點問題,針對當前圖像加密算法存在的弊端,以改善圖像加密結(jié)果為目標,提出了基于三維混沌模型的圖像加密算法,并與當前經(jīng)典圖像加密算法進行對比實驗,結(jié)果表明,引入三維混沌模型產(chǎn)生混沌序列對圖像進行置亂處理,可以擴大密鑰空間,減少原始圖像和加密后圖像之間的相關(guān)性,提高抗攻擊能力,加密和解密時間短,能夠滿足圖像安全性分析的實時性,同時算法簡單,十分容易實現(xiàn),具有較廣的應用范圍。