• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于深度學(xué)習(xí)的新混沌信號(hào)及其在圖像加密中的應(yīng)用*

    2021-12-16 07:58:30趙智鵬周雙王興元
    物理學(xué)報(bào) 2021年23期
    關(guān)鍵詞:明文加密算法密文

    趙智鵬 周雙 王興元

    1) (重慶師范大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,重慶 401331)

    2) (大連海事大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院,大連 116026)

    為提高單一混沌系統(tǒng)圖像加密的安全性,本文提出了基于深度學(xué)習(xí)的圖像加密算法.首先,利用超混沌Lorenz 系統(tǒng)產(chǎn)生混沌序列.其次,利用長(zhǎng)短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(long-short term memory,LSTM)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模擬混沌特征構(gòu)造新的混沌信號(hào).然后,利用最大Lyapunov 指數(shù),0-1 測(cè)試,功率譜分析、相圖以及NIST 測(cè)試對(duì)新信號(hào)的動(dòng)力學(xué)特征進(jìn)行分析.最后,將新信號(hào)應(yīng)用到圖像加密中.由于該方法生成的新信號(hào)不同于原有混沌信號(hào),而且加密系統(tǒng)具有很高的復(fù)雜結(jié)構(gòu)和非線性特征,故很難被攻擊者攻擊.仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的圖像加密算法相比其他一些傳統(tǒng)方法具有更高的安全性,能夠抵抗常見的攻擊方式.

    1 引言

    近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)快速的發(fā)展,通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息傳輸越來越頻繁,由于攻擊者可以截取信息或者改變信息的數(shù)據(jù),從而達(dá)到破壞數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪康?對(duì)信息的傳輸帶來了巨大的威脅.圖像作為信息傳遞的主要載體,找到一種實(shí)用的圖像加密算法是很重要的[1-4].為了提高圖像傳輸過程中的安全性,研究人員提出了很多傳輸方案[5,6].隨著混沌理論的發(fā)展,研究表明混沌系統(tǒng)具有復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)行為和初值敏感性等特征[7-10],使得其在圖像加密中有很好的效果[11-13].因此研究人員結(jié)合混沌理論提出了越來越多的混沌圖像加密算法[14-35].

    混沌信號(hào)是混沌圖像加密的核心,一個(gè)具有復(fù)雜動(dòng)力學(xué)行為的混沌信號(hào)對(duì)圖像加密有很好的效果,混沌信號(hào)主要由以下主要由以下2 種混沌系統(tǒng)產(chǎn)生.第1 種是低維混沌系統(tǒng),如Logistic 映射和Tent 映射[36,37].該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,運(yùn)行快,易于硬件實(shí)現(xiàn),但是該系統(tǒng)容易退化且密鑰空間較小.第2 種是高維混沌系統(tǒng),該系統(tǒng)具有較復(fù)雜的行為和更多的參數(shù),并且具有很強(qiáng)的抗退化能力[38],例如Wang 系統(tǒng),Lorenz 系統(tǒng)和Chen系統(tǒng)等.此外,在時(shí)間和空間方向上均具有混沌行為的時(shí)空混沌也是高維混沌系統(tǒng),如耦合映像格子系統(tǒng)(coupled map lattice,CML)[39],隨機(jī)連接耦合格子時(shí)空混沌系統(tǒng)[40],線性與非線性混合耦合時(shí)空混沌系統(tǒng)(mixed linear-nonlinear coupled map lattice,MLNCML)[41].

    為了更好地把混沌信號(hào)應(yīng)用到圖像加密中,近年來,很多學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了研究,產(chǎn)生了很多基于混沌系統(tǒng)的圖像加密算法.一類是基于非AI 技術(shù)的混沌圖像加密算法,如Yasser 等[13]提出了一種基于混合混沌系統(tǒng)的圖像加密算法;石航和王麗丹[42]提出了一種基于壓縮感知和多維混沌系統(tǒng)的多過程圖像加密方案;莊志本等[43]提出了基于新的五維多環(huán)多翼超混沌系統(tǒng)的圖像加密算法;Zhang和Wei[44]結(jié)合Lorenz 系統(tǒng)和DNA 計(jì)算提出的彩色圖像加密算法;Zhang和Wang[45]結(jié)合線性與非線性混合耦合時(shí)空混沌系統(tǒng)(MLNCML)提出的對(duì)稱圖像加密算法等.另一類是基于AI 技術(shù)的混沌圖像加密算法,如陳煒等[46]利用BCNN模型對(duì)圖像進(jìn)行壓縮,再利用混沌系統(tǒng)對(duì)圖像進(jìn)行加密;He 等[47]使用了LSTM 的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)圖像進(jìn)行置亂和擴(kuò)散也取得了不錯(cuò)的效果;葛釗成和胡漢平[48]的研究成果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像加密中已有一定的積累,并展現(xiàn)出比傳統(tǒng)技術(shù)更好的應(yīng)用效果.雖然這方面的研究成果并不是很多,但是為混沌密碼學(xué)開辟了新的思路.

    近年來,隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)和硬件條件的提高,已經(jīng)有研究人員將深度學(xué)習(xí)算法運(yùn)用到混沌時(shí)間序列的預(yù)測(cè)中,如熊有成和趙鴻[49]用LSTM 搭配合適的組合策略,驗(yàn)證了低維情況下LSTM 預(yù)測(cè)混沌時(shí)間序列能取得較好效果;Sangiorgio 等[50]進(jìn)一步驗(yàn)證了使用LSTM 預(yù)測(cè)混沌時(shí)間序列不僅能取得較好效果,還可以獲得不錯(cuò)的魯棒性;黃偉建等[51]結(jié)合混沌系統(tǒng)相空間重構(gòu)理論,提出了一種基于深度學(xué)習(xí)算法的混沌時(shí)間序列混合預(yù)測(cè)模型(Att-CNN-LSTM).因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)具有較復(fù)雜的結(jié)構(gòu),它預(yù)測(cè)生成的新混沌信號(hào)與原有混沌信號(hào)相比有一定差異,且具有良好的混沌特性,所以能夠應(yīng)用在圖像加密中.為了提高單一混沌系統(tǒng)的安全性,本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的混沌圖像加密算法.首先通過深度學(xué)習(xí)產(chǎn)生新的混沌信號(hào),然后將其用在圖像加密中.由于深度學(xué)習(xí)的參數(shù)具有敏感性,故其可以作為加密算法的密鑰,整個(gè)加密算法的密鑰空間相對(duì)傳統(tǒng)的混沌系統(tǒng)圖像加密算法更大,增大了窮舉攻擊的難度,通過統(tǒng)計(jì)分析及與文獻(xiàn)的對(duì)比可知,本文具有較高的安全性.本文首先介紹所提方法使用的混沌系統(tǒng)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),接著提出加密算法,最后進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)及安全性能分析.

    2 預(yù)備知識(shí)

    利用深度學(xué)習(xí)生成新混沌信號(hào)用來進(jìn)行圖像加密,由于新的混沌信號(hào)可以基于任意混沌系統(tǒng)(如Logistic 映射,Lorenz 系統(tǒng),Chen 系統(tǒng)等),因此選擇其中一種混沌系統(tǒng)來說明本文的方法.接下來,介紹所提出的加密算法中用到的混沌系統(tǒng)及LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).

    2.1 混沌系統(tǒng)

    由于超混沌系統(tǒng)有多個(gè)正的Lyapunov 指數(shù),相對(duì)于一般混沌系統(tǒng)具有較強(qiáng)的抗退化的能力,系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)行為更加難以預(yù)測(cè),因此在保密通信方面比一般的混沌系統(tǒng)具有更高的使用價(jià)值[52].由于篇幅原因,本文選擇超混沌Lorenz 系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)本文的方法,超混沌Lorenz 系統(tǒng)可表示為如下方程:

    其中,a,b,c和r為超混沌Lorenz 系統(tǒng)的參數(shù).當(dāng)a=10,b=8/3,c=28,—1.52<r<—0.06 時(shí),該系統(tǒng)呈現(xiàn)超混沌態(tài),如圖1所示,當(dāng)r=—1 時(shí),(1)式具有4 個(gè)Lyapunov 指數(shù),λ1=0.3381,λ2=0.1586,λ3=0,λ4=-15.1752.

    圖1 超混沌Lorenz 相圖三維投影Fig.1.Three dimensional projection of hyperchaotic Lorenz phase diagram.

    2.2 LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    長(zhǎng)短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(long-short term memory,LSTM)是一種時(shí)間遞歸的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)[53].在實(shí)際的應(yīng)用中,RNN 容易受梯度消失或梯度爆炸的影響,難以捕獲到序列之間的長(zhǎng)期依賴,使得訓(xùn)練異常困難.所以為了解決RNN 梯度消失的問題,LSTM 被提出并廣泛被使用.本文選擇LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)本文的方法.

    LSTM 的結(jié)構(gòu)有很多種形式,但是都有類似的結(jié)構(gòu)(如圖2所示),主要都包含輸入門、輸出門、遺忘門.LSTM 單元的計(jì)算公式如下:

    其中,It是輸入門,Ft是遺忘門,Ot是輸出門.Xt是時(shí)間步t的輸入,Ht是隱藏狀態(tài),Ct是記憶細(xì)胞,FC 代表全連接層.訓(xùn)練模型示意如圖2所示.

    圖2 LSTM 訓(xùn)練模型示意Fig.2.LSTM training model diagram.

    3 加密算法

    本文提出的加密算法是一個(gè)擴(kuò)散到置亂再到擴(kuò)散的過程.該加密算法主要步驟如圖3和圖4所示,設(shè)明文圖像記為P,其大小為M×N,灰度等級(jí)為 256.

    圖3 混沌圖像加密算法流程圖(I)Fig.3.Chaotic image encryption flow chart algorithm (I).

    圖4 混沌圖像加密算法流程圖(Ⅱ)Fig.4.Chaotic image encryption flow chart algorithm (Ⅱ).

    1) 設(shè)置混沌系統(tǒng)的參數(shù)以及初值并產(chǎn)生混沌信號(hào).密鑰K={x0,y0,z0,w0,r1,r2},其中{x0,y0,z0,w0}為狀態(tài)初值,r1,r2是取值范圍為 [0,255]的整數(shù)隨機(jī)數(shù).

    2) 設(shè)置深度學(xué)習(xí)的參數(shù)并產(chǎn)生新的混沌信號(hào).借助超混沌Lorenz 系統(tǒng)產(chǎn)生4 個(gè)偽隨機(jī)信號(hào),依次記為X,Y,Z,W,其大小均為M×N,具體步驟如下.

    Step 1使用密鑰K 中的{x0,y0,z0,w0}作為超混沌Lorenz 系統(tǒng)的迭代初始值,使用ode45 函數(shù)迭代超混沌Lorenz 系統(tǒng),得到4 個(gè)偽隨機(jī)序列,依次記為{xi},{yi},{zi},{wi},i=1,2,···,MN;

    Step 2將偽隨機(jī)序列{yi}截取長(zhǎng)度為s的部分序列用LSTM 網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí),訓(xùn)練數(shù)據(jù)的比例是p,初始學(xué)習(xí)率為q,學(xué)習(xí)率下降因子為u,隱藏節(jié)點(diǎn)數(shù)為o,截取訓(xùn)練的序列長(zhǎng)度為s.得到預(yù)測(cè)后新的序列=1,2,···,MN};

    Step 3對(duì)進(jìn)行混沌特性判斷,如果為混沌序列,則進(jìn)入Step 4;否則重新設(shè)置參數(shù),返回Step2;

    Step 4借助于下列公式將序列{xi},,{zi}和{wi},i=1,2,···,MN依次生成矩陣X,Y,Z,W:

    這里,k=1,2,···,M;l=1,2,···,N,floor(t) 返回小于或等于t的最大整數(shù),mod1 用于取序列的小數(shù)部分,絕對(duì)值用于將負(fù)的狀態(tài)值x+y′,y′,z和w轉(zhuǎn)化為正數(shù).

    3)置亂與擴(kuò)散對(duì)圖像進(jìn)行加密

    ①進(jìn)行擴(kuò)散算法Ⅰ,借助偽隨機(jī)矩陣Y將明文圖像P變換為矩陣A,具體步驟如下.

    Step 1令i=1,j=1 ;

    Step 2將P(i,j)變換為A(i,j),即

    A(i,j)=[P(i,j)⊕Y(i,j)⊕r1]mod 256;

    Step 3令j=j+1 ;

    Step 4將P(i,j)變換為A(i,j),即

    A(i,j)=[P(i,j)⊕A(i,j-1)⊕Y(i,j)]mod 256;

    Step 5如果j <N,跳轉(zhuǎn)到Step 3;否則,令j=1,i=i+1,如果i≤M,跳轉(zhuǎn)到Step 6;否則,跳轉(zhuǎn)到Step 8;

    Step 6將P(i,j)變換為A(i,j),即

    Step 7跳轉(zhuǎn)到Step 3;

    Step 8結(jié)束.

    ② 進(jìn)行置亂算法.置亂算法將圖像A置亂為圖像B,具體步驟如下.

    Step 1對(duì)于圖像A中給定的一個(gè)像素點(diǎn)坐標(biāo) (i,j),根據(jù)(2)式和(3)式計(jì)算得到 (m,n) 的值:

    如果m=i或Z(i,j),或者n=j或W(i,j),或者Z(i,j)=i,或者W(i,j)=j,則A(i,j) 位置保持不變;否則,A(i,j) 與A(m,n) 互換位置.

    Step 2當(dāng)坐標(biāo) (i,j) 按從左到右、從上到下的掃描順序遍歷圖像A中的所有像素點(diǎn)時(shí),重復(fù)Step 1,將圖像A轉(zhuǎn)化為圖像A′.

    Step 3將圖像A′做如下處理:

    reshape(A′,1,MN)把圖像A轉(zhuǎn)換成MN維行向量.

    Step 4將偽隨機(jī)矩陣X做如下處理:

    reshape(X,1,MN)把偽隨機(jī)矩陣X轉(zhuǎn)換成MN維行向量.

    Step 5將X中重復(fù)的元素只保留一個(gè).

    Step 6將集合{1,2,···,MN}中未出現(xiàn)在X中的元素按從小到大的順序排列在X的末尾.

    Step 7對(duì)A′做如下處理:

    i=1,2,···,floor(MN/2),floor(t)表示返回小于或等于t的最大整數(shù).

    Step 8對(duì)B做如下處理,將圖像A′轉(zhuǎn)化為圖像B:

    ③最后進(jìn)行擴(kuò)散算法Ⅱ,擴(kuò)散算法Ⅱ是從圖像的最后一個(gè)像素點(diǎn)向前擴(kuò)散,借助于偽隨機(jī)矩陣Y將圖像B變成矩陣C,具體步驟如下.

    Step 1令i=M,j=N;

    Step 2將B(i,j)變換為C(i,j),即

    C(i,j)=[B(i,j)⊕Y(i,j)⊕r2]mod 256;

    Step 3令j=j-1 ;

    Step 4將B(i,j)變換為C(i,j),即

    C(i,j)=[B(i,j)⊕C(i,j+1)⊕Y(i,j)]mod 256;

    Step 5如果j >1,跳轉(zhuǎn)到Step 3.否則j=N,i=i-1,如果i≥1,跳轉(zhuǎn)到Step 6;否則,跳轉(zhuǎn)到Step 8;

    Step 6將B(i,j)變換為C(i,j),即

    Step 7跳轉(zhuǎn)到Step 3;

    Step 8結(jié)束.

    矩陣C即為所得密文圖像.

    4 解密過程

    解密過程為加密過程的逆過程.

    Step 1輸入密文圖像C,4 個(gè)偽隨機(jī)矩陣X,Y,Z,W以及2 個(gè)偽隨機(jī)數(shù)r1,r2;

    Step 2進(jìn)行擴(kuò)散算法Ⅱ的逆算法,得到矩陣B1;

    Step 3進(jìn)行置亂算法的逆算法,得到矩陣A1;

    Step 4進(jìn)行擴(kuò)散算法Ⅰ的逆算法,得到明文圖像P.

    5 計(jì)算機(jī)仿真試驗(yàn)結(jié)果

    5.1 深度學(xué)習(xí)產(chǎn)生新混沌信號(hào)

    為了得到新的序列,利用LSTM 網(wǎng)絡(luò)對(duì)超混沌Lorenz 系統(tǒng)生成的序列{yi}進(jìn)行深度學(xué)習(xí).模型訓(xùn)練過程如圖5所示,可以看出,在250 次迭代后,得到的LSTM 模型的均方根誤差(RMSE)和損失函數(shù)(Loss)均接近于0,表示模型的擬合程度較好,可以進(jìn)行預(yù)測(cè).從圖6和圖7可以看出,深度學(xué)習(xí)得到的新混沌信號(hào)與超混沌Lorenz系統(tǒng)生成的混沌信號(hào){yi}是不一樣的.

    圖5 LSTM 模型訓(xùn)練過程Fig.5.LSTM model training process of .

    圖6 LSTM 模型預(yù)測(cè)Fig.6.Forecast of LSTM model.

    圖7 截取的{yi}Fig.7.Part of {yi}.

    5.2 動(dòng)力系統(tǒng)分析

    為了說明新混沌信號(hào)特點(diǎn),在最大Lyapunov指數(shù)、0-1 測(cè)試、功率譜、隨機(jī)性等方面對(duì)新混沌信號(hào)進(jìn)行分析,并與超混沌Lorenz 系統(tǒng)產(chǎn)生的混沌信號(hào){yi}進(jìn)行對(duì)比.

    5.2.1 最大Lyapunov 指數(shù)分析

    最大Lyapunov 指數(shù) (largest Lyapunov exponent,LLE) 是一個(gè)較為典型的判斷一個(gè)系統(tǒng)是否具有混沌特性的工具.從時(shí)間序列提取最大Lyapunov 指數(shù)是Wolf 等[54]在1985 年提出的一種數(shù)值方法,此方法現(xiàn)已廣泛應(yīng)用,具體如下.

    1)設(shè)給定時(shí)間序列{y(k)},重構(gòu)的m維的相空間為

    其中τ為延遲時(shí)間.

    2)任意選取初始點(diǎn)Y(k0),設(shè)其與最近的鄰近點(diǎn)Y0(k0)的距離為d(k0),從k0時(shí)刻到k1時(shí)刻兩點(diǎn)的距離超過設(shè)定值μ:

    3)保留Y(k1),并找其最近鄰點(diǎn)Y1(k1),使得

    并使得d′(k1) 與d(k1) 的夾角達(dá)到最小,然后重復(fù)2)—3)過程,直到窮盡所有的數(shù)據(jù)點(diǎn),此時(shí)追蹤演化過程中總迭代次數(shù)為N,則最大Lyapunov 指數(shù)為

    圖8 Wolf 方法求最大Lyapunov 指數(shù)過程圖Fig.8.Using wolf method to find the largest Lyapunov exponent processof.

    5.2.20 -1 測(cè)試

    0-1 測(cè)試是一個(gè)能夠衡量時(shí)間序列是否有混沌的一種測(cè)試算法,與李雅普諾夫指數(shù)不同的是,它不需要進(jìn)行相空間重構(gòu),通過輸出結(jié)果是否接近于1,來判別混沌現(xiàn)象的產(chǎn)生[55,56].

    對(duì)于給定的時(shí)間序列{x(i),i=1,2,···,N},選取任意的c ∈[0,π],定義函數(shù)p(n) 與q(n) 如下:

    如果函數(shù)p(n) 與q(n) 的軌跡表現(xiàn)為布朗運(yùn)動(dòng),則函數(shù)M(n)隨時(shí)間線性增長(zhǎng);如果函數(shù)p(n) 與q(n)的軌跡是有界的,則函數(shù)M(n) 是有界的.定義均方位移M(n)的漸進(jìn)線性增長(zhǎng)率Kc如下:

    如果Kc≈1,表示該時(shí)間序列具有混沌的特性;如果Kc≈0,則表示該時(shí)間序列不具有混沌特性.

    為了驗(yàn)證序列與{yi}是否具有混沌特性,對(duì)序列與{yi}進(jìn)行0-1 測(cè)試.測(cè)試結(jié)果如圖9和圖10所示,均方位移M(n) 的漸進(jìn)線性增長(zhǎng)率Kc接近于1,所以序列與{yi}均具有混沌特性.

    圖9 新混沌信號(hào)0-1 測(cè)試圖Fig.9.0-1 test image of the new chaotic signal.

    圖10 超混沌Lorenz 系統(tǒng)混沌信號(hào)0-1 測(cè)試圖Fig.10.0-1 test image of the hyperchaotic Lorenz signal.

    5.2.3 功率譜分析

    為了驗(yàn)證序列與{yi}是否具有周期性,進(jìn)行功率譜分析,如圖11和圖12所示,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,序列與{yi}不具有周期性,且具有連續(xù)性和噪聲背景,因此可以用來進(jìn)行圖像加密.

    圖11 新混沌信號(hào)功率譜圖Fig.11.The spectrum image of the new chaotic signal.

    圖12 超混沌Lorenz 信號(hào)功率譜圖Fig.12.Spectrum image of hyperchaotic Lorenz signal.

    5.2.4 三維相圖

    觀察序列與{yi}的三維相圖,如圖13和圖14所示,從圖中可以看出存在一個(gè)吸引域,各個(gè)相點(diǎn)不斷繞圈、折疊,不斷地靠近和遠(yuǎn)離這個(gè)吸引域,但又不同于隨機(jī)運(yùn)動(dòng),像這樣的繞圈運(yùn)動(dòng)表示序列是混沌的,因此序列與{yi}是混沌的.

    圖13 序列 的相圖Fig.13.Phase diagram of .

    圖14 序列 {yi} 的相圖Fig.14.Phase diagram of {yi}.

    5.2.5 隨機(jī)性分析

    為了驗(yàn)證序列與{yi}的隨機(jī)性,選擇了包括了15 個(gè)測(cè)試的NIST,統(tǒng)計(jì)結(jié)果后得到概率(p值),表1與表2中列出了序列與{yi}的NIST測(cè)試結(jié)果.從表1和表2可以看出,所有p值明顯大于0.01,所以序列與{yi}與通過了NIST 測(cè)試,這意味著序列與{yi}具有很好的隨機(jī)性.

    表1 新混沌時(shí)間序列NIST 測(cè)試Table 1.NIST test of the new chotic time series.

    表2 超混沌Lorenz 混沌序列NIST 測(cè)試Table 2.NIST test of the hyperchaotic Lorenz time series.

    5.2.6 混沌信號(hào)的特征對(duì)比

    通過以上實(shí)驗(yàn),將對(duì)比結(jié)果列在表3中.從此表可知,新混沌信號(hào)與原混沌信號(hào)通過功率譜分析、相圖及NIST 測(cè)試結(jié)果可以說明均具有混沌特征與隨機(jī)性.然而新信號(hào)的最大Lyapunov 指數(shù)與0-1 測(cè)試結(jié)果均高于原信號(hào),說明其具有更明顯的混沌特征.所以基于深度學(xué)習(xí)生成的新混沌信號(hào)更適合用于圖像加密.

    表3 混沌信號(hào)統(tǒng)計(jì)參數(shù)對(duì)比Table 3.Comparison of statistical parameters of chaotic signals.

    5.3 新混沌信號(hào)的應(yīng)用

    本節(jié)展示了一些常見的灰度圖像仿真結(jié)果,其中Lena 圖來自網(wǎng)址(https://www.ece.rice.edu/~wakin/images/ [2021-01-01]),其余圖像來自網(wǎng)址(http://sipi.usc.edu/database/database.php?volu me=misc[2021-01-01]).圖像大小分別為 256×256,512×512,1024×1024,灰度圖像的加密與解密實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖15所示.從圖15可以看出,本文方法可以進(jìn)行有效的加密和解密.

    圖15 數(shù)字圖像加密解密實(shí)驗(yàn)圖 (a)鳥(256× 256)原圖;(b)鳥(256× 256)加密圖;(c)鳥(256× 256)解密圖;(d)辣椒(256×256)原圖;(e)辣椒(256× 256)加密圖;(f)辣椒(256× 256)解密圖;(g)Lena(512× 512)原圖;(h) Lena(512× 512)加密圖;(i) Lena(512× 512)解密圖;(j) 液體潑灑(512× 512)原圖;(k) 液體潑灑(512× 512)加密圖;(l) 液體潑灑(512× 512)解密圖;(m)機(jī)場(chǎng)(1024× 1024)原圖;(n) 機(jī)場(chǎng)(1024× 1024)加密圖;(o) 機(jī)場(chǎng)(1024× 1024)解密圖;(p)飛機(jī)(1024× 1024)原圖;(q)飛機(jī)(1024×1024)加密圖;(r)飛機(jī)(1024× 1024)解密圖Fig.15.Experimental picture of digital image encryption and decryption:(a) Original bird image;(b) encrypted bird image;(c) decrypted bird image;(d) original pepper (256× 256) image;(e) encrypted pepper (256× 256) image;(f) decrypted pepper (256×256) image;(g) original Lena (512× 512) image;(h) encrypted Lena (512× 512) image;(i) decrypted Lena (512× 512) image;(j) original splash (512× 512) image;(k) encrypted splash (512× 512) image;(l) decrypted splash (512× 512) image;(m) original airport (1024× 1024) image;(n) encrypted airport (1024× 1024) image;(o) decrypted airport (1024× 1024) image;(p) original airplane (1024× 1024) image;(q) encrypted airplane (1024× 1024) image;(r) decrypted airplane (1024× 1024) image.

    5.4 安全性分析

    5.4.1 差分攻擊

    差分攻擊是攻擊者針對(duì)明文圖像,改變一個(gè)像素值然后加密圖像,觀察兩個(gè)加密后的密文圖像之間的差距,從而找到規(guī)律,破解算法.

    NPCR (number of pixels change rate)與UACI(unified average changing intensity)是差分攻擊的兩個(gè)重要指標(biāo),它們通過 (4)式和(5)式計(jì)算出來[57]:

    c1和c2是兩幅圖像,圖像的尺寸是W×H.如果c1(i,j)/=c2(i,j),則D(i,j)=1,否則,D(i,j)=0.

    理論上NPCR 與 UACI 的值越接近99.6094%和33.4635%越好.本文選取P(256,256)的像素值做出改變,并計(jì)算出它們的NPCR 與 UACI 結(jié)果,如表4所示.對(duì)比代表性的文獻(xiàn)[10,13,58,59]中的NPCR 與 UACI,對(duì)比結(jié)果如表5所示.實(shí)驗(yàn)結(jié)果及對(duì)比結(jié)果表明,該算法的NPCR 與 UACI已經(jīng)很接近理論值了,因此本文提出的加密算法具有很好的抵抗差分攻擊的能力.

    表4 NPCR和UACITable 4.NPCR and UACI.

    表5 NPCR和UACI 的平均值與其他加密算法的比較Table 5.The average of NPCR and UACI and comparison with other algorithms.

    5.4.2 密鑰空間分析

    在此圖像加密系統(tǒng)中,x0,y0,z0和w0的精度為 10-14,r1和r2為0 至255 的整數(shù)隨機(jī)數(shù).訓(xùn)練數(shù)據(jù)的比例p的精度為 10-14,初始學(xué)習(xí)率q的精度為 10-14,學(xué)習(xí)率下降因子u的精度為 10-14,隱藏節(jié)點(diǎn)數(shù)o的取值范圍為 [1,M×N -2],截取進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的序列長(zhǎng)度s的取值范圍為

    而代表性的文獻(xiàn)[10,13,58-61]中的密鑰空間分別為1098,>255×10145,2283,2399,24×1045和2256,實(shí)驗(yàn)結(jié)果及對(duì)比結(jié)果表明,本算法是足夠安全的.

    5.4.3 密鑰敏感性分析

    一個(gè)好的算法是對(duì)密鑰敏感的,即對(duì)密鑰做出微小的改變,然后還原,會(huì)得到完全不同的結(jié)果.本文選取的密鑰x0:

    對(duì)x0改變生成新密鑰:

    由于用錯(cuò)誤的密鑰進(jìn)行還原,所以不能有效解密,如圖16(a)—(c)所示.此外,由于本文中對(duì){yi}進(jìn)行深度學(xué)習(xí)后生成了新的序列進(jìn)行加密,因此對(duì)加密圖用{yi}不能進(jìn)行有效解密,如圖16(c)所示.綜上,本文加密方法具有較高的密鑰敏感性.

    圖16 密鑰敏感性 (a)明文圖像;(b)密文用解密結(jié)果;(c)密文用 {yi} 解密結(jié)果Fig.16.Sensitivity of secret key:(a) Original image;(b) error key restoring diagram;(c) error key {yi} restoring diagram.

    5.4.4 直方圖分析

    直方圖分析是檢測(cè)密文像素值分布是否均勻,一個(gè)好的加密算法,密文直方圖應(yīng)該是均勻的.否則該加密算法是不安全的,攻擊者就能從密文中找到規(guī)律,從而破解該算法.

    圖17展示了不同分辨率的灰度圖像明文直方圖與密文直方圖.通過觀察,明文直方圖分布是不均勻的,當(dāng)經(jīng)過本文的加密算法,密文直方圖分布是均勻的.因此攻擊者很難從密文中找到規(guī)律從而破解算法.因此本文具有很好的抵抗統(tǒng)計(jì)攻擊的能力.

    圖17 加密解密圖像直方圖 (a)鳥(256× 256)原圖與明文直方圖;(b)鳥(256× 256)加密圖和密圖直方圖;(c)辣椒(256×256)原圖與明文直方圖;(d)辣椒(256× 256)加密圖和密圖直方圖;(e) Lena(512× 512)原圖與明文直方圖;(f) Lena(512×512)加密圖和密圖直方圖;(g)水滴潑灑(512× 512)原圖與明文直方圖;(h)水滴潑灑(512× 512)加密圖和密圖直方圖;(i)機(jī)場(chǎng)(1024× 1024)原圖與明文直方圖;(j)機(jī)場(chǎng)(1024× 1024)加密圖和密圖直方圖;(k)飛機(jī)(1024× 1024)原圖與明文直方圖;(l)飛機(jī)(1024× 1024)加密圖和密圖直方圖Fig.17.Histograms of plain images and ciphered images:(a) Original image and histogram of bird (256× 256);(b)cipher image and histogram of bird (256× 256);(c) original image and histogram of pepper (256× 256);(d) cipher image and histogram of pepper(256× 256);(e) original image and histogram of Lena (512× 512);(f) cipher image and histogram of Lena (512× 512);(g) original image and histogram of splash (512× 512);(h) cipher image and histogram of splash (512× 512);(i) original image and histogram of airport (1024× 1024);(j) cipher image and histogram of airport (1024× 1024);(k) original image and histogram of airplane (1024× 1024);(l) cipher image and histogram of airplane (1024× 1024).

    5.4.5 相關(guān)性分析

    除上述直方圖分析外,統(tǒng)計(jì)分析中還有一種檢測(cè)指標(biāo),相鄰像素值的相關(guān)性,其包括水平相鄰像素相關(guān)性,垂直相鄰像素相關(guān)性,對(duì)角相鄰像素相關(guān)性.一個(gè)好的加密系統(tǒng),加密后得到的密文各個(gè)相鄰像素值的相關(guān)性越接近于0 代表加密效果越好,這樣攻擊者就不能從密文中得到有效地信息,很好的保護(hù)了加密算法.接下來,我們使用下面的公式來計(jì)算相鄰像素值的相關(guān)性[62]:

    首先,本文在Lena 明文和密文中隨機(jī)選取5000 對(duì)像素點(diǎn)進(jìn)行測(cè)試,如圖18所示.從圖18可以看出,明文各個(gè)方向具有很強(qiáng)的相關(guān)性,而從密文的相關(guān)性具有很小的相關(guān)性.

    圖18 Lena 圖相關(guān)性分析 (a)明文;(b)密圖Fig.18.Correlation coefficients of Lena:(a) Original image;(b) encrypted image.

    接下來,對(duì)其他圖片進(jìn)行仿真,計(jì)算結(jié)果陳列在表6中,并與一些代表性的文獻(xiàn)[10,13,58,59]的密文相關(guān)性作對(duì)比,其結(jié)果展示在表7中.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文的算法與一些代表性的文獻(xiàn)作對(duì)比,可以發(fā)現(xiàn),明文的3 個(gè)方向上相關(guān)性很高,經(jīng)過本文算法的加密,密文的3 個(gè)方向上相關(guān)性變得很低,與其他方法一樣都接近于0.因此本文具有更好的安全性,能夠抵抗統(tǒng)計(jì)攻擊.

    表6 圖像相關(guān)系數(shù)Table 6.Correlation coefficients of images.

    表7 密文圖像相關(guān)系數(shù)比較Table 7.Comparison of the correlation coefficients of images.

    5.4.6 信息熵分析

    信息熵代表信息混亂的程度,像素值越混亂信息熵越接近8,信息泄露的可能性越小,信息熵通過(6)式計(jì)算[63]:

    在(6)式中,p(si)代表si發(fā)生概率.理論上信息熵的值越接近8,代表像素值分布越混亂,信息泄露的可能性就越小.采用灰度圖像房屋(house),攝影師 (cameraman),鳥(bird),辣椒 (pepper),Lena,水滴潑灑 (splash),飛機(jī)(airplane)(512×512),坦克(tank),卡車 (truck),機(jī)場(chǎng) (airport),飛機(jī)(airplane)(1024×1024)進(jìn)行檢測(cè).選取不同的差分攻擊位置,在表8中分別給出了明文的信息熵以及密文的信息熵,代表性文獻(xiàn)[10,13,58,59]中Lena(512×512)的信息熵分別為7.9993,7.9993,7.9993,7.999239.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明我們得到的密文信息熵7.9993和其他方法一樣都非常接近于8,表示信息泄露的可能性很小,攻擊者幾乎不能從密文中找到有效信息,因此本文提出的算法具有很好的安全性.

    表8 信息熵Table 8.Information entropy of images.

    5.4.7 魯棒性分析

    魯棒性是檢驗(yàn)加密算法抗干擾能力的重要指標(biāo).在傳輸過程中信息有可能部分丟失或受到噪聲污染,因此需要設(shè)計(jì)一個(gè)加密算法,即使丟失一部分信息,也可以通過解密程序得到明文的一些主要信息.我們通過剪切攻擊和噪聲攻擊兩種方式來檢測(cè)本文加密算法的魯棒性.

    圖19(a)—(c)展示了不同程度的剪切攻擊,圖19(d)—(f)展示了不同程度的高斯白噪聲攻擊,從圖中可以看出,盡管密文丟失一些信息或者一些信息被污染,還可以通過解密得到明文的一些主要信息,因此本文的加密算法具有較好的魯棒性.

    圖19 抗攻擊性檢驗(yàn) (a) 10%剪切;(b) 30%剪切;(c) 80%剪切;(d) 0.001 高斯白噪聲攻擊;(e) 0.01 高斯白噪聲攻擊;(f) 0.1 高斯白噪聲攻擊Fig.19.Anti attack test:(a) 10% data missed;(b) 30% date missed;(c) 80% data missed;(d) attack of 0.001 Gaussian white noise;(e) attack of 0.01 Gaussian white noise;(f) attack of 0.1 Gaussian white noise.

    5.4.8 已知明文和選擇明文攻擊的分析

    全黑或全白圖像經(jīng)常被用來評(píng)估所提出的密碼系統(tǒng)對(duì)已知明文和選擇明文攻擊的抵抗力.對(duì)全黑圖像與全白圖像進(jìn)行加密解密,結(jié)果如圖20所示,可見我們的方法可以對(duì)這兩個(gè)圖進(jìn)行有效的加密和解密.接著對(duì)全黑圖像與全白圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,如表9所列.通過此表可以得出,各種指標(biāo)均接近理論值,因此本圖像加密算法對(duì)已知明文和選擇明文攻擊具有較好的抗攻擊性.

    圖20 全黑全白圖加密解密圖像Fig.20.Encryption and decryption image of all black and all white image.

    表9 全黑全白圖的統(tǒng)計(jì)分析Table 9.The statistical analysis of all-black image and all-white image.

    6 結(jié)論

    本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的圖像加密算法,利用LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)混沌序列進(jìn)行深度學(xué)習(xí),生成了新的混沌信號(hào),將其用來進(jìn)行圖像加密.相對(duì)于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,深度學(xué)習(xí)模型具有復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和較多的參數(shù),這給破解帶來了很大的難度.通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法具有更好的安全性,能抵抗常見的攻擊.但是由于設(shè)備條件限制,對(duì)于較大數(shù)據(jù)集,加密算法的效率有待提高.

    猜你喜歡
    明文加密算法密文
    一種針對(duì)格基后量子密碼的能量側(cè)信道分析框架
    一種支持動(dòng)態(tài)更新的可排名密文搜索方案
    基于模糊數(shù)學(xué)的通信網(wǎng)絡(luò)密文信息差錯(cuò)恢復(fù)
    奇怪的處罰
    奇怪的處罰
    基于小波變換和混沌映射的圖像加密算法
    四部委明文反對(duì)垃圾焚燒低價(jià)競(jìng)爭(zhēng)
    云存儲(chǔ)中支持詞頻和用戶喜好的密文模糊檢索
    Hill加密算法的改進(jìn)
    国产欧美亚洲国产| 国产免费又黄又爽又色| 亚洲成人一二三区av| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 激情五月婷婷亚洲| 日韩中文字幕视频在线看片| 丝袜人妻中文字幕| 国产福利在线免费观看视频| 夫妻性生交免费视频一级片| 午夜福利乱码中文字幕| 国产精品久久久久久久久免| av女优亚洲男人天堂| 97人妻天天添夜夜摸| 欧美另类一区| 美女主播在线视频| 超色免费av| 熟女电影av网| 国产精品不卡视频一区二区| 丁香六月天网| 成人漫画全彩无遮挡| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 久久99一区二区三区| 边亲边吃奶的免费视频| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 男女免费视频国产| 久久女婷五月综合色啪小说| 黄色配什么色好看| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀 | 免费少妇av软件| 丝瓜视频免费看黄片| 国产乱来视频区| 欧美人与性动交α欧美软件| 国精品久久久久久国模美| 日本av免费视频播放| 精品国产乱码久久久久久男人| 女人久久www免费人成看片| 国产成人免费无遮挡视频| 桃花免费在线播放| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 久久久久久久久久久久大奶| 亚洲第一区二区三区不卡| 亚洲精品美女久久av网站| 国产精品不卡视频一区二区| 久久这里有精品视频免费| 国产日韩欧美亚洲二区| 午夜精品国产一区二区电影| 99热全是精品| 9热在线视频观看99| 高清欧美精品videossex| 日韩免费高清中文字幕av| 最近中文字幕高清免费大全6| 国产亚洲最大av| 久久久精品94久久精品| 久久久精品94久久精品| 一级毛片电影观看| 亚洲综合色网址| 日本午夜av视频| 中文字幕人妻熟女乱码| 久久久亚洲精品成人影院| 日本-黄色视频高清免费观看| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 免费观看av网站的网址| 午夜福利网站1000一区二区三区| 中文天堂在线官网| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 亚洲av日韩在线播放| 日本免费在线观看一区| 一个人观看的视频www高清免费观看 | 国产一区二区三区视频了| 午夜激情av网站| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 午夜两性在线视频| 老汉色∧v一级毛片| 新久久久久国产一级毛片| 丁香欧美五月| 大型黄色视频在线免费观看| 99久久人妻综合| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 国产精品亚洲一级av第二区| 精品一区二区三区视频在线观看免费 | 夜夜躁狠狠躁天天躁| 中文字幕高清在线视频| 日韩精品中文字幕看吧| 亚洲熟女毛片儿| 国产av在哪里看| 男女下面进入的视频免费午夜 | 成年人黄色毛片网站| 三级毛片av免费| 老司机午夜福利在线观看视频| 欧美成人免费av一区二区三区| 成年女人毛片免费观看观看9| 国产精品永久免费网站| 精品国内亚洲2022精品成人| 国产伦一二天堂av在线观看| 久久国产精品影院| 成人av一区二区三区在线看| 午夜福利欧美成人| 亚洲av成人av| 国产一区二区三区综合在线观看| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 18美女黄网站色大片免费观看| 日韩有码中文字幕| 欧美丝袜亚洲另类 | 国产精品电影一区二区三区| 9191精品国产免费久久| 91精品国产国语对白视频| 亚洲成国产人片在线观看| 狂野欧美激情性xxxx| 两个人看的免费小视频| 丝袜美足系列| 国产精品99久久99久久久不卡| 免费在线观看影片大全网站| 91成人精品电影| 婷婷六月久久综合丁香| 国产三级黄色录像| 久久精品国产亚洲av高清一级| 大香蕉久久成人网| 最新在线观看一区二区三区| 亚洲精品国产色婷婷电影| 国产亚洲精品一区二区www| 亚洲 欧美 日韩 在线 免费| av中文乱码字幕在线| 久久中文看片网| 99精国产麻豆久久婷婷| 高清毛片免费观看视频网站 | 欧美日韩国产mv在线观看视频| 欧美国产精品va在线观看不卡| 亚洲欧美精品综合久久99| 久久久久久久午夜电影 | 国产单亲对白刺激| 少妇的丰满在线观看| 正在播放国产对白刺激| 多毛熟女@视频| 精品高清国产在线一区| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 黄色 视频免费看| 在线观看免费视频网站a站| 国产午夜精品久久久久久| 久久99一区二区三区| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 久久草成人影院| 91大片在线观看| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 久久这里只有精品19| 色婷婷av一区二区三区视频| 高清在线国产一区| 亚洲国产精品合色在线| 亚洲精品一区av在线观看| 一二三四社区在线视频社区8| 久久精品人人爽人人爽视色| 国产av又大| 精品日产1卡2卡| av国产精品久久久久影院| 激情在线观看视频在线高清| 老司机靠b影院| 亚洲片人在线观看| 啦啦啦 在线观看视频| 日韩视频一区二区在线观看| 超色免费av| 亚洲成国产人片在线观看| 中文字幕av电影在线播放| 在线观看免费视频日本深夜| 亚洲 欧美 日韩 在线 免费| 男人舔女人下体高潮全视频| 深夜精品福利| 国产一区二区三区在线臀色熟女 | 一级毛片精品| 高清欧美精品videossex| 久久久久久人人人人人| 一a级毛片在线观看| 欧美激情极品国产一区二区三区| 亚洲国产欧美一区二区综合| 欧美色视频一区免费| 黄色a级毛片大全视频| 欧美激情久久久久久爽电影 | 不卡一级毛片| 亚洲第一青青草原| 欧美在线一区亚洲| 国产成人欧美在线观看| 我的亚洲天堂| 手机成人av网站| 99国产极品粉嫩在线观看| 亚洲第一青青草原| 日日干狠狠操夜夜爽| 99久久国产精品久久久| 9色porny在线观看| 亚洲欧美一区二区三区久久| 美国免费a级毛片| 老司机靠b影院| 国产精品香港三级国产av潘金莲| 久久香蕉国产精品| 久久久久国内视频| 首页视频小说图片口味搜索| 脱女人内裤的视频| 欧美不卡视频在线免费观看 | 亚洲,欧美精品.| 久久人妻熟女aⅴ| 少妇的丰满在线观看| 亚洲 欧美一区二区三区| 999久久久精品免费观看国产| 男女下面进入的视频免费午夜 | 色尼玛亚洲综合影院| 91九色精品人成在线观看| 国产高清视频在线播放一区| 亚洲欧美日韩无卡精品| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 男男h啪啪无遮挡| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 日本欧美视频一区| 久久精品国产清高在天天线| 在线观看一区二区三区激情| 一二三四社区在线视频社区8| tocl精华| 国产高清videossex| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 久久婷婷成人综合色麻豆| 久久天堂一区二区三区四区| 精品国产乱码久久久久久男人| 老司机午夜十八禁免费视频| 国产成人av激情在线播放| 女同久久另类99精品国产91| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 久久中文字幕一级| 99精品久久久久人妻精品| 国产成人免费无遮挡视频| 欧美日韩亚洲高清精品| 久久久水蜜桃国产精品网| 黄片大片在线免费观看| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 日韩成人在线观看一区二区三区| 视频区欧美日本亚洲| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 色综合婷婷激情| 男人舔女人的私密视频| 女性被躁到高潮视频| ponron亚洲| 久久久水蜜桃国产精品网| 在线观看免费视频网站a站| 女性生殖器流出的白浆| 中文字幕人妻熟女乱码| 国产激情欧美一区二区| 老司机靠b影院| 国产午夜精品久久久久久| 国产成人影院久久av| 正在播放国产对白刺激| 亚洲中文字幕日韩| 在线免费观看的www视频| 亚洲五月天丁香| 国产精品 欧美亚洲| 欧美国产精品va在线观看不卡| 国产又色又爽无遮挡免费看| 大型av网站在线播放| 婷婷丁香在线五月| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 精品国产美女av久久久久小说| 一级,二级,三级黄色视频| 国产成人啪精品午夜网站| 在线观看免费视频日本深夜| 午夜91福利影院| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 夫妻午夜视频| 色老头精品视频在线观看| av欧美777| 免费搜索国产男女视频| 国产av一区在线观看免费| 日韩中文字幕欧美一区二区| www.999成人在线观看| 久久久久九九精品影院| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 国产一区二区三区视频了| 亚洲久久久国产精品| 久久久久九九精品影院| www.熟女人妻精品国产| 亚洲中文字幕日韩| 欧美黑人欧美精品刺激| 久久久国产成人免费| 免费在线观看日本一区| 午夜精品国产一区二区电影| 色综合站精品国产| 国产区一区二久久| 99国产精品一区二区三区| av欧美777| 亚洲人成电影观看| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 精品电影一区二区在线| 久久久国产精品麻豆| 亚洲一区高清亚洲精品| 精品久久久精品久久久| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 欧美成人性av电影在线观看| 亚洲avbb在线观看| 少妇 在线观看| 1024香蕉在线观看| 真人一进一出gif抽搐免费| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 精品久久久久久,| 1024视频免费在线观看| 我的亚洲天堂| 纯流量卡能插随身wifi吗| 女性生殖器流出的白浆| e午夜精品久久久久久久| 日韩国内少妇激情av| 精品一品国产午夜福利视频| 桃红色精品国产亚洲av| 一级毛片女人18水好多| 999久久久国产精品视频| 黑丝袜美女国产一区| 91麻豆av在线| 国产亚洲av高清不卡| 久久久水蜜桃国产精品网| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 黄片播放在线免费| 午夜精品国产一区二区电影| 亚洲九九香蕉| 狂野欧美激情性xxxx| 日韩精品中文字幕看吧| 亚洲第一青青草原| 国产熟女午夜一区二区三区| 国产成人精品久久二区二区免费| 国产乱人伦免费视频| 一a级毛片在线观看| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 亚洲免费av在线视频| 日韩免费高清中文字幕av| 欧美午夜高清在线| 99久久国产精品久久久| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 一a级毛片在线观看| 在线观看免费日韩欧美大片| 久久午夜综合久久蜜桃| 18禁观看日本| 满18在线观看网站| 国产精品 欧美亚洲| 丰满饥渴人妻一区二区三| 岛国视频午夜一区免费看| 18美女黄网站色大片免费观看| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 一进一出抽搐gif免费好疼 | 久久国产精品人妻蜜桃| 午夜精品国产一区二区电影| 日本免费a在线| 精品第一国产精品| 乱人伦中国视频| 男女下面插进去视频免费观看| 国产高清国产精品国产三级| 999久久久国产精品视频| 俄罗斯特黄特色一大片| 国产av一区在线观看免费| 久久久久久人人人人人| а√天堂www在线а√下载| 欧美久久黑人一区二区| 99久久人妻综合| 老鸭窝网址在线观看| 亚洲精品av麻豆狂野| 国产一区在线观看成人免费| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 香蕉久久夜色| av视频免费观看在线观看| 日本一区二区免费在线视频| 99国产精品一区二区三区| 国产欧美日韩一区二区三| 丰满饥渴人妻一区二区三| 午夜福利,免费看| 夜夜夜夜夜久久久久| 一级黄色大片毛片| 美女高潮到喷水免费观看| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 变态另类成人亚洲欧美熟女 | 久久久久久大精品| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 韩国精品一区二区三区| 啪啪无遮挡十八禁网站| 搡老乐熟女国产| 好男人电影高清在线观看| 一区二区三区激情视频| 国产三级在线视频| 十八禁人妻一区二区| 在线国产一区二区在线| 久久亚洲精品不卡| 成年人黄色毛片网站| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 黄片小视频在线播放| 亚洲一区高清亚洲精品| 黄网站色视频无遮挡免费观看| 亚洲人成77777在线视频| 国产片内射在线| 国产精品影院久久| a级毛片在线看网站| 精品国产国语对白av| 一进一出好大好爽视频| 性少妇av在线| 激情在线观看视频在线高清| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 欧美成人免费av一区二区三区| 动漫黄色视频在线观看| 极品教师在线免费播放| svipshipincom国产片| 婷婷精品国产亚洲av在线| 超色免费av| 亚洲国产精品合色在线| 五月开心婷婷网| 国产人伦9x9x在线观看| 村上凉子中文字幕在线| 一区二区三区精品91| 日韩精品中文字幕看吧| 亚洲中文av在线| 久久影院123| 日韩成人在线观看一区二区三区| 桃红色精品国产亚洲av| www日本在线高清视频| 亚洲精品美女久久av网站| 欧美中文综合在线视频| 亚洲精品一区av在线观看| 制服诱惑二区| 一级黄色大片毛片| 欧美黑人欧美精品刺激| 真人一进一出gif抽搐免费| 久久青草综合色| 精品电影一区二区在线| 久久久精品欧美日韩精品| 成人亚洲精品av一区二区 | 一个人免费在线观看的高清视频| 中出人妻视频一区二区| 亚洲中文字幕日韩| 久久久水蜜桃国产精品网| 精品无人区乱码1区二区| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 99国产精品免费福利视频| 精品久久久久久电影网| 午夜激情av网站| 老汉色av国产亚洲站长工具| 麻豆国产av国片精品| 在线观看免费高清a一片| 精品一品国产午夜福利视频| 日本vs欧美在线观看视频| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| cao死你这个sao货| 色播在线永久视频| 99国产精品免费福利视频| 高清av免费在线| 韩国精品一区二区三区| 亚洲五月婷婷丁香| 9热在线视频观看99| 国产精品av久久久久免费| 人人澡人人妻人| 丰满的人妻完整版| 亚洲成国产人片在线观看| 纯流量卡能插随身wifi吗| 桃红色精品国产亚洲av| 手机成人av网站| 丝袜美腿诱惑在线| 一级毛片精品| 在线免费观看的www视频| 亚洲avbb在线观看| 一本综合久久免费| 婷婷精品国产亚洲av在线| 久久久久九九精品影院| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 国产亚洲欧美在线一区二区| 两个人看的免费小视频| av在线播放免费不卡| 日本vs欧美在线观看视频| 12—13女人毛片做爰片一| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片 | 91麻豆精品激情在线观看国产 | 啦啦啦免费观看视频1| 精品久久久久久电影网| 亚洲精品中文字幕在线视频| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 久久精品亚洲熟妇少妇任你| 露出奶头的视频| 一级毛片精品| 天堂动漫精品| 高清在线国产一区| 波多野结衣av一区二区av| 久久香蕉激情| 色婷婷久久久亚洲欧美| 国产有黄有色有爽视频| 黑人操中国人逼视频| 成年人免费黄色播放视频| 久久人妻av系列| 国产欧美日韩一区二区三| 高清av免费在线| 波多野结衣av一区二区av| 老司机午夜十八禁免费视频| 一进一出抽搐gif免费好疼 | 麻豆成人av在线观看| 欧美成人性av电影在线观看| 欧美乱色亚洲激情| 成人免费观看视频高清| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 国产精品98久久久久久宅男小说| 淫秽高清视频在线观看| 成人精品一区二区免费| 久久精品影院6| 精品国产乱子伦一区二区三区| 国产一卡二卡三卡精品| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 成人国语在线视频| 自线自在国产av| 美女 人体艺术 gogo| 成人国产一区最新在线观看| 99在线视频只有这里精品首页| 日韩中文字幕欧美一区二区| 啪啪无遮挡十八禁网站| 老司机亚洲免费影院| 日韩欧美免费精品| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| videosex国产| 国产成人精品久久二区二区免费| 亚洲熟妇熟女久久| 精品一区二区三区av网在线观看| 18禁国产床啪视频网站| 伦理电影免费视频| 在线观看免费视频网站a站| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 波多野结衣高清无吗| 精品一区二区三区四区五区乱码| 亚洲伊人色综图| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 人人妻,人人澡人人爽秒播| x7x7x7水蜜桃| 午夜免费成人在线视频| 操出白浆在线播放| 久久人人97超碰香蕉20202| 女警被强在线播放| 91字幕亚洲| 精品一区二区三区四区五区乱码| 亚洲专区中文字幕在线| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 久久久久久人人人人人| 99香蕉大伊视频| ponron亚洲| 久久久久久久精品吃奶| 黄色毛片三级朝国网站| 国产一区二区激情短视频| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 黄色 视频免费看| 一级片免费观看大全| 一二三四在线观看免费中文在| 色精品久久人妻99蜜桃| 水蜜桃什么品种好| 中亚洲国语对白在线视频| 97人妻天天添夜夜摸| 亚洲精华国产精华精| 一二三四在线观看免费中文在| 日韩高清综合在线| 成人特级黄色片久久久久久久| 亚洲五月婷婷丁香| 亚洲精品中文字幕在线视频| 日韩有码中文字幕| 亚洲精品在线观看二区| 女人被狂操c到高潮| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 黑人猛操日本美女一级片| 午夜福利,免费看| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 女性生殖器流出的白浆| 国产伦一二天堂av在线观看| 久久人妻熟女aⅴ| 老司机亚洲免费影院| 日日干狠狠操夜夜爽| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 人成视频在线观看免费观看| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 电影成人av| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 最近最新免费中文字幕在线| 中文亚洲av片在线观看爽| 成年人黄色毛片网站| 丝袜在线中文字幕| 国产成人av教育| 婷婷精品国产亚洲av在线| 久久精品国产99精品国产亚洲性色 | 久久久国产成人免费| 久久久久久人人人人人| 很黄的视频免费| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| av网站在线播放免费| 国产av一区二区精品久久| av天堂久久9| 天堂动漫精品| 一级毛片精品| 久久久精品欧美日韩精品| 超碰成人久久| 国产精品 国内视频| 国产视频一区二区在线看| 后天国语完整版免费观看| 欧美+亚洲+日韩+国产| 最新在线观看一区二区三区| 欧美在线黄色| 亚洲精品国产色婷婷电影| 亚洲久久久国产精品| 真人做人爱边吃奶动态| av在线天堂中文字幕 | 精品一区二区三卡| 精品久久久久久成人av| 1024香蕉在线观看| 久久青草综合色| 成在线人永久免费视频| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 1024视频免费在线观看| 妹子高潮喷水视频| 久久这里只有精品19| 国产真人三级小视频在线观看| www.熟女人妻精品国产| 长腿黑丝高跟| 亚洲欧美一区二区三区久久| 精品国产乱码久久久久久男人| 美女国产高潮福利片在线看| 日韩大码丰满熟妇| 一进一出抽搐gif免费好疼 | 午夜精品国产一区二区电影|