基于四維混沌系統(tǒng)的改進(jìn)AES圖像加密算法

唐 辰, 涂喜梅, 陸曉剛, 張 琦, 張小貝,*

(1. 上海大學(xué)通信與信息工程學(xué)院, 上海 200444; 2. 上海飛機(jī)設(shè)計(jì)研究院, 上海 201210)

0 引 言

隨著互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)的發(fā)展,圖像作為一種直觀的信息展現(xiàn)方式,包含了許多隱私內(nèi)容。出于對安全性的考慮,圖像加密技術(shù)備受關(guān)注[1]。高級加密標(biāo)準(zhǔn)(advanced encryption standard,AES)因具備加解密速度快等優(yōu)點(diǎn),被廣泛使用[2]。但由于圖像具備數(shù)據(jù)量大、冗余性高等特征,傳統(tǒng)AES加密算法已無法滿足圖像的加密需求[3]。由于混沌系統(tǒng)對初值敏感、不可預(yù)測[4],與密碼學(xué)具有緊密的聯(lián)系,故結(jié)合混沌系統(tǒng)的圖像加密算法存在巨大的發(fā)展前景[5]。

2000年,Yen等[6]提出了一種基于Logistic[7]混沌的圖像加密算法。Logistic作為一維混沌圖像加密算法,雖然迭代速度快、實(shí)現(xiàn)簡單[8],但由于結(jié)構(gòu)簡單、控制參數(shù)少,導(dǎo)致密鑰空間較小,易被破解。2002年,LYU等[9]提出了一種Lorenz-Chen-Lu(LCL)混沌系統(tǒng),通過參數(shù)控制,能夠在Lorenz[10]、Chen[11]、Lu[12]等提出的系統(tǒng)之間實(shí)現(xiàn)過渡,極大程度地提高了系統(tǒng)的復(fù)雜度。2019年,田嘉琪等[13]提出了一種改進(jìn)的Lorenz混沌系統(tǒng),并將其應(yīng)用于圖像加密的置亂擴(kuò)散過程。為提高加密復(fù)雜度,2021年,張雷等[14]提出了一種結(jié)合S盒和混沌的三階擴(kuò)散圖像加密算法,但混沌系統(tǒng)依舊采用傳統(tǒng)的Logistic和Chen系統(tǒng)。2021年,Wang等[15]提出了一種具有兩個參數(shù)的新混沌系統(tǒng),并通過對圖像的行、列、對角線不同方向進(jìn)行置亂和擴(kuò)散,實(shí)現(xiàn)了加密。2022年,Kumar等[16]提出了一種基于優(yōu)化的Thorp混沌和Zig-zag掃描的混沌圖像加密算法,能夠有效克服差分攻擊,但Thorp為一維結(jié)構(gòu),密鑰安全性有待進(jìn)一步提升。2022年,Teng等[17]提出了一種基于Logistic和Sine混沌的二維交叉模式超混沌系統(tǒng),并通過擴(kuò)散和排列組合的方式完成了加密,但僅依靠置亂等簡單的加密方法,系統(tǒng)的抗攻擊能力較弱。

本文提出了一種基于四維LCL混沌系統(tǒng)的改進(jìn)AES圖像加密算法,以提高混沌系統(tǒng)的復(fù)雜度和AES算法對圖像的加密效果。密鑰由混沌系統(tǒng)生成,通過在LCL混沌系統(tǒng)中引入非線性項(xiàng)和反饋控制器,構(gòu)成了新的四維混沌映射關(guān)系。新的四維LCL混沌系統(tǒng)既繼承了LCL混沌系統(tǒng)的特點(diǎn),能在Lorenz、Chen、Lu系統(tǒng)間實(shí)現(xiàn)過渡,又增加了控制參數(shù),提升了系統(tǒng)復(fù)雜度。針對傳統(tǒng)AES加密算法在圖像加密方面效率和安全性不高的缺點(diǎn),使用混沌Cubic-S盒、動態(tài)交叉變換的方法替代了原始的S盒變換和行位移變換,并在密鑰生成過程中引入混沌序列,修改了密鑰生成函數(shù)的結(jié)構(gòu),使得每一輪密鑰均與上兩輪密鑰有關(guān),加強(qiáng)了密鑰的安全性和加密效果。

1 新的四維LCL混沌系統(tǒng)

1.1 數(shù)學(xué)模型

(1)

Sine混沌是一種基于正弦函數(shù)的混沌映射[18],通過引入非線性擾動和延遲反饋控制器的方式可以提高混沌結(jié)構(gòu)復(fù)雜度[19-20]。故本文基于Sine和三維LCL混沌系統(tǒng),提出了如式(2)所示的四維LCL混沌系統(tǒng),通過在計(jì)算過程中引入siny和y2兩個非線性項(xiàng),并新增一個反饋控制器,使各狀態(tài)變量參與到相互的計(jì)算中,從而形成相互影響。為保證新的四維LCL混沌系統(tǒng)能夠繼承原始LCL系統(tǒng)可在多個混沌系統(tǒng)間過渡的特點(diǎn),維持了x、y、z的基本運(yùn)算結(jié)構(gòu)。同時,為擴(kuò)大密鑰空間,新增了控制參數(shù)b、c、d、e。當(dāng)c等于0,e分別等于、大于和小于0時,x、y、z分別組成了Lu系統(tǒng)[12]、Chen系統(tǒng)[11]和Lorenz系統(tǒng)[10]。

(2)

式中:x、y、z、w為系統(tǒng)的狀態(tài)變量;a、b、c、d、e為控制參數(shù)。參數(shù)和狀態(tài)變量的初值和取值范圍分別為a∈[18,27],b∈[8,20],c∈[0,1.8],d∈[0,2.8],e∈(1,5),x0∈[-20,20],y0∈[-5,5],z0∈[2,12],w0∈[-10,10]。利用4階龍格庫塔算法,以0.001為步長,當(dāng)a=26,b=18,c=1.1,d=0.3,e=3,x0=8,y0=2,z0=8,w0=5時,得到混沌序列,圖1給出了系統(tǒng)相位圖。從圖1可以觀察到系統(tǒng)在各個相位空間上都展現(xiàn)出了由內(nèi)向外不斷拉伸同時又收縮于吸引子的趨勢,存在多環(huán)多翼的復(fù)雜結(jié)構(gòu),但整體上又呈現(xiàn)出穩(wěn)定的狀態(tài)。

圖1 新的四維LCL混沌系統(tǒng)相圖Fig.1 New phase diagram of four-dimensional LCL chaotic system

1.2 穩(wěn)定性分析

(1) 耗散性分析

(3)

(4)

(2) 平衡點(diǎn)分析

表1 平衡點(diǎn)對應(yīng)特征值

由平衡點(diǎn)和穩(wěn)定性關(guān)系[21]可知,S0是不穩(wěn)定鞍點(diǎn),其余4個為不穩(wěn)定的鞍焦點(diǎn),是形成多環(huán)多翼運(yùn)動狀態(tài)的前提條件。

(5)

1.3 動力學(xué)分析

(1) 李雅普諾夫(Lyapunov exponent, LE)指數(shù)和維數(shù)

LE能夠定量地描述運(yùn)動軌跡的吸引和排斥程度[22]。圖2給出了a=26,c=1.1,d=0.3,e=3,b在[-5,25]內(nèi)變化時的LE指數(shù)圖。當(dāng)b在[6.7,22.1]和[23.7,25]內(nèi),至少有一個LE大于0,表明處于混沌狀態(tài);尤其當(dāng)b在[11.5,20.3]內(nèi)時,存在兩個大于0的LE指數(shù),表明系統(tǒng)處于超混沌狀態(tài);在其余范圍內(nèi),系統(tǒng)4個LE指數(shù)均小于0,表明系統(tǒng)處于準(zhǔn)周期的運(yùn)動狀態(tài)。故當(dāng)b∈[8,20]時,至少存在一個為正、一個接近于0、兩個小于0的LE指數(shù),表明系統(tǒng)保持著高度混沌狀態(tài)。

圖2 b變化時的LE變化圖Fig.2 Change of LE when b is changing

當(dāng)參數(shù)a=26,b=18,c=1.1,d=0.3,e=3時,LE1=3.06,LE2=0.11,LE3=-0.32,LE4=-12.60,則LE維數(shù)可由式(6)得到。其中,DL為LE維數(shù);j+1為LE指數(shù)的數(shù)量。由于DL為分?jǐn)?shù),表明存在奇異吸引子,系統(tǒng)處于混沌狀態(tài)。

(6)

(2) 分岔圖

圖3給出了a=26,c=1.1,d=0.3,e=3,b在[-5,25]范圍內(nèi)變化時x的分岔圖,由圖3可以觀察到系統(tǒng)從準(zhǔn)周期運(yùn)動逐漸出現(xiàn)分岔然后進(jìn)入混沌的狀態(tài),并在[-20,20]范圍內(nèi)出現(xiàn)分布均勻的無規(guī)律隨機(jī)運(yùn)動。與LE指數(shù)圖對比,系統(tǒng)運(yùn)動狀態(tài)隨b的變化情況基本一致,驗(yàn)證了系統(tǒng)具有良好的遍歷性。

圖3 b變化時x的分岔圖Fig.3 Bifurcation of x as b is changing

(3) 龐加萊截面圖

龐加萊截面將高維混沌系統(tǒng)映射至二維平面,能夠更清晰地反映系統(tǒng)的分岔和折疊特性,圖4給出了當(dāng)a=26,b=18,c=1.1,d=0.3,e=3時,x=0,y=0,z=0情況下y-z,x-w,x-y平面的龐加萊截面。當(dāng)龐加萊截面只有一個不動點(diǎn)或少數(shù)離散點(diǎn)時,系統(tǒng)處于周期運(yùn)動狀態(tài);當(dāng)存在一條封閉的曲線時,則系統(tǒng)運(yùn)動是擬周期的;而當(dāng)存在連續(xù)的曲線或成片密集點(diǎn)時,系統(tǒng)則處于混沌狀態(tài)[23]。圖4(a)、圖4(c)由多條連續(xù)曲線構(gòu)成,圖4(b)則由成片的密集點(diǎn)構(gòu)成,驗(yàn)證了本文提出的新的四維LCL系統(tǒng)是混沌的。

圖4 龐加萊截面圖Fig.4 Poincare diagrams

(4) 功率譜分析

功率譜直觀地展示了信號的周期性,當(dāng)信號是周期信號時,功率譜是離散譜,而當(dāng)信號是非周期信號時,功率譜是連續(xù)譜。圖5分別給出了系統(tǒng)參數(shù)a=26,b=18,c=1.1,d=0.3,e=3時x、y、z、w的功率譜。每個功率譜分布均勻,沒有明顯的峰值頻率,呈連續(xù)狀態(tài),這表明混沌序列不存在周期,是無序的,從側(cè)面驗(yàn)證了混沌特性。

圖5 功率譜Fig.5 Power spectrum

2 基于四維LCL混沌系統(tǒng)的改進(jìn)AES圖像加密方案

本文提出的加密算法流程如圖6所示。

圖6 加解密流程圖Fig.6 Flowchart of encryption and decryption

將四維LCL混沌系統(tǒng)的5個參數(shù)和4個變量作為初始密鑰,將加密和解密端事先通過安全信道共享初始密鑰。然后,由四維LCL混沌系統(tǒng)產(chǎn)生兩個密鑰序列key1和key2,key1用于置亂,key2用于改進(jìn)AES加密。明文圖像A通過置亂和改進(jìn)AES加密后產(chǎn)生一張密文圖像B。在解密端,通過改進(jìn)AES加密和置亂的逆操作得到明文圖像A′。

2.1 密鑰生成

假設(shè)明文圖像A為m×n大小的灰度圖。首先,將混沌系統(tǒng)參數(shù)和變量a、b、c、d、e、x0、y0、z0、w0代入四維LCL混沌系統(tǒng),先迭代1 000次,消除暫態(tài)效應(yīng)帶來的周期性影響;然后,從第1 001次開始先繼續(xù)迭代q=m×n/2次,得到序列X1={x0,…,xi,…,xq-1},Y1={y0,…,yi,…,yq-1},Z1={z0,…,zi,…,zq-1},W1={w0,…,wi,…,wq-1},·表示向上取整。通過式(7)可計(jì)算得到用于置亂的密鑰key1={k0,k1,…,k2i,k2i+1,…,km×n-1}。

(7)

式中:i=0,1,…,q/2-1為序號;·為向下取整;|·|為取絕對值。通過序列的組合計(jì)算,有效提高密鑰的安全性。隨后,再將混沌系統(tǒng)迭代p=(|m×n/16|+315)/4次,獲得混沌序列X2={x0,…,xi,…,xp-1},Y2={y0,…,yi,…,yp-1},Z2={z0,…,zi,…,zp-1},W2={w0,…,wi,…,wp-1}。通過式(8)可獲得取值范圍在[0,255]、用于改進(jìn)AES的密鑰序列key2={k0,k1,k2,k3,…,k4i,k4i+1,k4i+2,k4i+3,…,kp-1}。

2.2 置亂

(9)

2.3 改進(jìn)的AES加密

傳統(tǒng)的AES-128加密是一種分組加密算法,采用4×4 Bytes大小的塊分組,進(jìn)行10輪加密,才能保證加密的安全性。每一輪加密包括了輪密鑰加變換、S盒變換、行位移變換、列混淆變換和密鑰擴(kuò)展[24]。但由于圖像數(shù)據(jù)量大,10輪加密造成了時間上的浪費(fèi),若減少輪數(shù),安全性則無法得到保障。每一輪S盒變換、行移位變換都采用固定形式,密鑰擴(kuò)展只與上一輪有關(guān),安全性有待提升。

本文基于傳統(tǒng)AES-128加密算法進(jìn)行了修改,將10輪加密減少為5輪,從而減少了運(yùn)算時間。為保證安全性,修改了密鑰擴(kuò)展函數(shù),使每一輪密鑰由前兩輪密鑰得到,并引入混沌,提升密鑰的安全性。在加密過程中,采用混沌Cubic-S盒變換和動態(tài)交叉移位變換的方案,增強(qiáng)密鑰與加密之間的相關(guān)性,具體步驟如圖7所示。

圖7 改進(jìn)的AES算法流程圖Fig.7 Flowchart of improved AES algorithm

(1) 混沌Cubic-S盒變換

傳統(tǒng)AES加密中的S盒采用固定矩陣,安全性無法得到充分保障。本文將混沌序列引入S盒的生成,并采用Cubic-S盒[25]替代原始S盒,進(jìn)一步提升加密復(fù)雜度。首先,提取密鑰序列key2中的第1個至第256個元素,用R={r0,…,ri,…,r255}表示;然后,對R按從小到大的順序排序,并返回排序后元素在原始序列中的位置,得到序列R′。將序列R′按從下到上、從左到右的順序重新排列,生成大小為16×16的混沌S盒;最后,如圖8所示,將混沌S盒平均分為8×8大小的4個子S盒,形成三維表達(dá)的混沌Cubic-S盒。每一個像素為8 bits大小,可用“d0d1d2d3d4d5d6d7”二進(jìn)制形式表示。其中,di∈[0,1]。將像素用“yxz”的形式進(jìn)行表達(dá)。其中,x=d3d4d5;y=d0d1d2;z=d6d7,x、y、z的十進(jìn)制數(shù)分別用于定位混沌Cubic-S盒的行、列、層。在映射過程中,狀態(tài)矩陣的每一個像素值在用“yxz”完成表達(dá)后,再通過混沌Cubic-S盒完成數(shù)值上的替換。

圖8 混沌Cubic-S盒Fig.8 Chaotic Cubic-S box

(2) 交叉移位變換

在傳統(tǒng)的AES加密過程中,行移位變換采用固定的變換方式。本文結(jié)合混沌序列,采取了一種動態(tài)的交叉移位變換。將每個4×4 Bytes大小的分組{s0,…,si,…,s15}(如圖9所示)按照主對角線或副對角線,從上至下或從下至上,順時針或逆時針的順序進(jìn)行移位,共有16種不同的順序,具體如式(10)所示。取密鑰序列key2中的第257至257+m×n/16個序列值用kj表示,其中j=0,1,…,m×n/16-1為分組數(shù)量。通過密鑰的大小決定每一個分組塊采用哪種順序的交叉移位順序,從而達(dá)到一種動態(tài)的移位變換效果,有效提升了加密的安全性。

圖9 動態(tài)交叉移位變換示意圖Fig.9 Schematic diagram of dynamic cross shift transformation

(10)

(3) 列混淆變換

列混淆變換采用傳統(tǒng)AES加密算法中的方案,其計(jì)算公式如下所示:

(11)

(4) 輪密鑰加變換

(12)

(5) 密鑰擴(kuò)展函數(shù)

在密鑰擴(kuò)展過程中,傳統(tǒng)AES算法的每輪密鑰只與上一輪密鑰有關(guān),若獲取了加密過程中的任意一輪密鑰,則后續(xù)密鑰直接可被破解。本文采用的密鑰擴(kuò)展函數(shù)具體步驟如圖10所示。

圖10 密鑰擴(kuò)展步驟Fig.10 Procedure of key expansion

每一輪密鑰由前兩輪密鑰得到,并將混沌序列引入其中,有效提高了密鑰的隨機(jī)性。首先,取密鑰key2中的第258+m×n/16個至273+m×n/16個元素用{k0,…,ki,…,k15}表示;然后,按從上到下、從左到右的順序排列為4×4大小的矩陣,再按列將4個字節(jié)用wr組合,即{w0,w1,w2,w3},wr={k4r,k4r+1,k4r+2,k4r+3},其中r=0,1,…,23為wr的個數(shù)。接著,取key2中的第274+m×n/16到289+m×n/16個元素,按順序每4個字節(jié)進(jìn)行組合,則可表示為{c0,c1,c2,c3},用于第一輪擴(kuò)展。密鑰擴(kuò)展可分為3種情況:

(13)

式中:t=1,2,3,4,5為擴(kuò)展輪數(shù)。當(dāng)t=1時,wr-8分別為{c0,c1,c2,c3}。T函數(shù)包括了動態(tài)左移變換、混沌Cubic-S盒變換、異或操作,其中動態(tài)左移變換如式(14)所示。取密鑰序列key2中的第290+m×n/16到299+m×n/16個元素用于T函數(shù),用{g1,g2,…,g2t-1,g2t,…,g10}表示,其中g(shù)2t-1決定動態(tài)左移的方式,g2t用于進(jìn)行T函數(shù)中的異或計(jì)算。

(14)

(6) 加密模式

本文采用AES加密算法中的密碼分組鏈接(cipher block chaining, CBC)模式進(jìn)行加密,計(jì)算過程如圖11所示。

圖11 CBC加密模式Fig.11 CBC encryption mode

在該模式下,加密前,明文塊需要與前一個密文塊進(jìn)行異或計(jì)算。為了保證每次加密信息的唯一性,在計(jì)算第一個明文塊時需要與初始塊進(jìn)行異或,本文選取密鑰序列key2中最后的16個元素作為初始塊。

2.4 解密

解密過程為加密過程的逆過程,即先由混沌系統(tǒng)以及初始密鑰生成與加密密鑰相同的解密密鑰key1,key2。接著,對密文進(jìn)行AES加密和置亂的逆過程,即可解密,獲得明文圖像。

3 仿真結(jié)果及分析

為驗(yàn)證本文所提基于新的四維LCL混沌系統(tǒng)和改進(jìn)AES算法的圖像加密方法的安全性,分別從算法的密鑰空間大小、自相關(guān)性分析、信息熵、抗差分攻擊、魯棒性以及加密效率方面進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真分析,并對結(jié)合了混沌和AES加密或其他加密算法的文獻(xiàn)[26]、文獻(xiàn)[27]、文獻(xiàn)[28]所提3種算法進(jìn)行了仿真對比。選取了斯坦福大學(xué)和南加州大學(xué)圖像庫的Cameraman、Lena、Boat共3張具有不同屬性的圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試,具體測試結(jié)果如圖12所示,所有圖像均為256×256大小的灰度圖。仿真使用的硬件為搭載Intel(R) Core(TM) i5-11300H @ 3.10 GHz CPU的計(jì)算機(jī),仿真平臺為Python 3.6。仿真所采用的密鑰為四維LCL混沌系統(tǒng)的5個系統(tǒng)參數(shù)和4個初值[a,b,c,d,e,x0,y0,z0,w0],均使用key={26,18,1.1,0.3,3,8,2,8,5}。

圖12 原圖Fig.12 Origin image

3.1 密鑰空間分析

密鑰空間的大小直接影響了加密算法破解密鑰的難度,密鑰空間越大,破譯時間越長,抵抗暴力破解的能力就越強(qiáng)。本文加密算法密鑰分別為四維LCL混沌系統(tǒng)的5個參數(shù)和4個變量,取值范圍分別為a∈[18,27],b∈[8,20],c∈[0,1.8],d∈[0,2.8],e∈(1,5),x0∈[-20,20],y0∈[-5,5],z0∈[2,12],w0∈[-10,10]。理論上的密鑰空間可達(dá)到∞,但由于IEEE浮點(diǎn)準(zhǔn)則,64位雙精度數(shù)最小精度為10-15,故本文提出的加密算法的密鑰空間為1.75×10143≈2476。本文算法密鑰空間遠(yuǎn)大于理論安全值2100,故本文算法可以有效抵御窮舉攻擊[29]。

3.2 密鑰敏感性分析

密鑰敏感性代表了當(dāng)密鑰發(fā)生微小變化時密文發(fā)生變化的程度。以Lena圖像為例,先使用key={26,18,1.1,0.3,3,8,2,8,5}進(jìn)行加密,再使用key′={26,18+1×10-15,1.1,0.3,3,8,2,8,5}解密,加解密結(jié)果如圖13(a)～圖13(c)所示。盡管密鑰僅發(fā)生了1×10-15的微小改變,但無法正確解密。當(dāng)密鑰key中的b以δ×10-15(δ∈[-100,100])的幅度變化時,解密結(jié)果與正確解密結(jié)果的均方誤差結(jié)果如圖13(d)所示。可以觀察到,當(dāng)密鑰出現(xiàn)錯誤時,均方誤差均在9 000附近,無法正確解密,且錯誤解密結(jié)果與明文存在很大的誤差,驗(yàn)證了本文加密算法具有較強(qiáng)的密鑰敏感性。

圖13 密鑰敏感性測試結(jié)果Fig.13 Key sensitivity test results

3.3 直方圖分析

良好的加密算法應(yīng)能夠抵抗統(tǒng)計(jì)分析[30],利用本文加密算法進(jìn)行加密,并對直方圖進(jìn)行分析,加解密前后結(jié)果和直方圖如圖14所示。不同的明文圖像直方圖具有明顯不同的分布特征,而密文圖像直方圖幾乎相同,分布均勻,這驗(yàn)證了該加密算法能夠有效抵御直方圖分析攻擊,破解難度較大。

圖14 加密結(jié)果及直方圖Fig.14 Results and histograms of the encryption

3.4 信息熵分析

信息熵能夠描述信息的不確定性,反映加密效果,其計(jì)算公式如下:

(15)

式中:h為圖像矩陣;F為比特深度;p(hs)為像素出現(xiàn)概率;hs為像素。對于8 bit深度圖像,密文信息熵理想值為8,越接近8,則表明密文圖像加密效果越好[31]。

3幅灰度圖像的明文和密文的信息熵對比結(jié)果如表2所示。

表2 信息熵對比Table 2 Information entropy comparison bits

由表2可知,本文加密算法在3幅圖像上的信息熵相較于傳統(tǒng)AES以及其他改進(jìn)算法更接近于8,平均值也優(yōu)于其他算法,從而有效地驗(yàn)證了本文加密算法能夠有效抵抗外部熵攻擊。

3.5 相關(guān)性分析

圖像的像素在水平、垂直、對角線3個方向上一般存在較強(qiáng)的相關(guān)性,接近于1。良好的加密算法能夠有效地破壞這種相關(guān)性,使密文圖像出現(xiàn)類似白噪聲的特點(diǎn),破譯者無法從密文中獲取有效信息。相關(guān)系數(shù)能夠定量描述圖像之間的相關(guān)性,其計(jì)算公式如下:

(16)

式中:xi、yi為圖像相鄰兩個像素點(diǎn)的值;n為像素點(diǎn)數(shù);i為像素序列號;E(x)和D(x)為圖像的期望值和方差;τ為相關(guān)系數(shù)。

相關(guān)系數(shù)越大,相關(guān)性越強(qiáng),相關(guān)系數(shù)越小,相關(guān)性越弱,說明加密效果越好。圖15為Lena圖像原圖和密文圖像分別在3個方向上的相關(guān)性對比?？梢悦黠@地觀察到,明文圖像像素間具有較強(qiáng)的相關(guān)性,而密文圖像則打破了原本像素間的相關(guān)性。

表3列出了Lena圖像在不同算法加密后密文圖像的相關(guān)系數(shù)對比,經(jīng)過本文算法加密后的密文圖像相關(guān)系數(shù)相比其他加密算法密文圖像相關(guān)系數(shù)更接近于0,表明本文算法加密效果優(yōu)于其他算法。

表3 Lena圖像相關(guān)性對比

3.6 抗差分攻擊分析

差分攻擊是通過對明文圖像微小的變化,分析密文變化情況,進(jìn)而對加密算法進(jìn)行破譯的一種攻擊方法。通常采用像素?cái)?shù)變化率(number of pixels change rate,NPCR)和統(tǒng)一平均變化強(qiáng)度(unified average changing intensity,UACI)兩項(xiàng)性能指標(biāo)進(jìn)行評判。理論上,當(dāng)NPCR和UACI越接近于99.609%和33.464%時,算法抗差分攻擊能力越強(qiáng),敏感性也越強(qiáng)[32],計(jì)算方式如下:

(17)

式中:I(i,j)為像素值;m、n分別為圖像的長和寬。

本文通過對圖像中任一位置像素值減1之后的密文結(jié)果進(jìn)行NPCR和UACI的分析對比,對比結(jié)果如表4所示。由表4可知,本文提出的加密算法的NPCR和UACI在3幅圖像上都更接近理論值,表明本文加密算法相比其他算法對明文變化更敏感,有著更強(qiáng)的抗差分能力。

表4 NPCR與UACI的參數(shù)對比

3.7 魯棒性分析

在圖像傳輸?shù)倪^程中,可能會因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)的延遲而丟失部分信息,也有可能一些攻擊者為了破壞圖像的正常傳輸,故意篡改密文信息或干擾正常通信。其中,裁剪攻擊、噪聲攻擊是最常見的攻擊方法。為驗(yàn)證本文算法的魯棒性,本文以Cameraman圖像為例對密文分別進(jìn)行了25%的裁剪和1%的椒鹽噪聲干擾,并將本文算法與其他算法進(jìn)行了對比分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖16和圖17所示。當(dāng)密文被裁剪時,傳統(tǒng)AES加密算法和文獻(xiàn)[27]解密結(jié)果裁剪部分內(nèi)容無法正確解密,造成了解密圖像內(nèi)容嚴(yán)重缺失,文獻(xiàn)[26]和文獻(xiàn)[28]則在特定的方向或位置上出現(xiàn)了內(nèi)容的錯誤解密,在視覺上造成了嚴(yán)重的影響。當(dāng)密文受噪聲影響時,傳統(tǒng)AES加密算法和文獻(xiàn)[27]解密結(jié)果出現(xiàn)了局部錯誤解密,本文算法和文獻(xiàn)[26]和文獻(xiàn)[28]所提算法效果相近,均出現(xiàn)了類似噪聲的情況,但不影響整體圖像內(nèi)容的閱讀,從而驗(yàn)證了即使密文在遭受裁剪攻擊和噪聲攻擊的情況下,本文加密算法依舊能將圖像結(jié)果中的大部分信息成功解密,恢復(fù)出圖像的整體主要內(nèi)容,沒有造成嚴(yán)重的內(nèi)容缺失或噪聲影響,表明本文算法有較強(qiáng)的魯棒性。

圖16 抗裁剪攻擊分析Fig.16 Anti-clipping attack analysis

圖17 抗噪聲攻擊分析Fig.17 Anti-noise attack analysis

3.8 加密效率分析

加密算法除了需要考慮安全性,計(jì)算效率也是一個評判圖像加密系統(tǒng)的重要指標(biāo)。本文對3幅圖像算法分別進(jìn)行了100次計(jì)算后取平均值,計(jì)算得到的效率對比結(jié)果如表5所示。

表5 加密效率對比

本文加密算法由于減少了傳統(tǒng)AES算法50%的輪數(shù),相較于傳統(tǒng)AES算法加密效率明顯提升了近3倍。對比其他優(yōu)化算法,由于避免了DNA算法等復(fù)雜的計(jì)算規(guī)則,效率得到了提升,驗(yàn)證了本文加密算法在保證密文安全的情況下可實(shí)現(xiàn)快速加密。

4 結(jié) 論

本文首先通過在三維LCL混沌系統(tǒng)中引入非線性項(xiàng)、反饋控制器,構(gòu)成了一個繼承三維LCL混沌系統(tǒng)特點(diǎn)的四維LCL混沌系統(tǒng),通過對其平衡點(diǎn)、LE指數(shù)、分岔圖、龐加萊截面、頻譜等進(jìn)行分析,充分驗(yàn)證了其高度的混沌特性。然后,對傳統(tǒng)AES算法進(jìn)行了改進(jìn),結(jié)合提出的混沌系統(tǒng),采用混沌Cubic-S盒、動態(tài)交叉變換方法替代了原始的S盒變換和行位移變換,以此提高加密安全性;同時,對密鑰生成函數(shù)進(jìn)行了結(jié)構(gòu)上的修改,使得每一輪密鑰都由上兩輪密鑰計(jì)算得到,并將混沌序列引入其中,增強(qiáng)了密鑰的安全性;最后,對算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),分別分析了密鑰空間、密鑰敏感性、相關(guān)性、魯棒性、直方圖、抗差分攻擊、信息熵以及加密效率,從多個維度驗(yàn)證了本文圖像加密算法安全性能良好,能夠?qū)崿F(xiàn)快速加密和有效抵抗各類攻擊,在圖像加密、保密通信等領(lǐng)域有著良好的實(shí)用價值。