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基于二維整數(shù)動(dòng)態(tài)帳篷映射的圖像加密分存方案研究

發(fā)布時(shí)間:2024-07-07 05:47
  隨著網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的發(fā)展,各式各樣的信息需要在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行傳輸。圖像作為信息的四大載體之一,被廣泛應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域。因此圖像信息安全尤為重要。圖像加密分存技術(shù)是解決圖像安全問題的有效方式之一,在該技術(shù)中,圖像加密是圖像分存的后處理步驟,圖像分存是對(duì)圖像進(jìn)行分散式管理的技術(shù)。為了提高圖像加密分存技術(shù)的安全性及效率,本文首先對(duì)帳篷(Tent)映射進(jìn)行了改進(jìn),提出了二維整數(shù)動(dòng)態(tài)耦合Tent映射模型。并基于二維Tent模型和Lagrange插值公式設(shè)計(jì)了彩色圖像(K,N)加密分存方案,然后在Spark平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了彩色圖像并行加密分存,最后利用LSB(最低有效位)隱寫算法實(shí)現(xiàn)了圖像有意義加密分存。主要研究?jī)?nèi)容如下:1.針對(duì)一維整數(shù)動(dòng)態(tài)Tent映射復(fù)雜度低、均勻性差的根本性缺陷,將其拓展成為二維整數(shù)動(dòng)態(tài)Tent映射,進(jìn)而設(shè)計(jì)了二維整數(shù)耦合動(dòng)態(tài)Tent映射模型。該模型實(shí)現(xiàn)了在時(shí)間上迭代,在空間上進(jìn)行耦合的計(jì)算機(jī)制,并能夠快速并行生成多個(gè)二維整數(shù)偽隨機(jī)序列。從互信息、信息熵、整數(shù)李雅普諾夫指數(shù)、均勻分布特性、差值特性、隨機(jī)性等方面對(duì)該模型進(jìn)行仿真分析,結(jié)果表明該模型具有良好的密碼學(xué)特性,其生成的偽隨機(jī)序列服...

【文章頁(yè)數(shù)】:78 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 混沌理論
        1.1.2 圖像分存技術(shù)
        1.1.3 分布式計(jì)算框架
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 混沌加密算法研究現(xiàn)狀
        1.2.2 圖像分存方案研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要工作及結(jié)構(gòu)
第二章 二維整數(shù)動(dòng)態(tài)耦合Tent映射模型設(shè)計(jì)
    2.1 Tent映射模型
    2.2 二維整數(shù)動(dòng)態(tài)耦合Tent映射模型
    2.3 模型特性分析
        2.3.1 初值敏感性分析
        2.3.2 互信息和信息熵分析
        2.3.3 整數(shù)李雅普諾夫指數(shù)分析
        2.3.4 均勻分布特性分析
        2.3.5 差值特性分析
        2.3.6 序列相空間結(jié)構(gòu)分析
        2.3.7 NIST測(cè)試
    2.4 圖像加密方案設(shè)計(jì)與分析
        2.4.1 密鑰空間分析
        2.4.2 密鑰敏感性分析
        2.4.3 加密結(jié)果隨機(jī)性分析
    2.5 本章總結(jié)
第三章 彩色圖像(K,N)加密分存方案
    3.1 圖像分存方案介紹
        3.1.1 基于Lagrange插值公式圖像分存方案
        3.1.2 基于CRT定理的圖像分存方案
        3.1.3 基于矩陣乘法的圖像分存方案
        3.1.4 方案選取分析
    3.2 圖像分存方案具體步驟及結(jié)果分析
        3.2.1 圖像分存方案具體步驟
        3.2.2 分存實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.3 彩色圖像(K,N)加密分存方案設(shè)計(jì)
    3.4 彩色圖像加密分存方案實(shí)現(xiàn)與分析
        3.4.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        3.4.2 直方圖分析
        3.4.3 相鄰像素相關(guān)性分析
        3.4.4 信息熵分析
        3.4.5 相鄰像素灰度差混亂度分析
        3.4.6 對(duì)ID敏感性分析
        3.4.7 不動(dòng)點(diǎn)比分析
    3.5 本章總結(jié)
第四章 基于Spark平臺(tái)的并行加密分存方案
    4.1 Spark框架簡(jiǎn)介
        4.1.1 Spark工作原理
        4.1.2 彈性分布式數(shù)據(jù)集(RDD)
    4.2 基于Spark平臺(tái)的并行加密分存方案設(shè)計(jì)
        4.2.1 并行加密分存方案設(shè)計(jì)
        4.2.2 Spark并行程序
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及效率分析
        4.3.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        4.3.2 加密分存效率分析
    4.4 方案安全性分析
        4.4.1 直方圖分析
        4.4.2 信息熵分析
        4.4.3 相鄰像素灰度差混亂度分析
        4.4.4 二維相關(guān)性分析
    4.5 本章總結(jié)
第五章 基于貓映射及LSB有意義圖像加密分存
    5.1 貓映射及LSB圖像隱藏算法簡(jiǎn)介
        5.1.1 貓映射
        5.1.2 LSB圖像隱藏算法
    5.2 彩色圖像有意義加密分存方案設(shè)計(jì)
        5.2.1 基于貓映射及LSB置亂隱藏方案
        5.2.2 明文圖像重構(gòu)過(guò)程
    5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及性能分析
        5.3.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        5.3.2 UACI測(cè)試
        5.3.3 直方圖分析
        5.3.4 結(jié)構(gòu)相似性指標(biāo)(SSIM)
        5.3.5 PSNR測(cè)試
    5.4 本章總結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
研究成果及發(fā)表的論文
作者及導(dǎo)師簡(jiǎn)介
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本文編號(hào):4003245

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