【摘要】：隨著通信技術的發(fā)展和移動設備的普及,人們越來越習慣于將設備捕獲的數(shù)字圖像、視頻音頻等多媒體信息上傳互聯(lián)網(wǎng)。但是,由于缺乏相關多媒體信息的專用加密算法,這些內容大多是以明文信息存儲,增加了信息泄露造成隱私泄露和財產(chǎn)損失的風險。因此,提出一種安全性高實效性好的圖像加密算法是維護多媒體信息安全的保證。這一迫切需求得到了眾多研究者的關注,其中以基于混沌系統(tǒng)的圖像加密算法為研究熱點。本文以設計加密算法和分析算法安全性為著眼點,以混沌系統(tǒng)和深度學習為理論基礎,首先提出了基于混沌系統(tǒng)和Feistel網(wǎng)絡的分層圖像加密算法,然后通過多種方式分析了算法的安全性,進一步通過深度卷積網(wǎng)絡仿真研究加密算法的缺陷。本文所做工作總結如下:(1)針對圖像本身的信息分布結構特點,考慮整體圖像加密所用時間,提出對信息含量大的位平面使用強度高的加密方法,對信息含量低的位平面使用時間花費較少的加密方法。結合“不完全Feistel結構”能夠對不同輸入位置進行強度差別的加密,實證分析得出:使用SHA2產(chǎn)生原圖像的哈希值,以哈希值為基礎產(chǎn)生混沌系統(tǒng)的初始值和參數(shù),混沌序列與原圖像相關使得加密算法能夠抵抗選擇明文攻擊,Feistel網(wǎng)絡的引入增加了安全性,結合圖像特性的有強度差異的加密算法更縮短了加密時間,適合實際應用。(2)深度卷積網(wǎng)絡能夠抓住同類圖像的共性特征從而以很高的準確率對圖像進行分類,結合該思想提出對加密之后的圖像進行分類測試,考慮到加密過程如果不能完全掩蓋圖像信息,則分類正確率將高于隨機預測率。研究表明:本文提出的分層圖像加密算法能夠完全掩蓋原圖像特征,深度卷積網(wǎng)絡不能以高于隨機預測的概率對圖像進行正確分類。
【圖文】：

用另一個卷積網(wǎng)絡(RPN)提取候選框，對整PN 網(wǎng)絡用于提取候選框。在實例分割領Faster R-CNN 網(wǎng)絡添加另一個全連接網(wǎng)絡域的發(fā)展歷史可以看出，近年來提出的深已經(jīng)取得優(yōu)秀的成就。但是絕大部分研究與深度學習的結合應用還未有涉及，本文思想在于：如果卷積網(wǎng)絡能夠對加密圖像，說明加密函數(shù)未能充分混淆原圖像內容結構安排研究內容，本文共分為 5 章內容，，具體結

一點都可被附近的周期軌道任意接近。在某些情況下會產(chǎn)生相對穩(wěn)定的吸引子，吸引子的耗散又使得系統(tǒng)趨于整體穩(wěn)定，最終運動軌道收縮具有下述屬性的相空間子集[35]：（1）吸引子是一個保持在其中;（2）吸引子吸引了足夠接近它的所有的吸引子。、厄農(nóng)（Henon）映射和 Arnold's 貓映射是常見的三解混沌系統(tǒng)的部分特性：映射常見的二維混沌映射，常作為如何從簡單的非線性動例�？捎孟率鰯�(shù)學表達式描述：1(1 )n n nx μx x+= +
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP309.7;TP18

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本文編號：2602803