基于CNN超混沌加密的Shearlet域數(shù)字圖像隱藏.pdf

1、當(dāng)今時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)通信已經(jīng)成為人們進(jìn)行信息交流的主要渠道，互聯(lián)網(wǎng)給信息傳輸帶來了極大的方便，但互聯(lián)網(wǎng)的開放性也對(duì)信息安全提出了新的挑戰(zhàn)。諸如個(gè)人醫(yī)學(xué)檔案、公司核心技術(shù)和國(guó)家機(jī)密等信息若直接在網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行傳輸，是極其容易被非法者破壞和竊取的，其后果是不可估量的。因此，信息隱藏作為信息安全的重要手段，已經(jīng)成為人們研究的焦點(diǎn)。
　　圖像在網(wǎng)絡(luò)通信中扮演著越來越重要的角色，圖像隱藏也成為了信息隱藏的重要組成部分。圖像隱藏技術(shù)通常先對(duì)秘密圖像進(jìn)行

2、加密預(yù)處理，而后進(jìn)行隱藏。圖像加密算法主要有基于矩陣變換的圖像加密、基于秘密分存的圖像加密和基于混沌的圖像加密等，這些算法安全性不高，有的存在周期性。圖像隱藏算法大多集中在變換域，變換域算法具有較好的魯棒性，但研究不可見性、魯棒性與算法時(shí)間復(fù)雜度之間的矛盾較少。
　　本文采用細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）超混沌序列、位平面分解與Arnold置亂相結(jié)合的方法對(duì)秘密圖像進(jìn)行加密預(yù)處理，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)混沌序列密鑰簡(jiǎn)單、安全性低的不足。將Shearl