細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)字圖像加密方面的應(yīng)用研究.pdf

1、近年來，計算機技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，為語音、視頻等數(shù)據(jù)量大的多媒體信息的傳播提供了廣闊的平臺。多媒體信息因其特有的形象、直觀和生動等優(yōu)點，使得人們對它的應(yīng)用越來越廣泛。但是，多媒體信息在給人們帶來生活便利的同時，其安全隱患也越來越嚴峻。作為解決信息安全的重要技術(shù)之一的密碼學(xué)，在多媒體數(shù)據(jù)的傳輸領(lǐng)域中正面臨著新的挑戰(zhàn)。
　　 數(shù)據(jù)量大，是多媒體信息相對于普通文本數(shù)據(jù)來說最大的區(qū)別，如果我們依然采用傳統(tǒng)的加密方式對其進行加密，則

2、需要消耗大量的時間和空間資源。數(shù)字圖像是多媒體信息中最重要的一種信息表達形式，其研究成果能夠較容易應(yīng)用到其它各種多媒體形式中。本論文選取最具代表性的數(shù)字圖像的加密，作為主要研究內(nèi)容。近幾年來，細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Cellular Neural Network，簡稱CNN)在圖像去噪、邊緣提取、分割等多個方面都已取得了豐碩的成果，細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的混沌特性和其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的并行處理能力，適合用于數(shù)字圖像加密算法的設(shè)計，但這方面的應(yīng)用研究還不多。本

3、論文從此處著手，利用細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的這兩個特點，在保證安全性的條件下，分析和設(shè)計新穎的圖像加密算法。本文的工作及貢獻主要體現(xiàn)在以下幾個方面：
　　 ①簡述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源及發(fā)展。首先介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源、發(fā)展過程及對國內(nèi)外學(xué)者在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的主要研究成果；然后介紹了在Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和細胞自動機理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來的細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分析了細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)繼承于兩者的優(yōu)勢以及自身所具有的特點。
　　 ②對細胞神

4、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字圖像加密的基礎(chǔ)知識作了詳細介紹。首先，介紹了細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及動態(tài)性能；然后對密碼學(xué)的基礎(chǔ)知識、數(shù)字圖像加密算法的研究背景和現(xiàn)在主流的幾種加密算法作了簡要介紹，最后給出了加密算法的幾個評判指標。
　　 ③提出一種基于CNN超混沌特性的數(shù)字圖像加密算法。使用一個6維CNN產(chǎn)生的混沌序列作密鑰源，根據(jù)明文圖像選取密鑰進行加密。本算法克服了普通流密碼對明文變化不敏感的缺陷，理論分析和計算機模擬結(jié)果表明：該加

5、密算法計算簡單、易于實現(xiàn)，對密鑰和明文都十分敏感，從密碼學(xué)分析的角度，對多種攻擊手段都具有良好的免疫性。
　　 ④利用了CNN特有的局部互聯(lián)和可并行處理信息的結(jié)構(gòu)特點，設(shè)計了一個基于CNN結(jié)構(gòu)的數(shù)字圖像的并行加密框架，并提出了一種基于feistel網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的新的分組加密算法。算法中，網(wǎng)絡(luò)中的細胞先對其負責(zé)的小圖像塊進行分組加密，然后接受與其相鄰的8個細胞的輸出的影響，經(jīng)過規(guī)定輪數(shù)，最后達到全局擴散和加密的效果。該算法易于VLSI