基于深度学习压缩感知与复合混沌系统的通用图像加密算法

陈炜; 郭媛; 敬世伟

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基于深度学习压缩感知与复合混沌系统的通用图像加密算法

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提出一种适用于灰度图像与RGB格式彩色图像的通用图像加密算法. 利用双线性插值Bilinear与卷积神经网络对图像进行压缩, 再使用二维云模型与Logistic组成的复合混沌系统对压缩图像加解密(滑动置乱与矢量分解), 最后对解密图像进行重构. 重构网络中, 由卷积神经网络与双线性插值Bilinear主要负责重构轮廓信息, 全连接层主要负责重构颜色信息. 实验结果表明, 该基于深度学习压缩感知与复合混沌系统的通用图像加密算法在数据处理质量和计算量上有着很大优势. 由于复合混沌系统有着足够大的密钥空间且将明文哈希值与密钥关联, 可实现一图一密的加密效果, 能有效抵抗暴力攻击与选择明文攻击, 与对比文献相比, 相关系数更接近理想值且信息熵与明文敏感性指标也都在临界值范围内, 其加密算法有着更高的安全性.

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来源
《物理学报》 |2020年第24期|93-105|共13页
作者
陈炜; 郭媛; 敬世伟;
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作者单位

齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院齐齐哈尔 161006;

齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院齐齐哈尔 161006;

齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院齐齐哈尔 161006;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
深度学习; 压缩感知; 加密; 复合混沌系统;

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