M00680-使用 TLBO 算法优化基于混沌的图像加密
图像加密是近年来许多文章和论文的主题。
合适的加密算法速度快,能抵御统计攻击和差分攻击。
图像摘要为每个图像提供不同的输出,并且仅通过更改图像中的一位,输出就会完全改变。
因此,图像摘要可以作为混沌映射初始值的一个合适的选择。
在本文中,使用基于教学的优化(TLBO)算法对图像进行加密。
首先,图像摘要由 SHA-512 计算并用于生成 0 到 1 之间的数字。
然后将图像分成 16 个相等的部分。
在下一步中,使用本文开发的标准地图的特殊模式对图像像素进行混洗。
然后每个部分都成为老师一次。
在生成的值中选择最佳值,即提高熵的值。
其他部分按照这个值,16个部分都得到混沌函数初值。
然后每个部分的加密由logistic map来完成。
该算法具有相对较好的执行时间,并且在对抗统计攻击和差分攻击方面表现出良好的效果。
在所提出的方法获得的最重要的结果中,可以提到 UACI 达到 35.5 的值,NPCR 达到 99.6 的值,信息熵达到 7.971 的值。
然后每个部分的加密由logistic map来完成。
该算法具有相对较好的执行时间,并且在对抗统计攻击和差分攻击方面表现出良好的效果。
在所提出的方法获得的最重要的结果中,可以提到 UACI 达到 35.5 的值,NPCR 达到 99.6 的值,信息熵达到 7.971 的值。
然后每个部分的加密由logistic map来完成。
该算法具有相对较好的执行时间,并且在对抗统计攻击和差分攻击方面表现出良好的效果。
在所提出的方法获得的最重要的结果中,可以提到 UACI 达到 35.5 的值,NPCR 达到 99.6 的值,信息熵达到 7.971 的值。
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