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公开(公告)号：CN110046513A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910289775.8
申请日：2019-04-11
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Hopfield混沌神经网络的明文关联图像加密方法，包括步骤：首先，利用初始密钥在分段复合混沌映射产生双极性二值混沌序列，得到置乱算法的参数值；利用改进后的猫映射算法对原图像进行置乱和扩散，并且提取置乱和扩散后的值作为产生密钥流的参数；利用产生的参数和初始密钥得到Hopfield混沌神经网络系统的初始值；利用得到的Hopfield混沌神经网络系统初始值迭代产生密钥流K；利用产生的密钥流对置乱和扩散之后的图像的R2,G2,B2分量分别进行二次扩散，得到加密图像C。本发明通过分段复合混沌映射与Hopfield混沌神经网络的结合使得具有更为复杂的时空复杂度，而且通过置乱和扩散同时进行以及二次扩散的密钥流与明文相关，可以很好的抵抗选择明文攻击。
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公开(公告)号：CN110046513B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201910289775.8
申请日：2019-04-11
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Hopfield混沌神经网络的明文关联图像加密方法，包括步骤：首先，利用初始密钥在分段复合混沌映射产生双极性二值混沌序列，得到置乱算法的参数值；利用改进后的猫映射算法对原图像进行置乱和扩散，并且提取置乱和扩散后的值作为产生密钥流的参数；利用产生的参数和初始密钥得到Hopfield混沌神经网络系统的初始值；利用得到的Hopfield混沌神经网络系统初始值迭代产生密钥流K；利用产生的密钥流对置乱和扩散之后的图像的R2,G2,B2分量分别进行二次扩散，得到加密图像C。本发明通过分段复合混沌映射与Hopfield混沌神经网络的结合使得具有更为复杂的时空复杂度，而且通过置乱和扩散同时进行以及二次扩散的密钥流与明文相关，可以很好的抵抗选择明文攻击。
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