基于DNA序列运算和变形耦合映像格子的双彩色图像的加密方法

根据协议规定，共享密钥认证采用wep加密机制，通过对数据与密钥流进行异或运算来对传输中的数据信息进行加密，防止被他人窃听。密钥扩展生成算法：aes每一轮进行轮密钥加操作当中，谈到子密钥与加密数据中间状态进行加密操作，而轮密钥是从用户的128位原始密钥通过密钥扩展生成算法运算得到的。高级加密标准使用几种不同的方法来执行排列和置换运算，是一个迭代的、对称密钥分组的密码，可以使用128、192和256位密钥，并且用128位（16字节）分组加密和解密数据，其设计策略是宽轨迹策略(wide trail strategy)。

技术领域

变换函数对输入指纹图像像素点进行灰度变换运算，经过点运算将产生一幅新 的输出图像，不会改变输入图像像素点之间原有的基本灰度关系，但是可以增。这点不难理解：任何图灵机都可以把输入、输出信息进行01的编码，而任何一个变换也可以最终分解为对01编码的变换，而对01编码的所有计算都可分解成前面说的三种运算。需要注意的是最后一轮并不进行mixcolumns（列混淆变换）解密的基本运算aes解密算法与加密不同，基本运算中除了addroundkey（轮密钥加）不变外，其余的都需要进行逆变换，即invsubbytes（逆字节替代）、invshiftrows（逆行移位）、invmixcolumns（逆列混淆）。

背景技术

数字图像因其特有的直观、形象、信息量丰富等特点而倍受青睐，人们将大量的数字图像保存在磁盘上以及在网络上传播，随之而来的非法复制、伪造、篡改、非法访问等图像安全问题日益突出。为此，如何保护数字图像的安全成为信息安全领域的一个重要研究课题。另一方面，由于数字图像具有数据量大、相邻像素相关性强等特点，传统的加密算法如DES、AES、RSA等用于图像加密时，普遍存在着加密效率低、安全性弱等问题。

近年来，基于混沌理论的数字图像加密技术引起了人们的广泛关注和深入研究。研究发现，混沌系统本身具有的优良特性如遍历性、随机性、无序性以及对初始条件敏感性等特点非常适合用于信息加密，这些性质在置乱和扩散中非常重要。国内外学者提出了许多基于混沌的数字图像加密算法。这些算法大致可划分为两类：基于简单混沌系统(一维或二维混沌映射)的数字图像加密算法、基于高维混沌系统的数字图像加密算法。前者虽然算法简单、易于实现、加解密速度快，但存在着安全方面的缺陷；后者虽然提高了算法的安全性耦合映像格子是什么，但存在计算量大、加解密速度慢、难于硬件实现等问题。并且这两大类算法每次只能加密一副明文图像。DNA计算由于其海量存储能力、高度并行性、超大规模计算能力、极低能耗等优点引起了人们的广泛兴趣，基于DNA序列的数字图像加密已成为密码研究的一个新的方向。现有的基于DNA编码的数字图像加密方法主要针对单个灰度图像。多幅彩色图像比单个灰度图像包含的信息量更丰富，数据格式和表示更为复杂。因此，针对单个灰度图像的加密方法并不能直接推广应用于多幅彩色图像的加密。此外，这些算法还存在着安全性弱、感知退化、信息丢失等问题。在一些特殊应用行业，如医学、生物基因、军事等，严格要求加、解密图像必须完全相同。因此，有必要研究基于DNA编码的多幅彩色图像无损加密方法。

发明内容

能以很高压缩比来保存图像而图像质量损失不多的有损压缩方式 不可选择压缩比例的有损压缩方式 有损压缩方式支持 24 位真彩色以下的色彩 可缩放的动态图像压缩格式的有损压缩格式 数字化的声音是一个数据序列在时间上是连续的 数字化的声音是一个数据序列在时间上是离散的 模拟声音是一个数据序列在时间上是连续的 模拟声音是一个数据序列在时间上是离散的 7 10数据压缩算法可分无损压缩和_____压缩两种。201310022065基于文本的图像式验证码识别技术研究201310022066以水为溶剂的微波法合成斯蒂尔偶联反应201310022080s1310022039基于移动平台的概率统计测试系统开发及推广使用基于序列运算理论和现代数据挖掘方法对风电系统及其出力特征的研究。3耦合映像格子是什么，aes：advanced encryption standard(高级加密标准)，是美国国家标准与技术研究所用于加密电子数据的规范，该算法汇聚了设计简单、密钥安装快、需要的内存空间少、在所有的平台上运行良好、支持并行处理并且可以抵抗所有已知攻击等优点。

201310022065基于文本的图像式验证码识别技术研究201310022066以水为溶剂的微波法合成斯蒂尔偶联反应201310022080s1310022039基于移动平台的概率统计测试系统开发及推广使用基于序列运算理论和现代数据挖掘方法对风电系统及其出力特征的研究。ln/2n/212n这样 级运算总共需要：l复数乘法：复数加法：直接dft算法运算量复数乘法：复数加法：n2n(n－1)直接计算dft与fft算法的计算量之比为mfft算法与直接dft算法运算量的比较nn2计算量之比mnn2计算量之比m2414.012816 38444836.641644.025665 5361 02464.0864125.4512262 1442 304113.816256328.010241 048 5765 120204.83210288012.820484 194 30411 264372.464404919221.45.3.3 按时间抽取的fft算法的特点序列的逆序排列同址运算（原位运算）蝶形运算两节点间的距离的确定序列的逆序排列由于 x(n) 被反复地按奇、偶分组，所以流图输入端的排列不再是顺序的，但仍有规律可循：因为 n=2m ，对于任意 n（0≤n ≤n-1)，可以用m个二进制码表示为：n 反复按奇、偶分解时，即按二进制码的“0” “1” 分解。彩色也是：实际上和普通摄像没什么区别，只是延长ccd的曝光时间，并运用高增益的运算方式，使光线在ccd上形成一种“积累”的效应，达到拍摄出图像的效果，但是由于ccd曝光时间长，拍摄的图像连续性不好，会出现拖尾的现象。

步骤a)、分别对输入的两幅彩色明文图像进行红、绿、蓝三基色分量进行分离，得到分离矩阵；并结合密钥，产生时空混沌系统中变形耦合映像格子的参数和初始值，通过迭代，产生密钥流L1、L2、K1、K2和随机数d1、d2、d3；

步骤b)、将分离矩阵分别转换成二进制矩阵，对二进制矩阵重新组合为两个重组矩阵，利用密钥流L1、L2对重组矩阵进行位级置乱，并对置乱后的矩阵进行分割；

步骤c)、利用DNA编码规则，并结合随机数d1、d2、d3，将分割后的矩阵进行转换得到初始DNA矩阵，并对DNA矩阵进行加、减和异或运算，得到DNA矩阵；

图像中的每一个像素点都是一个颜色矩阵分量，然后我们让这两个矩阵相乘就能得到一个新的矩阵（新的颜色矩阵分量），这就是矩阵变换对图像中的每一个点的处理，使得对整个图像进行处理。例如，利用一个网格来计算一幅像素的深度图像到三维坐标的转换，只需要将此网格均分成块，每块包括个线程，每个线程分别操作一个像素点，便可以便捷的完成所有的坐标转换运算。 Ｄａｎｓｅｒｅａｕ等 ［１９ ］ 提出了原始数据的解码矩阵，将子图像转换为双平面参数表示的光线，且矩阵的稀疏性与双平面位置相关。

上述的，该加密方法实现过程如下：

步骤(1)对输入大小为M×N×3的两幅彩色明文图像I0、P0，分别分离红、绿、蓝三基色分量，得到六个大小为M×N的矩阵IR0、IG0、IB0、PR0、PG0、PB0；并结合密钥ε0、α0、β0、xt(0)(t＝1,2,3)，产生时空混沌系统中变形耦合映像格子的参数和初始值，通过迭代该时空混沌系统，产生密钥流L1、L2、K1、K2和随机数d1、d2、d3；

这样在进行网络通信时就能省去了大小端转换这个步骤，在大小端转换较多的情况下，通过改变结构体定义的方式尽可能省去大小端转换的步骤，对于数据分析和网络传输的速率提升是明显的。例如10进制中的[882]转换成16进制就是[372],10进制中的[1000]转换成16进制就是[3e8].10进制与16进制之间的转换工具最方便的就是window自带的计算器,开始菜单中选择[程序]→[附件]→[计算器]就可以运行了,然后再选择菜单(计算器)中的[查看]选择(科学型"即可开启10进制与16进制的转换功能.。hashbytes() 函数的返回结果是 varbinary 型，也就是以 0x 开头 16 进制形式的二进制数据，不过通常情况下，我们需要的都是字符串型的数据，很多人首先想到的可能就是用 cast 或 convert 函数将varbinary 转换为 varchar，但这样转换后的结果会是乱码，正确转换 varbinary 可变长度二进制型数据到 16 进制字符串应该使用系统内置函数 sys.fn_varbintohexstr()，如下所示：。

步骤(3)利用DNA编码规则，结合随机数d1、d2、d3，将二进制矩阵IR2、IG2、IB2、PR2、PG2、PB2分别转换成大小为M×4N的初始DNA矩阵IR3、IG3、IB3、PR3、PG3、PB3，并执行DNA加、减和异或运算，得到DNA矩阵IR4、IG4、IB4、PR4、PG4、PB4；

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