在图像加密修改的OTP方案中实施混乱同步和人工神经网络
Hristina Stoycheva1, Georgi Mihalev2, Stanimir Sadinov1
1Department of Communication Technique and Technologies, Faculty of Electronics and Engineering, Technical University of Gabrovo, 5300 Gabrovo, Bulgaria.
Journal of imaging
|April 25, 2025
概括
本研究介绍了一种使用混乱同步和人工神经网络 (ANN) 来增强安全性的新型图像加密方法. 多层方法提供了强大的保护各种加密攻击,确保安全的图像传输.
科学领域:
- 密码学 密码学 密码学 密码学
- 计算机科学 计算机科学
- 应用数学 应用数学 应用数学
背景情况:
- 传统的图像加密方法在平衡安全性和效率方面面临挑战.
- 需要对复杂的网络威胁进行强大的加密是至关重要的.
- 一次性托盘 (OTP) 在理论上提供了完美的保密性,但实际实施问题仍然存在.
研究的目的:
- 开发一个改进的图像加密方案,以提高安全性和效率.
- 整合混乱同步和人工神经网络 (ANN) 进行先进的密钥生成.
- 增强对统计和加密攻击的抵抗力,以确保图像的安全传输和存储.
主要方法:
- 使用混沌同步与反控制用于复杂的密钥生成.
- 采用人工神经网络 (ANN) 来估计神经编码键的时间函数.
- 实现一个多层结构,集成静态,混乱和神经键.
- 评估该方案对粗暴武力,差异,噪音和数据切断攻击的抵抗力,以及关键灵敏度和计算复杂性.
主要成果:
- 拟议方案实现了接近理论最大值的值,表明强烈的随机性.
- 证明有效破坏像素相关性,这对于图像安全至关重要.
- 对输入数据变化的高度敏感性证实了该计划的稳定性.
- 该方法在安全性和效率方面被证明是可行的,其性能优于现有方法.
结论:
- 混乱同步和ANN的综合方法提供了一个安全和高效的图像加密解决方案.
- 多层密钥结构显著提高了对各种加密攻击的抵抗力.
- 该方案提供了一种可靠的方法,用于在传输和存储期间保护敏感的图像数据.
