结合P张量积压缩感知的混沌图像加密算法
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福建省自然科学基金 (2020J05169, 2020J01816)


Chaotic Image Encryption Algorithm Combining P-tensor Product Compressive Sensing
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    摘要:

    针对目前数据加密算法缺乏隐蔽性的缺点, 提出了一种结合P张量积压缩感知(P-tensor product compressive sensing, PTP-CS)模型和新分段混沌映射(segmented chaotic map, SCM)的视觉安全图像加密算法. 首先, 根据“拉伸和挤压”机制设计出一新的具有分式结构的分段混沌映射, 用以构建受控测量矩阵. 其次, 在测量矩阵和密码流的共同控制下, 明文的小波包系数矩阵经过二维阿诺德置乱、线性测量以及双向异或扩散生成视觉上无语义的中间秘密图像. 然后, 再采用数字隐写编码方法将其随机地嵌入到某一非涉密传输介质中以同步实现对敏感明文数据的内容和视觉的双重保护. 最后, 一系列的仿真实验和安全性分析表明所提加密算法能够抵御多种常见的攻击, 且具有很好的视觉安全性和压缩性能.

    Abstract:

    As the current data encryption algorithms lack covertness, a visually secure image encryption algorithm is proposed, which combines the P-tensor product compressive sensing (PTP-CS) model and the new segmented chaotic map (SCM). First, the new SCM with fractional structure is designed according to the “stretching and squeezing” mechanism to construct the key-controlled measurement matrix. Secondly, under the joint control of the measurement matrix and cipher code streams, the intermediate secret image without visual semantics is generated after the two-dimensional (2D) Arnold scrambling, linear measurement, and bidirectional XOR diffusion of the plaintext wavelet-packet coefficient matrix. Then, the digital steganographic coding approach is employed to embed it stochastically into the non-secret-involved transmission medium to synchronously protect the content and appearance of the sensitive plaintext data. Simulation experiments and security analysis indicate that the proposed encryption algorithm is capable of defending against various common attacks, and it has good visual security and compression performance.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

周洋,于海洋,蒋东华,陈颖频.结合P张量积压缩感知的混沌图像加密算法.计算机系统应用,2023,32(1):187-196

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  • 收稿日期:2022-05-26
  • 最后修改日期:2022-06-27
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  • 在线发布日期: 2022-11-14
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