请参看算法名称，功能，核心思想和时间复杂度 时间复杂度.

ChitGPT 和 ChatGPT 都是基于 GPT（Generative Pre-trained Transformer）算法的，其核心思想是使用 Transformer 模型进行预训练，然后使用 fine-tuning 以生成对话。算法的时间复杂度取决于模型的大小和输入序列的长度，通常是 O(n^2)，其中 n 是输入序列的长度。ChitGPT 和 ChatGPT 的功能都是生成自然语言对话，但是 ChitGPT 是由 CSDN 开发的，而 ChatGPT 是由 OpenAI 公司开发的，两者没有直接关系。

相关问题

2、设计一款伪随机函数（LCC伪随机数生成，请参看附件中文件randUx.m），将LSB算法与伪随机函数结合，信息隐藏的位由伪随机函数确定，实现信息隐藏的随机性，从而提高隐藏算法的抗攻击性；

设计思路：

1. 伪随机函数的选择：LCC伪随机数生成器，该算法的优点是速度快、随机性好、周期长。

2. LSB算法的选择：将隐藏信息的二进制串插入到载体图像的像素值的最低有效位中，不影响人眼对图像的观感。

3. 将伪随机函数与LSB算法结合：伪随机函数生成一个随机序列，确定哪些像素是用来隐藏信息的，哪些是不需要修改的。在这些需要修改的像素值中，使用LSB算法将信息二进制串插入到最低有效位中。

4. 实现信息隐藏的随机性：由于伪随机函数生成的序列是随机的，每次隐藏信息的像素值都会发生改变，从而提高了信息隐藏的随机性，增强了算法的抗攻击性。

代码实现：

function [stego_img] = lsb_rand(img, secret_msg, key)
%img：载体图像，secret_msg：待隐藏信息，key：伪随机函数种子
%stego_img：隐藏信息后的图像

%获取载体图像的大小和像素值
[row, col, channel] = size(img);
img = double(img);

%将待隐藏信息转换成二进制串
secret_msg = dec2bin(secret_msg)';
msg_len = length(secret_msg(:));

%生成伪随机数序列
rand_seq = randUx(key, row*col);

%确定哪些像素值需要修改
modify_idx = find(rand_seq(1:msg_len) > 0.5);

%将待隐藏信息插入到最低有效位中
for i = 1:length(modify_idx)
    idx = modify_idx(i);
    [r, c] = ind2sub([row, col], idx);
    for j = 1:channel
        img(r, c, j) = bitset(img(r, c, j), 1, secret_msg(i));
    end
end

%将修改后的像素值组成图像
stego_img = uint8(img);
end

代码说明：

1. 将待隐藏信息转换成二进制串，方便后续插入到最低有效位中。

2. 生成伪随机数序列，用于确定哪些像素值需要修改。

3. 遍历需要修改的像素值，使用LSB算法将信息二进制串插入到最低有效位中。

4. 将修改后的像素值组成图像，返回隐藏信息后的图像。

总结：

伪随机函数可以增加信息隐藏算法的抗攻击性，提高信息隐藏的随机性。在实际应用中，还需要考虑到算法的安全性和可靠性，避免信息泄露和数据丢失。

用matlab设计一款伪随机函数（LCC伪随机数生成，请参看附件中文件randUx.m），将LSB算法与伪随机函数结合，信息隐藏的位由伪随机函数确定，实现信息隐藏的随机性，从而提高隐藏算法的抗攻击性;

由于题目中已经给出了LCC伪随机数生成的matlab代码，我们可以直接使用该代码生成伪随机数，并将LSB算法与其结合实现信息隐藏。

首先，我们需要定义一个函数，该函数可以将需要隐藏的信息转换为二进制形式，并将其按照一定的规则与伪随机数进行异或操作，从而实现信息隐藏。下面是代码实现：

function [stego_img, prn] = LSB_PRN_hide(cover_img, message, key)
% cover_img: 要隐藏信息的载体图片
% message: 要隐藏的信息，可以是字符串或数字
% key: 伪随机数生成的密钥

% 将信息转换为二进制形式
if isstring(message)
    message = char(message);
end
if ischar(message)
    message = uint8(message);
end
if isnumeric(message)
    message = dec2bin(message)';
    message = message(:) - '0';
end

% 生成伪随机数
prn = randUx(size(cover_img), key);

% 将信息与伪随机数进行异或操作
stego_img = cover_img;
stego_img = bitset(stego_img, 1, bitxor(bitget(stego_img, 1), message));
stego_img = bitset(stego_img, 2, bitxor(bitget(stego_img, 2), prn(:)));

其中，我们使用了matlab内置函数`dec2bin`将数字类型的信息转换为二进制形式，`bitget`和`bitset`函数实现了对二进制数据的读取和修改，`bitxor`函数实现了异或操作。

接下来，我们可以编写解密函数，将隐藏的信息提取出来。代码如下：

function [message, prn] = LSB_PRN_extract(stego_img, key, message_length)
% stego_img: 隐藏了信息的图像
% key: 伪随机数生成的密钥
% message_length: 需要提取的信息长度，单位为比特

% 生成伪随机数
prn = randUx(size(stego_img), key);

% 从图像中提取信息
message = bitget(stego_img, 1);
message = message(1:message_length);

% 从图像中提取伪随机数
prn = bitget(stego_img, 2);
prn = reshape(prn, [], length(prn)/length(prn(:)));
prn = prn(:, 1:length(key(:)));
prn = bi2de(prn);

% 将信息与伪随机数进行异或操作，得到原始信息
message = bitxor(message, prn);
message = char(char(message + '0')');
message = message(:)';
if message_length ~= length(message)
    warning('提取的信息长度与指定的长度不符！');
end

在解密函数中，我们使用了`reshape`函数将图像中提取出来的伪随机数重新排列，然后使用了`bi2de`函数将二进制形式的伪随机数转换为十进制形式，最后再将信息与伪随机数进行异或操作，得到原始信息。

使用上述函数，我们可以将信息隐藏到图像中，并且实现信息隐藏的随机性。同时，由于使用了伪随机数生成密钥，因此可以提高隐藏算法的抗攻击性。