高维猫映射驱动的伪随机序列生成技术：增强信息安全性

本文主要探讨的是"基于高维猫映射的伪随机序列生成方法"的研究论文，针对信息技术发展和网络安全面临的挑战，特别是多媒体数据的安全问题。随着信息的广泛传播，保护数据安全成为亟待解决的问题，混沌理论因其独特的性质，如非线性动力学、初值敏感性和未来不可预测性，被科学家们视为潜在的信息安全工具。 混沌现象的发现推动了混沌动力学在密码学领域的应用，早期如Matthews提出的基于一维混沌映射的加密算法虽然具有高效和易于实现的优点，但受到计算机精度限制，生成的序列易受周期性攻击，安全性相对较弱。为克服这一问题，1990年Habutsu等人提出了基于线性Tent映射的混沌加密系统，通过复杂划分区间来增强序列的复杂性。 本文的核心贡献在于，作者提出了一种新的伪随机序列生成方法，该方法结合了三维混沌系统和线性反馈移位寄存器（LFSR），以及三维组合猫映射。三维猫映射的引入增加了序列的维度，从而提高了序列的随机性和安全性。这种技术旨在保持混沌系统原有的初值敏感性，同时避免了由于精度损失导致的周期性问题，使得生成的二值序列在应用于信息安全领域，如数据加密和保密通信等方面更具优势。 通过理论分析和仿真验证，论文展示了新方法的有效性和实用性。设计的二值序列不仅能在实际应用中提供良好的随机性，确保信息的混淆性，还展现出抵抗恶意攻击的能力，因为高维性和混沌的特性使得攻击者难以预测或破解。这篇论文对于提高信息安全水平，尤其是在处理大规模多媒体数据时，具有重要意义。