混沌与神经网络结合的图像加密新方法：增强安全性和抵抗攻击

"本文提出了一种结合混沌系统和人工神经网络的图像加密算法，旨在解决传统混沌加密算法中密钥与明文不相关以及混沌序列周期性的问题，以提高加密安全性并扩大密钥空间。通过使用明文图像和SHA-384哈希函数生成Lorenz混沌系统的初始条件，产生混沌序列，再利用人工神经网络训练消除混沌序列的周期性，生成新的序列用于图像的置乱和扩散操作，从而实现加密。实验结果证明，该算法在安全性、密钥空间大小以及抵抗各种攻击方面表现出优越性。" 这篇摘要介绍的是一种创新的图像加密方法，它将混沌理论和人工神经网络（ANN）相结合，以增强加密的安全性和抗攻击能力。首先，该算法利用明文图像和SHA-384哈希函数生成Lorenz混沌系统的初始值。SHA-384是一种安全的哈希函数，可以将任意长度的信息转化为固定长度的摘要，增加了密钥的随机性和不可预测性。 Lorenz混沌系统是一种非线性动力学系统，因其复杂性和敏感性依赖于初始条件的特性，常被用于加密领域。然而，混沌序列可能存在周期性，这降低了加密的安全性。为了解决这个问题，算法中引入了人工神经网络。神经网络通过训练混沌序列，可以学习并消除其周期性，生成新的无规律序列。这种序列对于图像的置乱和扩散操作至关重要，因为它们使得攻击者难以通过分析模式来破解加密。 在置乱和扩散步骤中，新的混沌序列用于打乱图像的像素排列，然后扩散这些变化在整个图像中，确保每个像素的值都受到其他所有像素的影响。这两个步骤是加密过程的核心，它们增强了密文的抗攻击能力，使攻击者难以恢复原始图像。 实验结果显示，该算法在提高密文安全性、增加密钥空间和抵抗如差分攻击、统计攻击等常见攻击策略方面有显著效果。这意味着，即使面对强大的攻击手段，该加密算法也能保持较高的安全性，为图像数据的保护提供了有力保障。 这是一种结合混沌理论和神经网络技术的高效图像加密方法，通过改进混沌序列的生成和使用，提升了加密的安全性和实用性。对于信息安全领域，尤其是在图像数据保护方面，这种方法具有重要的研究价值和应用前景。