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A time-varying image encryption algorithm driven by neural network
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.optlastec.2025.112751.png)
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摘要
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如今，将神经网络、遗传操作和混沌应用于图像加密算法已成为前沿研究的重点领域。神经元机制和深度神经网络具有良好的非线性特性，能够满足密码系统安全性的抗攻击需求。不容忽视的是，由于神经元机制和深度神经网络在计算过程中存在矩阵乘法运算，激活函数无法精确恢复图像，直接应用神经元和深度神经网络进行图像加密无法获得安全的结果。此外，所采用的混沌系统的性能也决定了密码系统的安全级别。当前研究中采用的固定耦合结构使得动态行为易于预测，给密码系统带来脆弱性。考虑到上述缺陷，提出了一种利用神经网络模式、遗传算法和混沌系统时变耦合结构的图像加密算法，有助于提升密码系统的安全性和效率。首先，提出了一种时变耦合混沌系统，并使用高度随机序列作为密钥流。然后，利用神经网络模式和遗传操作对密钥流进行处理，完成置乱和扩散。最终，仿真和安全性分析表明，本方法达到了高度安全水平，表现出高效率和强安全性，满足各类安全应用的需求。
Keyword:
Neural network
Nerve cell
Genetic operation
Convolution lattice
Chaos
Image encryption
期刊
O
IF:
5
论文数:
2.0K
被引数:
3.5W
机构
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