基于细胞神经网络超混沌特性的图像加密算法

魏慧; 李国东

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基于细胞神经网络超混沌特性的图像加密算法

更新时间：2026-09-04

- 基于细胞神经网络超混沌特性的图像加密算法
- Image encryption algorithm based on hyperchaotic characteristics of cellular neural networks
- 微电子学与计算机 2020年37卷第5期页码：43-48
- 作者机构：
  
  1. 新疆财经大学机构统计与数据科学学院,新疆,乌鲁木齐,830012
  2. 新疆财经大学新疆社会经济统计研究中心,新疆,乌鲁木齐,830012
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 11461063新疆维吾尔自治区自然科基金 2017D01A24新疆财经大学基金 2019XTD002
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2020
- 稿件说明：
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魏慧, 李国东. 基于细胞神经网络超混沌特性的图像加密算法[J]. 微电子学与计算机, 2020, 37(5): 43-48, 53.

Hui WEI, LI Guo-dong. Image encryption algorithm based on hyperchaotic characteristics of cellular neural networks[J]. 2020, 37(5): 43-48.
魏慧, 李国东. 基于细胞神经网络超混沌特性的图像加密算法[J]. 微电子学与计算机, 2020, 37(5): 43-48, 53. DOI：

Hui WEI, LI Guo-dong. Image encryption algorithm based on hyperchaotic characteristics of cellular neural networks[J]. 2020, 37(5): 43-48. DOI：

摘要

针对图像传输安全问题，本文提出基于细胞神经网络CNN超混沌的特性结合一般形式的三次函数鲁棒映射和高维Lorenz系统对图像采取双扩散—置乱的加密操作.仿真结果表明本文设计的算法具有优良的加密效果，且密钥空间大、密文敏感性强、信息熵值7.9994接近理想值，能有效抵抗统计攻击等.具有一定的运用价值.

Abstract

Images have become the main media active in the information age. There is no doubt about the importance of image encryption technology. In order to solve the problem of image transmission security

the proposed algorithm is based on the hyper chaotic features of cellular neural network CNN combined with the general form of cubic function robust mapping and high-dimensional Lorenz system to adopt double diffusion-scrambling encryption operation on images. The simulation results show that the algorithm designed in this paper has excellent encryption effect. Its key space is large

ciphertext sensitivity is strong

information entropy value is 7.9994 close to ideal value

and it can effectively resist statistical attacks. The algorithm in this paper has high security and certain application value.

关键词

Keywords

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