李春彪 趙云楠 李雅寧 孔思曉

(南京信息工程大學(xué)電子與信息工程學(xué)院 南京 210044)

1 引言

數(shù)字圖像的安全傳輸和隱私保護在網(wǎng)絡(luò)空間中易受挑戰(zhàn)，而傳統(tǒng)分組加密算法容易遭受窮舉法的攻擊。由于圖像數(shù)據(jù)具有特殊格式，圖像加密對加密效率有更高的要求。分組加密算法對圖像的加密具有一定的局限性，故而常用于文字符號等信息的加密。大量的圖像加密方案也將明文圖像視為文本數(shù)據(jù)來處理[1]，這使得傳統(tǒng)分組加密算法的效率不夠高。目前，先進的拍攝設(shè)備使數(shù)字圖像具有大數(shù)據(jù)量和高冗余的特點，加之數(shù)字圖像本身的相鄰像素相關(guān)性高[2]，分組加密算法難以削弱相鄰像素相關(guān)性。

隨著混沌理論的發(fā)展，人們將混沌理論引入密碼學(xué)形成新的數(shù)字圖像加密算法[3]?；煦缇哂斜闅v性、隨機性和初值敏感性等特點，其混合和隨機性類似于密碼學(xué)的置換和擴散。混沌加密算法使得加密安全性更高、密鑰空間更大、密鑰敏感性更強，比傳統(tǒng)加密方法更有潛力[4]。然而數(shù)字圖像的混沌加密算法也面臨著安全性能方面的挑戰(zhàn)。基于混沌系統(tǒng)的偽隨機序列發(fā)生器存在一定的弱隨機性[1]。

典型的Logistic映射的數(shù)學(xué)表達式簡單但動力學(xué)特性復(fù)雜。文獻[5]從離散序列和相對熵的理論中分析了Logistic映射的時間不可逆性、初值敏感性、混沌狀態(tài)程度等特性，因而可以采用Logistic映射或者改進Logistic映射來加密數(shù)字圖像。文獻[6]采用了典型的Logistic映射進行數(shù)字圖像加密，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)良好的加密效果，但密文圖像的灰度直方圖不平坦，加密效果欠佳；文獻[7]改進Logistic映射并基于初始值與控制參數(shù)之間存在的關(guān)系對變量域進行分段處理，擴大了混沌域；陶紅[8]試著將典型的Logistic映射與其他加密方式相結(jié)合來改善加密效果。上述加密方式均基于單一混沌映射進行數(shù)字圖像加密。

本文在經(jīng)典Logistic映射中引入正弦反饋，構(gòu)成新的映射關(guān)系，并對生成的偽隨機序列進行預(yù)處理，增強其偽隨機性，削弱偽隨機序列發(fā)生器的弱隨機性造成的弊端。使用NIST隨機數(shù)測試法測得加密序列的偽隨機性較好。FPGA系統(tǒng)穩(wěn)定性高，可用電路直觀表達邏輯，且成本較低[9]。利用FPGA進行加密處理，數(shù)據(jù)穩(wěn)定性更強，邏輯更清晰。本文使用FPGA平臺，實現(xiàn)本文提出加密方案，加密效果較好。

2 引入正弦反饋的Logistic映射

2.1 映射數(shù)學(xué)模型

基于Logistic映射[10]，引入正弦函數(shù)，構(gòu)建出新的1維混沌映射，其函數(shù)如式(1)所示

其中，k為系統(tǒng)數(shù)且k ?=0。

2.2 一次映射不動點穩(wěn)定性分析

已知新的混沌映射函數(shù)式(1)，存在不動點xf,xf滿足方程

解得

2.3 分岔圖與Lyapunov指數(shù)分析

在初值為x0=0.1的情況下，計算狀態(tài)量x(n)的分岔圖和Lyapunov指數(shù)譜，如圖2所示。從圖中可以看出引入非線性正弦因子的Logistic混沌系統(tǒng)的混沌區(qū)域大，使用該混沌系統(tǒng)能得到更寬的加密區(qū)間。Lyapunov指數(shù)表征了一個系統(tǒng)的混沌屬性[13]。比較分岔圖與Lyapunov指數(shù)譜，可以看出分岔圖在最大Lyapunov指數(shù)為零時便會進入新的分岔?？梢钥闯鲆胝乙蜃拥腖ogistic混沌系統(tǒng)的Lyapunov指數(shù)大于零的范圍很寬，總的密鑰空間也較大。當k=3.584時，混沌分岔圖開始分岔，從周期1進入周期2；當k=4.428時，從周期2進入周期4，當k=4.627時，從周期4進入周期8，并繼而進入混沌態(tài)。

圖1 蛛網(wǎng)結(jié)構(gòu)圖

圖2 分岔圖和Lyapunov指數(shù)譜圖

2.4 敏感性分析

密鑰敏感性表征了密碼系統(tǒng)的安全性能[14]。敏感性高表明了密鑰微小的擾動便無法解密密文圖像。引入非線性正弦因子的Logistic混沌系統(tǒng)的敏感性如圖3所示。根據(jù)新混沌系統(tǒng)的系統(tǒng)方程，設(shè)初值x0=0.1，系統(tǒng)參數(shù)k=4.9，改變初值為0.1+10?4,0.1+10?8,0.1+10?12，迭代計算100次；設(shè)初值x0=0.1，系統(tǒng)參數(shù)k=4.9，改變系統(tǒng)參數(shù)為4.9+10?4,4.9+10?8,4.9+10?12，迭代計算100次。仿真得出的波形如圖3所示。從圖3中可以看出，密鑰一旦發(fā)生微小變化，迭代次數(shù)n增加后，密鑰序列變得完全不同，在圖中表現(xiàn)為兩條曲線的重合度?？梢?，密鑰敏感級別可達到10?12甚至更高的級別。

圖3 敏感性測試

3 加密性能測試

引入非線性正弦因子的Logistic混沌系統(tǒng)產(chǎn)生一個范圍在[0,1.6]的加密序列。該序列中可能存在大量相似數(shù)據(jù)。所以先對該加密序列進行預(yù)處理，增強該加密序列的偽隨機性，增強過程如式(6)所示。

其中，mod()和 round()分別為取余和取整運算。該運算先將加密序列擴大取整，再取余計算，得到一組在[0,255]內(nèi)的加密序列[15]。該預(yù)處理將加密序列放大取整，避免小數(shù)過多影響加密效果，并增強偽隨機性。加密/解密流程如圖4所示。密文圖像呈現(xiàn)噪聲樣式，無法解讀有效信息。解密圖像可以恢復(fù)明文信息。

圖4 引入正弦因子的Logistic加密解密過程

3.1 偽隨機性能測試

NIST發(fā)布的“隨機數(shù)和偽隨機數(shù)發(fā)生器統(tǒng)計測試組件”能全面地分析偽隨機序列的性能，具有頻率測試等15個測試的維度[16]，測試樣本為二進制。NIST對每個測試項都會生成P_value，當P_value>0.01時，則該測試通過；當P_value≤0.01時，則該測試不通過[17]。本文采用NIST推出的STS 2.1.2 (Statistical Test Suite 2.1.2)版本進行測試。

控制引入非線性正弦因子的Logistic混沌系統(tǒng)生成一組有262144個十進制數(shù)的偽隨機加密序列，為保證混沌效果，取后131072個數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)化成二進制文本。在STS界面設(shè)置100個大小為10000的數(shù)據(jù)塊，進行標準1-13的測試。再控制該混沌系統(tǒng)生成一組含有37500000個十進制整數(shù)的偽隨機加密序列，取后18750000個十進制數(shù)，二進轉(zhuǎn)化后進行標準14-15的測試。NIST測試結(jié)果如表1所示。被測偽隨機加密序列通過了15項NIST測試，且通過率均在97%以上，這表明該偽隨機加密序列具有較好的偽隨機性能。

表1 NIST標準偽隨機測試結(jié)果

3.2 密鑰空間大小

本文所提出的引入非線性正弦因子的Logistic混沌加密系統(tǒng)的密鑰為K={x0,k}。在敏感性初值測試中，系統(tǒng)敏感性可達到10?17，密鑰的步進大小為10?18，每個密鑰由兩個參數(shù)構(gòu)成，計算可得該密鑰空間大小為1034≈2114。由于2120>2100，可以判斷，該密鑰空間對窮舉法攻擊具有足夠的防御性[18]。

3.3 信息熵測試

熱力學(xué)采用熵值來表征物質(zhì)狀態(tài)的無序性。類比熱力學(xué)，信息源信息的不確定度可由信息熵表示。信息源的熵值越大、紊亂程度越高，可接受信息越少。理論上，256灰度級完全隨機圖像的信息熵H為8。信息熵的計算公式如式(7)所示。式中K表示突出的灰度級個數(shù)，f(i)表示灰度i在所有灰度中出現(xiàn)的概率[19]。

本文采用密鑰K={0.1,5}，以一副256灰度級的Lena圖像為例，計算其明文和其密文的信息熵，其計算結(jié)果列于表2中。由表2可知，密文圖像的信息熵為7.9987。引入正弦因子且對偽隨機序列進行預(yù)處理之后再加密，密文圖像具有較高的信息熵，圖像加密性能更加優(yōu)越。

表2 信息熵實驗結(jié)果

3.4 密文統(tǒng)計特性測試

選取密鑰K={0.1,5}，利用引入非線性正弦因子的Logistic混沌加密系統(tǒng)和典型的Logistic混沌加密系統(tǒng)對圖像進行加密，繪制出密文圖像的灰度直方圖，如圖5和圖6所示。和典型Logistic混沌加密系統(tǒng)相比，引入非線性正弦因子的Logistic混沌加密系統(tǒng)得到的加密圖像的直方圖更加平滑，加密性能更優(yōu)越。

圖5 新混沌加密系統(tǒng)統(tǒng)計特性

圖6 典型Logistic混沌加密系統(tǒng)統(tǒng)計特性

3.5 根據(jù)相鄰像素相關(guān)性分析

圖像的相鄰兩個像素主要分散于水平、垂直和對角線方向。加密后的圖像相關(guān)性小才能掩蓋原信息以防止信息泄露。計算公式如式(8)所示，從圖像矩陣中隨意抽選N對相鄰像素點的像素值，分別記為xi和yi[20]。

挑選8000對不同位置的相鄰像素點，計算相鄰像素相關(guān)系數(shù)并進行可視化處理。結(jié)果如圖7、圖8和表3所示。明文圖像的相鄰像素值呈現(xiàn)線性關(guān)系，相關(guān)性強；密文圖像的相鄰像素值均勻分布，相關(guān)性差。

表3 圖像的相鄰像素相關(guān)性

圖7 明文各方向相關(guān)系數(shù)

圖8 密文各方向相關(guān)系數(shù)

3.6 密鑰敏感性測試

上文的敏感性分析已表明引入非線性正弦因子的Logistic混沌加密系統(tǒng)具有密鑰敏感性。本節(jié)通過改變密鑰初值x0來測試密鑰敏感性。以密鑰K={0.1,0.4}進行加密。則密鑰x0=1.0+10?15無法解密，密鑰x0=1.0+10?17解密成功。這表明密鑰出現(xiàn)微弱擾動便無法解密圖像，十分敏感。如圖9與圖10所示。

圖9 密鑰為x0 =1.0+10?17時的解密過程

圖10 密鑰為x0 =1.0+10?15時的解密過程

4 FPGA加密和解密實現(xiàn)

4.1 硬件平臺介紹

本文采用的FPGA硬件實現(xiàn)平臺為Altera的以Cyclone IV EP4CE15F17C8N為核心的開發(fā)平臺。其開發(fā)環(huán)境為Quartus II 13.1。該FPGA配置了EPCS4芯片。其VGA接口驅(qū)動采用了專用的ADV7123轉(zhuǎn)換DA芯片。

4.2 加密/解密結(jié)構(gòu)介紹

該加密/解密系統(tǒng)采用FPGA開發(fā)板的VGA顯示驅(qū)動、ROM存儲、JTGA下載功能。整個框架包含混沌加密序列發(fā)生模塊、圖像存儲控制模塊、程序下載模塊和VGA顯示模塊。通過JTGA接口將程序固化進FPGA的Flash。加密時，從ROM中讀取圖像數(shù)據(jù)和混沌加密序列，進行異或運算并通過VGA接口，將原圖、密文圖像和解密圖像依次顯示在顯示屏上。該混沌加密系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖如圖11所示，解密系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖12所示。

圖11 系統(tǒng)加密結(jié)構(gòu)框圖

圖12 系統(tǒng)解密結(jié)構(gòu)框圖

加密系統(tǒng)的RTL如圖13所示。其中clk為50 MB系統(tǒng)時鐘；rst_n為復(fù)位信號；vga_vs和vga_hs是VGA顯示器的行場掃描信號；vga_rgb(lcd_data)為輸出的加密圖像信號；image_data為原始圖像的信號；8位的信號pixel_data經(jīng)過8到16位VGA信號轉(zhuǎn)換得到16位的vga_rgb信號輸出。

圖13 加密系統(tǒng)RTL圖

解密系統(tǒng)的RTL圖與加密系統(tǒng)RTL圖類似，如圖14所示，在加密系統(tǒng)RTL圖中增加一次異或運算得出解密信號。圖14中的pixel_data為解密圖像信號。

圖14 解密系統(tǒng)RTL圖

4.3 硬件實現(xiàn)加密時序圖分析

Quartus II具有嵌入式邏輯分析儀(signal tap)，它能方便地抓取模塊中的信號，方便開發(fā)者對各個信號的時序進行查看。本加密系統(tǒng)的Signal Tap圖由圖15所示。圖中a信號為原始圖像信號，b為密文圖像信號，c為解密后圖像信號。從圖15中可以看出，原始圖像信號和解密圖像信號完全相同，較好地實現(xiàn)了加密的效果。

圖15 Signal Tap時序圖

4.4 FPGA加密結(jié)果

基于FPGA的混沌加密結(jié)果如圖16所示。圖16所展示的為完整加密過程的FPGA實驗結(jié)果及VGA顯示圖。從圖中可以看出FPGA硬件實現(xiàn)的圖像結(jié)果與上文理論仿真一致，從而表明本文所提出的加密方案實際可行。

圖16 FPGA實驗結(jié)果VGA顯示圖

5 結(jié)束語

本文在經(jīng)典的Logistic映射基礎(chǔ)上，引入非線性正弦反饋從而構(gòu)建得到一種新的混沌系統(tǒng)。基于新的混沌映射，產(chǎn)生混沌加密序列，并對混沌加密序列先進行處理增強其偽隨機性，再進行數(shù)字圖像的加密運算。利用NIST測試組件對混沌加密序列的偽隨機性進行測試。數(shù)值仿真結(jié)果可見，本文所提出的新的數(shù)字圖像加密算法能夠較好地實現(xiàn)數(shù)字圖像加密，具有密鑰空間大、加密安全性高、計算簡單等特點。在FPGA中，該加密方法也能得到較好的實現(xiàn)。