基于混沌的数据安全与应用PDF电子书下载

第一章 绪论 1

1.1 混沌简介 2

1.2 混沌图像加密简介 5

第二章 混沌神经网络图像加密算法研究 8

2.1 引言 8

2.2 基于复合混沌映射和混沌细胞神经网络的彩色图像加密算法 9

2.2.1 复合混沌映射与细胞神经网络模型 9

2.2.2 图像加密解密算法 12

2.2.3 加密性能分析 15

2.3 基于Hopfield混沌神经网络的彩色图像加密算法 21

2.3.1 Hopfield混沌神经网络模型 22

2.3.2 图像加密解密算法 22

2.3.3 加密性能分析 24

2.4 本章小结 27

第三章 量子细胞神经网络混沌同步控制方法的研究 29

3.1 引言 29

3.2 两细胞量子细胞神经网络同步控制方法的研究 29

3.2.1 两细胞耦合的量子细胞神经网络超混沌系统 29

3.2.2 两细胞量子细胞神经网络自适应修正函数投影同步控制方法 31

3.2.3 数值仿真 33

3.3 三细胞量子细胞神经网络同步控制方法的研究 35

3.3.1 三细胞耦合的量子细胞神经网络超混沌系统 35

3.3.2 三细胞量子细胞神经网络自适应修正函数投影同步控制方法 36

3.3.3 三细胞量子细胞神经网络与6阶细胞神经网络的同步控制方法 42

3.4 本章小结 47

第四章 量子细胞神经网络混沌同步的保密应用研究 48

4.1 多进制量子细胞神经网络数字保密通信方法 48

4.1.1 数字保密通信模型设计 48

4.1.2 信号调制 49

4.1.3 信号解调 49

4.1.4 通信系统数值仿真 50

4.2 基于量子细胞神经网络超混沌系统的半对称图像加密解密方法 52

4.2.1 引言 52

4.2.2 半对称图像加密解密模型 53

4.2.3 半对称加密算法安全性能分析 57

4.3 本章小结 62

第五章 混沌加密网络安全应用 63

5.1 基于超混沌系统的分布式跨域身份认证方案 63

5.1.1 引言 63

5.1.2 分布式跨域匿名认证方案 64

5.1.3 分布式跨域认证结构中的安全体系 65

5.2 基于量子细胞神经网络的弱密码超混沌加密方法 68

5.2.1 引言 68

5.2.2 弱密码加密模型 69

5.2.3 加密流程 69

5.2.4 实例 71

5.3 本章小结 72

第六章 量子细胞神经网络超混沌系统在光学图像加密中的应用 74

6.1 典型的光学密码编码系统 75

6.1.1 基于4f系统的双随机相位编码 75

6.1.2 基于菲涅尔变换的双随机相位编码 76

6.1.3 基于分数傅里叶变换的双随机相位编码 77

6.2 基于量子细胞神经网络超混沌系统光学图像加密方法 78

6.2.1 加密过程 78

6.2.2 解密过程 79

6.2.3 具体实例 80

6.3 本章小结 82

参考文献 83