✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍随着数字技术的飞速发展越来越多的多媒体信息在互联网上产生和传播。在这些多媒体信息中数字图像因直观性、综合性以及生动形象等特点成为网络世界一种不可或缺的信息载体。由于数字图像可能包含大量的可推断信息因此图像安全越来越受到人们的关注。在各种图像安全技术中图像加密是将一幅有意义的原始图像转化为一种不可识别的噪声图像的一种可视化方法。因图像数据的庞大现有的加密技术难以兼顾安全性和效率性并且无法避免量化误差。对此我们提出了有限域上置换多项式的加密算法。本文在有限域基础知识和置换多项式的基础上构造了新的置换多项式、有限域上对称且可逆的矩阵、有限域上的克罗内积矩阵并且将其应用在图像加密。同时基于置换多项式的基础上我们还结合了DNA密码来进一步加强密码系统的安全性。本文的主要创新点和贡献如下 1提出了基于有限域上置换多项式的图像加密算法。此算法重要意义就是充分利用置换多项式的非线性和实值性即加密系统是非线性的、图像的加解密是无损的。在加密过程中首先将像素灰度值映射到有限域其次在参数化置换多项式的基础上完成前向置乱接着基于新构造的对称可逆矩阵执行扩散最后在密钥参数不同的同一置换多项式基础上再执行后向置乱。理论分析和仿真结果表明所提出的图像加密方案是可行的具有较高的效率和较强的抗各种常见攻击能力。此外有限域上的计算无损耗和没有任何舍入误差保证了严格的无损图像加密。更重要的是相比实数域上图像加密方案有限域上的置换多项式特有的性质保证加密系统是非线性的从而能抵抗已知明文攻击和选择明文攻击。 2为改进基于有限域上置换多项式的图像加密算法的一些不足本文提出了基于有限域上的克罗内积矩阵和DNA运算的图像加密算法。首先将明文图像从像素灰度级映射到有限域。然后使用基于有限域上的置换多项式的克罗内乘积矩阵对图像像素同时进行置乱和扩散。最后进行D NA运算来获得进一步的扩散和置乱。大量的安全性分析和实验结果表明该算法对各种常见的攻击是安全的。另外基于有限域克罗内积矩阵的扩散和D NA密码运算加密过程中没有任何舍入误差从而保证了图像加密和解密是严格无损的。由于有限域上的置换多项式固有的非线性保障了提出的图像加密系统是非线性的可以抵抗已知明文和选择明文攻击⛳️ 运行结果 部分代码function valuevaluescramble(C,e,p1,q1)%置换多项式 变换第一步值置乱。value(((Ce).^59(Ce).^209(Ce).^254).^(q1)).^(-p1255);% value((Ce).^59(Ce).^209(Ce).^254).^(q1/p1); 参考文献[1]信息与通信工程.基于有限域上置换多项式的图像加密研究[D]. 2020. 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除团队擅长辅导定制多种毕业课题和科研领域MATLAB仿真助力毕业科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
