近日，大連工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院碩士研究生高昕瑜及其導(dǎo)師牟俊教授與意大利都靈理工大學(xué)Santo Banerjee教授、南京航空航天大學(xué)張玉書(shū)教授合作，在混沌多圖像混合加密領(lǐng)域取得新進(jìn)展。該工作使用Fridrich加密結(jié)構(gòu)，采用獨(dú)創(chuàng)的置亂算法，對(duì)各種尺寸、類(lèi)型的圖像進(jìn)行混合加密。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了多圖像的混合壓縮和加密。該工作不僅保障了圖像傳輸?shù)陌踩�，還實(shí)現(xiàn)了多圖像的有效壓縮，提高了圖像處理效率，減小了圖像存儲(chǔ)和傳輸?shù)膲毫Α?
　　近年來(lái)，基于混沌理論的圖像加密技術(shù)得到飛速發(fā)展。混沌系統(tǒng)特有的偽隨機(jī)性、遍歷性、對(duì)初始條件的高度敏感性等特點(diǎn)，在圖像加密設(shè)計(jì)中能夠發(fā)揮出不可替代的優(yōu)勢(shì)。為了適應(yīng)不同的需求，各種圖像加密算法層出不窮。其中，多圖像加密算法因其復(fù)雜的算法設(shè)計(jì)、較高的加密效率和廣泛的適用范圍而受到更多的關(guān)注。同時(shí)，與圖像壓縮技術(shù)相結(jié)合還可以減小圖像存儲(chǔ)和傳輸?shù)目臻g壓力。然而，現(xiàn)有的多圖像加密技術(shù)通常采用圖像拼合的方法，對(duì)圖像的數(shù)量、尺寸和類(lèi)型有所限制。另一方面，現(xiàn)有的研究工作中沒(méi)有成功實(shí)現(xiàn)多圖像的算法壓縮和加密的案例。因此，實(shí)現(xiàn)多圖像的有效融合以打破圖像數(shù)量、尺寸、類(lèi)型的限制，并實(shí)現(xiàn)有效壓縮和加密仍是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。


　　本工作設(shè)計(jì)了一個(gè)多圖像混合壓縮加密方案。多個(gè)圖像被融合以獲得一個(gè)明文圖像立方體，然后依次進(jìn)行圖像混合壓縮和加密，可以得到一個(gè)密文圖像立方體用于存儲(chǔ)和傳輸。在算法仿真中，壓縮率為0.5時(shí)解密重建后的多幅圖像在視覺(jué)上不受影響。在壓縮性能測(cè)試中，當(dāng)壓縮率為0.25、0.5和0.75時(shí)，圖像重建質(zhì)量均在30dB以上。特別是在高壓縮率下，重建后的圖像仍然清晰可辨，這為多圖像便攜存儲(chǔ)和傳輸提供了技術(shù)支持。經(jīng)過(guò)安全性測(cè)試和分析，該方案可以有力抵御暴力攻擊、統(tǒng)計(jì)分析攻擊、明文攻擊、差分攻擊以及一定程度的噪聲污染和剪切攻擊。值得注意的是，該方案可以同時(shí)加密各種尺寸的彩色和灰度圖像。即，所提出的方案具有對(duì)多幅圖像進(jìn)行混合壓縮和加密的能力，并且對(duì)加密圖像的數(shù)量、尺寸、類(lèi)型具有兼容性。

　　相關(guān)研究成果以“Color-Gray Multi-Image Hybrid Compression-Encryption Scheme Based on BP Neural Network and Knight Tour”為題發(fā)表在《IEEE Transactions on Cybernetics》（IF=19.118，JCR分區(qū)Q1）上。大連工業(yè)大學(xué)為第一完成單位。控制科學(xué)與工程2020級(jí)碩士研究生高昕瑜為第一作者，牟俊教授為通信作者。
　　高昕瑜，女，1996年10月出生，現(xiàn)為大連工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院控制科學(xué)與工程專(zhuān)業(yè)碩士研究生，師從牟俊教授。研究領(lǐng)域?yàn)榛煦缋碚撆c信息安全，以第一作者TCYB、JKSUCIS、ND等SCI學(xué)術(shù)期刊發(fā)表論文7篇，其中IF>10論文2篇，ESI前1‰熱點(diǎn)論文1篇，ESI前1%高被引論文2篇。
　　原文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10114408/
　　文圖/高昕瑜、王玉龍 審稿人/趙昕、賁春昉