基于奇偶樹型交互學(xué)習(xí)機(jī)與遺傳算法的密文優(yōu)化系統(tǒng)

王曼韜,許麗佳,危疆樹

(四川農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與工程技術(shù)學(xué)院,四川雅安625014)

基于奇偶樹型交互學(xué)習(xí)機(jī)與遺傳算法的密文優(yōu)化系統(tǒng)

王曼韜,許麗佳,危疆樹

(四川農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與工程技術(shù)學(xué)院,四川雅安625014)

為使圖像加密系統(tǒng)具備優(yōu)化功能,并解決當(dāng)前遺傳算法無法實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)、收斂速率慢等問題,提出奇偶樹型交互學(xué)習(xí)機(jī)耦合全局離散遺傳算法的密文優(yōu)化系統(tǒng)。定義權(quán)值更新機(jī)制,耦合混沌映射,構(gòu)造奇偶樹型交互學(xué)習(xí)機(jī)及其互擾模型。將切斷型輪盤賭擇取機(jī)制引入均勻交叉算子中,以圖像分塊的相鄰像素相關(guān)系數(shù)和密文信息熵為目標(biāo),根據(jù)權(quán)重理論設(shè)計(jì)加權(quán)適應(yīng)度函數(shù),提出一種全局離散遺傳算法,最終形成“初始加密-密文優(yōu)化”的加密結(jié)構(gòu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與超混沌算法、離散遺傳算法、元胞自動(dòng)機(jī)相比,該系統(tǒng)的加密質(zhì)量較好,并且具備全局優(yōu)化功能,可優(yōu)化所有迭代結(jié)果,使最終輸出密文的信息熵最大,相關(guān)系數(shù)最小。

奇偶樹型交互學(xué)習(xí)機(jī);離散遺傳算法;均勻交叉算子;輪盤賭擇取機(jī)制;混沌映射;加密優(yōu)化

1 概述

免費(fèi)開放的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境嚴(yán)重威脅數(shù)據(jù)文件的可靠傳輸［1］,以圖像尤為嚴(yán)重,因圖像所涉及的信息眾多。故對(duì)圖像等數(shù)據(jù)的保護(hù)已經(jīng)成為焦點(diǎn)。加密技術(shù)作為一種有效的方式,能夠有效防止數(shù)字圖像在傳輸過程遭到各種攻擊,如數(shù)據(jù)加密標(biāo)準(zhǔn) DES、IDEA算法以及RSA算法［2-3］。然而這些加密算法并沒有考慮到圖像的固有特點(diǎn),導(dǎo)致其無法適用于圖像加密。為此,諸多學(xué)者開發(fā)很多的圖像加密算法,主要有混沌加密、元胞自動(dòng)機(jī)加密、基因加密算法等。文獻(xiàn)［4］提出了一種耦合混沌映射加密算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該耦合混沌映射圖像加密算法的密鑰空間巨大,擴(kuò)散機(jī)制高度安全。文獻(xiàn)［5］利用三維混沌CAT映射對(duì)圖像加密進(jìn)行了研究,設(shè)計(jì)了具有實(shí)時(shí)安全勻稱加密機(jī)制,仿真結(jié)果表明該算法具有較好的加密性能,顯著增大了密鑰空間,增強(qiáng)了加密系統(tǒng)的抗攻擊性能。文獻(xiàn)［6］設(shè)計(jì)了一種基于改進(jìn)的標(biāo)準(zhǔn)混沌映射的圖像塊加密算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法安全性得到了顯著提高,密鑰空間進(jìn)一步增大,增強(qiáng)了其對(duì)初值的敏感性能。

但上述算法的安全性仍然較低,且與計(jì)算效率存在較大矛盾。為此,研究人員采用了元胞自動(dòng)機(jī)進(jìn)行加密。如文獻(xiàn)［7］設(shè)計(jì)了一個(gè)初等元胞自動(dòng)機(jī),根據(jù)元胞自動(dòng)機(jī)和狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則對(duì)圖像加密進(jìn)行加密。雖然元胞自動(dòng)機(jī)能夠顯著提高系統(tǒng)的安全性,而且可以提高計(jì)算效率,但是這些方法無法保證密文在每次迭代加密算法過程中都能有效地抵抗各種攻擊的難題,且不具備密文優(yōu)化功能。

基于遺傳算法的加密系統(tǒng)已被研究人員關(guān)注。文獻(xiàn)［8］提出了基于遺傳算法的圖像加密算法,并測(cè)試改算法性能,結(jié)果顯示該算法能夠?qū)γ芪倪M(jìn)行優(yōu)化,輸出性能最優(yōu)的密文。但是該算法只是進(jìn)行了簡(jiǎn)單加密,導(dǎo)致算法的初始種群質(zhì)量較低,且無法實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu),易陷入局部最優(yōu),無法處理離散難題。

為解決上述問題,本文提出一種全局離散遺傳算法,將切斷型輪盤賭擇取機(jī)制引入均勻交叉算子中,使算法能夠有效處理離散問題,提高優(yōu)化速度,易于收斂;針對(duì)密文信息熵和分塊的相鄰像素相關(guān)系數(shù),設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù),保證其能夠優(yōu)化所有迭代結(jié)果。同時(shí)定義權(quán)值更新機(jī)制,構(gòu)造奇偶樹型交互學(xué)習(xí)機(jī) (Tree Parity Interactive Learning Machine, TPILM),以提高遺傳算法初始種群的質(zhì)量。最后,設(shè)計(jì)奇偶樹型交互學(xué)習(xí)機(jī)融合全局離散遺傳算法的密文優(yōu)化系統(tǒng),并對(duì)該加密優(yōu)化系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試。

2 奇偶樹型交互學(xué)習(xí)機(jī)

本文設(shè)計(jì)奇偶樹型交互學(xué)習(xí)機(jī),用其產(chǎn)生的混合密鑰流加密圖像,獲得性能較好的密文,將這些密文視為初始種群,明顯改善了其質(zhì)量。

2.1 奇偶樹型交互學(xué)習(xí)機(jī)模型

若神經(jīng)元的一個(gè)偽隨機(jī)數(shù)組X={x1,x2,…,xn}在［0,1］上呈現(xiàn)Gauss分布;W=(w1,w2,…,wn)為X正交規(guī)范處理后的N維權(quán)數(shù)組,α是權(quán)值為1或-1的神經(jīng)元輸出結(jié)果。若2個(gè)互擾神經(jīng)元分別為A,B;則XA,XB與WA,WB分別為A,B的輸入數(shù)組以及權(quán)值數(shù)組。為得到更好的性能,離散WA,WB中的元素,保證其值在［-L,L］內(nèi),L為權(quán)值界限;輸入數(shù)組X的元素取值是1或-1,且輸入數(shù)組X在完成交互學(xué)習(xí)后,其值都是隨機(jī)變動(dòng),但維持XA=XB,即達(dá)到并行動(dòng)態(tài)變化。互換A與B的輸出結(jié)果,達(dá)到交互學(xué)習(xí)目的。其目標(biāo)是動(dòng)態(tài)更新WA,WB(原始的WA,WB都是A與B隨機(jī)形成的)。權(quán)值動(dòng)態(tài)更新機(jī)制描述如下:

其中,WA(t),WB(t)代表輸入數(shù)組A,B在t時(shí)刻的權(quán)值向量;αA(t),αB(t)分別為數(shù)組A,B在元素值為1或-1時(shí)的輸出結(jié)果。

動(dòng)態(tài)更新條件為:

其中,w∈WA,B為權(quán)值數(shù)組W的元素;L為權(quán)值界限。

αA,αB取1或-1,都由WA,WB以及XA,XB各自的內(nèi)積符號(hào)決定,即:

其中,sign()定義如下:

奇偶樹型交互學(xué)習(xí)機(jī)模型TPILM構(gòu)建如下:

由于TPILM是建立在隱蔽多層神經(jīng)元耦合結(jié)構(gòu)上,這種結(jié)構(gòu)的輸出值取決于隱蔽層輸出結(jié)果的τA(B):

其中,k為隱蔽層數(shù)量;f代表輸出結(jié)果累積函數(shù); τA(B)代表相關(guān)函數(shù)。

由于αA,αB只能取1或-1,則可將f替換成全部隱蔽層輸出結(jié)果的累積值。如果TPILM共有k個(gè)隱蔽神經(jīng)元單元,令第i個(gè)單元的輸出結(jié)果是αk(t)。則TPILM的輸出值為:

為獲得更好的性能,對(duì)k個(gè)隱蔽層神經(jīng)元耦合結(jié)構(gòu)的權(quán)值動(dòng)態(tài)更新機(jī)制優(yōu)化為:

2.2 奇偶樹型交互學(xué)習(xí)機(jī)與混沌映射的互擾模型

為了獲得安全性能更高的密文,改善離散遺傳算法的初始種群質(zhì)量,本文將奇偶樹型交互學(xué)習(xí)機(jī)與Tent混沌映射進(jìn)行互擾,獲得混合隨機(jī)密碼流。將混沌映射產(chǎn)生的偽隨機(jī)數(shù)組視為TPILM的輸入向量;為提高TPILM輸入數(shù)組的偽隨機(jī)性能,一般同時(shí)將2個(gè)或以上的不同初始狀態(tài)的混沌映射視為TPILM中的k個(gè)隱蔽層神經(jīng)元耦合結(jié)構(gòu)輸入數(shù)組觸發(fā)器。因此,令TPILM的參數(shù)為k,N,L,則需k個(gè)不同初值的logistic混沌映射作為隱蔽層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)輸入源;2個(gè)TPILM在交互學(xué)習(xí)后,進(jìn)入權(quán)值并行狀態(tài);然后融合k個(gè)混沌系統(tǒng),并與TPILM并行的權(quán)值互擾,形成混合密鑰流。經(jīng)過學(xué)者們的研究,一般取k=4的TPILM模型;則TPILM與混沌映射的互擾模型系統(tǒng)如圖1和圖2所示。

圖1 多混沌映射與TOILM模型互擾的混合密碼流結(jié)構(gòu)

圖2 Logistic映射與TPILM模型互擾的混合密碼流觸發(fā)器

可以看出,當(dāng)k=4時(shí),則TPILM的權(quán)值數(shù)組中的元素總量為4N;在經(jīng)過各元素的累積以及被sign()函數(shù)量化后,耦合4個(gè)不同的Tent混沌映射迭代結(jié)果xi,實(shí)施XOR操作后,得到了混合密鑰流數(shù)組Ti。就每個(gè)最新的 Tent映射迭代值而言,其TPILM權(quán)值則會(huì)同步更新,以交互學(xué)習(xí)方式持續(xù)產(chǎn)生新的Ti。

3 TPILM融合離散遺傳算法的密文優(yōu)化

為了能夠?qū)PILM加密后的密文進(jìn)行優(yōu)化,并使遺傳算法能夠?qū)崿F(xiàn)全局最優(yōu),加快其收斂速度,本文將切斷型輪盤賭擇取機(jī)制引入均勻交叉算子中;并嵌入權(quán)重理論,構(gòu)造密文加權(quán)適應(yīng)度函數(shù)。將TPILM與全局離散遺傳算法融合,得到本文的圖像加密快優(yōu)化系統(tǒng),其結(jié)構(gòu)見圖3。可以看出,本文加密優(yōu)化系統(tǒng)包括2個(gè)部分:(1)利用奇偶樹型交互學(xué)習(xí)機(jī)耦合混沌映射,加密圖像,獲得初始種群;(2)利用全局離散遺傳算法輸出性能最優(yōu)密文。

圖3 奇偶樹型交互學(xué)習(xí)機(jī)融合離散遺傳算法的密文優(yōu)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

算法描述如下:

步驟1 圖像初始加密,獲得優(yōu)異質(zhì)量的初始種群。

(1)將圖像I分割成大小相等4個(gè)子圖像,如圖4所示。

圖4 圖像均等分割

(2)計(jì)算Logistic映射的初始條件,進(jìn)行迭代,得到輸入數(shù)組:

Logistic混沌映射模型如下:

其中,μ為控制參數(shù),μ∈［0,4］;Xi∈［0,1］。

為了得到隨機(jī)性能更好的混沌序列,需要選擇合適的控制參數(shù)和初值。為此,本文采用信號(hào)特征來衡量模型式(10)的混沌性能。圖5展示了Tent混沌映射的混沌特征行為。設(shè)定初值X0=0.3,將區(qū)間μ∈［0,4］分割成3個(gè)不同的區(qū)間。

1)如果μ∈［0,3］,則信號(hào)特征在前10次迭代中表現(xiàn)出良好的混沌行為;在后10次迭代中,信號(hào)是固定值。見圖5(a)。

2)如果μ∈［3,3.57］,則信號(hào)特征在前20次迭代中表現(xiàn)出良好的混沌行為;在后20次迭代中,信號(hào)是固定值。見圖5(b)。

3)如果μ∈［3.57,4］,則信號(hào)特征在整個(gè)迭代過程中都表現(xiàn)出良好的混沌行為。見圖5(c)。

由圖5可知,為了使Logistic混沌映射在整個(gè)過程中能夠始終保持良好的混沌性能,本文設(shè)置μ∈［3.57,4］。

從每個(gè)分塊中選擇出5個(gè)像素,分別記為p1～p5。像素的選擇是基于初始種群后代的數(shù)量而定。如果這個(gè)后代是初始種群中的第1個(gè)成員,則選擇其第1行的前5個(gè)像素來形成Logistic映射的初值;如果這個(gè)后代是初始種群中的第二個(gè)成員,則選擇其第2行的前5個(gè)像素來形成Logistic映射的初值,如圖6所示。

圖5 Logistic混沌映射的信號(hào)特征

圖6 每個(gè)圖像分塊第1行的前5個(gè)像素

則由以下方程來確定模型式(10)初值X0:

其中,pi代表一個(gè)8位塊。

再由方程(12)將p轉(zhuǎn)換為ASCII數(shù)組B:

其中,pi,j代表第i個(gè)分塊的第j個(gè)像素。將p轉(zhuǎn)換成ASCII數(shù)組后,則字符串B的長(zhǎng)度為40位。

則對(duì)于每一個(gè)圖像分塊,其對(duì)應(yīng)的模型式(10)的初值X0計(jì)算如下:

其中,k代表圖4中每個(gè)分塊的引擎。通過這樣的計(jì)算,得到了4個(gè)分塊對(duì)應(yīng)的logistic映射初值;并保證了每個(gè)初值都位于區(qū)間［0,1］內(nèi)。

(3)利用上述步驟得到的4個(gè)初值,迭代模型式(10),得到4個(gè)序列,將:

作為本文TPILM的輸入數(shù)組;再根據(jù)上文奇偶樹型交互學(xué)習(xí)機(jī)與混沌映射互擾模型,獲得混合密鑰流序列T。

(4)利用混合密鑰流序列T加密每個(gè)分塊。加密函數(shù)為:

其中,C′代表加密后像素值;Cik代表第k個(gè)分塊的第i個(gè)像素值;Ti代表混合密鑰流序列第i個(gè)元素;?代表XOR操作。

在每個(gè)分塊中,除前5個(gè)像素用于形成密鑰外,其余都是逐行加密。通過這種加密方法,產(chǎn)生了初始種群,見圖7。

圖7 遺傳算法中的初始種群

步驟2 基于全局離散遺傳算法的密文優(yōu)化,輸出性能最優(yōu)的密文。

本文在傳統(tǒng)遺傳算法基礎(chǔ)上［9］,將切斷型輪盤賭擇取機(jī)制引入到均勻交叉操作中;并引入權(quán)重理論,設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù)。

(1)編碼。引用二進(jìn)制形式;由二進(jìn)制符號(hào)0與1形成一個(gè)集合{0,1},其產(chǎn)生的個(gè)體為符號(hào)串。

(2)初始種群形成。將密文塊視為該算法的初始種群。

(3)為提高密文性能,使輸出密文的信息熵最大,相鄰像素相關(guān)系數(shù)最低。引入權(quán)重理論,設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù):

其中,Q1為信息熵優(yōu)化目標(biāo);W1代表優(yōu)化信息熵的權(quán)重;Q2為相關(guān)系數(shù)優(yōu)化目標(biāo);W2代表優(yōu)化相關(guān)系數(shù)的權(quán)重。

(4)為獲得高度適應(yīng)能力的交叉?zhèn)€體,增強(qiáng)搜索候選解空間的可移性,促進(jìn)最優(yōu)解快速形成,本文將切斷型輪盤賭擇取機(jī)制引入到均勻交叉操作中。利用切斷型輪盤賭擇取機(jī)制挑出2個(gè)成員;再進(jìn)行均勻交叉操作,交叉幾率90%。均勻交叉操作示意圖見圖8。

圖8 均勻交叉操作示意圖

切斷型輪盤賭擇取機(jī)制如下:

1)根據(jù)適應(yīng)度函數(shù),獲取全部個(gè)體所占的比例:

其中,Qi代表第i個(gè)成員的適應(yīng)度;M代表初始種群數(shù)量;Ei是第i個(gè)成員的比例值。

3)如果所擇取的成員數(shù)量等于初始種群規(guī)模,則執(zhí)行步驟4);否則,跳回步驟1),繼續(xù)執(zhí)行。

4)對(duì)擇取的新成員進(jìn)行保存。

(5)執(zhí)行變異操作。本文設(shè)定變異概率為0.001。

(6)終止條件。當(dāng)產(chǎn)生的新個(gè)體中出現(xiàn)信息熵最大,相鄰像素相關(guān)系數(shù)最低情況,則終止。

為了更好地理解本文方法,使用一個(gè)12×12的矩陣,其中的每個(gè)元素都位于［0,7］內(nèi),見圖9(a)。將圖9(a)分為4個(gè)小塊,見圖9(b)。每個(gè)分塊的前5個(gè)像素值用于計(jì)算式(10)的初值,見圖9(c)。根據(jù)圖9(c)可知,第1個(gè)分塊的前5個(gè)像素值為{3, 1,7,6,2};根據(jù)式(10)～式(13),可以確定Logistic映射的初值X01:

注意到:由于本文所使用矩陣中的最大數(shù)為7。因此,采用了3位二進(jìn)制數(shù),則總位數(shù)為3×5=15。X02,X03,X04采用類似的方法計(jì)算得到。則根據(jù)模型式(14)進(jìn)行加密,C′=0.6799?5。按照這樣的方法對(duì)第1個(gè)圖像分塊加密完畢。用類似的過程處理第2個(gè)～第4個(gè)圖像分塊,如圖9(d)～圖9(f)所示。

圖9 交叉后結(jié)果

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

借助Matlab軟件來測(cè)試本文加密優(yōu)化系統(tǒng)的安全性能。輸入尺寸為226×226的初始圖像,灰度為256;仿真條件為:因特爾2.5 GHz雙核CPU,8 GB的內(nèi)存,運(yùn)行系統(tǒng)Windows XP。為驗(yàn)證該系統(tǒng),需設(shè)定一些參數(shù)。參數(shù)設(shè)置如下:(1)初始種群數(shù)量為128; (2)交叉率為90%;(3)變異率為0.001;(4)信息熵以及相關(guān)系數(shù)對(duì)應(yīng)的權(quán)重W2都設(shè)為0.5;(5)在種群內(nèi)任意擇取10%的個(gè)體來幫助剩下的90%精英培育新后代。加密優(yōu)化系統(tǒng)性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)為:(1)加密質(zhì)量;(2)信息熵;(3)相關(guān)系數(shù);(4)均方誤差;(5)灰度直方圖。

4.1 加密質(zhì)量對(duì)比

設(shè)置對(duì)照組:(1)文獻(xiàn)［10］算法,記為A;(2)將傳統(tǒng)的遺傳算法替換離散遺傳算法,記為B;(3)本文加密優(yōu)化系統(tǒng),為C;(4)文獻(xiàn)［7］算法,記為D。根據(jù)對(duì)比手段來凸顯本文加密系統(tǒng)的性能。

圖10為不同加密系統(tǒng)的加密質(zhì)量對(duì)比。從圖中可以看到,本文系統(tǒng)與B系統(tǒng)加密后的密文質(zhì)量最好;而其他2種系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的密文存在信息外泄,A加密系統(tǒng)的可靠性最低。

圖10 不同加密系統(tǒng)的加密結(jié)果

4.2 信息熵的對(duì)比分析

信息熵計(jì)算公式如下:

其中,P(si)代表參量si出現(xiàn)的概率。

依據(jù)各加密系統(tǒng)對(duì)圖10(a)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),重復(fù)50次,以測(cè)試其密文的平均熵值和最大熵值。測(cè)試結(jié)果如圖11和表1所示。由圖11可知,當(dāng)?shù)鷶?shù)量增加時(shí),所有機(jī)制對(duì)應(yīng)的密文信息熵在逐漸增加;但是本文加密系統(tǒng)處理后的密文信息熵最大,約為7.999 7,從表1中也可看到,本文密文的平均信息熵仍是最大,約為7.999 2;其他加密系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的密文熵值均小于本文系統(tǒng)。原因是本文系統(tǒng)包含了奇偶樹型交互學(xué)習(xí)機(jī),提高了初始加密效果,改善了初始種群質(zhì)量;且利用全局離散遺傳算法優(yōu)化密文,使密文能獲得最大信息熵。

圖11 不同加密系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的密文信息熵值

表1 密文信息熵值的最大值與平均值比較

4.3 相鄰像素點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)對(duì)比分析

其中,x與y代表像素點(diǎn)的灰度值;E()代表數(shù)學(xué)期望。

圖12是密文在縱向的相關(guān)系數(shù)測(cè)試結(jié)果。可以看出,初始圖像的相鄰像素值漸變?yōu)閷?duì)角線形式,見圖12(a),這顯示初始圖像相鄰像素間的相關(guān)性很強(qiáng)烈,達(dá)到0.979 2;而經(jīng)過不同的加密算法處理后,相關(guān)系數(shù)得到了不同程度地消除,其像素值都布滿整個(gè)灰度平面,但是本文系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的密文像素值分布最為均勻;這些加密系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的密文相關(guān)系數(shù)平均值分別為0.001 1,0.002 1,0.003 3, 0.003 7。其他方向的相鄰像素點(diǎn)的相關(guān)性實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表2。這些數(shù)據(jù)都顯示了本文加密系統(tǒng)優(yōu)化后的密文相關(guān)系數(shù)最低。

圖12 不同加密系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的密文相關(guān)系數(shù)

表2 不同方向的相關(guān)系數(shù)測(cè)試結(jié)果

4.4 密鑰敏感性

首先使用40位密鑰加密初始圖像(圖13(a)),得到的密文見圖13(b);然后將40位密鑰中的0改為1,其他不變,得到對(duì)應(yīng)的密文,如圖13(c)所示;圖13(d)顯示了2幅密文之間的相似部分(白點(diǎn)代表兩密文間的共同部分)。從視覺上看,2個(gè)不同的密文似乎沒有任何差別,但從圖13(d)可知,2幅密文間的差異度很大。

為了量化該差值,本文采用差異比率來評(píng)估。首先在 USC-SIPI圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中選擇 100幅圖像［12］;然后利用初始密鑰和修改密鑰對(duì)圖像進(jìn)行加密;根據(jù)文獻(xiàn)［13］提供的差異比率計(jì)算方法來計(jì)算該值大小,結(jié)果如圖14所示。可以看出,兩者的差異比率達(dá)到了99.837%,如圖14所示,大部分圖像差異比率都是高于 99.837%。圖13和圖14均表明,當(dāng)本文算法的密鑰發(fā)生了極其微小的變動(dòng),則得到的密文是截然不同的。這表明本文算法具有較強(qiáng)的密鑰敏感性能,能夠滿足嚴(yán)格雪崩準(zhǔn)則。

圖13 密鑰敏感性仿真測(cè)試結(jié)果

圖14 差異比率仿真結(jié)果

4.5 灰度直方圖

圖15為本文加密優(yōu)化系統(tǒng)直方圖仿真結(jié)果。從圖15(a)可知,初始圖像的灰度值分布不均勻,波動(dòng)程度較大,這顯示了其安全性不高;而經(jīng)過本文加密優(yōu)化系統(tǒng)處理后的灰度直方圖發(fā)生了根本性變化,如圖15(b)所示,灰度值分布頻率非常均勻,擁有較高的圖像冗余性與偽隨機(jī)性。

圖15 灰度直方圖仿真結(jié)果

5 結(jié)束語

本文定義權(quán)值更新機(jī)制,耦合混沌映射,構(gòu)造了奇偶樹型交互學(xué)習(xí)機(jī)及其互擾模型,以提高密文安全性,改善遺傳算法的初始種群質(zhì)量;將切斷型輪盤賭擇取機(jī)制引入均勻交叉算子中,并以每個(gè)圖像分塊的相鄰像素相關(guān)系數(shù)和密文信息熵為目標(biāo),引入權(quán)重理論,設(shè)計(jì)了加權(quán)適應(yīng)度函數(shù),提出一種適用于圖像加密的全局離散遺傳算法,解決了當(dāng)前遺傳算法無法實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)、收斂速率慢等不足,最終給出了奇偶樹型交互學(xué)習(xí)機(jī)融合離散遺傳算法的圖像加密優(yōu)化系統(tǒng)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文加密系統(tǒng)安全性較高,且具備優(yōu)化功能,優(yōu)化后的密文信息熵最大,相關(guān)系數(shù)最小。

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編輯 金胡考

Cipher Text Optimization System Based on Tree Parity Interactive Learning Machine and Genetic Algorithm

WANG Mantao,XU Lijia,WEI Jiangshu
(College of Information and Engineering Technology,Sichuan Agricultural University,Ya'an 625104,China)

In order to make the encryption system have the optimization performance,and solve these problems such as not achieving the global optimization and low speed of convergence,the cipher text optimization system based on the Tree Parity Interactive Learning Machine(TPILM)and discrete evolution algorithm is proposed in this paper.It defines the weight update mechanism,and couples the chaotic mappings to construct the TPILM and its mutual interference model.It introduces the cutting roulette selection mechanism into the uniform crossover operator.Meanwhile,it takes the adjacent pixels correlation coefficient and the cipher text information entropy of image block,introduces the weight theory to design the fitness function to propose a novel global discrete evolutionary algorithm for firstly applying to image encryption.At last,it produces the encryption structure of“initial optimization-cipher optimization”.Experimental results show that,compared with other encryption systems,the encryption system in this paper has the best quality and the function of global fast optimization to optimize all the iterative outcomes to make the cipher have the maximum information entropy and the lowest correlation coefficient.

Tree Parity Interactive Learning Machine(TPILM);discrete genetic algorithm;uniform crossover operator;

1000-3428(2014)11-0018-08

A

TP391

10.3969/j.issn.1000-3428.2014.11.004

四川省教育廳自然科學(xué)基金資助重點(diǎn)項(xiàng)目(12ZA277)。

王曼韜(1974-),男,講師,主研方向:信息安全,圖像處理;許麗佳,教授、博士;危疆樹,講師、博士。

2013-11-26

2013-12-20E-mail:WANGmantao@126.com

中文引用格式:王曼韜,許麗佳,危疆樹.基于奇偶樹型交互機(jī)與遺傳算法的密文優(yōu)化系統(tǒng)［J］.計(jì)算機(jī)工程,2014, 40(11):18-25.

英文引用格式:Wang Mantao,Xu Lijia,Wei Jiangshu.Cipher Text Optimization System Based on Tree Parity Interactive Machine and Genetic Algorithm［J］.Computer Engineering,2014,40(11):18-25.

roulette selection mechanism;chaotic mapping;encryption optimization