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基于矩阵变换的非对称图像加密算法原理

更新时间:2022-10-28 15:42:57


本文简介:对于数据量极为庞大的多媒体数据而言,难以实现快速的加密和解密,因此必须结合多媒体信息加密技术。考虑到图像信息的一些特征,近年来发展了几种图像加密系统,如:基于矩阵变换/像素置换;基于伪随机序列;基于SCAN语言;基于“密钥图像”;基于四叉树及SCAN语言;基于矢量量化压缩编码及其商业密码等。这些算法要么加密的速度慢,要么安全性比较低,根据现代密码机制的特点,综合以上几种加密系统的优点,下面就给大家

基于矩阵变换的非对称图像加密算法原理

对于数据量极为庞大的多媒体数据而言,难以实现快速的加密和解密,因此必须结合多媒体信息加密技术。考虑到图像信息的一些特征,近年来发展了几种图像加密系统,如:基于矩阵变换/像素置换;基于伪随机序列;基于SCAN语言;基于“密钥图像”;基于四叉树及SCAN语言;基于矢量量化压缩编码及其商业密码等。这些算法要么加密的速度慢,要么安全性比较低,根据现代密码机制的特点,综合以上几种加密系统的优点,下面就给大家一种基于矩阵变换的非对称图像加密算法的原理。

基于矩阵变换的非对称图像加密算法原理

为了讨论的便利性,本文中要加密的图像为灰度图像,命名为J。具体的加密过程如下:

a、产生一对密钥,私钥用来加密,公钥用来解密;

b、将待加密图像分成互不相交的P×P块 并做DCT变换;
c、对每个P×P块中的前K×K个系数使用私钥加密;

d、合并P×P块并做反DCT变换;

e、对反DCT后的系数做界定处理,使之处于0~1之间。

因为要对每个P×P块中前K×K个系数分别进行加密,所以会产生一组空间维度为P×K的标准正交基(K<K)。定义 为{Ui=1,2,3......k}。同样地,利用高斯白噪声产生一个P×P的可逆矩阵A.{Ui}组成矩阵U的列向量,具体表示为:

假设待加密图像J对应的DCT变换系数为Xm*n,对某一个Xp*p块的前K×K个系数组成的矩阵X0,使用AU作为私钥加密,使用A-tU作为公钥解密。具体过程如下:

加密过程

a、对图像J按P×P分块,每块分别做DCT变换,对应的DCT变换系数定义为XM一DCT(I,[P P]).
b、每个P×P块都取其前K×K个系数分别加密,假设某块X0的前K×K个系数组成的矩阵为X,则其使用私钥AV加密后的信息为:X2一AUX0,X2∈R。
c、使用X2替换的前P×K个系数,若K很接近P,则依据DCT变换的特性,X0剩余的(P—K)×(P—K)个系数均接近于0,所以直接替换掉不影响图像的解密效果,X0(I,J)一X。(1≤P,I≤K)。

d、合并各个P×P块,做反DCT变换并命名为X2mxn,X=IDCT(Xmxn)。

e、为了防止超出,界定X0M所有的值均在0~1之间。

f、保存X2mxn为灰度图像,即为加密后的图像文件。

小知识之矩阵变换:

等变换后的矩阵是否可逆,来判断原矩阵是否可逆。当然,这只是矩阵初等变换的一个小小的应用,它在线性代数中的更重要的应用主要体现在以下几点:求矩阵的秩,求向量组的极大无关组、秩,求解线性方程组,求多项式的最大公因式等。

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基于动态信任的内生安全架构

动态信任是一种新型的信息安全架构,近年来随着物联网、云计算和移动化等技术的发展而逐渐受到关注。传统的信息安全架构往往是建立在固定的信任模型之上,而动态信任则更加灵活和自适应,可以根据实际情况动态调整信任度,从而提高整个系统的安全性。本文将从以下几个方面来探讨基于动态信任的内生安全架构,包括动态信任的概念、功能特点、应用场景、实现方法等。

一、动态信任的概念

动态信任是指基于多方交互和数据分析,根据实时风险评估结果自适应调整信任度的一种信任模型。它与传统的访问控制模型不同,传统模型是基于身份验证和访问授权来限制访问权限的,而动态信任则更加注重实时风险评估和动态调整信任度。动态信任由于其灵活性和自适应性被广泛应用于物联网、云计算和移动化等领域,成为一种新型的内生安全框架。

二、动态信任的功能特点

1、实时风险评估
动态信任的核心是实时风险评估,通过对多方交互数据的分析、模型预测和机器学习等方法,从而实现对用户、设备、应用以及网络等方面的风险评估。同时,动态信任支持多种评估方法,可以根据实际情况选择不同的评估方法来评估系统的安全性。

2、动态调整信任度
动态信任可以根据实时风险评估结果自适应调整信任度,从而提高整个系统的安全性。例如,对于一个新的设备或应用,由于缺少足够的信任度,系统可以限制其访问权限,等到其表现良好后再逐步增加信任度。另外,在不同的应用场景中,可以根据不同的容错需求设置不同的信任阈值,从而更加灵活地调整系统的安全性。

3、安全事件的自适应响应
基于动态信任的内生安全框架可以根据实时风险评估结果自适应响应安全事件,例如实时阻断异常访问或异常信任行为等,从而保护整个系统的安全。另外,动态信任还可以实现安全威胁预警和安全日志审计等功能,为后续的安全事件响应提供支持。

三、动态信任的应用场景

基于动态信任的内生安全框架适用于物联网、云计算和移动化等领域,可以提高系统的安全性和稳定性。具体应用场景如下:

1、物联网领域
对于物联网场景,动态信任可以实现对设备、应用、用户等的实时风险评估和动态信任管理,从而保护整个物联网系统的安全。例如,可以基于设备的行为、属性等数据进行风险评估,判断设备是否存在安全风险,并进行相应的防御措施。

2、云计算领域
对于云计算场景,动态信任可以实现对用户、应用、网络等的实时风险评估和自适应调整信任度,从而提高整个云计算系统的安全性和稳定性。例如,可以根据用户的访问情况和应用的行为数据等进行风险评估,判断用户和应用是否存在安全风险,并相应的限制其访问权限。

3、移动化场景
对于移动应用场景,动态信任可以实现对应用、用户等的实时风险评估和自适应调整信任度,从而保护整个移动应用系统的安全。例如,可以根据应用的行为数据、用户的位置信息等进行风险评估,判断应用和用户是否存在安全风险,并相应的限制其访问权限。

四、动态信任的实现方法

基于动态信任的内生安全框架的实现方法主要包括以下几个方面:

1、机器学习技术
机器学习技术可以实现对多方交互数据的分析和预测,进而实现实时风险评估和动态信任管理。例如,可以使用支持向量机、神经网络、朴素贝叶斯等算法对数据进行分类和预测,从而实现安全风险评估。

2、分布式计算技术
分布式计算技术可以实现对大规模数据的分析和处理,多种评估方法的实现和系统的扩展性等。例如,可以使用MapReduce等分布式计算技术来实现大规模数据的分析和处理,从而提高系统的效率和准确性。

3、安全日志管理技术
安全日志管理技术可以实现对安全事件的记录、分析和响应等功能,从而提高系统的安全性和稳定性。例如,可以使用SIEM技术来实现安全事件的实时监测、分析和响应,从而提供相应的安全保障。

总之,基于动态信任的内生安全框架是一种新型的信息安全架构,其具有灵活性和自适应性等特点,可以根据实际情况动态调整信任度,提高整个系统的安全性。在物联网、云计算和移动化等领域具有广泛的应用前景,同时也面临着各种技术挑战和安全威胁。因此,我们需要进一步探索动态信任技术的研究和应用,并积极探索基于动态信任的内生安全框架的实现方法和应用策略,从而实现网络信息安全的可靠保障。

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