基于分形混沌的可控压缩感知与自适应匹配嵌入技术在多图像加密与隐藏中的应用
《Fractal and Fractional》:Fractal–Chaos-Based Controllable Compressive Sensing and Adaptive Matching Embedding for Multi-Image Encryption and Concealment
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时间:2026年07月29日
来源:Fractal and Fractional 3.5
摘要
本文提出了一种基于可控压缩感知与自适应匹配嵌入的多图像加密隐藏方案。该方案的优点在于采用了自适应数据分割、可控整数压缩感知以及自适应匹配嵌入技术。首先,使用512位主密钥,结合基于HMAC-SHA512的会话密钥生成机制——该机制涉及明文哈希值和随机噪声——来初始化所提出的分形-混沌混合映射系统,这是一种将洛伦兹系统与曼德布罗特分形扰动相结合的新型混沌系统。该系统能够生成具有较高随机性且密钥空间较大的高质量随机序列。其次,该方案运用离散余弦变换和自适应数据分割技术处理原始图像,通过随机序列生成的感知矩阵对分割后的稀疏数据进行压缩,然后再通过随机翻转对其进行编码加密。最后,利用自适应匹配嵌入技术将加密后的数据嵌入到载体图像中。该方案在原始图像的压缩加密以及加密数据向载体图像的嵌入方面表现优异,能够支持最多六幅原始图像的加密隐藏,且在嵌入容量与载体图像质量之间取得了良好的平衡。经过包括统计攻击和差分攻击评估在内的全面安全分析,该方案在保持高效的同时,对各种密码学威胁具有很强的抵御能力。
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