基于二维混沌Baker映射与XOR扩散的实时医疗图像高效加密方法

《Scientific Reports》：Efficient hardware realization of 2D-chaotic Baker map using FPGA for secure image encryption

　　随着数字生态系统的发展，医疗图像的大规模生成、传输和存储使敏感的医疗数据面临严重的安全威胁，因此需要强大而高效的加密技术。虽然已提出了多种基于混沌的加密方法，但许多方法存在密钥空间有限和计算复杂度过高的问题，不适合实时和资源受限的环境。本文提出一种混合图像加密框架，将二维混沌Baker映射（2D-CBM）与基于XOR的扩散相结合，以同时实现高安全性和计算效率。所提出的方法使用由Baker映射生成的伪随机序列进行混沌置换，随后通过基于XOR的扩散过程增强像素随机性和抗攻击能力。广泛的实验评估表明，所提出的方法实现了高熵H=7.9897，表明接近理想的随机性，同时NPCR=99.6521%和UACI=31.306%，证实了其对差分攻击和统计攻击的强抵抗力。此外，所提出的框架确保相邻像素之间的低相关性，并在解密后保持较高的重建质量。此外，该算法在现场可编程门阵列（FPGA）上高效实现，展示了低资源占用率，适合实时安全医疗图像处理。所提出的系统非常适合部署在医疗物联网（IoMT）和医疗健康4.0环境中，这些环境对安全性和效率都有严格要求。