基于混沌分形理論的信息加密技術與復雜信道動力學模型研究.pdf

1、混沌理論是研究自然界非線性過程復雜系統(tǒng)內在隨機性所具有的特殊規(guī)律的一門新興學科．分形理論與混沌密切相關，混沌是產生時空結構的物質非線性運動，而這種結構本身就是分形．混沌分形理論以新的時空觀、新的手段來處理自然界中的復雜性難題，透過撲朔迷離的無序混亂現(xiàn)象和不規(guī)則形態(tài)，揭示隱匿在復雜系統(tǒng)內部的規(guī)律以及局部和整體之間的本質聯(lián)系．混沌、分形理論的出現(xiàn)是人類科學史上的重大突破，擁有巨大的應用前景． 本論文對混沌分形理論在信息加密及復雜系統(tǒng)

2、動力學模型分析中的應用進行了研究．信息安全是信息學中的一個重要研究領域，信息加密技術則是信息安全的基礎．混沌理論的發(fā)展為信息加密技術提供了新的思路，混沌是確定性系統(tǒng)，而由其產生的序列是偽隨機的，在理想條件下具有無限大的周期，具有類似高斯白噪聲的統(tǒng)計特性．同時混沌系統(tǒng)對初始值和參數(shù)極端敏感，序列具有不可預測性并可以提供巨大的密鑰空間，非常適合于信息加密系統(tǒng)．本文就混沌理論在流密碼數(shù)據(jù)加密、數(shù)字圖像加密及直接擴頻通信三個領域展開討論，在分析

3、前人已有成果的基礎上，分別針對以上三個領域提出了以密鑰的Hash擴展和基于Pless生成器的混沌序列非線性變換為核心技術的可公開混沌流密碼加密算法、基于Lorenz混沌系統(tǒng)的比特移位圖像加密算法和基于Geffe序列生成器的混沌擴頻序列生成方案三種改進與創(chuàng)新算法，仿真實驗表明以上算法較傳統(tǒng)混沌方案在性能上有明顯的提高． 復雜系統(tǒng)中的不確定行為動力學模型研究具有重要的意義，是揭示系統(tǒng)時空演化特性，從而建立對系統(tǒng)精確描述模型的基礎．本

4、文以多徑衰落信道為例，將非線性混沌、分形理論引入復雜系統(tǒng)動力學模型研究，并通過仿真驗證了非線性模型較之傳統(tǒng)隨機模型的優(yōu)勢． 本文的主要工作及創(chuàng)新點有： (1)研究了流密碼加密技術中較為常用的基于線性反饋移位寄存器的m序列的偽隨機性能并分析了其缺陷．將混沌理論引入到信息加密系統(tǒng)中，并以Logistic映射為例，對混沌信息加密的可行性進行了較為深入的分析．將混沌密序列鑰流與m序列加以對比分析，驗證其在序列周期、密鑰空間及相關

5、性能上的優(yōu)勢．給出了傳統(tǒng)混沌流密碼加密算法的原理與實現(xiàn)，對其在計算精度受限條件下的密鑰空間小、序列呈周期性、易于通過自適應參數(shù)混沌同步攻擊且算法不宜公開等缺陷進行了分析．在此基礎上提出了一種以密鑰的Hash擴展和基于Pless生成器的混沌序列非線性變換為核心技術的可公開的混沌流密碼加密算法，有效地擴展了密鑰空間并增加了序列線性復雜度，增強了抗密鑰窮舉搜索攻擊和基于神經元網絡的自適應混沌同步攻擊能力． (2)討論了各種傳統(tǒng)的圖像

6、加密技術并分析了這些方法存在的缺陷．在此基礎上將混沌理論引入圖像加密中，較為詳細地闡述了目前混沌圖像加密中最為常用的“空域復合”加密算法并加以實現(xiàn)，分析了其在加密速度上的不足．針對該缺點提出了一種基于Lorenz混沌系統(tǒng)的比特移位圖像加密算法，通過采取合適的預處理與量化機制，形成基于Lorenz方程奇異吸引子的x，y，z三組高質量偽隨機序列，通過控制參與移位操作的明文比特數(shù)、移位方向與移位位數(shù)達到加密圖像的目的．通過算法的具體實現(xiàn)比較并

7、驗證了其在加密速度、密鑰空間及抗密鑰窮舉攻擊性能上的優(yōu)勢． (3)分析了m序列的改進—Gold序列的性能，討論了其在周期、碼數(shù)、相關性能上的缺陷．將混沌理論引入擴頻通信中，分析了理想條件下混沌二值擴頻序列的平衡性與相關性．在此基礎上，針對有限精度下通過二值量化得到的混沌擴頻序列狀態(tài)數(shù)目較短、呈周期性、相關性能隨序列長度增長而下降，并易于通過參數(shù)自適應同步控制方法破譯的缺陷，提出并實現(xiàn)了一種基于Geffe序列生成器的混沌擴頻序列生

8、成方案，較大幅度擴展了擴頻序列的周期，增加了序列的線性復雜度，提高了抗破譯能力．通過仿真驗證了由該生成器產生的混沌擴頻序列具有良好的平衡及相關性能． (4)對移動通信多徑衰落信道的特性進行了相關分析，給出了幅度衰落的傳統(tǒng)模型并分析了其缺陷．在分析多徑衰落信號分形特性的基礎上將非線性混沌、分形理論引入多徑衰落信道的描述．通過相空間重構和關聯(lián)維數(shù)驗證了幅度衰落信號的有限維自由度，通過計算其Lyapunov指數(shù)考察了系統(tǒng)的時空演化特性