本书深入研究了信息安全领域的高级图像密码技术,重点阐述了统一图像密码技术及其安全性能。 全书共9章, 第1章介绍了借助混沌系统生成伪随机序列的方法,并讨论了伪随机序列性能评测方法; 第2章阐述了数据加密标准(DES)实现技术和其安全性能; 第3章详细剖析了高级加密标准(AES)实现技术和其安全性能; 第4章诠释了明文关联的图像密码技术,并详细列举了图像密码系统的安全性能指标; 第5章解释了基本的统一图像密码技术, 并分析了其安全性能; 第6章探讨了基于类感知器的统一图像密码技术及其安全性能; 第7章研究了基于提升小波变换的统一图像密码技术及其安全性能; 第8章定义了广义统一图像密码技术; 第9章综合评价了高级图像密码技术的安全性能。 全书基于Mathematica软件使用Wolfram语言实现仿真实验。
本书可作为高等院校信息安全相关专业的高年级本科生或研究生教材,也可作为信息安全领域相关人员的参考书。
高速通信技术的普及应用,使得通信的安全性比可达性更加重要,信息作为一种价值载体其安全问题已成为首要问题。 信息安全对个人而言至少意味着财产安全和名誉安全,对集体而言则可能决定其生存和发展,而对国家而言则与国家的主权和人权等息息相关。 早在1949年,伟大的信息论专家Shannon就将密码学研究提高到与通信技术同等重要的学术地位,他的杰作掀开了现代密码学研究的篇章。 然而,针对图像进行加密的图像密码技术是伴随着混沌理论的发展而逐步蓬勃发展起来的。 1963年,Lorenz提出第一个混沌吸引子(蝴蝶吸引子)之后,混沌伪随机数发生器作为混沌理论的一个重要研究分支支撑着图像密码学的发展。 而近十年来提出的基于混沌系统的明文关联图像密码技术才真正是Shannon意义下“计算安全”的密码技术。
现今,密码技术作为保证信息安全的最为有效的方式被广泛应用于各个领域,而且密码技术还是区块链技术的核心。 密码学正在更加深入地与人工智能、信息科学、数学、生物技术、量子技术、图像处理和计算机技术等交叉学科相互融合发展,以适应持续的科技进步和时代发展要求。 同时,高等院校作为知识的承载、创新和传播主体,应及时开设密码学相关的专业课和公共基
础课,普及密码学的知识。 在这种背景下,笔者总结了十多年来在信息安全方向的研究成果,以深入浅出的表述方式,并基于Mathematica软件使用Wolfram语言\[1\],生动形象地讲述了对称密码学和图像加密技术的精髓。
本书在《混沌数字图像加密》(清华大学出版社, 2016)\[2\]和《数字图像密码算法详解》(清华大学出版社, 2019)\[3\]的基础上,继续深入研究图像密码技术。 典型的图像密码系统框图如图01所示。 根据Kerckhoffs原则,图01所示图像密码系统的加密/解密算法是公开的,图像信息安全仅取决于密钥,而攻击者实施被动攻击(如常用的选择/已知明文攻击或选择/已知密文攻击等)的对象是等价密钥。
按图01所示内容,本书首先研究基于混沌系统的密钥扩展算法,第1章详细介绍了由密钥借助于Hénon混沌系统得到直接用于图像加密/解密的等价密钥的伪随机数发生器,为全书的图像加密系统准备等价密钥。 接着,第2章和第3章分别介绍数据加密标准(DES)和高级加密标准(AES)的实现算法及其在图像加密方面的应用,这部分内容在《数字图像密码算法详解》中有详细阐述,这里重点讨论算法的Mathematica实现技术,并将DES和AES算法作为全书图像加密算法的性能对比基准。 然后,第4章至第8章研究图01所示的图像加密/解密算法,第4章讨论了一种明文关联的图像密码技术及其Mathematica实现技术;第5章至第7章分别深入阐述了基本统一图像密码系统、基于神经网络(类感知器)的统一图像密码系统和基于提升小波变换的统一图像密码系统,详细介绍了这些类型统一图像密码系统的工作原理及其Mathematica实现技术;第8章定义了广义统一图像密码系统,并基于第4章的明文关联图像密码系统设计了一种广义图像密码系统,同时讨论了其工作原理和Mathematica实现技术。 最后,第9章综合分析了全书介绍的7种图像加密系统的安全性能,从密文统计特性、系统敏感性和加密/解密速度等方面给出了对比评价结果。
在《混沌数字图像加密》和《数字图像密码算法详解》中均基于MATLAB软件实现密码算法仿真,而且在《数字图像密码算法详解》中还详细介绍了基于Visual Studio集成开发环境和C#语言实现图像密码系统的方法,这是目前比较不同的图像密码系统的加密/解密速度最好的方法。 而在本书中,仅使用了Mathematica软件实现仿真算法,这是因为Mathematica软件是目前研究公钥密码学最好的软件,Mathematica软件给所有学者的感觉是“无所不能”,而且是物理学家必备的科学计算和实验软件, 这一点从本书中的程序代码可见一斑。 读者可以通过本书的附录“Mathematica常用函数示例”快速入门Wolfram语言。 为了公平地对比各种图像密码算法的处理速度,第9章中展示的它们的加密/解密速度是基于C#语言的。
诚然,本书和《混沌数字图像加密》与《数字图像密码算法详解》有着广泛的关联,再次介绍了《混沌数字图像加密》第5.4节的优秀算法,介绍了《数字图像密码算法详解》中第2、3、5和6章的算法,并均借助于Wolfram语言进行算法实现,熟悉《混沌数字图像加密》与《数字图像密码算法详解》的内容对于本书的学习和阅读将有很大的帮助。 但是,笔者尽其所能将本书写成一本“零基础”且自成体系的科技书,既可作为本科生或研究生的入门教材,又可作为大众信息安全的入门读物,还可供信息安全和区块链领域的专家学者科研参考。 本书每章都附有少量习题,并在书后集中给出了所有习题的参考答案,读者若能独立完成这些习题,就基本上掌握了本书的内容。 除了第9章的习题需要借助于Visual Studio使用C#语言实现外,其余各章的习题均基于Mathematica使用Wolfram语言完成。
必须强调指出的是,本书内容隶属于对称密码学,而密码学包括对称密码学(私钥密码学)、公钥密码学和水印等,且其中最有趣的是公钥密码学,因此,本书内容仅是密码学的“冰山一角”。 本书第2~3章的DES和AES是针对文本加密提出来的,主要用于加密文本或小量数据,事实上,AES也适用于加密数字图像或大量数据;而第4~8章的密码技术是针对数字图像加密提出来的,主要用于加密数字图像或大量数据,但仍然可以用于加密文本或小量数据。
本书由国家自然科学基金(编号:61762043)、江西省自然科学基金(编号:20192BAB207022)、江西省教育厅科学技术研究重点项目(编号:GJJ190249)和江西省教育厅科学技术研究项目(编号:GJJ160425)资助出版,特此真挚鸣谢。
感谢江西财经大学陈爱国老师、唐颖军博士和丁雄博士等专家学者在科研与教学方面给予笔者的关心与支持。 感谢笔者的三位导师洪时中教授、陈天麒教授和汪国平教授,他们对科学的敬畏和追求影响并激励着笔者不懈努力;同时,感谢笔者的爱人贾晓天老师在文献检索与整理等烦琐工作上提供的帮助,为笔者节省了大量宝贵时间。 感谢西安电子科技大学出版社工作人员为本书出版所做的辛勤工作。
尽管笔者细致地检校了书中的文字和代码,但受水平和能力所限,
书中难免还会出现各种错漏, 欢迎同行专家学者和读者朋友批评指正(Email: zhangyong@jxufe. edu. cn)。
免责声明:Mathematica 和Wolfram为Wolfram公司的注册商标。本书内容仅用于教育,严禁用于任何商业场合。
张 勇
第1章 混沌序列 1
1.1 混沌系统 1
1.1.1 Hénon映射 2
1.1.2 Lyapunov指数 3
1.2 伪随机数设计 5
1.2.1 迭代初始值 5
1.2.2 伪随机数发生器 6
1.3 随机性检验 8
1.3.1 FIPS1402随机性测试 8
1.3.2 SP80022随机性测试 10
本章小结 24
习题 24
第2章 数据加密标准(DES) 25
2.1 DES算法 25
2.1.1 DES加密算法 26
2.1.2 DES解密算法 32
2.2 DES算法实现 33
2.2.1 DES加密算法例程 34
2.2.2 DES解密算法例程 37
2.3 3DES算法与图像加密 40
2.3.1 3DES算法实现 40
2.3.2 3DES图像密码系统 41
2.3.3 3DES图像加密示例 42
本章小结 44
习题 44
第3章 高级加密标准(AES) 45
3.1 AES算法 45
3.1.1 AES加密算法 45
3.1.2 AES密钥扩展算法 49
3.1.3 AES解密算法 52
3.2 AES算法实现 55
3.2.1 AES密钥扩展算法实现 60
3.2.2 AES加密算法实现 65
3.2.3 AES解密算法实现 68
3.3 AES图像加密 72
本章小结 74
习题 74
第4章 明文关联图像密码技术 75
4.1 明文关联图像密码系统 76
4.1.1 加密过程 76
4.1.2 解密过程 79
4.2 图像密码系统实现程序 80
4.3 系统性能分析 86
4.3.1 密钥空间 86
4.3.2 密文统计特性 86
4.3.3 NPCR、UACI和BACI指标 93
4.3.4 系统敏感性分析 98
本章小结 104
习题 104
第5章 基本统一图像密码技术 105
5.1 基本统一图像密码系统 105
5.2 基本统一图像密码系统实现程序 109
5.2.1 密码发生器程序 109
5.2.2 加密/解密算法程序 111
5.2.3 图像加密实例 113
5.3 系统安全性能分析 116
5.3.1 密钥空间 116
5.3.2 密文统计特性 116
5.3.3 系统敏感性分析 122
本章小结 128
习题 128
第6章 类感知器统一图像密码技术 129
6.1 类感知器统一图像密码系统 129
6.1.1 类感知器网络 129
6.1.2 类感知器统一图像密码算法 132
6.1.3 图像密码系统的统一性证明 134
6.2 图像密码系统实现程序 135
6.2.1 密码发生器程序 135
6.2.2 加密/解密算法程序 137
6.2.3 图像加密实例 139
6.3 系统安全性能分析 145
6.3.1 密钥空间 145
6.3.2 密文统计特性 145
6.3.3 系统敏感性分析 147
本章小结 153
习题 154
第7章 提升小波统一图像密码技术 155
7.1 提升小波统一图像密码系统 155
7.1.1 类提升结构 155
7.1.2 统一图像密码系统 157
7.2 图像密码系统实现程序 160
7.2.1 密码发生器程序 160
7.2.2 加密/解密算法程序 161
7.2.3 图像加密实例 164
7.3 系统安全性能分析 167
7.3.1 密钥空间 167
7.3.2 密文统计特性 167
7.3.3 系统敏感性分析 172
本章小结 177
习题 178
第8章 广义统一图像密码技术 179
8.1 广义统一图像密码系统 179
8.2 多密钥技术 181
8.3 广义统一图像密码系统实现程序 182
8.3.1 单密钥广义统一图像密码系统实现程序 182
8.3.2 双密钥广义统一图像密码系统实现程序 185
本章小结 187
习题 188
第9章 图像密码系统综合评价 189
9.1 速度评价 189
9.2 强度评价 191
9.2.1 密钥空间 191
9.2.2 密文统计特性 192
9.2.3 系统敏感性 192
9.2.4 对抗被动攻击评价 193
本章小结 194
习题 195
附录A Mathematica常用函数示例 196
附录B 常用图像系统敏感性指标 205
习题参考解答 208
参考文献 213