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　　近日，大連工業(yè)大學信息科學與工程學院碩士研究生高昕瑜及其導師牟俊教授與意大利都靈理工大學Santo Banerjee教授、南京航空航天大學張玉書教授合作，在混沌多圖像混合加密領域取得新進展。該工作使用Fridrich加密結構，采用獨創(chuàng)的置亂算法，對各種尺寸、類型的圖像進行混合加密。在此基礎上，結合BP神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)壓縮技術，實現(xiàn)了多圖像的混合壓縮和加密。該工作不僅保障了圖像傳輸?shù)陌踩�，還實現(xiàn)了多圖像的有效壓縮，提高了圖像處理效率，減小了圖像存儲和傳輸?shù)膲毫Α?
　　近年來，基于混沌理論的圖像加密技術得到飛速發(fā)展�；煦缦到y(tǒng)特有的偽隨機性、遍歷性、對初始條件的高度敏感性等特點，在圖像加密設計中能夠發(fā)揮出不可替代的優(yōu)勢。為了適應不同的需求，各種圖像加密算法層出不窮。其中，多圖像加密算法因其復雜的算法設計、較高的加密效率和廣泛的適用范圍而受到更多的關注。同時，與圖像壓縮技術相結合還可以減小圖像存儲和傳輸?shù)目臻g壓力。然而，現(xiàn)有的多圖像加密技術通常采用圖像拼合的方法，對圖像的數(shù)量、尺寸和類型有所限制。另一方面，現(xiàn)有的研究工作中沒有成功實現(xiàn)多圖像的算法壓縮和加密的案例。因此，實現(xiàn)多圖像的有效融合以打破圖像數(shù)量、尺寸、類型的限制，并實現(xiàn)有效壓縮和加密仍是一個巨大的挑戰(zhàn)。


　　本工作設計了一個多圖像混合壓縮加密方案。多個圖像被融合以獲得一個明文圖像立方體，然后依次進行圖像混合壓縮和加密，可以得到一個密文圖像立方體用于存儲和傳輸。在算法仿真中，壓縮率為0.5時解密重建后的多幅圖像在視覺上不受影響。在壓縮性能測試中，當壓縮率為0.25、0.5和0.75時，圖像重建質(zhì)量均在30dB以上。特別是在高壓縮率下，重建后的圖像仍然清晰可辨，這為多圖像便攜存儲和傳輸提供了技術支持。經(jīng)過安全性測試和分析，該方案可以有力抵御暴力攻擊、統(tǒng)計分析攻擊、明文攻擊、差分攻擊以及一定程度的噪聲污染和剪切攻擊。值得注意的是，該方案可以同時加密各種尺寸的彩色和灰度圖像。即，所提出的方案具有對多幅圖像進行混合壓縮和加密的能力，并且對加密圖像的數(shù)量、尺寸、類型具有兼容性。

　　相關研究成果以“Color-Gray Multi-Image Hybrid Compression-Encryption Scheme Based on BP Neural Network and Knight Tour”為題發(fā)表在《IEEE Transactions on Cybernetics》（IF=19.118，JCR分區(qū)Q1）上。大連工業(yè)大學為第一完成單位�？刂瓶茖W與工程2020級碩士研究生高昕瑜為第一作者，牟俊教授為通信作者。
　　高昕瑜，女，1996年10月出生，現(xiàn)為大連工業(yè)大學信息科學與工程學院控制科學與工程專業(yè)碩士研究生，師從牟俊教授。研究領域為混沌理論與信息安全，以第一作者TCYB、JKSUCIS、ND等SCI學術期刊發(fā)表論文7篇，其中IF>10論文2篇，ESI前1‰熱點論文1篇，ESI前1%高被引論文2篇。
　　原文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10114408/
　　文圖/高昕瑜、王玉龍 審稿人/趙昕、賁春昉