基于量子长短期记忆网络与混沌系统的量子图像加密方法

1.本发明涉及图像加密领域，尤其是基于量子长短期记忆网络与混沌系统的量子图像加密方法。


背景技术：

2.近年来，随着多媒体和计算机网络通信技术的飞速发展，通过网络进行信息传输越来越频繁，信息安全受到了广泛关注。由于攻击者可以截取信息或者改变信息的数据，从而达到破坏数据传输的目的，对信息的传输带来了巨大的威胁。图像作为信息传递的主要载体，各种信息安全系统都涉及数字图像，找到一种实用的图像加密算法是十分重要的。
3.随着量子计算和量子计算机的快速发展，量子图像处理越来越受到重视。经典的加密图像较易被攻击破解，计算量非常大，密钥空间不足，容易被破解等原因，研究学者必须探索新的方法来发展加密算法。因为量子力学的叠加态原理，使量子图像处理具有并行性，在处理时间上具有指数级提升，在处理的数据量上也呈指数级增加，实现了相对于经典计算机的速度优势和空间优势，因此该技术备受研究者的关注。结合量子信息处理的优点，量子图像加密将是解决传统图像加密算法缺点的一种可能方法。同时量子计算的不可克隆定理使得量子图像加密算法更具有安全性。


技术实现要素：

4.为了克服现有技术中存在的上述问题，本发明提出基于量子长短期记忆网络与混沌系统的量子图像加密方法。
5.本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：基于量子长短期记忆网络与混沌系统的量子图像加密方法，包括如下步骤：
6.s1.采用量子长短期记忆网络对超混沌lorenz系统产生的混沌序列进行改进；
7.s2.通过改进后的混沌序列控制三级径向扩散将量子图像的灰度值进行改变；
8.s3.通过改进后的混沌序列控制量子arnold变换对量子图像的位置进行打乱。
9.上述的基于量子长短期记忆网络与混沌系统的量子图像加密方法，所述s1中，具体方法包括如下步骤：
10.s11、设置超混沌lorenz系统的参数与初值，产生超混沌序列，k＝{x0,y0,z0,w0,r1,r2}为密钥，其中{x0,y0,z0,w0}为初值，{r1,r2}为取值范围为[0,255]的整数随机数；
[0011]
s12、将密钥k中的{x0,y0,z0,w0}代入超混沌lorenz系统，得到4个伪随机序列，分别记为{l1},{l2},{l3},{l4}；
[0012]
s13、截取伪随机序列中的部分序列，输入到量子长短期记忆网络，得到改进后的新序列{l
′1},{l
′2},{l
′3},{l
′4}；
[0013]
s14、利用下列等式，分别将4个超混沌序列{l
′1},{l
′2},{l
′3},{l
′4}转换成4个整数序列{l
′1},{l
′2},{l
′3},{l
′4}。
[0014][0015]
上述的基于量子长短期记忆网络与混沌系统的量子图像加密方法，所述s2中，具体方法包括如下步骤：
[0016]
s21、将原始图像使用ncqi量子表示方法表示：
[0017][0018]
其中，|m》表示原图，n表示量子位数量，表示原图的颜色信息，|yx》表示原图的位置信息，表示原图的红色通道的灰度值，表示原图的绿色通道的灰度值，表示原图的蓝色通道的灰度值；
[0019]
s22、径向扩散具有三种方式：二位径向扩散、四位径向扩散、八位径向扩散，通过混沌序列{l
′1}决定三级径向扩散的排列顺序规则；
[0020]
s23、混沌序列{l
′2},{l
′3},{l
′4}作为异或运算中的元素，对图像的灰度值依次做异或运算，并根据三级径向扩散的排列顺序规则变化，得到图像|m2》。
[0021]
上述的基于量子长短期记忆网络与混沌系统的量子图像加密方法，所述s22及s23中排列顺序规则如下：当时，排列顺序为二位、四位、八位的径向扩散；当时，排列顺序为二位、八位、四位的三级径向扩散；当时，排列顺序为四位、二位、八位的三级径向扩散；当时，排列顺序为四位、八位、二位的三级径向扩散；当时，排列顺序为八位、二位、四位的三级径向扩散；当时，排列顺序为八位、四位、二位的三级径向扩散。其中，是第一个混沌序列中的第i个数。
[0022]
上述的基于量子长短期记忆网络与混沌系统的量子图像加密方法，所述s3中具体方法包括如下步骤：
[0023]
s31、根据广义arnold变换公式，其量子表示为：
[0024][0025]
其中，|x
′
》表示广义arnold变换后图像的水平坐标位置，|y
′
》表示广义arnold变换后图像的竖直坐标位置，u表示广义arnold变换系数，m表示广义arnold变换系数，x表示广义arnold变换前图像的水平坐标位置，y表示广义arnold变换前图像的垂直坐标位置；
[0026]
s32、将应用到|m2》，
[0027][0028]
其中，|yx》表示广义arnold变换前图像的坐标位置，表示广义arnold变换，|x》表示广义arnold变换前图像的水平坐标位置，|y》表示广义arnold变换前图像的水平坐标位置，j表示整数，m表示序列{l
′3}的第m个数，n表示量子位数量，|g(y，x)》表示径向变换后图像的颜色信息，|y
′
x
′
》表示广义arnold变换后图像的坐标位置，|x
′
》表示广义arnold变换后图像的水平坐标位置，|x
′
》＝|(x+my)mod2n》，|y
′
》表示广义arnold变换后图像的垂直坐标位置，|y
′
》＝|[ux+(mu+1)y]mod2n》，|m3》表示最终的加密图像。
[0029]
上述的基于量子长短期记忆网络与混沌系统的量子图像加密方法，所述s31中量子arnold变换系数m,u分别由混沌序列{l
′1},{l
′2}控制，量子arnold变换的迭代次数由混沌序列{l
′3}控制。
[0030]
本发明的有益效果是，本技术针对传统加密方案在图像加密领域的局限性，将量子长短期记忆网络与混沌系统相结合，提出了结合量子长短期记忆网络与混沌系统的量子图像加密方案，通过量子长短期记忆网络改进混沌序列，结合三级径向扩散和量子arnold变换置乱，产生性能优异的抗噪性用于图像加密。三级径向扩散的每一级结果都与前一级有关，使破译变得更加困难，提高了算法的安全性；利用量子长短期记忆网络改进的混沌序列，混沌性能更好，更加难以预测，因此加密的安全性更高。
附图说明
[0031]
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
[0032]
图1为本发明实施例ncqi量子表示方式示意图；
[0033]
图2为本发明实施例三种径向扩散示意图；
[0034]
图3为本发明实施例量子长短期记忆网络的循环单元结构。
具体实施方式
[0035]
为使本领域技术人员更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细说明。
[0036]
本实施例公开了一种基于量子长短期记忆网络与混沌系统的量子图像加密方案，包括以下步骤，
[0037]
s1.采用量子长短期记忆网络对超混沌lorenz系统产生的混沌序列进行改进；
[0038]
s11.设置超混沌lorenz系统的参数与初值，产生超混沌序列，k＝{x0,y0,z0,w0,r1,r2}为密钥，其中{x0,y0,z0,w0}为初值，{r1,r2}为取值范围为[0,255]的整数随机数；
[0039]
s12.将密钥k中的{x0,y0,z0,w0}代入超混沌lorenz系统，得到4个伪随机序列，分别记为{l1},{l2},{l3},{l4}；
[0040]
s13.截取伪随机序列中的部分序列，输入到量子长短期记忆网络，得到改进后的新序列{l
′1},{l
′2},{l
′3},{l
′4}；
[0041]
s14.利用下列等式，分别将4个超混沌序列{l
′1},{l
′2},{l
′3},{l
′4}转换成4个整数序列{l
′1},{l
′2},{l
′3},{l
′4}。
[0042]
{l
′1}＝mod((l
′
1-floor(l
′1))
×
10
14
,256)
[0043]
{l
′2}＝mod((l
′
2-floor(l
′2))
×
10
14
,256)
[0044]
{l
′3}＝mod((l
′
3-floor(l
′3))
×
10
14
,256)
[0045]
{l
′4}＝mod((l
′
4-floor(l
′4))
×
10
14
,256)
[0046]
s2.通过改进后的混沌序列控制三级径向扩散将量子图像的灰度值进行改变；
[0047]
s21.将原始图像使用ncqi量子表示方法(如图1所示)表示：
[0048][0049]
其中，|m》表示原图，n表示量子位数量，表示原图的颜色信息，|yx》表示原图的位置信息，表示原图的红色通道的灰度值，表示原图的绿色通道的灰度值，表示原图的蓝色通道的灰度值；
[0050]
s22.径向扩散具有三种方式：二位径向扩散、四位径向扩散、八位径向扩散。通过混沌序列{l
′1}决定三级径向扩散的排列顺序规则，规则如下：当时，排列顺序为二位、四位、八位的径向扩散；当时，排列顺序为二位、八位、四位的三级径向扩散；当时，排列顺序为四位、二位、八位的三级径向扩散；当时，排列顺序为四位、八位、二位的三级径向扩散；当时，排列顺序为八位、二位、四位的三级径向扩散；当时，排列顺序为八位、四位、二位的三级径向扩散。其中，是第一个混沌序列中的第i个数。
[0051]
s23.混沌序列{l
′2},{l
′3},{l
′4}作为异或运算中的元素，对图像的灰度值依次做异或运算，并根据三级径向扩散的排列顺序规则变化。
[0052]
以二位、四位、八位径向扩散的顺序为例，得到图像|m2》，如图2所示，其中图2中(a)八位径向扩散；图2中(b)四位径向扩散；图2中(c)二位径向扩散。
[0053]
(1)二位径向扩散:
[0054][0055]
(2)四位径向扩散:
[0056][0057]
(3)八位径向扩散:
[0058][0059]
其中，表示八位径向扩散后图像的像素值的第8个量子位，表示四位径向扩散后图像的像素值的第1个量子位，表示二位径向扩散后图像的像素值的第5个量子位，以此类推，表示八位径向扩散后图像的像素值的第7个量子位
……
，表示四位径向扩散后图像的像素值的第2个量子位
……
，表示二位径向扩散后图像的像素值
的第6个量子位
……
；表示序列{l
′4}的第1个数，表示序列{l
′3}的第5个数，表示序列{l
′2}的第7个数，依此类推，表示序列{l
′4}的第2个数
……
，表示序列{l
′3}的第6个数
……
，表示序列{l
′2}的第8个数
……
[0060]
s3.通过改进后的混沌序列控制量子arnold变换对量子图像的位置进行打乱。
[0061]
s31.根据经典广义arnold变换公式，其量子表示为：
[0062][0063]
其中，|x
′
》表示广义arnold变换后图像的水平坐标位置，|y
′
》表示广义arnold变换后图像的竖直坐标位置，u表示广义arnold变换系数，m表示广义arnold变换系数，x表示广义arnold变换前图像的水平坐标位置，y表示广义arnold变换前图像的垂直坐标位置；
[0064]
arnold变换系数m,u分别由混沌序列{l
′1},{l
′2}控制，arnold变换的迭代次数由混沌序列{l
′3}控制。
[0065]
s32.将应用到|m2》，
[0066][0067]
其中|x
′
》＝|(x+my)mod2n》，|y
′
》＝|[ux+(mu+1)y]mod2n》。
[0068]
其中，|yx》表示广义arnold变换前图像的坐标位置，表示广义arnold变换，|x》表示广义arnold变换前图像的水平坐标位置，|y》表示广义arnold变换前图像的水平坐标位置，j表示整数，m表示序列{l
′3}的第m个数，n表示量子位数量，|g(y，x)》表示径向变换后图像的颜色信息，|y
′
x
′
》表示广义arnold变换后图像的坐标位置，|x
′
》表示广义arnold变换后图像的水平坐标位置，|x
′
》＝|(x+my)mod2n》，|y
′
》表示广义arnold变换后图像的垂直坐标位置，|y
′
》＝|[ux+(mu+1)y]mod2n》，|m3》表示最终的加密图像。
[0069]
对图像进行解密，解密过程是加密的逆过程，具体为，
[0070]
s41.根据上述方案，得到四个整数序列{l
′1},{l
′2},{l
′3},{l
′4}。
[0071]
s42.对密文图像|m3》进行arnold逆变换，得到|m2》。
[0072]
[0073][0074]
s43.对|m2》进行三级逆径向扩散，得到原图|m》。首先由{l
′1}决定排列顺序，其次混沌序列{l
′4},{l
′3}，{l
′2}作为异或运算中的元素参与解密。
[0075]
通过混沌序列{l
′1}决定三级逆径向扩散的排列顺序规则，规则如下：当时，排列顺序为八位、四位、二位的径向扩散；当时，排列顺序为四位、八位、二位的三级径向扩散；当时，排列顺序为八位、二位、四位的三级径向扩散；当时，排列顺序为二位、八位、四位的三级径向扩散；当时，排列顺序为四位、二位、八位的三级径向扩散；当时，排列顺序为二位、四位、八位的三级径向扩散。其中，是第一个混沌序列中的第i个数。
[0076]
在本实施例中，图3为量子长短期记忆网络的循环单元结构。输入值为上一时刻的外部状态h
t-1
和当前时刻的输入值x
t
，经过四个vqc块和两个线性层，得到新的外部状态h
t
和内部状态c
t
。
[0077]
本技术通过量子长短期记忆网络改进混沌序列，结合三级径向扩散和量子arnold变换置乱，产生性能优异的抗噪性用于图像加密。利用量子长短期记忆网络改进的混沌序列，混沌性能更好，更加难以预测，因此加密的安全性更高。且三级径向扩散的每一级结果都与前一级有关，使破译变得更加困难，进一步提高了算法的安全性。
[0078]
以上实施例仅为本发明的示例性实施例，不用于限制本发明，本发明的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本发明的实质和保护范围内，对本发明做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本发明的保护范围内。