基于Logistic-Map混沌序列的数字信息加解密算法matlab仿真,支持对文字,灰度图,彩色图,语音进行加解密

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 本项目实现了一种基于Logistic Map混沌序列的数字信息加解密算法,使用MATLAB2022A开发并包含GUI操作界面。支持对文字、灰度图像、彩色图像和语音信号进行加密与解密处理。核心程序通过调整Logistic Map的参数生成伪随机密钥序列,确保加密的安全性。混沌系统的不可预测性和对初值的敏感依赖性是该算法的核心优势。示例展示了彩色图像、灰度图像、语音信号及文字信息的加解密效果,运行结果清晰准确,且完整程序输出无水印。

1.程序功能描述
基于Logistic-Map混沌序列的数字信息加解密算法matlab仿真,系统包含GUI操作界面,系统支持对文字,灰度图,彩色图,语音进行加解密。

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行

彩色图像加解密处理

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灰度图像加解密处理

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语音信号加解密处理

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文字信息加解密处理
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(完整程序运行后无水印)

3.核心程序

```if types==1
[R,C,K] = size(Ijpg);
if K == 1
signals = Ijpg;
else
signals = [Ijpg(:,:,1),Ijpg(:,:,2),Ijpg(:,:,3)];
end
end

if types==2
signals = Iwav;
vmin = min(signals);
signals = uint8(round(250(signals-vmin)));% 转换为uint8类型
RR = 400;
Len = length(signals)-RR
floor(length(signals)/RR);
signals2 = [signals;zeros(RR-Len,1)];% 补齐信号长度
Lens = length(signals2);
signals3 = reshape(signals2,[RR,floor(length(signals2)/RR)]);
signals=signals3;
end

if types==3
signals = Itxt';
vmin = min(signals);
signals = uint8(round(signals-vmin)); % 转换为uint8类型
RR = 400;
Len = length(signals)-RR*floor(length(signals)/RR);
signals2 = [signals;zeros(RR-Len,1)];% 补齐信号长度
Lens = length(signals2);
signals3 = reshape(signals2,[RR,floor(length(signals2)/RR)]);
signals=signals3;
end
[M,N]=size(signals);
% 设置logistic映射的参数
%logistic u值
r1 = 4;
r2 = 4;
tic;
%多次迭代,每次迭代初始值改变
Iter = str2num(get(handles.edit1, 'string'));% 多次迭代,每次迭代初始值改变

```

4.本算法原理
基于Logistic Map混沌序列的数字信息加解密算法是一种利用混沌理论中的Logistic Map来生成伪随机密钥序列的方法,进而用于信息加密和解密的技术。混沌系统的不可预测性和对初值及系统参数的敏感依赖性使其成为密码学中非常有用的工具。

369c65ca03a1fd804ef6836167dccfbc_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg

    基于Logistic Map的加密算法的安全性主要取决于密钥序列的随机性和不可预测性。由于Logistic Map的混沌性质,只要初始值x0​ 和控制参数r 被正确选择,产生的密钥序列就具有良好的随机性。此外,该算法的安全性还取决于密钥序列的长度和更新频率。为了提高安全性,可以考虑增加更多的混沌映射或者结合其他混沌系统共同作用,以及定期更新密钥序列。
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