【图像加密】基于魔方原理的安全图像加密算法的MATLAB实现

简介: ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。🔥 内容介绍一、引言:图像加密 —— 数字时代的隐私防护刚需在大数据与物联网时代,图像作为信息传递的核心载体,广泛应用于医疗、军事、金融、社交等领域。然而,图像数据在传输与存储过程中面临着窃取、篡改、泄露等安全风险(如医疗影像隐私泄露、军事卫星图像窃取),因此亟需高效、高安全的加密技术保

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🔥 内容介绍
一、引言:图像加密 —— 数字时代的隐私防护刚需

在大数据与物联网时代,图像作为信息传递的核心载体,广泛应用于医疗、军事、金融、社交等领域。然而,图像数据在传输与存储过程中面临着窃取、篡改、泄露等安全风险(如医疗影像隐私泄露、军事卫星图像窃取),因此亟需高效、高安全的加密技术保障数据隐私。

传统图像加密算法(如 AES、DES)多基于文本加密逻辑,难以充分适配图像的像素相关性、高冗余度等特性,存在加密效率低、抗攻击能力不足等问题。基于魔方原理的图像加密算法,通过借鉴魔方 “多维度变换、状态混淆” 的核心思想,将图像像素视为魔方色块进行置换与混淆,实现 “明文图像 - 加密图像” 的非线性映射,为解决图像加密痛点提供了创新思路。

二、核心基础:魔方原理与图像加密的适配逻辑

  1. 魔方的核心特性:加密的天然灵感来源

标准三阶魔方由 6 个面、26 个小立方体(含中心块、棱块、角块)组成,其核心特性与图像加密需求高度契合:

多维度变换:通过旋转(顺时针 / 逆时针、90°/180°)、翻转等操作,实现色块在三维空间的重新排列,对应图像加密的 “像素置换”;
状态不可逆性:打乱后的魔方在无密钥(旋转序列)的情况下,难以还原至初始状态,对应加密算法的 “抗破解性”;
混淆与扩散:单一色块的位置变化会联动多个色块移动,实现信息的扩散与混淆,对应图像加密中 “隐藏像素相关性” 的核心目标。

  1. 图像与魔方的映射机制

为将魔方原理应用于图像加密,需建立 “图像数据 - 魔方结构” 的映射关系,核心思路是将二维图像转化为多维 “虚拟魔方”,具体方案如下:

像素块划分:将图像(分辨率为 M×N)按魔方维度(如 3×3×3、4×4×4)划分为若干个不重叠的像素块,每个像素块对应魔方的一个 “小立方体”;例如,3×3×3 虚拟魔方可处理 27 个像素块,每个像素块含 k×k 个像素(k 根据图像分辨率自适应调整);
像素值映射:将每个像素块的像素值(灰度图为单通道 0-255,彩色图为 RGB 三通道)作为 “魔方色块的属性值”,参与后续变换操作;
维度扩展:对于二维图像,通过 “通道维度 + 空间维度” 构建三维虚拟魔方(如灰度图:空间 x× 空间 y× 虚拟通道 z;彩色图:R 通道 ×G 通道 ×B 通道),确保满足魔方的多维变换需求。
三、核心算法:基于魔方原理的图像加密流程

基于魔方原理的图像加密算法核心分为 “加密” 与 “解密” 两大环节,通过 “魔方变换 + 密钥控制” 实现高安全加密,具体流程如下:

  1. 加密流程:从明文到密文的非线性变换

(1)预处理:图像分块与魔方初始化

输入明文图像 I,设定虚拟魔方维度 d(如 d=3,即 d×d×d 魔方);
按 d×d×d 维度对图像 I 进行均匀分块,得到 d³ 个像素块 P₁,P₂,...,P_{d³};
将像素块按顺序填入虚拟魔方的对应位置,完成魔方初始化,得到初始魔方 M₀。
(2)核心变换:魔方旋转与像素混淆

通过多轮、多方向的魔方旋转操作,实现像素块的置换与混淆,旋转操作由密钥控制:

密钥生成:输入主密钥 K(可由用户设定的密码转化为二进制序列),通过哈希函数(如 SHA-256)生成旋转参数序列:包括旋转面(如魔方的前、后、左、右、上、下 6 个面)、旋转方向(顺时针 / 逆时针,用 0/1 表示)、旋转角度(90°/180°/270°,对应 1/2/3 次 90° 旋转);
多轮旋转:根据密钥生成的旋转参数,对虚拟魔方执行多轮旋转操作;例如,第 1 轮旋转 “前面” 顺时针 90°,第 2 轮旋转 “右棱” 逆时针 180°,第 3 轮旋转 “顶面” 顺时针 270° 等;
混淆效果:每一次旋转都会改变像素块的空间位置,多轮旋转后,像素块的排列顺序与初始状态完全无关,图像的像素相关性被彻底隐藏,视觉上呈现为无意义的噪声图像。
(3)后置处理:魔方解块与密文输出

完成所有旋转操作后,得到最终混淆魔方 Mₙ;
按魔方的空间顺序,将 Mₙ中的像素块依次取出,重新拼接为二维图像;
对拼接后的图像进行像素值微调(如异或操作、模运算),进一步增强加密强度,最终输出密文图像 C。

  1. 解密流程:基于密钥的逆变换还原

解密流程是加密流程的逆操作,核心是通过相同的密钥生成逆旋转序列,将混淆魔方还原为初始魔方:

输入密文图像 C,主密钥 K;
按加密时的分块规则对 C 进行分块,填入虚拟魔方,得到混淆魔方 Mₙ;
基于主密钥 K 生成加密时的旋转参数序列,按 “逆顺序、逆方向、逆角度” 生成逆旋转序列(如加密时 “前面顺时针 90°”,解密时则 “前面逆时针 90°”);
执行逆旋转操作,将 Mₙ还原为初始魔方 M₀;
取出 M₀中的像素块,拼接得到明文图像 I,完成解密。

  1. 关键优化:增强安全性的核心策略

为提升算法的抗攻击能力,需在基础流程上增加以下优化策略:

动态分块:加密时根据图像内容(如像素值方差)动态调整像素块大小,避免固定分块导致的破解漏洞;
多维度变换:除了旋转操作,增加 “魔方翻转”“层平移” 等变换,进一步提升混淆复杂度;
像素值扩散:在旋转变换的同时,将像素块的像素值与相邻像素块的像素值进行异或、相加模 256 等操作,实现 “位置混淆 + 值扩散” 双重加密。
⛳️ 运行结果
Image
📣 部分代码

🔗 参考文献
[1] Loukhaoukha, Khaled, Jean-Yves Chouinard, and Abdellah Berdai. "A secure image encryption algorithm based on Rubik's cube principle." Journal of Electrical and Computer Engineering 2012 (2012).

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