Mật mã dữ liệu ảnh ứng dụng kỹ thuật hỗn loạn luận án tiến sĩ
Luận án tiến sĩ nghiên cứu mật mã dữ liệu ảnh ứng dụng kỹ thuật hỗn loạn. Đề xuất phương pháp bảo mật mới, tăng cường an toàn thông tin cho hình ảnh số.
Luan An
Luận án tiến sĩ
Năm xuất bản
Số trang
150
Thời gian đọc
23 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
40 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- 1. Tổng quan kỹ thuật hỗn loạn và đặc điểm dữ liệu ảnh
- Số trang:
- 150 trang
- Trường:
- Đại học Bách khoa Hà Nội
- Chuyên ngành:
- Kỹ thuật điện tử
- Tác giả:
- Hoàng Xuân Thành
- Năm:
- 2019
Tóm tắt nội dung luận án
I. Tổng quan kỹ thuật hỗn loạn và đặc điểm dữ liệu ảnh
Luận án giới thiệu tổng quan về các khái niệm cốt lõi. Lý thuyết hỗn loạn cung cấp nền tảng cho mật mã hiện đại. Các loại hệ thống hỗn loạn được phân tích kỹ lưỡng. Chúng bao gồm hệ liên tục và rời rạc theo thời gian. Hàm hỗn loạn Cat-Hadamard, Skew tent và không gian-thời gian được trình bày. Các thuộc tính đặc trưng của hàm hỗn loạn phù hợp cho mật mã được làm rõ. Việc tạo số ngẫu nhiên giả từ hàm hỗn loạn là trọng tâm. Chuỗi bit và chuỗi số giả ngẫu nhiên được thảo luận. Ảnh số có những đặc điểm riêng biệt. Chúng bao gồm biểu diễn và các thuộc tính dữ liệu. Hiểu rõ các đặc điểm này giúp phát triển thuật toán mã hóa ảnh hiệu quả. An toàn dữ liệu ảnh đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về cấu trúc ảnh. Các vấn đề bảo mật ảnh số ngày càng trở nên cấp thiết. Mật mã dữ liệu ảnh cần đối phó với dung lượng lớn và tính tương quan cao của ảnh.
1.1. Khái niệm và phân loại hệ hỗn loạn
Lý thuyết hỗn loạn nghiên cứu các hệ thống nhạy cảm với điều kiện ban đầu. Các hệ này có hành vi khó dự đoán. Chúng thường biểu hiện tính động phức tạp. Có hai loại chính: hệ hỗn loạn liên tục theo thời gian và hệ hỗn loạn rời rạc theo thời gian. Các hàm hỗn loạn như Cat-Hadamard và Skew tent được ứng dụng rộng rãi. Hàm hỗn loạn không gian-thời gian cũng quan trọng. Những đặc tính này tạo nền tảng cho việc tạo số ngẫu nhiên giả. Thuật toán mã hóa ảnh thường khai thác các đặc tính này.
1.2. Thuộc tính hàm hỗn loạn ứng dụng mật mã
Hàm hỗn loạn sở hữu nhiều thuộc tính phù hợp cho mật mã. Độ nhạy cảm với điều kiện ban đầu là một thuộc tính quan trọng. Sự thay đổi nhỏ đầu vào dẫn đến thay đổi lớn đầu ra. Tính chất này làm tăng tính khuếch tán. Một thuộc tính khác là tính tuần hoàn dài và không lặp. Điều này hữu ích cho tạo số ngẫu nhiên giả. Các tham số cụ thể của hàm hỗn loạn quyết định hiệu quả mật mã. Việc lựa chọn hàm hỗn loạn phù hợp quyết định an toàn dữ liệu ảnh. Hệ thống hỗn loạn tạo ra các chuỗi khó đoán.
1.3. Đặc trưng ảnh số và vấn đề bảo mật
Ảnh số có các đặc điểm riêng biệt. Chúng có dung lượng lớn. Dữ liệu ảnh thường có tính tương quan cao giữa các điểm ảnh lân cận. Điều này làm cho việc mã hóa ảnh trở nên thách thức. Biểu diễn ảnh số bao gồm nhiều định dạng khác nhau. Các đặc trưng này ảnh hưởng đến thiết kế thuật toán mã hóa ảnh. Nhu cầu bảo mật ảnh số ngày càng cao. Mật mã dữ liệu ảnh phải đối phó với các đặc tính này. An toàn dữ liệu ảnh là ưu tiên hàng đầu.
II. Thuật toán mã hóa ảnh dựa trên hỗn loạn mức bit
Chương này đi sâu vào việc phát triển thuật toán mã hóa ảnh. Kỹ thuật hỗn loạn được áp dụng ở mức bit. Mô hình mật mã cấu trúc SPN được sử dụng. Nó là nền tảng cho các đề xuất mới. Các cơ chế hoán vị dữ liệu cho ảnh được khám phá. Luật hoán vị dựa vào biến trạng thái được trình bày. Đặc tính động của hàm hỗn loạn rời rạc cũng được khai thác. Phép thay thế sử dụng hỗn loạn là một phần quan trọng. Có hai loại thay thế: không tạo lan truyền và có lan truyền. Các đề xuất hệ mật mã hỗn loạn được trình bày chi tiết. Chúng làm việc hiệu quả ở mức bit. Giải thuật mã hóa dùng hàm hỗn loạn Cat-Hadamard được đề xuất. Giải thuật giải mật tương ứng cũng được cung cấp. Chi phí tính toán được phân tích. Giải thuật phân phối khóa được xây dựng. Cuối cùng, khả năng phân tích bảo mật mã hóa của các hệ thống được đánh giá.
2.1. Mô hình mật mã cấu trúc SPN cho ảnh
Mô hình SPN (Substitution-Permutation Network) là cấu trúc phổ biến. Nó bao gồm các vòng lặp hoán vị và thay thế. Cấu trúc này cung cấp khả năng khuếch tán và lẫn lộn. Mã hóa ảnh dựa trên hỗn loạn thường sử dụng SPN. Mô hình này được điều chỉnh để phù hợp với dữ liệu ảnh. Mục tiêu là phân tán các điểm ảnh. Đồng thời, thay đổi giá trị bit một cách phức tạp.
2.2. Hoán vị điểm ảnh sử dụng bản đồ hỗn loạn
Hoán vị là bước quan trọng trong mã hóa ảnh. Nó thay đổi vị trí các điểm ảnh. Kỹ thuật hỗn loạn cung cấp cơ chế hoán vị mạnh mẽ. Các bản đồ hỗn loạn tạo ra các luật hoán vị phức tạp. Việc hoán vị dựa trên biến trạng thái. Hoặc dựa vào đặc tính động của hàm hỗn loạn rời rạc. Điều này làm giảm tương quan giữa các điểm ảnh. Độ nhạy cảm với điều kiện ban đầu của hàm hỗn loạn đảm bảo tính ngẫu nhiên.
2.3. Thay thế bit dữ liệu ảnh bằng hệ thống hỗn loạn
Thay thế là bước thứ hai trong cấu trúc SPN. Nó thay đổi giá trị bit của các điểm ảnh. Hệ thống hỗn loạn tạo ra các phép thay thế phức tạp. Có thể thực hiện thay thế không tạo lan truyền. Hoặc thay thế có lan truyền để tăng cường bảo mật. Hàm hỗn loạn tạo ra chuỗi bit ngẫu nhiên giả. Chuỗi này dùng để biến đổi các bit gốc. Điều này làm tăng tính lẫn lộn của bản mã. An toàn dữ liệu ảnh được nâng cao đáng kể.
III. Đề xuất hệ thống hỗn loạn an toàn cho ảnh số
Luận án đề xuất các hệ thống hỗn loạn mới. Chúng được thiết kế để tăng cường bảo mật ảnh số. Các giải thuật mã hóa ảnh hỗn loạn này hoạt động ở mức bit. Một đề xuất tập trung vào tác động lên đặc tính động của hàm hỗn loạn. Đề xuất thứ hai sử dụng hàm hỗn loạn Cat-Hadamard. Hiệu suất của các giải thuật được đánh giá kỹ lưỡng. Chi phí tính toán là một yếu tố quan trọng. Kết quả mô phỏng chứng minh tính hiệu quả của các đề xuất. Thiết kế mạch cứng cũng được xem xét. Luận án cũng trình bày giải thuật phân phối khóa. Nó đảm bảo an toàn trong việc chia sẻ khóa mật mã hỗn loạn. Các phân tích bảo mật mã hóa chứng minh khả năng chống chịu tấn công của hệ thống. An toàn dữ liệu ảnh được ưu tiên trong mọi thiết kế.
3.1. Thiết kế giải thuật mã hóa ảnh hỗn loạn mới
Đề xuất các hệ mật mã hỗn loạn làm việc ở mức bit. Một đề xuất dựa trên tác động lên đặc tính động của hàm hỗn loạn. Giải thuật mật mã sử dụng hàm hỗn loạn Cat-Hadamard. Các hệ thống hỗn loạn này tạo ra khóa mạnh. Chúng có khả năng chống lại các cuộc tấn công. Mục tiêu là cải thiện an toàn dữ liệu ảnh. Các thuật toán này tận dụng tối đa đặc tính của lý thuyết hỗn loạn.
3.2. Đánh giá hiệu suất và chi phí tính toán
Đánh giá hiệu năng của các phép hoán vị là cần thiết. Chi phí tính toán của giải thuật mật mã được phân tích. Các kết quả mô phỏng chứng minh tính hiệu quả. Việc thiết kế mạch cứng cũng được xem xét. Mục tiêu là đảm bảo tốc độ xử lý. Đồng thời giữ được mức độ bảo mật cao. Hiệu suất phải phù hợp với các ứng dụng thực tế.
3.3. Phương pháp phân phối khóa mật mã hỗn loạn
Phân phối khóa là một thách thức trong mật mã. Đề xuất một giải thuật phân phối khóa. Giải thuật này sử dụng các đặc tính của hệ thống hỗn loạn. Khóa mật mã hỗn loạn phải được chia sẻ an toàn. Phương pháp này đảm bảo chỉ người nhận hợp pháp mới có thể giải mã. Điều này nâng cao tổng thể bảo mật ảnh số.
IV. Phân tích bảo mật mã hóa hỗn loạn cấu trúc SPN
Chương này tập trung vào phân tích bảo mật. Các qui ước trong phân tích mã được nêu rõ. Một hệ mật mã hỗn loạn được đề xuất bởi W được mô tả. Sau đó, luận án đề xuất phương pháp phân tích cụ thể. Việc phân tích hệ mật mã hỗn loạn có cấu trúc SPN với một vòng lặp mã được thực hiện. Các kỹ thuật tấn công như lựa chọn bản rõ (CPA) được áp dụng. Tấn công vào quá trình hoán vị và khuếch tán được mô tả. Kỹ thuật tấn công lựa chọn bản mã (CCA) cũng được xem xét. Tấn công hoán vị ngược và khuếch tán ngược được phân tích. Thời gian tấn công cho từng quá trình được ước lượng. Những bàn luận về tấn công một vòng lặp mã được đưa ra. Cuối cùng, phân tích mật mã hỗn loạn với nhiều vòng lặp mã được thực hiện. Việc nhận diện điểm yếu trong hệ mật mã được chú trọng. Từ đó, đề xuất phương pháp nâng cao bảo mật cho hệ thống. Phân tích bảo mật mã hóa là bước không thể thiếu để đảm bảo an toàn dữ liệu ảnh.
4.1. Kỹ thuật tấn công lựa chọn bản rõ CPA
Tấn công lựa chọn bản rõ là một phương pháp phân tích bảo mật. Kẻ tấn công có thể chọn bản rõ và thu được bản mã tương ứng. Kỹ thuật này được áp dụng để tấn công quá trình hoán vị. Nó cũng được dùng để tấn công khuếch tán. Phân tích này giúp xác định điểm yếu. Một vòng lặp mã hỗn loạn có thể bị tấn công. An toàn dữ liệu ảnh đòi hỏi khả năng chống lại CPA.
4.2. Tấn công lựa chọn bản mã CCA vào hệ thống
Tấn công lựa chọn bản mã là một kỹ thuật mạnh hơn. Kẻ tấn công chọn bản mã và nhận được bản rõ. Phương pháp này áp dụng cho quá trình hoán vị ngược. Nó cũng tấn công khuếch tán ngược. Phân tích này đánh giá tính bảo mật. Việc ước lượng thời gian tấn công là cần thiết. Hệ thống hỗn loạn cần được thiết kế chống lại CCA.
4.3. Ước lượng thời gian tấn công và điểm yếu
Thời gian tấn công hoán vị và khuếch tán được ước lượng. Phân tích này cung cấp cái nhìn sâu sắc. Nó giúp nhận diện điểm yếu trong hệ mật mã. Bàn luận về tấn công một vòng lặp mã là quan trọng. Các hệ thống hỗn loạn cần có đủ vòng lặp. Điều này tăng cường khả năng chống lại tấn công. Phân tích bảo mật mã hóa là bước không thể thiếu.
V. Nâng cao an toàn dữ liệu ảnh với mật mã hỗn loạn
Luận án không chỉ dừng lại ở việc đề xuất thuật toán. Nó còn tập trung vào việc cải thiện an toàn dữ liệu ảnh. Việc phân tích mật mã hỗn loạn có cấu trúc SPN với nhiều vòng lặp mã là cốt lõi. Nhận diện các điểm yếu trong hệ mật mã là bước quan trọng. Giải thuật mã hóa và giải mật nhiều vòng lặp mã cần được đánh giá. Các phương pháp khôi phục luật hoán vị được nghiên cứu. Từ đó, các đề xuất cụ thể được đưa ra. Mục tiêu là nâng cao bảo mật cho hệ mật mã. Luận án cũng định hướng các phát triển tương lai. Nó bao gồm việc khám phá các bản đồ hỗn loạn phức tạp hơn. Tối ưu hóa hiệu suất và chi phí tính toán là cần thiết. Khả năng chống chịu trước các tấn công mới cũng được nhấn mạnh. Bảo mật ảnh số là một lĩnh vực liên tục phát triển.
5.1. Nhận diện điểm yếu trong mật mã hỗn loạn
Việc phân tích mật mã hỗn loạn có cấu trúc SPN với nhiều vòng lặp mã là cần thiết. Nhận diện điểm yếu là bước đầu tiên. Các điểm yếu có thể tồn tại trong giải thuật mã hóa. Hoặc trong giải thuật giải mật nhiều vòng lặp mã. Sự an toàn dữ liệu ảnh phụ thuộc vào việc khắc phục chúng. Phân tích bảo mật mã hóa cần liên tục được cập nhật.
5.2. Đề xuất phương pháp nâng cao bảo mật mã hóa
Khôi phục luật hoán vị là một thách thức. Đề xuất các phương pháp nâng cao bảo mật cho hệ mật mã. Các phương pháp này bao gồm việc cải tiến các hàm hỗn loạn. Hoặc tăng số lượng vòng lặp. Cần tăng cường độ nhạy cảm với điều kiện ban đầu. Mục tiêu là làm cho thuật toán mã hóa ảnh mạnh hơn.
5.3. Hướng phát triển cho thuật toán mã hóa ảnh
Mật mã dữ liệu ảnh có nhiều tiềm năng phát triển. Hướng nghiên cứu tiếp theo bao gồm thiết kế các bản đồ hỗn loạn phức tạp hơn. Cần tối ưu hóa chi phí tính toán. Đồng thời tăng cường khả năng chống lại các cuộc tấn công mới. Bảo mật ảnh số là lĩnh vực luôn tiến hóa. Việc tích hợp các kỹ thuật khác cũng là một hướng đi.
Mục lục chi tiết luận án
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (150 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI HOÀNG XUÂN THÀNH MẬT MÃ DỮ LIỆU ẢNH ỨNG DỤNG KỸ THUẬT HỖN LOẠN LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ HÀ NỘI - 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI HOÀNG XUÂN THÀNH MẬT MÃ DỮ LIỆU ẢNH ỨNG DỤNG KỸ THUẬT HỖN LOẠN Ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số: 9520203 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. HOÀNG MẠNH THẮNG HÀ NỘI - 2019 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan các kết quả trình bày trong Luận án là công trình nghiên cứu của tôi dưới sự hướng dẫn của PGS. Hoàng Mạnh Thắng. Các số liệu, kết quả trình bày trong luận án là hoàn toàn trung thực và chưa được công bố trong bất kỳ công trình nào trước đây.
Các kết quả sử dụng tham khảo đã được trích dẫn đầy đủ và theo đúng quy định. Hà nội, ngày 06 tháng 11 năm 2019. Tác giả Hoàng Xuân Thành LỜI CÁM ƠN Để hoàn thành được Luận án này, tôi xin gửi lời biết ơn sâu sắc đến các Thày cô trong Bộ môn Điện tử và Kỹ thuật máy tính, Viện Điện tử–Viễn thông đã hỗ trợ, giúp đỡ và động viên tôi trong suốt quá trình làm luận án tiến sĩ tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội. Tôi gửi lời cám ơn đến người hướng dẫn, PGS.
Hoàng Mạnh Thắng, người chỉ bảo và định hướng cho tôi trong quá trình nghiên cứu. Xin cám ơn rất nhiều! Hà nội, ngày 06 tháng 11 năm 2019. Mục lục Trang DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT iv DANH SÁCH HÌNH VẼ vii DANH SÁCH BẢNG x MỞ ĐẦU 1 Chương 1: TỔNG QUAN VỀ HÀM HỖN LOẠN VÀ ẢNH SỐ 7 1.2 Mật mã hiện đại và phân loại.2 Phân loại mật mã .3 Hệ thống hỗn loạn .1 Hệ hỗn loạn liên tục theo thời gian .2 Hệ hỗn loạn rời rạc theo thời gian .4 Hàm hỗn loạn Cat-Hadamard .6 Hàm Skew tent .8 Hàm hỗn loạn không gian-thời gian .4 Các thuộc tính của hàm hỗn loạn phù hợp cho ứng dụng trong mật mã .1 Các thuộc tính cơ bản .2 Các tham số và tính chất của hàm hỗn loạn dùng trong mật mã .5 Tạo chuỗi ngẫu nhiên dùng hàm hỗn loạn .1 Tạo chuỗi bit ngẫu nhiên .2 Tạo chuỗi số giả ngẫu nhiên .6 Ảnh số và các đặc điểm .1 Biểu diễn ảnh số .2 Các đặc trưng của dữ liệu ảnh .26 i Chương 2: MẬT MÃ ẢNH Ở MỨC BIT ỨNG DỤNG KỸ THUẬT HỖN LOẠN 27 2.2 Mô hình mật mã cấu trúc SPN .1 Hoán vị các điểm ảnh sử dụng hỗn loạn .1 Các cơ chế hoán vị dữ liệu cho ảnh.2 Luật hoán vị dựa vào biến trạng thái .3 Luật hoán vị dựa vào đặc tính động của hàm hỗn loạn rời rạc .4 Đánh giá hiệu năng của phép hoán vị .2 Phép thay thế sử dụng hỗn loạn .1 Phép thay thế không tạo ra lan truyền .2 Thay thế có lan truyền .3 Đề xuất các hệ mật mã hỗn loạn làm việc ở mức bit.1 Đề xuất 1: Hệ mật mã dựa trên tác động lên đặc tính động của hàm hỗn loạn .2 Bộ giải mật mã .3 Kết quả mô phỏng .4 Phân tích khả năng bảo mật .5 Kết quả thiết kế mạch cứng .2 Đề xuất 2: Hệ mật mã hỗn loạn cho ảnh ở mức bit .1 Giải thuật mật mã dùng hàm hỗn loạn Cat-Hadamard .2 Giải thuật giải mật .3 Chi phí tính toán .4 Giải thuật phân phối khóa .5 Phân tích khả năng bảo mật .67 Chương 3: PHÂN TÍCH MẬT MÃ HỖN LOẠN CÓ CẤU TRÚC SPN 69 3.2 Một số qui ước trong phân tích mã .3 Mô tả hệ mật mã hỗn loạn được đề xuất bởi W.4 Đề xuất 3: Phân tích hệ mật mã hỗn loạn có cấu trúc SPN với một vòng lặp mã75 3.1 Tấn công lựa chọn bản rõ .1 Tấn công vào quá trình hoán vị .2 Tấn công vào khuếch tán .2 Tấn công lựa chọn bản mã .1 Tấn công quá trình hoán vị ngược .2 Tấn công khuếch tán ngược .3 Ước lượng thời gian tấn công .1 Thời gian tấn công hoán vị .2 Thời gian tấn công khuếch tán.4 Một số bàn luận về tấn công một vòng lặp mã .5 Đề xuất 4: Phân tích mật mã hỗn loạn có cấu trúc SPN với nhiều vòng lặp mã 93 3.1 Giải thuật mật mã và giải mật nhiều vòng lặp mã .1 Nhận diện điểm yếu trong hệ mật mã .2 Khôi phục luật hoán vị .3 Đề xuất phương pháp nâng cao bảo mật cho hệ mật mã.120 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 121 DANH MỤC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 123 TÀI LIỆU THAM KHẢO 124 iii Danh sách các từ viết tắt VIẾT TẮT TIẾNG ANH TIẾNG VIỆT 1D One-dimention Một chiều tự do 2D Two-dimention Hai chiều tự do AES Advanced Encryption System Hệ mật mã tiên tiến BIC Bit Independence Criteria Tiêu chí độc lập bit đầu ra CCA Chosen-Ciphertext Attack Tấn công lựa chọn bản mã CML Coupled Map Lattice Ghép các hàm hỗn loạn COA Ciphertext-Only Attack Tấn công chỉ có bản mã CPA Chosen-Plaintext Attack Tấn công lựa chọn bản rõ Cdr Ciphertext difference rate Tỷ lệ sai khác giữa các bản mã Cdr Tỷ lệ sai khác giữa hai bản mã thu được (Cdr) DBAP Distance Between Adjacent Pixels Khoảng cách giữa các điểm ảnh lân cận FIPS 199 Federal Information Processing Bản công cố tiêu chuẩn xử lý Standard Publication 199 thông tin liên bang 199 HSV Hue, Saturation, and Value ID Initial for Diffusion Giá trị khởi đầu cho khuếch tán IP Initial Vector/Value Giá trị/vectơ khởi đầu KPA Known-Plaintext Attack Tấn công biết được bản rõ LFSR Linear Feedback Shift Register Thanh ghi dịch hồi tiếp tuyến tính NIST National Institute of Standards Viện quốc gia về chuẩn và công and Technology nghệ NPCR Number of Pixels Change Rate Tỷ lệ số điểm ảnh thay đổi giá trị PRESENT Mã hạng nhẹ PRESENT PWLCM Piece-wise Linear Chaotic Map Hàm hỗn loạn gồm các đoạn tuyến tính PAPC Percentage of adjacent pixels Phần trăm các điểm ảnh lân cận count PKI Public Key Infrastructure Nền tảng khóa công khai iv PV Primary vertex Điểm sơ cấp RGB Red, Green, and Blue UACI Unified Average Changing Inten- Cường độ thay đổi trung bình sity thống nhất SAC Strict Avalanche Criterion Tiêu chí thác chặt SAFER Secure And Fast Encryption Rou- Hàm mật mã hóa nhanh và an toàn tine SPN Substitution-Permutation Net- Mạng hoán vị-thay thế; cấu trúc work SPN SV Secondary vertex Điểm thứ cấp Attractor Vùng hút Asymmetric Bất đối xứng Avanlanche Hiệu ứng thác lũ, hiệu ứng tuyết lở Back neighbor Lân cận sau Bifurcation Phân nhánh Bitmap Ảnh biểu diễn dưới dạng ma trận các điểm ảnh Back neighbor Lân cận sau Confusion Tính chất lộn xộn Ciphertext Văn bản mã hóa, bản mã Ciphertext word Từ mã Cryptanalysis Thám mã; phân tích mã; phá mã Cryptology Mật mã học Deciphering algorithm Thuật toán giải mã Diffusion Tính chất khuếch tán Enciphering algorithm Thuật toán mã hóa Enciphering key Khóa mã hóa Front neighbor Lân cận trước Histogram Biểu đồ phân bố Inverse permutation Giải hoán vị; Khôi phục hoán vị; Hoán vị ngược Inverse diffusion Giải khuếch tán; Khôi phục khuếch tán; Khuếch tán ngược Main track Đường chính; nhánh chính v Plaintext Văn bản trơn, bản rõ Plaintext Văn bản trơn, bản rõ Plaintext word Từ rõ Private key Khóa mật Public key Khóa công khai Raster Ảnh biểu diễn dưới dạng ma trận các điểm ảnh Side track Đường phụ; nhánh phụ Steganography Phương pháp giấu tin trong ảnh Symmetric Đối xứng Symmetric-key algorithms Thuật toán khóa đối xứng Topologically transitive hay Topo- Cấu trúc đồ hình liên kết logical mixing Watermarking Thủy vân số vi Danh sách hình vẽ 1.1 Phân loại nghiên cứu của mật mã học.2 Mật mã khóa đối xứng và bất đối xứng.3 Phân loại mật mã theo cấu trúc.4 Phân loại theo cơ sở nền tảng.5 Phân loại theo đơn vị dữ liệu được mã hóa.6 Vùng hút của hàm Henon.7 Phụ thuộc điều kiện đầu của hàm Logistic với r = 4, 0.8 Hệ số Lyapunov của hàm Logistic phụ thuộc vào r.9 Đồ hình phân nhánh của hàm Logistic phụ thuộc vào r.10 Phân bố của chuỗi giá trị được tạo từ hàm Logistic.11 Phân bố của chuỗi giá trị được tạo từ hàm Henon với a = 10 và b = 50.12 LFSR thực hiện theo hàm P (x) = x8 + x6 + x5 + x4 + 1.13 Bộ tạo chuỗi số dùng hàm hỗn loạn (nguồn: [1]) .14 Ảnh được biểu diễn dưới dạng véctơ và raster (nguồn: [2]).15 Mô tả các lớp bit của ảnh mức xám 8 bit.16 Hàm tự tương quan của các điểm ảnh trên cùng một dòng điểm ảnh.17 Ảnh các lớp bit.1 Mật mã có cấu trúc SPN dùng hỗn loạn.2 Luật hoán vị và ví dụ hoán vị cho mảng 1D.3 Luật hoán vị ở dạng 2D.4 Ví dụ về ảnh hoán vị dùng ma trận hoán vị tạo ra bởi hàm hỗn loạn.5 Ma trận T và sự khác nhau giữa chúng trong các trường hợp số điểm đầu bỏ đi khác nhau.6 Luật hoán vị dựa trên đặc tính động của hàm hỗn loạn.7 Ánh xạ một-một của hàm.8 Phương pháp đánh giá hoán vị PAPC (nguồn: [3]).9 Phương pháp đánh giá hoán vị DBAP (nguồn: [3]).10 Cấu trúc bộ mật mã đề xuất.11 Cấu trúc khối CPP và CD trong hệ mật mã được đề xuất.12 Cấu trúc của iCD.14 Thiết kế phần cứng của hàm Logistic nhiều vòng lặp.15 Thiết kế phần cứng của khối mở rộng 8 bit thành 32 bit.16 Lưu đồ thực hiện tách 8 bit từ 32 bit đầu vào.17 Lưu đồ thuật toán của khối CPP.18 Cấu trúc mạch điện tử tổng thể của khối CPP.19 Ảnh bản rõ và ảnh bản mã.20 Phân bố giá trị điểm ảnh bản rõ và bản mã.21 Tương quan giữa các ảnh bản rõ và bản mã của 2.22 Cdr của giải thuật đề xuất với ảnh Image1.1 Ảnh RGB được sắp xếp lại thành một ma trận để mật mã.2 Các bước mật mã và giải mật.3 Khôi phục luật hoán vị trong tấn công lựa chọn bản rõ cho vị trí (x0 , y0 ).4 Ví dụ tấn công vào hoán vị.5 Kết quả cuối cùng của luật hoán vị.6 Ví dụ tìm giá trị bit b0 .7 Ví dụ tìm giá trị bit b5 của rand2 (temp2 ).8 Tấn công lựa chọn bản rõ trên ảnh 5 × 5.9 Thủ tục khôi phục lại luật hoán vị trong tấn công bản mã cho điểm ảnh tại vị trí (x0 , y0 ).10 Tấn công hoán vị trong lựa chọn bản mã với kích thước ma trận mở rộng là 10 × 10.11 Tấn công lựa chọn bản mã trên ảnh 5 × 5.12 Mật mã và giải mật. (a) Các bước mật mã, (b) Các bước giải mật.13 Giải mật để khôi phục ac(i).14 Từng bước giải mật mã để chỉ ra điểm yếu với R = 3.15 Phân tích sự lan truyền ảnh hưởng.16 Thủ tục khôi phục bảng tra cứu hoán vị tổng quát dùng trong giải mật.17 Từng bước giải mật để tìm ra điểm yếu.18 Trình bày bảng khôi phục hoán vị.
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Hoàng Xuân Thành (2019). Mật mã dữ liệu ảnh ứng dụng kỹ thuật hỗn loạn luận án tiến s [Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội]. LuanAn.net. https://luanan.net/tai-lieu-khac/mat-ma-du-lieu-anh-ung-dung-ky-thuat-hon-loan-luan-an-tien-si
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Mật mã dữ liệu ảnh ứng dụng kỹ thuật hỗn loạn luận án tiến s" nghiên cứu về vấn đề gì?
Luận án tiến sĩ nghiên cứu mật mã dữ liệu ảnh ứng dụng kỹ thuật hỗn loạn. Đề xuất phương pháp bảo mật mới, tăng cường an toàn thông tin cho hình ảnh số.
Luận án "Mật mã dữ liệu ảnh ứng dụng kỹ thuật hỗn loạn luận án tiến s" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội. Năm bảo vệ: 2019.
Luận án "Mật mã dữ liệu ảnh ứng dụng kỹ thuật hỗn loạn luận án tiến s" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Mật mã dữ liệu ảnh ứng dụng kỹ thuật hỗn loạn luận án tiến s" thuộc chuyên ngành Kỹ thuật điện tử. Danh mục: Tài liệu khác.
Luận án "Mật mã dữ liệu ảnh ứng dụng kỹ thuật hỗn loạn luận án tiến s" có bao nhiêu trang?
Luận án "Mật mã dữ liệu ảnh ứng dụng kỹ thuật hỗn loạn luận án tiến s" có 150 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Mật mã dữ liệu ảnh ứng dụng kỹ thuật hỗn loạn luận án tiến s" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.