22、基于动态DNA编码和超混沌洛伦兹系统的图像加密算法

基于动态DNA编码和超混沌洛伦兹系统的图像加密算法

在当今数字化时代,信息安全至关重要,尤其是图像数据的安全传输。本文将介绍一种结合了动态DNA编码和超混沌洛伦兹系统的图像加密算法,该算法具有良好的加密效果和安全性。

1. 背景与需求

随着现代社会的发展,信息安全对政治、军事和经济等方面都有着重要影响。传统的信息加密算法,如DES和AES,虽然能有效保护文本信息,但面对图像数据时却显得力不从心。图像数据具有数据量大、冗余度高和信息相关性强等特点,传统算法难以满足其加密需求。

近年来,许多学者提出了新的数字图像加密算法。其中,混沌系统因具有伪随机特性、不可预测的轨迹以及对初始值和参数的敏感性,推动了加密算法的发展。超混沌系统相较于低维混沌系统,具有更多初始值、更大的密钥空间、更复杂的轨迹和更强的伪随机特性,能大大提高加密系统的安全性。同时,生物计算技术的发展,如DNA计算,为信息安全领域带来了新的思路。DNA分子具有互补双链结构,可进行大规模并行操作,且能耗超低,存储密度大,能显著提高计算速度。

2. 基础理论
2.1 哈希函数

哈希算法在密码学中应用广泛,其输出是固定长度的字符串。哈希操作是一种具有特定映射关系的压缩操作,不同的信息序列经过哈希算法处理后可能产生相同的哈希序列,且无法通过哈希序列反推原始信息,因此哈希算法是不可逆的。哈希算法不仅可用于数字签名,还能验证信息的真实性和数据的完整性。常见的哈希算法标准分为MD系列和SHA系列,本文采用的是SHA系列中的SHA - 256算法。将原始图像输入SHA - 256算法,可得到哈希序列H,该序列可作为解密系统的密钥,同时也能用于验证信息的真实性和完整性。 </

基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合PythonMatlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模与负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间与电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计与未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程与代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理与调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置与需求响应提供数据支持技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定与多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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