11、混沌图像加密：技术现状、生态系统与前景

混沌图像加密：技术现状、生态系统与前景

1. 真随机数生成与混沌维度

在密码学中，真随机数生成器（TRNGs）虽至关重要，但在软件中难以实现。为此，有人提出利用物理不可克隆函数（PUF）这种硬件设备来生成真随机数的加密算法。经大量实验分析，该 TRNG 成功通过了密码算法安全使用所需的所有测试。

混沌映射的维度指的是其组成的函数数量，不同维度的混沌函数在图像加密算法中均有应用：
- 一维 ：如 1D 正弦混沌系统（1DSCS），相比标准正弦映射有更大的参数区间；还有利用 1D 帐篷映射的图像加密算法，经测试能有效抵抗常见密码攻击。
- 二维 ：基于二维混沌的图像加密算法，采用 2D 逻辑混沌系统和新颖的块图像加密程序，具有强随机性、低像素相关性和高密钥敏感性。
- 三维 ：有利用 3D 逻辑和猫映射的算法，通过新颖的图像重建技术提高了算法有效性；还有将 2D 图像转换到三维空间，使用 3D 模块化混沌映射进行加密的算法；另外，也有分别使用 Rossler 混沌系统和 Lorenz 系统的算法。
- 四维 ：基于“形状同步”和“驱动 - 响应”概念的四维混沌系统，复杂的数学基础使其难以破解，图像加密实验效果良好。
- 五维 ：由 2D 逻辑映射和 3D 离散 Lorenz 映射组成的五维混沌映射，在图像加密模拟测试中得分较高。
- 多维 ：有结合不同维度映射的图像加密算法，如同时使用 1D 逻辑映射和 3D Loren