32、基于 Rossler 的新型混沌图像加密算法

基于 Rossler 的新型混沌图像加密算法

1 引言

随着计算机和互联网的飞速发展,网络传输变得更加便捷和快速,越来越多的信息在网络中传输。然而,信息的频繁交换使得加密技术变得至关重要,以确保传输和接收信息的安全性。传统的加密方法对于大量数据的实时处理需求难以满足,近年来,基于非线性混沌的加密技术成为研究热点。

设计一个安全可靠的加密算法需要考虑以下几个方面:
1. 密钥空间是否足够大,能否有效抵抗暴力攻击。
2. 算法生成的灰度图像是否经过置乱和扩散处理,密文和相邻像素值是否随机均匀分布,从而抵抗统计攻击。
3. 加密算法是否对明文和密文敏感,能否有效抵抗差分攻击。

本文提出了一种基于三维 Rossler 系统的新型混沌图像加密算法,该算法将明文和初始值相结合生成初始密钥,不仅对初始值敏感,还与明文密切相关,能够有效抵抗选择明文攻击。同时,该算法应用了置乱和扩散理论,使加密图像更加复杂,能够有效克服已知明文和选择明文攻击的缺陷。

2 基于 Rossler 的新型混沌图像加密算法
2.1 Rossler 混沌映射

Rossler 系统是一个混沌映射,其动力学由三维微分方程描述:

ẋ₁ = -x₂ - x₃

ẋ₂ = x₁ + a * x₂

ẋ₃ = b + x₃ * (x₁ - c)

其中, ẋᵢ = d xᵢ / dt 表示系统状态量 xᵢ (i = 1, 2, 3) 对时间

下载方式:https://pan.quark.cn/s/26794c3ef0f7 本文阐述了在Django框架中如何适当地展示HTML内容的方法。 在Web应用程序的开发过程中,常常需要向用户展示HTML格式的数据。 然而,在Django的模板系统中,为了防御跨站脚本攻击(XSS),系统会默认对HTML中的特殊字符进行转义处理。 这意味着,如果直接在模板代码中插入包含HTML标签的字符串,Django会自动将其转化为文本形式,而不是渲染为真正的HTML组件。 为了解决这个问题,首先必须熟悉Django模板引擎的安全特性。 Django为了防止不良用户借助HTML标签注入有害脚本,会自动对模板中输出的变量实施转义措施。 具体而言,模板引擎会将特殊符号(例如`<`、`>`、`&`等)转变为对应的HTML实体,因此,在浏览器中呈现的将是纯文本而非可执行的代码。 尽管如此,在某些特定情形下,我们确实需要在页面上呈现真实的HTML内容,这就需要借助特定的模板标签或过滤器来调控转义行为。 在提供的示例中,开发者期望输出的字符串`<h1>helloworld</h1>`能被正确地作为HTML元素展示在页面上,而不是被转义为文本`<h1>helloworld</h1>`。 为实现这一目标,作者提出了两种解决方案:1. 应用Django的`safe`过滤器。 当确认输出的内容是安全的且不会引发XSS攻击时,可以在模板中这样使用变量:```django<p>{{ data|safe }}</p>```通过这种方式,Django将不会对`data`变量的值进行HTML转义,而是直接将其当作HTML输出。 2. 使用`autoescape`标签。 在模板中,可以通过`autoesc...
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/1d1f47134a16 Numerical Linear Algebra Visual Studio C++实现数值线性代数经典算法。 参考教材:《数值线性代数(第2版)》——徐树方、高立、张平文 【代码结构】 程序包含两个主要文件 和 。 中实现矩阵类(支持各种基本运算、矩阵转、LU 分解、 Cholesky 分解、QR分解、上Hessenberg化、双重步位移QR迭代、二对角化),基本方程组求解方法(上三角、下三角、Guass、全主元Guass、列主元Guass、Cholesky、Cholesky改进),范数计算方法(1范数、无穷范数),方程组古典迭代解法(Jacobi、G-S、JOR),实用共轭梯度法,幂法求模最大根,隐式QR算法,过关Jacobi法,二分法求第K大特征值,反幂法,SVD迭代。 中构建矩阵并求解。 【线性方程组直接解法】 不选主元、全主元、列主元三种Guass消去法,Cholesky分解及其改进版。 【report】 【方程组解误差分析】 矩阵范数计算、方程求解误差分析。 【report】 【最小二乘】 QR分解算法求解线性方程组、最小二乘问题。 【report】 【线性方程组古典迭代解法】 Jacobi迭代法、G-S迭代法、SOR迭代法求解方程组。 【report】 【共轭梯度法】 实用共轭梯度法。 【report】 【非对称特征值】 幂法求模特征根、QR方法(上Hessenberg分解、双重步位移QR迭代、隐式QR法) 【report】 【对称特征值】 过关Jacobi法、二分法、反幂法。 【report】 【对称特征值】 矩阵二对角化、SVD迭代。 【report】
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