第４３卷第２期杭州电子科技大学学报（自然科学版）Ｖｏｌ．４３Ｎｏ．２２０２３年３月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨａｎｇｚｈｏｕＤｉａｎｚｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ）Ｍａｒ．２０２３ＤＯＩ：１０．１３９５４／ｊ．ｃｎｋｉ．ｈｄｕ．２０２３．０２．００５基于４阶细胞神经网络和ＡＥＳ的图像加密的研究林朗，李齐良（杭州电子科技大学通信工程学院，浙江杭州３１００１８）收稿日期：２０２２－０３－１５基金项目：国家自然科学基金资助项目（１０９０４０２８，１１５７４０６８）作者简介：林朗（１９９８－），男，研究方向：光通信、安全通信。Ｅ－ｍａｉｌ：２０１０８００１１＠ｈｄｕ．ｅｄｕ．ｃｎ。通信作者：李齐良，教授，研究方向：光通信、非线性光学。Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｉｑｉｌｉａｎｇ＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ。摘要：运用细胞神经网络和高级加密标准（ＡｄｖａｎｃｅｄＥｎｃｒｙｐｔｉｏｎＳｔａｎｄａｒｄ，ＡＥＳ）加密算法对图像进行加密，提出一种基于４阶细胞神经网络和ＡＥＳ的图像加密算法。首先，通过主动－被动同步法实现４阶细胞神经网络的同步，并产生混沌信号；然后，将同步混沌信号产生的同步随机序列用于图像的置乱和扩散；最后，结合ＡＥＳ加密算法与提出的基于螺旋矩阵的置乱扩散模型，并利用椭圆曲线对ＡＥＳ的密钥进行加密，通过公共信道对密钥和加密数据进行传输。数值模拟实验表明，提出算法不仅可以大幅降低图像相邻像素值之间的相关性，而且能承受包括差分攻击、噪声攻击和裁剪攻击在内的经典攻击，具有较好的安全性、鲁棒性。关键词：细胞神经网络；超混沌；高级加密标准；图像加密中图分类号：ＴＰ３０９．７文献标志码：Ａ文章编号：１００１－９１４６（２０２３）０２－００２６－０９０引言随着互联网和５Ｇ技术的发展，信息安全问题逐渐引起人们的关注。图像作为互联网上大量使用的信息形式，其保密性至关重要。混沌系统具有独有的遍历性、初值敏感性、长期无法预测性等特性，是一种优秀的加密方案。相比传统的低维混沌系统，超混沌系统具有更复杂的动力学系统、更大的相空间遍历范围、更好的随机性，非常适合图像加密算法［１］。细胞神经网络（ＣｅｌｌｕｌａｒＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＣＮＮ）是一种在人工神经网络基础上提出的反馈型神经网络，由有限个细胞按一定规则排列与连接而成，是一种非线性系统［２］。当细胞的连接和排列规则满足一定条件时，ＣＮＮ...
