摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-9页 |
第一章 绪论 | 第9-19页 |
·课题的目的和意义 | 第9-10页 |
·混沌学的发展 | 第10-14页 |
·混沌的介绍 | 第10-11页 |
·混沌的主要特征 | 第11-14页 |
·数字图象加密概述 | 第14-16页 |
·数字图像加密技术介绍 | 第14-15页 |
·数字图像加密技术的分类 | 第15-16页 |
·基于混沌的图像加密需求分析 | 第16-18页 |
·本文的主要研究内容 | 第18-19页 |
第二章 相关基础理论及对比分析 | 第19-30页 |
·混沌神经网络模型 | 第19-22页 |
·全局耦合混沌神经网络模型 | 第20页 |
·振荡子混沌神经网络模型 | 第20-21页 |
·噪声混沌神经网络模型 | 第21页 |
·非单调激励函数混沌神经网络模型 | 第21页 |
·混沌序列的保密性分析 | 第21-22页 |
·现代密码体制与图像加密技术 | 第22-25页 |
·公开密钥算法 | 第23页 |
·基于现代密码体制的图像加密技术的不足 | 第23-24页 |
·基于置乱的图像加密算法 | 第24-25页 |
·混沌时间序列加密方案设计 | 第25-28页 |
·密码系统 | 第25页 |
·密码系统基本要求 | 第25-26页 |
·混沌加密系统 | 第26-28页 |
·基于混沌始终保持的混沌神经元 | 第28-29页 |
·混沌时间序列的保密性 | 第29页 |
·本章小结 | 第29-30页 |
第三章 小波混沌神经元动力系统及加密特性研究 | 第30-48页 |
·概述 | 第30页 |
·混沌神经元动力系统 | 第30-40页 |
·Chen 混沌神经网络 | 第30-32页 |
·小波混沌神经网络模型 | 第32-35页 |
·始终保持混沌状态的小波混沌神经元动力系统 | 第35-37页 |
·小波混沌神经元动力系统时间序列分析 | 第37-40页 |
·小波混沌神经元动力系统密码学特性分析 | 第40-47页 |
·小波混沌神经网络中的超混沌 | 第42-43页 |
·参数对Lyapunov 指数谱的影响 | 第43-47页 |
·本章小结 | 第47-48页 |
第四章 基于小波混沌神经网络的图像加密软件设计与测试 | 第48-57页 |
·混沌加密原理 | 第48页 |
·基于小波混沌神经元动力系统的图像加密软件设计 | 第48-52页 |
·图像加密算法测试分析 | 第52-56页 |
·密钥空间分析 | 第52-53页 |
·密钥的敏感性测试 | 第53页 |
·抗统计攻击 | 第53-55页 |
·抗剪裁测试 | 第55-56页 |
·本章小结 | 第56-57页 |
第五章 总结与展望 | 第57-58页 |
致谢 | 第58-59页 |
参考文献 | 第59-64页 |