[发明专利]基于量子细胞神经网络的视频混沌加密方法

说明书

基于量子细胞神经网络的视频混沌加密方法，涉及视频加密技术领域，解决现有加密方法存在加密速度较慢且破坏了视频的编码格式，视频传输实时性差以及安全性差等问题，通过对两细胞量子细胞神经网络超混沌系统进行迭代求解，生成矩阵A；对A进行矩阵变换生成混沌序列K和索引序列Index；对混沌序列K进行拆分，生成初始密钥池；将索引序列Index中的元素分别作为Logistic混沌映射的初值，并进行迭代，生成两个混沌索引序列并进行变换，获得两个整数序列；并对分别作为索引并代入初始密钥池中，计算生成布尔密钥KeyB；将其keyb1和keyb2；密钥keyb1对H.264的指数哥伦布编码信息位进行加密；采用keyb2作为密钥，对H.264的编码数据进行加密，实现对量子细胞神经网络的视频混沌加密。

技术领域

本发明涉及视频加密技术领域，具体涉及一种基于量子细胞神经网络超混沌系统的视频加密方法。

背景技术

随着社交网络的发展和带有摄像功能智能手机的普及，人们轻松的通过视频网站和社交软件获取视频信息，使得人们对视频安全的需求激增，然而视频存储和传输时大多采用明文，视频数据很容易被窃取。涉及到个人隐私的视频一旦被泄露，就会产生难以估计的影响。视频数据的明文传输也会涉及到视频内容的版权问题。因此视频安全问题受到了越来越多的关注，成为亟待解决的研究课题之一。

近年来，研究者们提出了许多不同种类的视频加密方案。根据加密策略的不同可以分为完全加密和选择加密两类：完全加密是将视频数据当作位流逐位加密，其优点是安全性较高，可以达到较高的安全级别，但完全加密速度较慢且破坏了视频的编码格式，视频传输实时性差。所以完全加密方法多用于银行或军事信息等对于实时性要求不高，但对安全性要求较高的领域。选择性加密是对视频的关键数据进行加密，因此相比于完全加密方法加密速度快，但安全性要比完全加密算法要低。

视频加密的实时性和安全性是彼此相互制约的，往往加密强度高的方法计算复杂度就相对较高。如何克服这对矛盾，设计一种速度快，安全性好的视频加密方法已成为一个巨大的挑战。

H.264视频编码标准相比于之前的压缩标准可以获得更好的压缩性能节省更多的码率，并且网络适应性和误差鲁棒性良好。所以H.264视频编码标准在视频传输中得到广泛的应用。因此选择基于H.264视频编码标准进行选择性加密应用更加广泛。

量子细胞神经网络超混沌系统即具备了超混沌系统的伪随机性、不可预测性、初值极端敏感性等良好的非线性特征，可以为加密方案提供巨大的密钥空间和良好的安全性能，同时具备量子细胞自动机的超高集成度、超低功耗、无引线集成等新型纳米器件的优点，在信息安全领域具有广阔的应用前景。

发明内容

本发明为解决现有加密方法存在加密速度较慢且破坏了视频的编码格式，视频传输实时性差以及安全性差等问题，提供一种基于量子细胞神经网络的视频混沌加密方法。

基于量子细胞神经网络的视频混沌加密方法，该方法具体由以下步骤实现：

步骤一、取两细胞量子细胞神经网络超混沌系统，设定初值及控制参数；对所述两细胞量子细胞神经网络超混沌系统进行迭代求解，生成矩阵A；

步骤二、对步骤一所述矩阵A进行矩阵变换生成混沌序列K和索引序列Index；

步骤三、将步骤二生成的混沌序列K进行拆分，生成一个初始密钥池；将步骤二生成的索引序列Index中的元素分别作为Logistic混沌映射的初值，并进行n次迭代，生成两个混沌索引序列IndexLog1和IndexLog2；

步骤四、将步骤三所述的两个混沌索引序列IndexLog1和IndexLog2进行变换，获得范围在[0,99]之间的两个整数序列IndexLog1’和IndexLog2’；