李锦青，柏逢明，底晓强

（1.长春理工大学 计算机科学技术学院，长春 130022；2.长春理工大学 电子信息工程学院，长春 130022）

信息安全在网络通信、多媒体系统、医疗图像、远距离医疗等许多领域起着至关重要的作用。近年来，吸引着越来越多研究者的关注。置乱—扩散机制为一种最常见的图像加密机制，在这种机制中排列和扩散被认为是两个独立的阶段，它们都要求扫描图像以获得像素值：排列阶段改变图像像素的位置，但不改变它们的值；在扩散阶段，像素的值发生一系列修改，以至于某一像素值的微小变化都将扩散到几乎整幅图像。整个排列-扩散过程重复一定次数以达到安全性水平要求。因此，在排列和扩散阶段的控制参数成为算法安全性与复杂性的决定性要素之一。

一个好的加密算法应该是密钥敏感的，并且密钥空间应该足够大以抵抗暴力攻击。混沌变换所具有对参数和初值极端敏感的基本特性和密码学的天然关系，使应用混沌系统生成密钥及参数成为安全通信领域一项非常重要的研究课题。由于神经网络的复杂性和时变结构使其作为信息保护的另一选择被广泛的应用，包括对数据的加密、认证、入侵检测等。结合了神经网络与混沌，混沌神经网络(CNN)兼具二者的特性。较传统的混沌映射而言具有更为复杂的时空复杂度，其良好的置乱和扩散特性已经成功用于密码是设计。

本文设计算法使用混沌复合映射控制参数以进行图像置乱。……