李 涵，葛 斌

随着计算机网络技术的发展，图像作为一种信息载体被广泛使用.但由于图像信息量大、冗余度高的特点，传统的加密算法，如DES（Data Encryption Standard）等对文本进行加密的算法［1］，已经不适用于对图像进行加密.由于混沌映射函数具有对初值敏感性、伪随机性、非周期性等特点，被广泛应用到随机序列的生成，这使得混沌加密算法受到众多学者的关注［2-10］.

混沌映射包括：低维映射与高维映射，其中，一维Logistic混沌映射函数，形式简单且运算效率高，被广泛使用［3］，但其安全性较低；高维映射参数多，安全性高，但其效率较低［4］；因此，一些学者通过改进一维混沌映射，提高混沌序列的随机性［5-7］.周辉等［6］通过构造2维Henon-Sine映射，提高混沌映射函数的性能.对于加密系统而言，混沌序列应用到置换与扩散操作中，增强了混沌序列的随机性，加密系统的安全性也随之提高.

对于图像加密算法而言，像素级的置乱操作仅仅能改变像素的位置，破坏相邻像素之间的相关性，但是每个像素值在整张图像中出现的频率并没有改变.因此，像素级的置乱操作不能抵抗统计分析攻击.而对图像中像素进行bit位置乱操作却能够同时改变像素值的位置和大小，算法效率较高，能够达到抵抗统计攻击的目的［9-10］.

本文选择忆阻器神经网络，将其更新的权值作为混沌系统的密钥，使用生成的混沌随机序列完成图像的置乱和扩散；并通过密钥空间分析、信息熵分析、直方图分析、相关性分析等……