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随着网络和多媒体技术的快速发展和普及,大量的数字信息通过网络传输和共享。由于网络环境的开放性和复杂性,信息安全受到严重威胁。图像的形象性、生动性和简单易懂性使其成为重要的信息传递方式,无论军事、商业、医疗还是生活中图像都具备着不可替代的重要地位和广泛应用。因此如何保护图像信息不被攻击者窃取具有重要意义。图像加密是保护图像信息安全的重要途径之一。而传统的加密方式(如AES、DES)不适用于图像加密,因为图像信息具有高度的相邻像素之间的冗余度、数据量很大、加密效率较低。混沌系统对初始值和参数值的高度敏感,以及其具备的不可预测性,同时DNA计算的高度并行性、海量存储性和超低的功耗,使其很适合用于图像加密。而目前存在的很多加密算法存在对明文敏感性低以及无法抵抗噪声攻击等问题,因此,本文进行如下的内容研究:(1)针对目前一些图像加密算法无法抵抗选择明文攻击的问题,提出一种新的基于混沌映射和DNA动态编码及运算的分块图像加密算法。首先是对明文图像按行分块,采用DNA的动态编码规则对每块进行DNA的动态编码,在DNA水平进行全局的置乱过程,并且根据置乱前后DNA的碱基数目不变来改变混沌的初始值,以此增加抵抗选择明文攻击的能力,同时解密端可以自动检索。置乱后利用图像的扩展汉明距离产生一行随机数作为扩散运算的初始密文值,该序列参与扩散后会被舍弃,因此解密端不需要产生该序列,提高了算法安全性的同时不增加算法的通用性。扩散过程分为像素级别和DNA水平的扩散,使一个像素值的扩散可以快速影响到整幅图像,增加了算法的安全性。仿真实验结果和理论分析证实该算法能抵抗各种典型攻击,具有较高的安全性且易于实现。(2)研究了一种基于遗传算法和DNA动态编解码相结合的图像加密算法。利用遗传算法使得算法可以取得更加理想的信息熵和更低的相邻像素的相关性。首先利用DNA的动态编码和运算对图像进行分块加密,以此来产生初始种群,并且每个个体的密钥都与明文相关,从而提高算法抵抗明文攻击的能力。其次再结合遗传算法的选择和交叉操作,选出最优解,从而得到加密效果最好的密文图像。通过仿真实验证实该算法具有较高的安全性。综上可知,本文研究了两种图像加密算法,根据仿真验证和理论分析表明,算法均可以有效的抵抗选择明文攻击,有较高的信息熵,超低的相邻像素相关系数值,很大的密钥空间,高度的密钥敏感性,可以抵抗噪声攻击,可以并行运算容易实现等。因此,算法具有较大的理论价值和应用前景。