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公开(公告)号：CN119865560A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510062174.9
申请日：2025-01-15
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明属于数字图像加密技术领域，公开了一种基于面部识别和密钥优化的混沌图像选择性加密方法，包括以下步骤：基于现有的混沌映射系统模型，添加指数项和取余函数对系统模型进行性能优化，建立三维限幅耦合超混沌映射系统模型；基于三维限幅耦合超混沌映射系统模型，设计彩色图像人脸加密方案。本发明采用上述一种基于面部识别和密钥优化的混沌图像选择性加密方法，建立三维限幅耦合超混沌映射系统模型，选择性地加密面部区域，使混沌范围广，复杂度高；采用基于DeepFace模型的人脸识别加密方案，以有效提升加密速度；使用PSO优化算法，使加密方案能够有效地抵御已知的明文攻击，相较于传统加密有着较大的计算效率和加密质量的优势。
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公开(公告)号：CN116192362A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310262538.9
申请日：2023-03-17
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明属于数字图像加密领域，具体涉及一种李雅普诺夫指数可调的混沌系统，利用混沌系统实现的图像加密和解密方法，以及图像加密传输系统。该混沌系统属于一种二维混沌系统，并在系统中设置了一组用于对系统的李雅普诺夫指数进行可视化调节的控制参数。在图像加密过程中，主要利用混沌系统中的抛物线扩展映射在一级密钥的输入条件下产生的输出作为双曲正切扩展映射的输入，然后产生两个混沌序列最后将两个混沌序列用于对明文图像进行矩阵处理实现图像加密。图像解密过程利用一级密钥和二级密钥生成相应混沌序列，再用混沌序列对密文图像进行逆处理。本发明解决了传统混沌系统复杂度可控性差，图像加密方案的保密性和鲁棒性不足的问题。
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公开(公告)号：CN115390495A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211100856.7
申请日：2022-09-09
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车驱动控制器电路，包括电源电路、功能外接预留接口电路、主控电路、下载器电路、模拟输入电路、开关电路、电机驱动电路、刹车检测电路、车辆状态判断电路和相关功能检测电路；功能外接预留接口电路与相关功能检测电路连接；相关功能检测电路、电源电路、模拟输入电路、下载器电路分别与主控电路连接；电源电路与开关电路连接；开关电路与电机驱动电路连接；电机驱动电路与主控电路连接；电机驱动电路与车辆状态判断电路连接；主控电路与刹车检测电路连接。本发明实现了电机的平稳控制和安全可靠的运行，进而实现对电动汽车更稳定更可靠的控制。
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公开(公告)号：CN119904344A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411961636.2
申请日：2024-12-30
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了基于分数阶忆阻Hopfield神经网络的医学图像加密隐藏方法及系统，方法包括：采集待加密隐藏的医学图像；基于Hopfield神经网络，构建图像加密模型；利用构建的图像加密模型完成对医学图像的加密和隐藏。本发明可以有效抵抗已知明文攻击和选择性明文攻击，提高混沌系统应用数据加密的安全性。同时，由于混沌系统的控制参数的增加也使得加密算法中密钥个数的增加，极大地扩大了密钥空间。本发明采用分数阶忆阻Hopfield神经网络的混沌序列对密文图像随机嵌入到载体图像中，达到视觉上与载体图像毫无差别的目的，起到双重保护作用；即使出现较大程度的信息丢失或各种噪声，仍然可以将密文图像从载体图像中解密。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114598782B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202210339644.8
申请日：2022-04-01
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于树莓派和忆阻神经网络的图像加密方法及系统，应用于图像加密技术领域，其中方法包括：输入原始图像；对所述原始图像进行第一次加密处理；将经过所述第一次加密处理得到的图像利用忆阻神经网络进行第二次加密处理，得到最终的加密图像，并通过所述第一树莓派发送至所述第二树莓派；本发明通过过对图像进行加密后传输，增强了图像传输的安全性与隐蔽性。
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公开(公告)号：CN117478297A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311486491.0
申请日：2023-11-09
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L9/00 , H04N1/44 , H04N1/409 , G06N3/0495
Abstract: 本发明涉及医学图像加密技术领域，具体涉及基于分数阶忆阻耦合HR神经网络的图像选择性加密方法。本发明一方面通过分数阶忆阻耦合HR神经网络模型生成混沌序列，另一方面，将医学图像A中包含诊断关键信息的人体区域提取出来、并重构成重构像素矩阵P，之后使用生成的混沌序列对重构像素矩阵P进行混沌加密得到全加密图像B，可以实现对医学图像进行选择性加密，实现对敏感信息的加密，节省计算和传输资源。经过实验验证可知，本发明的选择性加密方法具有安全性好、密钥空间大、鲁棒性强等优点，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN117394981A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311503529.0
申请日：2023-11-09
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L9/00
Abstract: 本发明涉及超混沌电路设计技术领域，更具体的，涉及了一种基于双忆阻器的分数阶超混沌模型、电路及模块。本发明提供了一种基于双忆阻器的分数阶超混沌模型及电路，将一个非混沌电路部、一个磁控忆阻器和一个荷控忆阻器有机地组合在一起，可以实现超混沌状态。经过验证，该电路具有复杂的动力学行为，输出信号具有更强的超混沌特性，在应用于保密通信等领域中可以提高安全性。本发明解决了现有基于整数阶的混沌系统复杂性低、安全性低的问题。
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公开(公告)号：CN112884141A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110412746.3
申请日：2021-04-16
Applicant: 安徽大学
IPC: G06N3/063
Abstract: 本发明公开了一种忆阻耦合Hindmarsh‑Rose神经元电路，应用于神经元电路设计技术领域，包括分数阶磁通控制的理想忆阻器、分数阶双曲型忆阻器和分数阶阈值忆阻器；分数阶磁通控制的理想忆阻器和分数阶双曲型忆阻器分别引入到二维Hindmarsh‑Rose神经元模型中构建第一三维Hindmarsh‑Rose神经元模型、第二三维Hindmarsh‑Rose神经元模型；将两个三维Hindmarsh‑Rose神经元模型运用分数阶阈值忆阻器进行耦合。本发明通过建立两个不同的三维神经元模型，并使用分数阶阈值忆阻器进行耦合，具有丰富的放电行为，有效的反映出了人类大脑神经元的放电行为。
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公开(公告)号：CN117714617A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311728079.5
申请日：2023-12-15
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明属于数字图像加密领域，其中涉及一种Lyapunov指数范围可控混沌系统以及图像加密、解密方法。该混沌系统属于一种三维通用混沌系统，它由多项式和取模操作构成，其结构简单、使用灵活、便于硬件实现，可通过设置系统的参数获得想要范围的Lyapunov指数和序列值。其彩色图像加密方法主要分为跨平面循环移位置乱和跨平面异或扩散，在图像加密过程中，根据明文图像产生混沌系统迭代的初值和控制参数，将迭代后产生的混沌伪随机序列经过处理后再应用于加密过程中的置乱操作和扩散操作，最后得到不可识别明文图像有关信息的类噪声密文图像。本发明解决了传统混沌系统复杂度可控性差、混沌范围不连续，图像加密方案的加密效果和安全性不足的问题。
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