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【图像加密】基于安全力(64位)算法的图像加密附matlab代码

2023-10-14 21:42 作者:Matlab工程师  | 我要投稿

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🔥 内容介绍

在当今数字化世界中,无线传感器网络(WSN)已经成为了许多领域中的重要组成部分。WSN由许多小型传感器节点组成,这些节点可以收集和传输环境中的各种数据。然而,由于传感器节点通常具有有限的计算和存储资源,保护WSN中的数据安全性成为了一项挑战。

为了解决这个挑战,密码学技术被引入到WSN中。密码学算法可以用来加密和解密传感器节点之间的通信,从而确保数据的机密性和完整性。然而,由于传感器节点的资源限制,传统的复杂密码算法在WSN中的应用受到了限制。

为了克服这个问题,研究人员开发了一种名为“Secure Force”的低复杂度密码算法。Secure Force算法旨在提供一种高效且安全的方式来保护WSN中的数据通信。

Secure Force算法的主要优势之一是其低复杂度。传统的复杂密码算法通常需要大量的计算和存储资源,这在资源受限的传感器节点上是不可行的。Secure Force算法通过使用简单的数学运算和轻量级的密钥管理方案,实现了高效的加密和解密过程。这使得传感器节点能够在保护数据安全的同时,保持其正常的功能和性能。

此外,Secure Force算法还具有高度的安全性。它采用了先进的对称密钥加密技术,确保数据在传输过程中不会被未经授权的第三方访问。此外,Secure Force算法还使用了随机性和认证机制,以防止针对传感器节点的各种攻击,如重放攻击和中间人攻击。

Secure Force算法的实施也相对简单。它可以轻松地集成到现有的WSN中,而无需进行大规模的硬件或软件更改。这使得Secure Force算法成为了一种实用且可行的解决方案,可以在现有的WSN部署中快速应用。

然而,Secure Force算法也存在一些限制。由于其低复杂度特性,Secure Force算法的安全性可能会受到一些高级攻击的威胁。此外,由于其相对较新的算法,Secure Force算法还需要经过更多的实验和评估,以验证其在不同环境下的性能和安全性。

总的来说,Secure Force算法是一种具有潜力的密码算法,可以在WSN中提供高效且安全的数据通信。它的低复杂度和简单实施使其成为了一种实用的解决方案。然而,对于更高级的安全需求,仍然需要进一步的研究和改进。通过不断的创新和发展,我们可以期待Secure Force算法在未来的WSN中发挥更重要的作用。

📣 部分代码

function [ Hex ] = Binary2Hex( binary )%binaryB2H Summary of this function goes here%   Detailed explanation goes hereE1=dec2hex(bin2dec(num2str(binary(1:4)))); E2=dec2hex(bin2dec(num2str(binary(5:8)))); E3=dec2hex(bin2dec(num2str(binary(9:12)))); E4=dec2hex(bin2dec(num2str(binary(13:16)))); E5=dec2hex(bin2dec(num2str(binary(17:20)))); E6=dec2hex(bin2dec(num2str(binary(21:24)))); E7=dec2hex(bin2dec(num2str(binary(25:28)))); E8=dec2hex(bin2dec(num2str(binary(29:32)))); E9=dec2hex(bin2dec(num2str(binary(33:36)))); E10=dec2hex(bin2dec(num2str(binary(37:40)))); E11=dec2hex(bin2dec(num2str(binary(41:44)))); E12=dec2hex(bin2dec(num2str(binary(45:48)))); E13=dec2hex(bin2dec(num2str(binary(49:52)))); E14=dec2hex(bin2dec(num2str(binary(53:56)))); E15=dec2hex(bin2dec(num2str(binary(57:60)))); E16=dec2hex(bin2dec(num2str(binary(61:64)))); Hex=cell2mat({E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 E9 E10 E11 E12 E13 E14 E15 E16});endfunction [Data,padding] = Scalling (Data,sf);% Data=imread('cameraman.tif');Data=reshape(Data,[size(Data,1)*size(Data,2) 1]);Data=double(Data);padding=mod(length(Data),sf);if (padding~=0)    padding=sf-padding;endData=[Data;zeros(padding,1)];Data=reshape(Data,[sf,length(Data)/sf]);

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

Shujaat Khan, Mansoor Ebrahim Performance Evaluation of Secure Force Symmetric Key Algorithm CCIS Springer 2015


 Ebrahim, Mansoor, and Chai Wai Chong.  "Secure Force: A low-complexity cryptographic algorithm for Wireless Sensor Network (WSN)." Control System, Computing and Engi-neering (ICCSCE), 2013 IEEE International Conference on. IEEE, 2013.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

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5 无线传感器定位及布局方面

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6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合





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