基于细胞神经网络混沌特性的音频加密技术应用

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摘要：细胞神经网络（Cellular Neural Network，简称CNN）是高度的非动力学系统，广泛应用于信息的加密处理等方面．首先将使用者个人设定的密码作为第1个一级密钥；其次利用构造的六阶细胞神经网络混沌系统，根据音频矩阵特征，自发选取混沌序列中与之相应的数作为第2个一级密钥，即达到不同的音频选取不同的密钥的效果，使信息安全性更高；然后将第1个一级密钥和第2个一级密钥按权重叠加生成二级密钥，并根据Logistic混沌映射生成三级密钥并加密原音频文件；最后仿真结果表明，加密后的音频文件波形与原音频文件波形相关性小，抗攻击性强，通过频谱比较，进一步证明了加密效果显著．因为第1个一级密钥是人为设定，第2个一级密钥是根据音频特征自动选取的，所以在避免了易遗失密钥而导致信息无法解开的同时，也避免了他人在没有密码的情况下破解文件的情况，故该算法具有高安全、高敏感等特性．

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/92787X/201704/672655052.html

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关键词：神经网络 加密技术 神经网 logistic Cellular 音频加密 混沌系统