代码收藏家技术教程 2024-11-18

【图像加密】使用SIT的图像加密：一种用于安全物联网的轻量级加密算法研究（Matlab代码实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

⛳️赠与读者

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

⛳️赠与读者

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

或许，雨过云收，神驰的天地更清朗…….🔎🔎🔎

💥1 概述

【图像加密】使用SIT的图像加密：一种用于安全物联网的轻量级加密算法研究

物联网（IoT）是未来一项很有前景的技术，有望连接数十亿台设备。通信数量的增加预计会产生大量数据，数据的安全性可能构成威胁。该架构中的设备在尺寸上基本较小，功耗较低。传统的加密算法由于其复杂性，通常计算成本很高，需要多轮加密，这基本上浪费了小工具的有限能量。然而，不太复杂的算法可能会损害所需的完整性。在本文中，我们提出了一种名为安全物联网（SIT）的轻量级加密算法。它是一个64位块密码，需要64位密钥来加密数据。该算法的架构是feistel和均匀替换-置换网络的混合体。仿真结果表明，该算法在五个加密轮次内提供了实质性的安全性。该算法的硬件实现是在低成本的8位微控制器上完成的，代码大小、内存利用率和加密/解密执行周期的结果与基准加密算法进行了比较。

一、引言

物联网（IoT）作为未来极具潜力的技术，预计将连接数十亿台设备，实现万物互联。然而，随着通信数量的增加，大量数据的产生和传输使得数据安全性成为一大挑战。物联网设备通常尺寸较小，功耗较低，这限制了它们在处理复杂加密算法时的能力。传统的加密算法由于其高复杂性和多轮加密的需求，往往计算成本高昂，对于资源有限的物联网设备来说，这无疑是一种能量的浪费。因此，开发一种既安全又高效的轻量级加密算法对于物联网安全至关重要。

二、研究背景

物联网设备在尺寸、功耗和计算能力上的限制，使得传统的加密算法难以直接应用。这些算法通常计算量大、能耗高，不适合在物联网设备上运行。同时，过于简单的加密算法又可能无法提供足够的安全性，无法满足物联网数据保护的需求。因此，需要一种既能保证数据安全性，又能适应物联网设备限制的轻量级加密算法。

三、SIT轻量级加密算法

针对物联网设备的特点，我们提出了一种名为安全物联网（SIT）的轻量级加密算法。该算法是一种64位块密码，采用64位密钥进行加密。其架构结合了feistel结构和均匀替换-置换网络，既保证了算法的安全性，又降低了计算复杂度。

算法架构：SIT算法结合了feistel结构和均匀替换-置换网络的特点，通过多轮加密操作，实现数据的混淆和扩散，从而提高算法的安全性。
加密轮次：仿真结果表明，SIT算法在五个加密轮次内即可提供实质性的安全性。这既保证了算法的安全性，又降低了计算成本，适合在物联网设备上运行。
密钥管理：64位密钥的采用，使得SIT算法具有较高的密钥空间，增强了算法的安全性。同时，密钥的生成、分配和管理也是算法安全性的重要组成部分。

四、硬件实现与性能评估

为了验证SIT算法的实际应用效果，我们在低成本的8位微控制器上进行了硬件实现。通过比较代码大小、内存利用率和加密/解密执行周期等指标，我们评估了SIT算法的性能。

代码大小：SIT算法的代码大小适中，不会占用过多的存储空间，适合在资源有限的物联网设备上运行。
内存利用率：算法在内存利用方面表现出色，能够充分利用有限的内存资源，提高设备的运行效率。
加密/解密执行周期：SIT算法的加密和解密操作均能在较短的周期内完成，满足了物联网设备对实时性的要求。

五、结论

本文提出了一种针对物联网设备的轻量级加密算法——SIT算法。该算法结合了feistel结构和均匀替换-置换网络的特点，具有较低的计算复杂度和较高的安全性。通过硬件实现和性能评估，我们验证了SIT算法在物联网设备上的可行性和有效性。未来，我们将继续优化算法性能，提高算法的安全性，为物联网安全提供更加可靠的保障。

📚2 运行结果

部分代码：

% %% Results
% 5 Orignal Image
Orignal=uint8(reshape(Data,[row,col]));
% 6 Encrypted Image
Encrypted=uint8(reshape(encrypt_msg,[row,col]));
% 7(Wrong Key Decyption (Key Sensitivity))
Decrypted=uint8(reshape(decrypt_msg,[row,col]));
% %% 5 6 7
figure
subplot(1,3,1)
imshow(Orignal)
title('Orignal')
subplot(1,3,2)
imshow(Encrypted)
title('Encrypted')
subplot(1,3,3)
imshow(Decrypted)
title('Decrypted')
%
% 8 Histogram
figure
subplot(2,1,1)
imhist(Orignal);
subplot(2,1,2)
imhist(Encrypted);

% 14 Image Entropy
Y=(imhist(Encrypted)+0.00001)/(row*col);%(length(Data)-padding);
Y=-sum(Y.*log2(Y));
X=(imhist(Orignal)+0.00001)/(row*col);%(length(Data)-padding);
X=-sum(X.*log2(X));
Re=[X Y]
%
% 9 Correlation
figure
subplot(1,2,1)
scatter(Orignal(1:end-1),Orignal(2:end),'.')
axis([0 255 0 255])
subplot(1,2,2)
scatter(Encrypted(1:end-1),Encrypted(2:end),'.')
axis([0 255 0 255])
%
% % 1 NPCR(%)
NPCR=sum(sum(Encrypted~=Orignal))*100/(row*col)
% 2 UACI(%)
UACI=sum(sum(abs(Encrypted-Orignal)))*100/(row*col*255)

display(sprintf('Total encryption time: %f',sum(encryption_time)))

display('correlation coefficient of original image')
corrcoef(double(Orignal(1:end-1)),double(Orignal(2:end)))
display('correlation coefficient of encrypted image')
corrcoef(double(Encrypted(1:end-1)),double(Encrypted(2:end)))