A new fractional-order chaos system of Hopfield neural network and its application in image encryption

加密 散列函数 混乱的 计算机科学 算法 图像(数学) 混沌(操作系统) 人工神经网络 NIST公司 Hopfield网络 人工智能 计算机安全 操作系统 自然语言处理
作者
Shaochuan Xu,Xingyuan Wang,Xiaolin Ye
出处
期刊:Chaos Solitons & Fractals [Elsevier BV]
卷期号:157: 111889-111889 被引量:18
标识
DOI:10.1016/j.chaos.2022.111889
摘要

• A new model of fractional-order HNN system is proposed. • The chaos performance of the proposed system is analyzed. • The new encryption algorithm is designed based on the proposed fractional-order HNN system, and the NIST test is tested. • The security of the algorithm such as NPCR, UACI are compared and analyzed. In this work, we propose a new fractional-order chaotic system based on the model of 4-neurons-based Hopfield Neural Network (HNN). By using Adomain decomposition method, the proposed fractional-order chaotic system is solved. With the orders changing, the proposed fractional-order system shows rich dynamical characteristics. Then, based on the pseudo-random numbers (PRNs) generated by the proposed system, a new construction method of multiple hash index chain is designed. And a new image encryption algorithm is designed according to the multiple hash index chain. The safety test results show that the design encryption algorithm has higher security performance. Finally, the 4-neurons-based HNN fractional-order system is implemented by Multisim circuit simulation. The experimental results show the feasibility of the theoretical analysis.
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