杜宸罡，李 博，畫(huà)芊昊

(中北大學(xué) 儀器科學(xué)與動(dòng)態(tài)測(cè)試教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，太原 030051)

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，視頻加密技術(shù)[1]如同一把鎖，保護(hù)好自己的貴重物品顯得格外重要，廣泛應(yīng)用于軍工、航天、生物醫(yī)療、互聯(lián)網(wǎng)、體育比賽等諸多領(lǐng)域。AES加密是目前H5時(shí)代廣泛使用的技術(shù)，該加密是建立在HTTP之上，設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單，只需要很少的存儲(chǔ)器，因此使用簡(jiǎn)單，接入代價(jià)小，可以抵抗所有一致的攻擊，在多個(gè)平臺(tái)上速度快，編碼緊湊，有利于CDN加速技術(shù)[2]的實(shí)施，其最大的優(yōu)點(diǎn)便是幾乎主流的軟件都支持，包括微信、qq等，打開(kāi)就能播放，兼容性很好，但AES加密算法本身最大的缺點(diǎn)便是由于算法是公開(kāi)的，如果不能保護(hù)好密鑰的文件，ffmpeg等命令行，很多工具軟件均可拿到密鑰對(duì)視頻基本還原。對(duì)于該問(wèn)題，Ajish等人[3]提出了一種基于小波的AES算法，加快了加密過(guò)程，降低了移動(dòng)設(shè)備的CPU利用率，從而增加了加密的安全性能；Yiding等人[4]提出了一種內(nèi)存處理架構(gòu)AESPIM將AES加密計(jì)算卸載到內(nèi)存端，通過(guò)顯著減少數(shù)據(jù)移動(dòng)和增加內(nèi)存帶寬，從而提高了加密的安全性能；Ke L等人[5]提出了一種新的32位可重構(gòu)、緊湊的AES加解密結(jié)構(gòu)，并在非bramFPG中實(shí)現(xiàn)，還提出了一種新的復(fù)合域GF((24)2)上的子流水線(xiàn)動(dòng)態(tài)密鑰調(diào)度方法，可以同時(shí)生成圓密鑰，進(jìn)而提高了安全性能。然而，本實(shí)驗(yàn)在原有AES算法的基礎(chǔ)上，先是利用RANSAC算法將誤匹配消除，然后引入2DLogistic映射與2D-DCT的數(shù)字圖像隱藏技術(shù)[6]，經(jīng)實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析，密鑰敏感性、視頻質(zhì)量、運(yùn)行效率均得到了明顯更加良好的數(shù)據(jù)體現(xiàn)，從而使得本文改進(jìn)后的AES算法更具有安全性，從而使得實(shí)驗(yàn)更有意義。

1 AES的視頻加密技術(shù)基本理論

AES是一種SPN結(jié)構(gòu)[7]的高級(jí)加密標(biāo)準(zhǔn)的視頻加密技術(shù)，其過(guò)程是由多個(gè)輪次進(jìn)行，每個(gè)輪次均經(jīng)過(guò)SubByles、ShiftRows、MixColumns、AddRound Key這4個(gè)步驟，即字節(jié)代替、行移位、列混淆和輪密鑰加。

2 AES加密算法的分析與改進(jìn)

2.1 加密元素的選取

輪密鑰加可以看成S0 S1 S2 S3組成的32位字與W[4i]的異或運(yùn)算，由于是異或運(yùn)算進(jìn)行語(yǔ)法元素加密，但方法簡(jiǎn)單，容易被破解，安全性不高，所以二值化是處理比較好的一種方法。二值化的方法有很多，比如：定長(zhǎng)二進(jìn)制(FL)、截?cái)嗳R斯二元化(TR)、截?cái)嘁辉?TU)、K階指數(shù)哥倫布二元化(EGK)、一元二元化(U)等等，一元碼只有在非負(fù)整數(shù)時(shí)才可以使用，截?cái)嗳R斯二元化加密時(shí)必須知道CMax和R的值，K階哥倫布指數(shù)對(duì)語(yǔ)法元素具有可塑性，但過(guò)程相對(duì)復(fù)雜，需要完成前綴碼和后綴碼的加密，定長(zhǎng)二進(jìn)制只需要滿(mǎn)足選取的語(yǔ)法元素分布均勻即可，因此，此處選取定長(zhǎng)二進(jìn)制方法將輪密鑰加步奏進(jìn)行二值化較為合適。

字節(jié)代替是字節(jié)求一次乘法逆再完成一次仿射變換[8]而完成，使得共同點(diǎn)變?yōu)楣簿€(xiàn)點(diǎn)的雙射，平行直線(xiàn)變?yōu)槠叫兄本€(xiàn)，保持共線(xiàn)三點(diǎn)的簡(jiǎn)單化，從而保持倆平行線(xiàn)段的比值不變。在求乘法逆方法中，歐拉定理求逆元需要任意互質(zhì)的q，p恒成立，且該方法需要多算一個(gè)歐拉函數(shù)；費(fèi)馬小定理具有局限性，需要p為質(zhì)數(shù)；擴(kuò)展歐幾里得該方法需要先求出xx、yy方程的一組整數(shù)解，計(jì)算量較大。根據(jù)平時(shí)計(jì)算經(jīng)驗(yàn)，線(xiàn)性求逆方法(遞推法)最好，適用范圍較廣。線(xiàn)性求逆元方法如下：

設(shè)p=k*i+r，(r

(1)

則K*i+r=0(modp)

(2)

兩邊同乘r-1+i-1，得

K*r-1+i-1=0(modp)

(3)

移項(xiàng)，得

i-1=-k*r-1(modp)

(4)

即

(5)

我們可以利用該公式進(jìn)行遞推，邊界條件為1-1恒等于1(modp)，時(shí)間復(fù)雜度為O(n)。

行移位是一個(gè)簡(jiǎn)單的左循環(huán)移位操作。當(dāng)密鑰長(zhǎng)度為128比特時(shí)狀態(tài)矩陣的第0行左移0個(gè)字節(jié)，第一行左移1字節(jié)，第二行左移2字節(jié)，第3行左移3字節(jié)，如圖1所示。

圖1 12行移位操作圖

列混淆是在有限域下將狀態(tài)的每列(a0a1a2a3)T的轉(zhuǎn)置乘以一個(gè)固定多項(xiàng)式C(x)模乘4加1，多項(xiàng)式

C(x)=03*3+01*2+01*02

(6)

該變換以矩陣形式表示為：

(7)

明顯可知，列混淆中矩陣乘法較多，計(jì)算量較大，這里我們可以利用數(shù)學(xué)中矩陣乘法次數(shù)進(jìn)行優(yōu)化：對(duì)于矩陣的乘法運(yùn)算是相乘再相加，所以執(zhí)行的乘法次數(shù)就是Ai*Ak*Aj，第i個(gè)到第j個(gè)矩陣的乘法次數(shù)為：

matrix[i][j]=matrix[k+1][j]+

d[i-1]*d[k]*d[j]

(8)

根據(jù)運(yùn)動(dòng)矢量特性可以選取語(yǔ)法元素abs-mvd-minus2和mvd-sign-flag進(jìn)行二值化，這兩種元素分別是運(yùn)動(dòng)矢量殘差幅值和運(yùn)動(dòng)矢量殘差符號(hào)，殘差數(shù)據(jù)可以體現(xiàn)相鄰像素的相關(guān)性，對(duì)這兩種元素采用不同的二值化方法。語(yǔ)法元素前者abs-mvd-minus2采用OTSU方法，該方法較大的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)便是不用考慮分塊后的圖像直方圖是否具有明顯的雙峰；語(yǔ)法元素后者mvd-sign-flag采用截?cái)嗳R斯二元化方法TR，其前綴是一元碼，后綴是定長(zhǎng)碼，后綴長(zhǎng)度為cRiceParam，但是注意最后有截?cái)嗟那闆r輸入?yún)?shù)為cRiceParm cMax以及要二值化的val。通過(guò)對(duì)AES編碼標(biāo)準(zhǔn)[9]的語(yǔ)法元素進(jìn)行篩選，可以得到如圖2所示的適合本文加密的語(yǔ)法元素。

表1 適合加密的算法篩選

圖2 運(yùn)動(dòng)矢量符號(hào)位加密

本文最大的創(chuàng)新即是在運(yùn)動(dòng)矢量加密以及DCT[10]變化系數(shù)加密時(shí)，在DCT變化系數(shù)二值化后，對(duì)運(yùn)動(dòng)矢量的殘差數(shù)據(jù)進(jìn)行二維序列處理時(shí)采用改進(jìn)后的二維序列圖像拼接融合技術(shù)，再結(jié)合2DLogistic映射與2D-DCT的數(shù)字圖像隱藏技術(shù)，生成新的二值化編碼。

二維序列圖像拼接融合技術(shù)[11-13]包含數(shù)字圖像拼接融合的基本流程、圖像配準(zhǔn)常用的算法、消除誤匹配的算法、圖像融合中常用的算法等，當(dāng)然，采用SIFT特征初匹配算法很好地解決了畸形圖像的拼接問(wèn)題，通過(guò)改變校正算法和對(duì)圖像進(jìn)行SIFT特征提取、特征初匹配，利用RANSAN算法實(shí)現(xiàn)了誤匹配的消除。

2DLogistic映射與2D-DCT的數(shù)字圖像隱藏技術(shù)即是利用二維Logistic映射產(chǎn)生的混沌序列對(duì)秘密圖像的像素進(jìn)行擴(kuò)散和置亂[14-15]，達(dá)到了秘密圖像的加密效果，然后分塊對(duì)載體圖像進(jìn)行二維離散余弦變換，對(duì)擴(kuò)散和置亂后的圖像信息分存在變換后的每塊右下角，最后進(jìn)行二維離散余弦反變換，從而得到了隱藏圖像。

2.2 基于運(yùn)動(dòng)矢量的加密方案設(shè)計(jì)

運(yùn)動(dòng)矢量加密分析主要靠運(yùn)動(dòng)矢量的局部最優(yōu)性和相鄰相關(guān)性來(lái)構(gòu)造特征。前者借助運(yùn)動(dòng)矢量殘差來(lái)提取特征，后者借助運(yùn)動(dòng)矢量本身的相關(guān)性提取特征。運(yùn)動(dòng)矢量是可以用坐標(biāo)系表示的，設(shè)運(yùn)動(dòng)矢量坐標(biāo)系為MV(x，y)，所作直角坐標(biāo)系可以用肉眼進(jìn)行直接分析，當(dāng)改變運(yùn)動(dòng)矢量的橫縱坐標(biāo)的符號(hào)位，運(yùn)動(dòng)矢量的語(yǔ)法元素也隨之發(fā)生了改變，運(yùn)動(dòng)矢量符號(hào)位加密如圖3所示。

圖3 運(yùn)動(dòng)矢量的加密流程圖

2.3 基于DCT變化系數(shù)的加密方案設(shè)計(jì)

Cosff-abs-level-remaining和Coeff-sign-flag語(yǔ)法元素是DCT變化系數(shù)加密所需要的語(yǔ)法元素。對(duì)DCT變化系數(shù)進(jìn)行的二值化[16]最好的方法是采用對(duì)角線(xiàn)的處理模式，下圖為改進(jìn)算法的DCT視頻加密流程如圖4所示。

圖4 DCT的視頻加密流程圖

3 仿真結(jié)果及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

對(duì)于視頻加密技術(shù)而言，驗(yàn)證該加密技術(shù)效果是否良好最重要的幾個(gè)參考角度便是視頻質(zhì)量、運(yùn)算效率、密鑰敏感性。因此，本文在Microsoft Vissual Studio 2017上搭建實(shí)驗(yàn)所需的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境，硬件平臺(tái)為臺(tái)式電腦，型號(hào)為i7-6700，主頻為3，40 GHZ電腦運(yùn)行內(nèi)存為4 GB，系統(tǒng)為Windows7環(huán)境，對(duì)本文改進(jìn)后的AES算法與AES算法兩者的密鑰敏感性作對(duì)比，判斷本文改進(jìn)后的AES算法的密鑰敏感性是否比AES算法的密鑰敏感性更加良好，從視頻質(zhì)量角度上對(duì)本文中改進(jìn)后的AES算法加密前后的RGB直方圖對(duì)比分析判斷本文中改進(jìn)后的AES算法加密質(zhì)量和還原性能是否良好，從而判斷本文中改進(jìn)后的AES算法加密效果是否良好，從視頻質(zhì)量中的SSIM值以及PSNR值、加密算法運(yùn)行效率兩個(gè)方面分別對(duì)比原AES視頻加密、文獻(xiàn)[3]中改進(jìn)算法、文獻(xiàn)[4]中改進(jìn)算法、文獻(xiàn)[5]中改進(jìn)算法、本文改進(jìn)后的AES算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析本文中改進(jìn)后的AES算法加密是否具有優(yōu)越性。下圖為stefan、forman、gice、bus的原始幀及加密幀：

圖5(a)為stefan原始幀，圖5(b)為stefan加密幀，圖5(c)為gice原始幀，圖5(d)為gice加密幀，圖5(e)為forman原始幀，圖5(f)為forman加密幀，圖5(g)為bus原始幀，圖5(h)為bus加密幀。

圖5 圖像對(duì)比

3.1 密鑰敏感性分析

密鑰敏感性是指在加解密過(guò)程中，初始密鑰發(fā)生微小的變化，經(jīng)密鑰序列發(fā)生器或迭代函數(shù)作用后所產(chǎn)生的密鑰發(fā)生巨大變化，從而加解密圖像發(fā)生巨大變化。密鑰敏感性是密碼系統(tǒng)是否安全的主要因素，如果在加解密過(guò)程中將圖像的像素值設(shè)置為控制參數(shù)并作為初始密鑰，那么該算法不僅僅具有密鑰敏感性，而且可以抵抗已知明文攻擊。分析密鑰敏感度方法為：使用兩個(gè)不同的密鑰加密同一語(yǔ)法元素序列，然后比較加密結(jié)果。

表2 密鑰敏感性對(duì)比

若密鑰改變一位，則解密圖像中像素值的像素個(gè)數(shù)占總像素個(gè)數(shù)的比例發(fā)生了變化，將理想結(jié)果0.996 1的定量計(jì)算數(shù)值進(jìn)行引入來(lái)衡量密鑰敏感性。算法中，初始密鑰為[0，0，0，1e-5]，在測(cè)試中，改變密鑰的十萬(wàn)分之一，即1e-5，變?yōu)閇0，0，1e-5，1e-10]對(duì)密文進(jìn)行解密。為了更具普遍性，繼續(xù)改變1e-7、1e-8、1e-9不同的初始密碼，并與AES加密原本算法進(jìn)行對(duì)比分析，實(shí)驗(yàn)多次改變初始密鑰的結(jié)果都在0.996 1附近，相比單純AES加密算法密鑰敏感性，本文改進(jìn)后的密鑰敏感性更好，從而可以抵抗已知明文攻擊。

3.2 視頻質(zhì)量分析

RGB直方圖[17]是圖像檢測(cè)系統(tǒng)中廣泛采用的顏色特征，可以通過(guò)比較phthon語(yǔ)言輸出的原始幀和解密幀的RGB直方圖是否一致以及加密幀的RGB直方圖來(lái)判斷視頻加密質(zhì)量，下圖分別為gice、bus、stefan、forman的原始幀、加密幀、解密幀的RGB直方圖：

圖6的圖(a)為gice原始幀的RGB直方圖，圖6的圖(b)為gice加密幀的RGB直方圖，圖6的圖(c)為gice解密幀的RGB直方圖，圖6的圖(d)為bus原始幀的RGB直方圖，圖6的圖(e)為bus加密幀的RGB直方圖，圖6的圖(f)為bus解密幀的RGB直方圖，圖6的圖(g)為stefan原始幀的RGB直方圖，圖6的圖(h)為stefan加密幀的RGB直方圖，圖6的圖(i)為stefan解密幀的RGB直方圖，圖6的圖(j)為forman原始幀的RGB直方圖，圖6的圖(k)為forman加密幀的RGB直方圖，圖6的圖(l)為forman解密幀的RGB直方圖。

圖6 直方圖

顯然，改進(jìn)后算法的原始幀與解密幀基本一致，說(shuō)明視頻加密解密性能良好，加密幀圖像的像元灰度值分布不具有概率統(tǒng)計(jì)分布的基本特征，即視頻加密質(zhì)量良好。

SSIM指數(shù)[18-20]通常用來(lái)評(píng)價(jià)視頻相似度，如果SSIM值<0.6，則視為具有良好的保密性。計(jì)算公式如下所示：

(9)

C1=(k1L)2

(10)

C2=(k2L)2(k=0.03)

(11)

本文針對(duì)不同視頻的100個(gè)I幀執(zhí)行SSIM評(píng)估，AES算法、文獻(xiàn)[3]、文獻(xiàn)[4]、文獻(xiàn)[5]、改進(jìn)后的算法進(jìn)行了分析對(duì)比，結(jié)果如圖7所示。

圖7 不同視頻序列的SSIM測(cè)試結(jié)果圖

圖7中，五條曲線(xiàn)由上至下分別為AES加密序列幀、文獻(xiàn)[3]序列特定幀、文獻(xiàn)[4]序列特定幀、文獻(xiàn)[5]序列特定幀、本文改進(jìn)算法加密序列特定幀，經(jīng)SSIM曲線(xiàn)圖對(duì)比分析可知，相較而言，本文改進(jìn)后的AES算法加密的SSIM值最小，其密文與明文之間的相似程度更小，即加密效果更好。

PSNR峰值信噪比[21-23]是評(píng)價(jià)視頻加密前后對(duì)比的一項(xiàng)重要指標(biāo)，PSNR指數(shù)越高，越不容易失真，PSNR值≥20為可接受范圍內(nèi)，如果大于30，則視頻加密前后質(zhì)量非常好。計(jì)算公式如下：

(12)

(13)

其中：MSE[24-25]為均方差，代表相鄰像素點(diǎn)之間的相關(guān)性，V是原始像素點(diǎn)的行個(gè)數(shù)或者列個(gè)數(shù)，C是視頻幀圖像的加密圖像，均方差值越小，峰值信噪比越好，則加密會(huì)有更好的效果體現(xiàn)。

圖8中，五條曲線(xiàn)由上至下分別為AES加密序列幀、文獻(xiàn)[3]序列特定幀、文獻(xiàn)[4]序列特定幀、文獻(xiàn)[5]序列特定幀、本文改進(jìn)算法加密序列特定幀，由圖明顯可知，本文改進(jìn)后加密序列特定幀PSNR值PSNR值相對(duì)更低，與AES加密序列特定幀PSNR值差距更大，即加密效果明顯更好。

圖8 不同序列的PSNR測(cè)試結(jié)果圖

3.3 加密算法運(yùn)行效率分析

評(píng)價(jià)加密技術(shù)的一個(gè)關(guān)鍵特征就是處理時(shí)間[26-27]。計(jì)算機(jī)在每個(gè)測(cè)試時(shí)間所給出的執(zhí)行不同，表3是計(jì)算了100個(gè)I幀對(duì)于AES加密與改進(jìn)后加密由于加密過(guò)程而增加計(jì)算時(shí)間的速率對(duì)比。

表3 加密時(shí)間運(yùn)算效率

表3中，從左到右分別為stefan、forman、ice、bus的AES加密編碼、文獻(xiàn)[3]編碼、文獻(xiàn)[4]編碼、文獻(xiàn)[5]編碼、本文改進(jìn)后的AES加密編碼、普通視頻編碼的加密編碼時(shí)間(ms)。

表4中，從左到右分別為stefan、forman、ice、bus的AES加密編碼、文獻(xiàn)[3]編碼、文獻(xiàn)[4]編碼、文獻(xiàn)[5]編碼、本文改進(jìn)后的AES加密編碼、普通視頻編碼的解密編碼時(shí)間(ms)。

表4 解密時(shí)間運(yùn)算效率

表3中，將AES加密編碼、文獻(xiàn)[3]編碼、文獻(xiàn)[4]編碼、文獻(xiàn)[5]編碼、本文改進(jìn)后的AES加密編碼分別與普通視頻編碼的作比較，經(jīng)計(jì)算，AES視頻編碼加密時(shí)間增幅為0.65%，文獻(xiàn)[3]視頻編碼加密時(shí)間增幅為0.46%，文獻(xiàn)[4]視頻編碼加密時(shí)間增幅為0.456%，文獻(xiàn)[5]視頻編碼加密時(shí)間增幅為0.44%，本文改進(jìn)后的AES視頻加密編碼加密時(shí)間增幅為0.23%，從而可知本文改進(jìn)后的AES視頻加密的加密時(shí)間最少，即本文改進(jìn)后的AES視頻加密運(yùn)算效率最好。

表4中，將AES加密編碼、文獻(xiàn)[3]編碼、文獻(xiàn)[4]編碼、文獻(xiàn)[5]編碼、本文改進(jìn)后的AES加密編碼分別與普時(shí)間增幅為通視頻編碼的作比較，經(jīng)計(jì)算，AES視頻編碼解密17.54%，文獻(xiàn)[3]視頻編碼解密時(shí)間增幅為17.39%，文獻(xiàn)[4]視頻編碼解密時(shí)間增幅為17.14%，文獻(xiàn)[5]視頻編碼加密時(shí)間增幅為17.01%，本文改進(jìn)后的AES視頻加密編碼解密時(shí)間增幅為8.56%，從而可知本文改進(jìn)后的AES視頻加密的解密時(shí)間最少，即本文改進(jìn)后的AES視頻加密運(yùn)算效率最好。

3.4 改進(jìn)加密算法安全性能分析

3.4.1 密鑰空間分析

密鑰空間包含了運(yùn)動(dòng)矢量和DCT變化系數(shù)在加密過(guò)程中所有加密元素的全部可能性，密鑰空間的大小與加密元素的種類(lèi)和語(yǔ)法元素可能性的多少有直接關(guān)系，并且密鑰空間與它們分別均為正相關(guān)的關(guān)系。密鑰空間的計(jì)算公式如下：

Sframe=(242l+12k+1)n=22WH/1024*2(l+4)m+(k+l)n

(14)

其中：m和n為加密編碼的編碼塊個(gè)數(shù)，視頻分辨率為W*H，k為加密語(yǔ)法元素的后綴碼長(zhǎng)度，l為DCT變化系數(shù)的語(yǔ)法長(zhǎng)度，預(yù)估計(jì)的密鑰空間為24，在改進(jìn)算法運(yùn)動(dòng)矢量的密鑰空間為2k+1，改進(jìn)算法DCT變化系數(shù)的密鑰空間為2l+1，假定視頻序列分辨率為496*448，則改進(jìn)算法幀圖像的密鑰空間Sframe≥2256。一般地，密鑰空間大于2100則認(rèn)為足夠抵抗窮舉攻擊，本文改進(jìn)算法的密鑰空間遠(yuǎn)大于2100，因此本文改進(jìn)后算法視頻加密抗攻擊性十分良好。

3.4.2 抗差分攻擊分析

加密中，像素改變率NPCR和統(tǒng)一平均變化強(qiáng)度UACI可以充分反映原始視頻幀圖像和加密后視頻幀圖像的關(guān)系，當(dāng)攻擊方對(duì)加密的原始視頻幀圖像進(jìn)行細(xì)微的改變時(shí)，若視頻幀圖像發(fā)生了巨大的改變，則所受到的這種明文攻擊將會(huì)失效。

(15)

(16)

其中：CR，G，B為所加密的圖像，M、N分別是該所加密圖像像素的行數(shù)和列數(shù)。

表5和表6是某像素點(diǎn)改變時(shí)，AES加密、文獻(xiàn)[3]、文獻(xiàn)[4]、文獻(xiàn)[5]、改進(jìn)加密的視頻幀分別受到的影響。經(jīng)表中測(cè)試結(jié)果可知，改進(jìn)加密視頻幀所受影響后改變最為明顯。因此，本文改進(jìn)加密的抗差分攻擊能力較強(qiáng)。

表5 NPCR測(cè)試表

表6 UACI測(cè)試表

3.4.3 抗統(tǒng)計(jì)攻擊分析

加密后，視頻幀圖像都具有水平和垂直的相關(guān)性。相關(guān)性越大，代表視頻加密效果越差；相關(guān)性越小，代表視頻加密效果越好。

(17)

(18)

(19)

(20)

其中：x、y為視頻幀相鄰像素灰度值，E(x)和D(x)為其數(shù)學(xué)期望和方差，rxy為其相關(guān)系數(shù)。

對(duì)AES加密、文獻(xiàn)[3]加密、文獻(xiàn)[4]加密、文獻(xiàn)[5]加密、改進(jìn)后加密下在水平和垂直方向加密前后像素對(duì)的相關(guān)系數(shù)分別進(jìn)行測(cè)試。

由表7測(cè)試結(jié)果可知，改進(jìn)后加密無(wú)論是在水平方向還是垂直方向加密前后像素對(duì)相關(guān)性明顯最小，抗統(tǒng)計(jì)攻擊性最強(qiáng)，即改進(jìn)后視頻加密效果最好。

表7 加密前后像素對(duì)的相關(guān)系數(shù)

4 結(jié)束語(yǔ)

本文在加密過(guò)程實(shí)現(xiàn)了算法創(chuàng)新，在加密元素的選取板塊，由于二值化是處理異或運(yùn)算比較好的一種方法，文中引入了相對(duì)更為合適的定長(zhǎng)二進(jìn)制的二值化方法，使得需要進(jìn)行異或運(yùn)算的輪密鑰加得到了方法上的進(jìn)一步優(yōu)化；為了計(jì)算更加簡(jiǎn)便，通過(guò)比較求乘法逆的各種方法，在擁有大量乘法逆計(jì)算的字節(jié)代替環(huán)節(jié)進(jìn)行了更優(yōu)乘法逆方法的找尋；為了處理大量的矩陣乘法運(yùn)算，利用數(shù)學(xué)中的矩陣乘法次數(shù)的優(yōu)化使得處理列混淆上更加簡(jiǎn)便。通過(guò)對(duì)AES編碼標(biāo)準(zhǔn)的語(yǔ)法元素進(jìn)行篩選，得到了合適的加密語(yǔ)法元素，在DCT變換的圖像壓縮編碼方法中，采用大津法和截?cái)嗳R斯二元化分別對(duì)運(yùn)動(dòng)矢量和DCT的元素進(jìn)行二值化。且在DCT的二維序列處理上引入了二維序列圖像拼接融合技術(shù)，再結(jié)合2DLogistic映射與2D-DCT的數(shù)字圖像隱藏技術(shù)。在后續(xù)仿真驗(yàn)證中，相比原本AES算法，密鑰敏感性得到了很好的提升；視頻質(zhì)量方面，相比原本AES算法和文獻(xiàn)[3-5]，本文改進(jìn)后的AES算法的RGB直方圖可知其加密效果和解密還原效果良好，改進(jìn)后的AES算法加密的SSIM值最小、PSNR值更低，即加密效果相對(duì)更好；運(yùn)行效率經(jīng)過(guò)計(jì)算可知，編碼時(shí)間百分比增加了0.23%，解碼時(shí)間百分比增加了8.56%，經(jīng)過(guò)對(duì)比原本AES算法和文獻(xiàn)[3-5]，本文改進(jìn)后的AES算法所需處理時(shí)間更短，抗統(tǒng)計(jì)攻擊和抗差分攻擊性能均最好，因此改進(jìn)后視頻加密效果相對(duì)更好。

在當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的時(shí)代，視頻加密技術(shù)有著非常大的發(fā)展?jié)摿?，非常值得進(jìn)一步深入探索，尤其是對(duì)于國(guó)家網(wǎng)絡(luò)安全、國(guó)家核心科技安全來(lái)說(shuō)，視頻加密技術(shù)顯得極其重要，下一步將本文中改進(jìn)后的AES算法嘗試應(yīng)用到工程應(yīng)用中并與最新其他加密技術(shù)對(duì)比分析分別應(yīng)用到工程后對(duì)工程所產(chǎn)生的價(jià)值。