カオスシステムに基づく測定行列を構築して暗号化する一般的なアルゴリズムは、単純なカオス初期値を用いて反復するだけである。平文と暗号文の関連度をより密接にし、選択的な平文・暗号文攻撃に対抗できる能力を持たせるために、本論文では平文情報を用いてzigzagの初期位置を決定し、元の画像のピクセルと関連付けることで、平文の感度を大幅に向上させる手法を提案する。さらに、安全なハッシュアルゴリズムSHA-512を用いて平文に関連するハッシュ値を生成し、システムの初期値構築に使用する。カオスシステムを用いて圧縮センシングの測定行列を構築し、測定行列の保存による空間資源と伝送コストを大幅に削減した。情報エントロピー、暗号文感度、相関係数などの特性について視覚的解析を行った。実装結果から、暗号化画像の情報エントロピーは7.9986で8に近く、相関係数は0に近いことが示された。グレースケール画像の安全な暗号化が可能であり、平文・暗号文攻撃に耐性を持ち、一定のロバスト性があり、グレースケール画像の暗号化に強い実用性を持つ。

Zigzag走査; ハッシュ関数; カオス写像; 圧縮センシング; 画像暗号化