近日，计算机科学与技术学院2020级电子信息专业研究生孙西宇以第一作者在SCI三区期刊IEEE Access (2022年影响因子：3.476)发表研究论文，论文题目为《A novel chaotic image encryption algorithm based on coordinate descent and SHA-256》。

该论文是在我校陈中老师的指导下完成，衡阳师范学院为唯一署名单位。论文核心理论是：近年来，密钥和明文关联的混沌图像加密算法已经被开发出来，其每次加密都需要密钥的传输，本质上类似于一次一密方案。然而，现有的一些方案不能将种子密钥唯一映射到混沌系统的初始值，导致加密系统的密钥空间减小。另外，有些方案使用同一密钥对同一图像进行加密，不符合一次一密的策略。本文从两个方面来解决这些问题。一方面，将随机像素插入到普通图像中，然后使用SHA-256生成哈希值。即使对相同的图像进行加密，也可以获得不同的种子密钥。另一方面，序列延长算法(SEA)和反馈迭代分段线性混沌映射(FI-PWLCM)实现了种子密钥与加密密钥流的一一对应。SEA可以快速生成对种子密钥敏感且随机的序列。FI-PWLCM通过具有更多控制参数的反馈迭代实现与种子密钥的一一对应。该映射不仅具有的PWLCM的高效性，还可以产生更复杂的混沌序列。此外，本文还提出了一种分段坐标下降(SCD)的最优化方法方法，SCD可优化密文图像的统计特性，提高密码系统抵御统计攻击的能力。实验和安全性分析表明，该算法能够抵抗选择明文(选择密文)攻击、暴力破解攻击和统计攻击等攻击。与目前大多数算法相比，该算法在直方图和信息熵的统计特性上都达到了最佳性能。

[文字：孙西宇]