✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍一、引言在数字化时代图像数据的安全至关重要。随着信息技术的飞速发展图像在互联网上的传输和存储变得极为普遍因此保护图像数据不被窃取、篡改成为亟待解决的问题。高级加密标准AES结合伽罗瓦计数器模式GCM的块密码技术为图像加密与解密提供了一种高效且安全的解决方案。本文将详细介绍基于 AES 和 GCM 的图像加密和解密原理及实现方法。二、AES 加密算法AES 简介AES 是一种对称加密算法被广泛应用于各类数据加密场景。它采用替换 - 置换网络结构支持 128 位、192 位和 256 位的密钥长度能够有效抵御各种密码攻击。AES 算法的设计目标是在安全性、效率和灵活性之间达到平衡因此在硬件和软件实现上都具有良好的性能。AES 加密过程AES 加密过程主要包括以下几个步骤密钥扩展AES 使用一个固定长度的密钥并将其扩展为一系列轮密钥。不同的密钥长度决定了轮数例如 128 位密钥对应 10 轮加密。在密钥扩展过程中通过特定的数学运算将原始密钥转换为多组轮密钥用于后续每一轮的加密操作。初始轮变换将输入的明文数据与第一轮密钥进行异或操作这一步骤称为初始轮密钥加。通过将明文与密钥进行位运算打乱明文的初始状态增加加密的复杂性。轮变换在每一轮中依次进行字节替代、行移位、列混淆和轮密钥加操作。字节替代操作通过查找 S 盒将每个字节替换为另一个字节实现非线性变换行移位操作将每一行的字节按照一定规则进行循环移位打乱字节的顺序列混淆操作通过矩阵乘法对每一列的字节进行混合进一步扩散数据轮密钥加操作则将经过上述变换的数据与本轮的轮密钥进行异或运算。最后一轮变换最后一轮与普通轮略有不同省略了列混淆操作。经过多轮变换后得到的输出即为加密后的密文。三、伽罗瓦计数器模式GCMGCM 简介伽罗瓦计数器模式GCM是一种认证加密模式它结合了计数器模式CTR的高效性和伽罗瓦域运算的安全性在提供数据保密性的同时还能确保数据的完整性和真实性。GCM 使用一个初始向量IV和一个密钥通过伽罗瓦域上的运算生成认证标签也称为消息认证码MAC。GCM 工作原理计数器模式CTR基础在 CTR 模式中使用一个计数器来生成与明文分组一一对应的密钥流。计数器的初始值通常由 IV 确定每加密一个明文分组计数器的值就增加。将计数器的值经过加密算法如 AES加密后得到密钥流再与明文分组进行异或运算即可得到密文。这种模式的优点是加密和解密速度快且可以并行处理。伽罗瓦域运算GCM 在 CTR 模式的基础上引入了伽罗瓦域GF (2^128)上的运算。通过将密文和相关数据如 IV、认证数据等映射到伽罗瓦域中进行多项式乘法运算生成认证标签。认证标签用于验证数据在传输过程中是否被篡改。认证与解密在解密端接收方使用相同的密钥和 IV 重新计算认证标签并与接收到的认证标签进行比较。如果两者一致则说明数据完整且未被篡改可以进行解密操作否则认为数据已被破坏拒绝接收。四、基于 AES - GCM 的图像加密与解密实现图像数据处理在对图像进行加密之前需要将图像数据转换为适合加密算法处理的格式。通常图像以像素矩阵的形式存储每个像素包含红、绿、蓝RGB三个颜色通道的值。首先将图像的像素数据按一定顺序排列成字节流然后将字节流划分为与 AES 块大小通常为 128 位即 16 字节相等的分组。加密过程初始化选择一个合适的 AES 密钥和 GCM 的初始向量IV。IV 必须是唯一的以确保加密的安全性。同时确定需要认证的数据如图像的元数据等。AES - GCM 加密对每个图像数据分组按照 GCM 模式进行加密。首先根据计数器模式生成密钥流将密钥流与数据分组进行异或得到密文分组。然后将密文分组、IV 以及认证数据在伽罗瓦域中进行运算生成认证标签。将所有密文分组和认证标签组合起来得到加密后的图像数据。解密过程初始化接收方使用与发送方相同的 AES 密钥和接收到的 IV。AES - GCM 解密首先根据接收到的密文和 IV重新计算认证标签并与接收到的认证标签进行比较。若认证通过则按照 CTR 模式生成密钥流将密钥流与密文分组进行异或得到解密后的图像数据分组。最后将所有解密后的分组重新组合成图像的字节流并转换回像素矩阵的形式恢复原始图像。五、优势与应用场景优势安全性高AES 算法本身具有强大的抗攻击能力而 GCM 模式在提供加密的同时保证了数据的完整性和真实性有效抵御了各种常见的密码攻击如重放攻击、篡改攻击等。效率高GCM 模式基于 CTR 模式支持并行处理在加密和解密过程中能够快速处理大量数据适合图像这种数据量较大的对象加密。应用场景图像传输在网络传输图像时如在云存储服务中上传或下载图像、实时视频流中的图像帧传输等场景下基于 AES - GCM 的加密能够确保图像数据在传输过程中的安全防止数据被窃取或篡改。图像存储对于存储在本地设备或云端的敏感图像数据如医疗影像、军事图像等使用 AES - GCM 加密可以保护图像的隐私和完整性防止未经授权的访问。⛳️ 运行结果 部分代码function a xtime(x,c)a0;if bitget(x,1)ac;endxbitshift(x,-1);while x0cbitshift(c,1);if bitget(c,9)cbitset(c,9,0);cbitxor(c,27);endif bitget(x,1)abitxor(a,c);endxbitshift(x,-1);endend 参考文献[1] Korkishko T , Trichina E , Lee K H .Method and apparatus for multiplication in Galois field, apparatus for inversion in Galois field and apparatus for AES byte substitution operation:US20050155569[P].US2005283714A1[2026-02-24].DOI:US20050283714 A1. 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除团队擅长辅导定制多种毕业课题和科研领域MATLAB仿真助力毕业科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP