Basierend auf den herkömmlichen chaotischen Verschlüsselungsalgorithmen, die sich durch eine Vielfalt von Operationen auszeichnen, und unter Berücksichtigung der starken Korrelation zwischen dem Zustand des chaotischen Systems, dem Anfangszustand und den Parametern, die zu periodischen Problemen in der chaotischen Sequenz führen können, wurde das Chaos-LSTM-Modell entwickelt. In Bezug auf den Effekt der begrenzten Berechnungsgenauigkeit des Computers, die zu einer Periodizität in einer langen chaotischen Sequenz führen kann, die sie für die Verschlüsselung großer Datenobjekte ungeeignet macht, wurde ein Algorithmus zur Vermehrung chaotischer Sequenzen (CSP) entwickelt. Durch die Kombination beider wurde ein verschlüsseltes Kommunikationssystem für geografische Daten basierend auf Chaos-LSTM und der Vermehrung chaotischer Sequenzen vorgeschlagen. Zunächst wurde durch das Chaos-LSTM-Modell eine chaotische Sequenz mit einer hohen spektralen Komplexität (SE) erzeugt; dann wurde eine kurze chaotische Sequenz ausgewählt und mittels des CSP-Algorithmus vermehrt, um eine entsprechende chaotische Verschlüsselungssequenz zu generieren, und es wurde eine Zufallsanalyse und -test der vermehrten Sequenz durchgeführt; schließlich wurde unter Verwendung von geografischen Bilddaten als Verschlüsselungsobjekt eine Kombination der vermehrten chaotischen Sequenz mit dem Verbreitungsalgorithmus und dem Vermischungsalgorithmus entwickelt, um einen Verschlüsselungsalgorithmus zu konstruieren, und das Verschlüsselungssystem wurde auf der ZYNQ-Plattform implementiert. Softwaretests und Hardwareexperimente zeigen, dass das System eine gute Vertraulichkeitsleistung und Skalierbarkeit aufweist und für die geheime Kommunikation mit mehreren Verschlüsselungsobjekten verwendet werden kann und einen guten Anwendungswert besitzt.

Chaos; Long Short-Term Memory Networks (LSTM); Vermehrung chaotischer Sequenzen (CSP); ZYNQ-Plattform; Bildverschlüsselung