问一种基于混沌映射的加密算法提高效率

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我实现了一个“加密”算法，它使用了扩展的逻辑映射的确定性混沌：

x_{n+1}= r_n \cdot x_n \cdot (1-x_n)

y_{n+1} = \begin{cases} \text{$x_n+y_n$} &\text{if $x_n+y_n<1$}\\ \text{$x_n+y_n-1$} &\text{if $x_n+y_n\ge 1$}\\ \end{cases}

r_{n+1} = 3.57 + \left(0.23\cdot\sqrt{x^2+y^2}\right)

数据首先被分块成256\cdot64位，我将其想象为“正方形”。x,y,r的初始值是通过在SHA-256散列密钥数据对中的采样字节与数据块索引的哈希混合来确定的。然后，我将x,y值从单位平方的范围映射到块中的特定位，然后迭代地翻转这些位，每个块的(256\cdot64)^2次数。

我现在想要提高这个算法的性能，我有一个想法，在每个块上应用某种混沌的“曲面”，对初始值敏感。然后，我只需要用一个函数计算每比特一次这个曲面的值，就可以将混沌分散到每个块上。

浏览过维基百科的混乱地图列表后，我似乎找不到任何符合我想法的东西。是否有任何已知的函数可以产生好的结果？

编辑:在提出混沌理论不可能安全之后，我想知道是否存在其他使用混沌理论的算法。显然，在这方面有大量的文献，特别是对图像加密的研究。有人能解释基于混沌理论的加密算法中不安全的主要来源吗？