随着云计算领域数据安全和用户隐私的需求发展,密文图像可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted images,RDHEI)技术已经越来越受到人们的关注,但目前大多数的密文图像可逆信息隐藏都是基于灰度图像,它们与彩色图像相比在应...随着云计算领域数据安全和用户隐私的需求发展,密文图像可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted images,RDHEI)技术已经越来越受到人们的关注,但目前大多数的密文图像可逆信息隐藏都是基于灰度图像,它们与彩色图像相比在应用场景上有很大局限性.此外,由于目前关于密文域的可逆信息隐藏方法主要集中于灰度图像,同时针对彩色图像的特性优化较少,往往无法对彩色载体图像实现更好的性能,所以进一步加强对基于彩色密文图像的可逆信息隐藏算法的研究具有很高的价值.首次提出了一种可以用于云计算环境的基于颜色通道相关性和熵编码的高性能彩色密文图像可逆信息隐藏算法(RDHEI-CE).首先,原始彩色图像的RGB通道被分离并分别得出预测误差.接下来,通过自适应熵编码和预测误差直方图生成嵌入空间.之后通过颜色通道相关性进一步扩展嵌入空间,并将秘密信息嵌入加密图像中.最后,对载密图像进行可逆置乱以抵御唯密文攻击.与大多数最先进的可逆信息隐藏方法相比,实验表明RDHEI-CE算法提供了更高的嵌入率和更好的安全性,并且拓宽了可逆信息隐藏在云端的应用场景.展开更多
自适应最高有效位预测(adaptive most significant bit prediction,AMP)是当前实现加密域可逆信息隐藏的一种重要算法。通过比较分块内首像素与其余像素,提取出公共最高有效位并用于像素预测,可节省空间嵌入秘密信息。然而,分块内首像...自适应最高有效位预测(adaptive most significant bit prediction,AMP)是当前实现加密域可逆信息隐藏的一种重要算法。通过比较分块内首像素与其余像素,提取出公共最高有效位并用于像素预测,可节省空间嵌入秘密信息。然而,分块内首像素与其他像素差异较大,会制约嵌入容量。为解决这个问题,本文将分块内嵌入数据时没有变化的像素聚集,构建为虚拟像素块。通过对虚拟像素块再次执行AMP算法,实现对当前方案嵌入容量的提升。为进一步增加虚拟像素块的数量,本文提出一种填充策略。以22的像素块为例,在分块嵌入容量足够大时,通过填充固定比特位增加像素相关性,使得嵌入过程中前两个像素保持不变,这样全部可用来构建虚拟块。因为填充策略构建T字段并提出新的32 bits像素结构,该结构能够提升像素相关性从而提升嵌入容量。通过在真实世界数据集上开展实验,结果表明本文所提算法相比当前的主流AMP算法,能够在保证可逆的前提下大幅提高嵌入容量。展开更多
密文域可逆信息隐藏是一种以密文为载体进行信息嵌入与提取,同时能够对嵌入信息后的密文进行无失真解密并恢复出原始明文的信息隐藏技术,具有隐私保护与信息隐藏双重功能,在密文域数据处理与管理中具有较好的应用前景.因此,提出了一种基...密文域可逆信息隐藏是一种以密文为载体进行信息嵌入与提取,同时能够对嵌入信息后的密文进行无失真解密并恢复出原始明文的信息隐藏技术,具有隐私保护与信息隐藏双重功能,在密文域数据处理与管理中具有较好的应用前景.因此,提出了一种基于R-LWE(ring-learning with errors)的密文域多比特可逆信息隐藏方案.首先使用R-LWE算法对载体明文进行快速高强度加密,然后通过对单位比特明文在密文空间映射区域的重量化以及对应密文的再编码,实现了在密文中嵌入多比特隐藏信息;嵌入信息时,根据加密过程中的数据分布特征来进行嵌入编码,保证了加解密与信息提取的鲁棒性;解密与提取信息时,先计算量化系数,而后采用不同的量化标准分别进行解密或信息提取,实现了解密与提取过程的可分离.分析方案的正确性时,首先推导方案出错的概率,说明了算法中引入的噪声的标准差对方案正确性的影响,然后结合理论分析与实验得出了保证方案正确性的噪声标准差的取值区间;通过推导嵌入后密文的分布函数,分析密文统计特征的变化,论证了密文中嵌入隐藏信息的不可感知性.实验结果表明:该文方案不仅能够实现嵌入后密文的无差错解密与秘密信息的可靠提取,并且单位比特明文在密文域能够负载多比特隐藏信息,密文嵌入率最高可达到0.2353bpb.展开更多
针对密文域可逆信息隐藏在多用户场景下算法嵌入率低、载体图像容灾性能较弱等问题,该文提出一种基于多项式秘密共享的图像密文域可逆信息隐藏方案。通过将图像分割成多幅影子图像并存储在不同的用户端,可以增强图像的容灾性,为了实现...针对密文域可逆信息隐藏在多用户场景下算法嵌入率低、载体图像容灾性能较弱等问题,该文提出一种基于多项式秘密共享的图像密文域可逆信息隐藏方案。通过将图像分割成多幅影子图像并存储在不同的用户端,可以增强图像的容灾性,为了实现额外信息在图像重构前后提取的可分离性,该方案包括两种嵌入算法:算法1在图像分割的过程中,将额外信息嵌入多项式的冗余系数中得到含有额外信息的影子图像,该算法支持在图像重构之后提取额外信息;算法2针对图像分割后的任一影子图像,利用秘密共享的加法同态特性实施嵌入,该算法支持直接从影子图像中提取额外信息。实验在不同门限方案和影子图像压缩率的条件下进行测试,当压缩率为50%时,(3,4)门限方案的嵌入率达4.18 bpp(bit per pixel),(3,5)门限方案的嵌入率达3.78 bpp。结果表明,两种嵌入算法分别支持从影子图像与重构图像中提取额外信息,实现了方案的可分离性;与现有方案相比,所提算法嵌入率较高、计算复杂度较低,具有较强的实用性。展开更多
文摘随着云计算领域数据安全和用户隐私的需求发展,密文图像可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted images,RDHEI)技术已经越来越受到人们的关注,但目前大多数的密文图像可逆信息隐藏都是基于灰度图像,它们与彩色图像相比在应用场景上有很大局限性.此外,由于目前关于密文域的可逆信息隐藏方法主要集中于灰度图像,同时针对彩色图像的特性优化较少,往往无法对彩色载体图像实现更好的性能,所以进一步加强对基于彩色密文图像的可逆信息隐藏算法的研究具有很高的价值.首次提出了一种可以用于云计算环境的基于颜色通道相关性和熵编码的高性能彩色密文图像可逆信息隐藏算法(RDHEI-CE).首先,原始彩色图像的RGB通道被分离并分别得出预测误差.接下来,通过自适应熵编码和预测误差直方图生成嵌入空间.之后通过颜色通道相关性进一步扩展嵌入空间,并将秘密信息嵌入加密图像中.最后,对载密图像进行可逆置乱以抵御唯密文攻击.与大多数最先进的可逆信息隐藏方法相比,实验表明RDHEI-CE算法提供了更高的嵌入率和更好的安全性,并且拓宽了可逆信息隐藏在云端的应用场景.
文摘自适应最高有效位预测(adaptive most significant bit prediction,AMP)是当前实现加密域可逆信息隐藏的一种重要算法。通过比较分块内首像素与其余像素,提取出公共最高有效位并用于像素预测,可节省空间嵌入秘密信息。然而,分块内首像素与其他像素差异较大,会制约嵌入容量。为解决这个问题,本文将分块内嵌入数据时没有变化的像素聚集,构建为虚拟像素块。通过对虚拟像素块再次执行AMP算法,实现对当前方案嵌入容量的提升。为进一步增加虚拟像素块的数量,本文提出一种填充策略。以22的像素块为例,在分块嵌入容量足够大时,通过填充固定比特位增加像素相关性,使得嵌入过程中前两个像素保持不变,这样全部可用来构建虚拟块。因为填充策略构建T字段并提出新的32 bits像素结构,该结构能够提升像素相关性从而提升嵌入容量。通过在真实世界数据集上开展实验,结果表明本文所提算法相比当前的主流AMP算法,能够在保证可逆的前提下大幅提高嵌入容量。
文摘密文域可逆信息隐藏是一种以密文为载体进行信息嵌入与提取,同时能够对嵌入信息后的密文进行无失真解密并恢复出原始明文的信息隐藏技术,具有隐私保护与信息隐藏双重功能,在密文域数据处理与管理中具有较好的应用前景.因此,提出了一种基于R-LWE(ring-learning with errors)的密文域多比特可逆信息隐藏方案.首先使用R-LWE算法对载体明文进行快速高强度加密,然后通过对单位比特明文在密文空间映射区域的重量化以及对应密文的再编码,实现了在密文中嵌入多比特隐藏信息;嵌入信息时,根据加密过程中的数据分布特征来进行嵌入编码,保证了加解密与信息提取的鲁棒性;解密与提取信息时,先计算量化系数,而后采用不同的量化标准分别进行解密或信息提取,实现了解密与提取过程的可分离.分析方案的正确性时,首先推导方案出错的概率,说明了算法中引入的噪声的标准差对方案正确性的影响,然后结合理论分析与实验得出了保证方案正确性的噪声标准差的取值区间;通过推导嵌入后密文的分布函数,分析密文统计特征的变化,论证了密文中嵌入隐藏信息的不可感知性.实验结果表明:该文方案不仅能够实现嵌入后密文的无差错解密与秘密信息的可靠提取,并且单位比特明文在密文域能够负载多比特隐藏信息,密文嵌入率最高可达到0.2353bpb.
文摘针对密文域可逆信息隐藏在多用户场景下算法嵌入率低、载体图像容灾性能较弱等问题,该文提出一种基于多项式秘密共享的图像密文域可逆信息隐藏方案。通过将图像分割成多幅影子图像并存储在不同的用户端,可以增强图像的容灾性,为了实现额外信息在图像重构前后提取的可分离性,该方案包括两种嵌入算法:算法1在图像分割的过程中,将额外信息嵌入多项式的冗余系数中得到含有额外信息的影子图像,该算法支持在图像重构之后提取额外信息;算法2针对图像分割后的任一影子图像,利用秘密共享的加法同态特性实施嵌入,该算法支持直接从影子图像中提取额外信息。实验在不同门限方案和影子图像压缩率的条件下进行测试,当压缩率为50%时,(3,4)门限方案的嵌入率达4.18 bpp(bit per pixel),(3,5)门限方案的嵌入率达3.78 bpp。结果表明,两种嵌入算法分别支持从影子图像与重构图像中提取额外信息,实现了方案的可分离性;与现有方案相比,所提算法嵌入率较高、计算复杂度较低,具有较强的实用性。
