前言
原文题目《Reversal of pixel rotation: A reversible data hiding system towards cybersecurity in encrypted images》
发表期刊：JVCIR 中科院三区
发表年份：2022年
发表单位：台湾逢甲大学
随着5G通信和传输技术的成熟，云存储和云计算技术的爆炸式发展，越来越多的用户通过基于云的社交网络应用处理自己的图像。然而，一些未经授权的攻击者可能会在传输过程中拦截和泄露敏感图像数据，造成网络安全漏洞。因此，如何在云环境中保护用户的隐私受到了广泛的关注。图像加密和可逆数据隐藏技术的组合可以作为一种潜在的解决方案，以保护信息隐私，同时启用传输身份验证。图像加密是一种使用加密密钥将明文图像加密为密文图像的技术，只有经过授权的接收方才能解密图像[1]。另一方面，可逆数据隐藏(RDH)可用于将额外的数据(例如身份验证水印)以不可察觉的方式[2]嵌入到图像中。它还允许反转数据嵌入和图像恢复。迄今为止，RDH方案主要基于差分展开[3-5]、直方图移动[6,7]、无损压缩加[8]和一些扩展方案，如像素值排序(PVO)[9]、改进像素值排序(IPVO)[10]、像素误差扩展(PEE)[11]，甚至深度学习[12]。由于图像内容在云应用程序中是私有的，传统的RDH技术并不适用。因此，利用图像加密领域中的可逆数据隐藏，即加密图像中的可逆数据隐藏(RDHEI)，近年来变得至关重要。RDHEI方案中有三个假设用户，包括：内容所有者、数据隐藏者和接收者。整个过程是内容所有者使用图像加密密钥对原始图像进行加密，然后将加密后的图像上传到云服务器进行数据嵌入。数据隐藏程序从云中获取加密图像，并将时间戳、水印和版权信息等其他数据嵌入其中。具有数据隐藏密钥的接收器可以提取嵌入的数据，而图像加密密钥[14]可以获得解密图像。RDHEI技术被广泛应用于空间图像和压缩图像[15-17]。在RDHEI中引入了同态加密[18]和秘密共享技术[19]。现有的空间RDHEI方案主要分为两类:1)保留图像加密前的空余房间(RRBE)[20-30]和2)腾出图像加密后的空余房间(VRAE)[31-43]。在RRBE方案中，在图像加密之前，即在明文图像中预留空闲空间。通过对RDHEI方案的回顾，RRBE方案在图像加密前需要进行预处理。另一方面，传统的VRAE方案在提取数据和恢复图像时往往不可避免地存在误差，且嵌入率相对较低。同时，为了避免错误和提高嵌入率，基于块的VRAE方案减少了对安全性的考虑。为了克服传统VRAE方案的不足，本文首先提出了一种基于像素旋转的RDHEI方案(PR-RDHEI)，该方案可直接应用于加密图像。在每个2 × 2大小的加密图像块中，向右旋转4个像素，在大多数块中嵌入2位额外的数据，并且可以根据最大/最小像素的位置无损地提取数据。因此，我们提出的PR-RDHEI方案可以保证提取的数据没有任何误差。在恢复加密块时，比较四种解密旋转状态的复杂度，选择复杂度最低的解密旋转状态作为最终恢复块。大多数加密块可以完全恢复，因为有意义的图像具有一定的连续性。为了实现无损图像恢复，我们进一步提出了LPR-RDHEI方案。在LPR- RDHEI方案中，内容所有者仅采用图像恢复阶段一次，记录无法正确恢复的块，然后使用我们提出的像素旋转技术将位置地图嵌入到加密图像中。由于LPR-RDHEI在图像加密前不需要预处理，因此也可以认为是一种VRAE方案，在将图像上传到云端之前，在加密图像中嵌入一些辅助信息。为了记录辅助信息，使用一些正面备用房间来嵌入这些数据，使得LPR-RDHEI的嵌入率低于PR-RDHEI，但备用空间仍足以进行额外的数据嵌入(平均达到0.4494 bpp)。同时，利用我们提出的两种方案对加密后的图像进行完全加密;因此，可以保证图像的安全性。此外，两种方案都对像素顺序进行了分块旋转，并保留了像素值，保证了嵌入加密图像的安全性。此外，两种方案的数据提取和图像恢复是可分离的。方案主要贡献如下:
1）本文提出的PR-RDHEI方案采用像素旋转技术，与传统VRAE方案相比，嵌入率显著提高，传统VRAE方案可在加密图像中嵌入0.4994 bpp的附加数据，并可无损提取数据。
2）所提出的LPR-RDHEI方案在数据提取和图像恢复方面都实现了无损功能。在将加密的图像上传到云端之前，只应用一次图像恢复过程，因此可以在内容所有者端轻松执行该方案。
3）两种方案的数据提取和图像恢复是可分离的，可用于多种场景。
4）加密图像和嵌入的加密图像是完全加密的。由于我们提出的方案只改变了每个块中像素的顺序，因此没有暴露原始图像的统计属性和纹理。我们方案的安全级别优于最先进的基于块的VRAE方案.
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一、提出的PR-RDHEI方案
提出一种像素旋转技术，将数据嵌入加密图像(PR-RDHEI)。内容所有者通过流密码对原始图像进行完全加密，以确保安全性。在数据隐藏端，加密后的图像被分割成不重叠的2 × 2大小的块;然后，将所有的块分为四种块类型:唯一块、双重块、三重块和不可用块。接下来，双重区块被进一步划分为两个子区块:双重c区块和双重d区块。属于唯一块的块、双重块和三重块是应用像素旋转技术可以携带额外数据的可用块。相反，不可用的块被保留，没有数据被隐藏。可用块中的像素，除两倍块外，向右旋转形成四种旋转状态，以嵌入2位额外数据，每个两倍块只嵌入1位。数据提取和图像恢复是可分离的，利用数据隐藏密钥可以很容易地从嵌入的加密图像中无损地提取嵌入的数据。在恢复映像时，可以通过直接解密块来恢复不可用的块。对于一个可用的块，接收器需要旋转像素以获得四种旋转状态，并对这些状态进行解密以计算复杂性。由于有意义的图像具有一定的连续性，原始块中的像素应该非常接近，因此可以通过选择块复杂度最小的解密旋转状态来获得最终的解密可用块。因此，大多数可用的块可以被恢复而没有任何错误。图1显示了我们提出的PR- RDHEI的框架。图像加密、像素旋转数据嵌入、数据提取和图像恢复的详细阶段将在以下小节中描述
二、算法步骤简介
1.图像加密
采用异或随机数加密原始图像。
2.数据嵌入（重点）
小结： 信息嵌入实际上是对2×2图像块不同类型进行编码标记，并将编码标记作为秘密信息进行隐藏。
对于唯一块（仅有一个最大值），最大值的位置一共有四种状态，对应四种编码，每位编码可以用Log2(4)=2比特表示。
3.图像恢复（重点）
小结： 这里的第一种方案无法完全正确恢复图像，这是因为存在最小标准差无法完全精确确定位图像块正确状态的情况第二种方案通过对这些无法恢复的块标记记录（辅助信息），并恢复
总结
本文提出了一种加密图像中可分离可逆数据隐藏方案，该方案利用新的像素旋转技术(PR- RDHEI)将数据直接嵌入到完全加密图像中。通过识别四种旋转状态，可以无错误地提取嵌入数据。在恢复图像时，以块复杂度最小的解密旋转状态作为最终解密块，大部分原始图像块可以无损恢复。为了实现图像的全恢复，在LPR-RDHEI中，内容所有者只需要应用一次PR- rdhei的图像恢复过程，并记录下PR嵌入无法无损恢复的块，因此在图像加密前不需要进行额外的预处理。我们提出的两种方案的加密图像和嵌入式加密图像是完全加密的，原始图像的统计属性和纹理没有暴露。实验结果表明，两种方案的平均嵌入率分别为0.4994 bpp和0.4494 bpp，与国内先进水平相比有明显提高。在未来，我们将引入深度学习技术，进一步优化算法计算块复杂度，提高我们的PR-RDHEI方案的解密图像质量，并减少辅助信息的长度，提高嵌入率。
收获与思考
这篇论文提出一种基于像素异或加密的加密后腾出空间RDH-EI方案，存在两个问题：1）安全性低：前面已经提到异或加密无法抵抗唯密文攻击。2）嵌入容量能够提升：嵌入容量与图像块的状态有关，如果以位平比特块为基本单位，可以增加状态或许可以提升容量。
转载：https://blog.csdn.net/q15516221118/article/details/128477641