面向雾计算的压缩感知图像秘密传输和篡改恢复方案

在雾计算三层数据传输框架下,用户的图像数据隐私泄露依然是最严重的问题之一,特别是大多数加密方法都不适用于物理终端资源受限的情况。因此,针对这类场景,需要设计合适的数据隐私保护方法。压缩感知具有轻量级和保密性,可以解决该问题。文章提出一种基于压缩感知的图像数据三层传输方案,不仅可以实现数据的安全传输,还可以结合里德-所罗门码(RS)应对篡改攻击,实现篡改定位和恢复。保密性方面,终端利用块压缩感知实现轻量级加密。由于测量值可能泄露明文能量,在雾服务器上将测量值进行局部归一化,对产生的能量值进行高强度加密,使传输过程达到完美保密。完整性方面,利用压缩感知的鲁棒性和ELS编码的冗余性实现数据的篡改定位和双重篡改恢复。仿真结果和分析验证了该方案的性能。

认证水印中实现篡改恢复的置乱技术研究

针对图像篡改可恢复的认证水印中如何通过置乱技术提高恢复后的图像质量问题,分析可恢复的认证水印信息对置乱方法的要求,提出一种基于分块的混沌行排序置乱方法。该方法通过将水印信息进行分块,每个分块的水印信息分别进行相同的混沌行排序置乱变换,再移到对应的子块中。对比研究其他置乱算法,统计实验结果后分析表明,该方法不仅使每个像素都产生了较佳的位移,与所选择的密钥无关,具有较好的置乱性能。

抗JPEG压缩的图像篡改恢复半脆弱数字水印算法

基于JPEG压缩的特性,设计并实现了一种抗JPEG压缩的半脆弱数字水印算法,用于图像内容完整性认证,篡改定位和恢复。在嵌入方,将恢复水印信息重复嵌入到原始图像所有像素的2bit最低有效位;认证水印利用图像块的DCT变换系数和混沌迭代系统生成,并选择DCT变换的中频系数之间的关系实现嵌入。实验结果表明,该算法具有很好的抵抗JPEG压缩的能力,对局部发生的篡改可以有效地检测、精确定位并进行内容恢复。

基于自嵌入水印算法的彩色图像篡改恢复

提出了一种用于实现彩色图像篡改后图像检测和恢复的自嵌入水印算法。图像信息生成认证比特和恢复比特作为水印被嵌入原图像。认证比特通过提取图像块经过哈希变换后的特征值生成;恢复比特通过提取图像块的压缩编码得到。通过比较图像块中提取的哈希值和被嵌入水印中的认证比特,可以判断图像是否被篡改,如果图像块被篡改则可以通过提取水印中的恢复比特用于图像块的恢复。实验结果表明该算法有效性高,具有检测彩色图像是否被篡改的能力,并实现篡改图像的恢复。

一种基于离散余弦变换的数字语音篡改恢复算法

利用离散余弦变换(Discrete Cosine Transform, DCT),提出了一种篡改恢复的语音水印算法。首先,分析了语音信号DCT系数的分布,选取部分DCT系数并编码,生成语音信号压缩数据。然后,将帧号和压缩数据一起作为水印信息,嵌入到语音信号DCT域中,得到含水印的信号。在语音被攻击后,由帧号定位被攻击帧,提取被攻击帧的压缩数据,以此来重构被攻击的内容进行篡改恢复。最后,通过实验证明了本文算法的有效性。

精确的图像篡改定位与恢复的三水印算法

针对目前图像篡改定位与恢复的水印算法在篡改定位精度和篡改恢复性能方面存在的不足,提出一种精确的图像篡改定位与恢复的三水印算法。该算法在最低有效位(LSB)方法的基础上,采用二进制编码的方式生成检测水印、定位水印和恢复水印等三种水印,并嵌入到图像的低位。篡改检测和篡改恢复采用基于分块的检测水印和恢复水印,篡改精确定位采用基于单像素的定位水印。仿真实验表明,该算法对任意大小的亮度图像、RGB图像具有高精度的篡改定位能力,并且具有很好的篡改恢复性能。

能区分图像内容或水印篡改的自恢复脆弱水印

分析了现有算法的缺陷,提出了一种能有效区分图像内容或水印篡改的自恢复安全脆弱水印算法.该方案利用检测水印实现篡改定位和篡改区分的功能,采用恢复水印恢复被篡改的图像内容.理论分析和实验仿真均表明,所提出的算法具有很好的篡改区分、篡改定位和篡改恢复的能力,能够抵抗同步伪造攻击和密钥分析攻击.

一种图像篡改可恢复的认证水印方法

针对数字图像的篡改恢复问题,提出一种自嵌入的脆弱认证水印方法。提取图像2×2分块的灰度均值,经混沌映射加密、嵌入位平面确定和自同构映射后,作为水印信息嵌入原始图像所有像素的2个最低有效位中。该方法在图像认证时无需原始图像和任何有关水印的附加信息,可实现对细小图像篡改的准确检测定位并恢复到图像分块。实验结果与分析表明,该方法对任意的篡改极其敏感,恢复图像质量较好,安全性能较高。

基于半脆弱数字水印的图像篡改定位与恢复

提出了一种新的基于DCT域半脆弱数字水印的图像篡改定位与恢复算法,其处理对象为彩色图像,对JPEG压缩、模糊和锐化有一定的抵抗力。测试表明,算法在保证隐蔽性的前提下,可以完全抵抗质量因子为85的JPEG压缩以及模糊、锐化。该算法定位恶意篡改的精度为8×8像素,并且可以提供被篡改区域的灰度图像恢复,嵌入的恢复图像PSNR在35dB以上,恢复质量很好。

用于图像篡改定位和恢复的半脆弱水印算法

设计并实现了一种基于分层的半脆弱数字水印算法，用于图像内容完整性认证，篡改定位和恢复。实验结果表明，该算法可以有效地检测篡改区域，对篡改位置精确定位并进行内容恢复，篡改面积小于或等于50％，能够完全恢复被篡改内容。

用于电子发票凭据篡改检测与恢复的认证水印算法

综合考虑文件大小、篡改检测性能和恢复质量,提出了一种适用于电子发票凭据真实性认证的GIF图像水印算法.该算法根据电子发票特性将图像块划分为重要块和非重要块两类,对所有图像块结合内容和类型码生成认证水印并嵌入自身的最低有效位,然后对重要块生成变长恢复水印,并基于密钥和重要块比例自适应选择多个非重要块携带水印信息,以使含水印图像的质量和文件大小最优.通过认证水印、类型码和恢复水印三层比较实现了对图像块的真实性认证.图像块分类仅对重要块生成变长恢复水印,能有效降低水印嵌入容量,不仅提高了含水印图像的质量,而且使含水印电子发票的GIF图像文件较小,同时三层比较检测还提高了算法的篡改检测性能.与现有同类认证水印算法相比,文中算法可在不降低篡改检测与恢复性能的基础上,使含水印电子发票图像的GIF文件减小1/2.

通讯网络密文信息篡改快速恢复数学建模

密文信息在通讯过程中由于信道干扰、噪声等因素影响不可避免地出现篡改现象。为实现初始信息还原处理,提出通讯网络密文信息篡改快速恢复数学建模方法。确立因素集与评语集,选取权重指标,结合隶属度矩阵,利用模糊评价模型完成通讯信道等级划分;将块差值、宏块再同步置信度与过恢复检测的相关信息作为指示数据,使用离散余弦变换系数强制性修改方式嵌入指示信息,检测篡改像素,区分平滑块与边缘块;对于平滑块采用空间域算法计算图像模糊熵与测度,同时针对边缘块,获得模糊增强算子,确定最佳阈值,完成信息篡改恢复。仿真结果表明:所提方法能够全面检测出篡改信息,并增强恢复质量,实现快速恢复。

可恢复篡改内容的高精度图像认证水印算法

针对目前半脆弱水印算法在篡改定位和篡改恢复性能方面存在的不足,本文提出了一种高精度图像认证的半脆弱双水印算法。该算法利用认证水印对图像进行认证、定位篡改,利用恢复水印重构被篡改图像。实验结果证明,该算法对图像具有很好的篡改定位能力,并能有效地恢复篡改内容。

基于交叉划分的灰度图像篡改检测与恢复算法

针对单像素篡改检测算法和分块篡改检测算法的缺点,提出了基于交叉划分的篡改检测与恢复算法.根据图像内容生成的2×2分块水印被两次嵌入到不同的对应块中,两次分块方式采用交叉划分方式.在水印嵌入时采用混沌映射序列对水印进行了加密.根据不同的分块位置进行两次篡改检测,并根据两次检测结果交叉后逐步求精,得到最终检测结果.图像恢复采用像素级恢复方式,先确定水印嵌入区域是否被篡改然后再根据两次嵌入的信息进行恢复.实验结果表明,该算法篡改检测定位精度可以达到像素级,恢复图像质量好,能够抵抗矢量攻击和噪声攻击.

多小波域可恢复半脆弱数字水印算法

提出一种多小波域可恢复半脆弱数字水印算法。将缩小的原图像半色调图置乱后作为水印,采用分块自适应量化索引调制将水印嵌入到图像多小波域的低频系数中;利用被篡改的图像半色调图和提取水印的差异进行篡改定位;通过提取水印的逆半色调图实现篡改区域的近似恢复。仿真实验结果表明,该算法有效,且篡改定位精度较高。

基于混沌的图像自恢复安全双水印算法

为提高图像自恢复双水印算法的安全性,提出一种基于混沌的安全双水印算法。该算法首先利用混沌映射将双水印信息加密后再嵌入其他图像块的低位,然后结合图像块内容和嵌入在图像块低位的恢复水印信息,利用混沌映射随机生成用于检测图像块真实性的认证数据。理论分析和实验结果表明该算法在保持篡改恢复质量和不可见性的基础上,有效提高了自恢复双水印算法抵抗内容篡改攻击和字典搜索攻击的能力。

基于立体视觉掩蔽的自恢复非对称立体图像水印

为了认证立体图像的完整性,提出了一种基于立体视觉掩蔽的非对称立体图像水印方法。首先,根据立体视觉特性,建立立体视觉掩蔽计算模型,设计了立体图像左右视点嵌入不同容量的非对称水印;其次,使用小波变换系数计算不同类型的恢复水印,将其分别嵌入2个或3个不同映射块,从而提高篡改恢复质量。仿真实验结果证明,该方法能够有效检测和恢复、拼接、粘贴等不同类型的篡改,并且恢复质量高于现有以及扩展的单图像水印方法。

用于图像认证的可恢复半脆弱数字水印

为了提高图像认证的可靠性,提出了一种用于图像内容认证的可恢复半脆弱数字水印方案,该方案不仅能鉴别数字图像内容的真实性,还可近似恢复图像中被篡改的区域。该方案基于半色调处理技术,首先将图像半色调处理后生成的二值水印图像经JBIG2压缩后作为嵌入水印,然后经量化索引调制嵌入小波域。用该方案嵌入水印后的图像,在检测时,不但可以定位图像中被篡改的区域,还可以对提取的恢复水印进行解压,并可通过逆半色调处理来重建原图像,用它的对应部分替换被篡改区域来实现对被篡改图像的篡改恢复。此外,由于该算法采用密钥来控制水印的嵌入位置,从而保证了水印的安全性;仿真实验是采用一般性操作和篡改操作相结合的方法,实验结果表明,该算法在保护数字图像内容真实性方面是可行的。

用于图像认证及恢复的半脆弱水印算法

提出一种新的用于图像认证及恢复的半脆弱水印算法。该算法的水印生成和嵌入都在原图像中进行,图像认证时不需要原始图像和任何有关水印的附加信息,从而提高了水印的安全性和保密性。实验结果表明,该算法可较好地区分对图像内容的恶意篡改和可接受的一般图像处理,当图像内容被篡改时,可以给出篡改的位置并有效恢复被篡改的内容。

一种基于多小波变换和SPIHT编码的可恢复半脆弱数字水印算法

提出一种基于多小波变换和SPIHT编码的可恢复半脆弱数字水印算法。为实现篡改恢复,算法将原始图像的高压缩比SPIHT编码添加伪随机序列后置乱、分块生成水印,而后嵌入图像多小波变换的低频分量中,实现自嵌入。利用图像半色调化后的半脆弱性进行篡改定位;通过提取并解压出的自嵌入图像来实现篡改区的近似恢复。仿真实验表明,算法对于篡改定位精度较高,并可实现篡改区的近似恢复。同时,由于算法采用密钥来控制水印的嵌入位置,从而保证了水印的安全,使算法有较强的实用性。