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基于隨機(jī)柵格的異或區(qū)域遞增式視覺密碼方案

2016-08-31 04:36:41馬浩俊夫
計算機(jī)研究與發(fā)展 2016年8期
關(guān)鍵詞:區(qū)域

胡 浩 沈 剛 郁 濱 馬浩俊夫

(信息工程大學(xué)密碼工程學(xué)院 鄭州 450001)

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基于隨機(jī)柵格的異或區(qū)域遞增式視覺密碼方案

胡浩沈剛郁濱馬浩俊夫

(信息工程大學(xué)密碼工程學(xué)院鄭州450001)

(wjjhh_908@163.com)

針對現(xiàn)有區(qū)域遞增式視覺密碼方案僅局限于或運(yùn)算,導(dǎo)致秘密圖像中白像素?zé)o法被正確恢復(fù)的問題,給出了基于異或運(yùn)算的區(qū)域遞增式視覺密碼的定義.通過迭代基于隨機(jī)柵格的(k,k)單秘密視覺密碼方案,利用0是異或{0,1}群中單位元的特性,設(shè)計了適用于異或運(yùn)算的(k,n)單秘密方案的共享份生成算法,并構(gòu)造了(k,n)區(qū)域遞增式方案的秘密分享與恢復(fù)流程,分享過程中對于原像素s,依據(jù)s所在區(qū)域的密級,通過隨機(jī)選取一個授權(quán)子集Q對s重新賦值,并利用(k,n)單秘密方案完成像素加密.恢復(fù)過程同一般視覺密碼方案相同,最后對方案的有效性進(jìn)行了理論證明.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方案不僅實(shí)現(xiàn)了像素不擴(kuò)展,且所有共享份疊加時白像素可以完美恢復(fù).

圖像秘密共享;視覺密碼;密級;區(qū)域遞增式;隨機(jī)柵格;異或

視覺密碼[1](visualcryptography,VC)是秘密共享技術(shù)在數(shù)字圖像領(lǐng)域的一種應(yīng)用,繼承了秘密共享的特點(diǎn),同時具有自身獨(dú)特的秘密恢復(fù)簡單性,自1994年提出以來便引起了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注[2-8].受當(dāng)時個人計算機(jī)不夠普及的制約,共享份多以透明膠片為載體,解密圖像則通過直接疊加共享份并利用視覺系統(tǒng)觀察平均效果來實(shí)現(xiàn).這種方式的恢復(fù)實(shí)質(zhì)上是對共享份進(jìn)行或(OR)運(yùn)算,其代數(shù)結(jié)構(gòu)為加法半群,由于白像素(0)不存在逆元(1?1=1,0?1=1),導(dǎo)致白像素?zé)o法完美恢復(fù),因而原白色區(qū)域在恢復(fù)圖像中的色彩偏黑,致使圖像的對比度低,顯示效果不清晰.

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,具有簡單計算機(jī)能力的智能終端日益普及,借助手機(jī)、PDA等手持設(shè)備來恢復(fù)秘密比透明膠片等專用設(shè)備更加快捷方便.某些通過透明膠片不可能完成的運(yùn)算,例如異或(XOR)運(yùn)算在智能終端上執(zhí)行就變得非常簡單,極大地豐富了視覺密碼解密運(yùn)算的實(shí)現(xiàn)方式.因此,被賦予新內(nèi)涵的視覺密碼憑借解密簡單、信息量大的特點(diǎn)必定具有廣闊的應(yīng)用前景[9-11].

傳統(tǒng)視覺密碼方案在加密時將整幅圖像的內(nèi)容看作一個整體,解密時也是整體恢復(fù),然而在實(shí)際應(yīng)用中,圖像中不同內(nèi)容反映信息的敏感程度往往不同,區(qū)域遞增式視覺密碼(regionincrementingVC,RIVC)作為視覺密碼的一個新研究領(lǐng)域,能夠?qū)崿F(xiàn)對圖像內(nèi)容信息的分級保護(hù).在RIVC中,原圖像被劃分為多個區(qū)域,解密時疊加共享份的數(shù)量越多,恢復(fù)區(qū)域的數(shù)量也隨之越多.實(shí)際應(yīng)用時可依據(jù)圖像內(nèi)容信息的重要程度,將圖像劃分為多個密級區(qū)域,對于高密級區(qū)域,需要更多參與者共同完成秘密恢復(fù),可以應(yīng)用于信息的分級管理、多級訪問控制和身份認(rèn)證等方面[8],有效擴(kuò)展了視覺密碼的應(yīng)用領(lǐng)域.

Wang[12]結(jié)合OR運(yùn)算,設(shè)計了一種基于加密矩陣(encodingmatrix,EM)的(2,n)-ORIVC(OR-basedRIVC),可以實(shí)現(xiàn)在n個參與者中分享n-1級密級信息,對于不同區(qū)域利用不同加密矩陣完成分享,在秘密恢復(fù)時,疊加任意2≤t≤n個共享份可以解密t-1個區(qū)域的秘密信息,但參與者人數(shù)n僅局限于3,4,5.Shyu等人[13]通過建立關(guān)于加密矩陣的線性規(guī)劃模型,構(gòu)造了一種像素擴(kuò)展度最優(yōu)的(2,n)方案,適用于任意數(shù)量的參與者,但模型計算復(fù)雜度隨著n的增加呈指數(shù)級增長,且原圖像中的黑白像素在恢復(fù)圖像中產(chǎn)生了色彩反轉(zhuǎn).Yang等人[14-16]通過拼接單秘密視覺密碼(OR-basedVC,OVC)的加密矩陣,突破了(2,n)結(jié)構(gòu)的限制,構(gòu)造了2種(k,n)-ORIVC的加密矩陣,通過疊加任意k≤t≤n個共享份可以恢復(fù)t-k+1個區(qū)域的秘密圖像,且克服了恢復(fù)圖像色彩反轉(zhuǎn)失真的問題.李吉亮等人[17]針對不同區(qū)域恢復(fù)對比度不相等的問題,設(shè)計了2種解密區(qū)域?qū)Ρ榷认嗟鹊臉?gòu)造方案,解決了現(xiàn)有方案與傳統(tǒng)黑白二值視覺密碼不兼容的問題.上述方案主要依靠構(gòu)造精簡的加密矩陣來降低像素擴(kuò)展度,各區(qū)域的加密本質(zhì)仍是單秘密方案,利用達(dá)到恢復(fù)門限值的區(qū)域顯示、未達(dá)到恢復(fù)門限值的區(qū)域無法顯示來實(shí)現(xiàn)區(qū)域遞增式的解密效果.事實(shí)上,各區(qū)域加密矩陣本質(zhì)上是單秘密方案加密矩陣的線性組合,因而隨著k和n的增加,矩陣規(guī)模迅速增加,像素擴(kuò)展度急劇增大,恢復(fù)圖像的效果也隨之降低.例如,當(dāng)n分別為3,4,5時,(2,n)方案最小像素擴(kuò)展分別為4,10,20,恢復(fù)區(qū)域中的最高對比度對應(yīng)0.5,0.4,0.35,最低對比度對應(yīng)0.25,0.1,0.05.

為了解決像素擴(kuò)展度大的問題,文獻(xiàn)[18-19]提出了基于隨機(jī)柵格(randomgrid,RG)的視覺密碼(RG-basedVC,RGVC),共享份是大小與原圖像相等的光柵,將它們疊加在一起,利用白黑區(qū)域的光通量不同來顯示秘密圖像.RGVC的優(yōu)點(diǎn)是分享過程不依賴加密矩陣,僅依靠隨機(jī)函數(shù)來完成秘密分享,因而構(gòu)造方法豐富.Wang等人[20]給出了基于OR運(yùn)算的(2,3)區(qū)域遞增式方案(OR-basedRGRIVC,ORGRIVC)的設(shè)計方法,在完成區(qū)域逐級解密的前提下,實(shí)現(xiàn)了像素不擴(kuò)展,大幅減小了共享份的存儲與傳輸開銷,但僅適用于分享2級秘密信息.Zhong等人[21]在此基礎(chǔ)上,設(shè)計了(k,n)-ORGRIVC,將存取結(jié)構(gòu)拓展到任意(k,n)結(jié)構(gòu),顯著提高了分享密級的數(shù)量,但恢復(fù)圖像效果不清晰的問題始終沒有得到解決.例如,對于(2,3)方案,恢復(fù)區(qū)域的最高、低對比度分別為0.336,0.146,對于(2,4)方案,分別為0.037,0.002.

針對上述問題,本文結(jié)合XOR運(yùn)算,設(shè)計了一種基于隨機(jī)柵格的(k,n)區(qū)域遞增式方案,利用0是異或{0,1}群中單位元的特性(任何元素和0元素XOR運(yùn)算結(jié)果不變),給出了隨機(jī)柵格的單秘密RGVC的共享份生成算法,在此基礎(chǔ)上構(gòu)造了適合異或運(yùn)算的RGRIVC的秘密分享與恢復(fù)流程.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本方案在實(shí)現(xiàn)像素不擴(kuò)展的前提下,完成了白像素的完美恢復(fù).

1 基本概念

為方便描述,文中所用符號及表達(dá)式的含義見表1所示:

Table 1 Some Notations and Their Meanings in This Paper表1 本文所用符號及其含義

定義2[18].記S(0),S(1)表示秘密圖像S中白、黑像素對應(yīng)的區(qū)域,滿足S=S(0)∪S(1)且S(0)∩S(1)=?.另記R[S(0)]和R[S(1)]表示S(0)和S(1)在圖像R中的相同位置上的像素組成的集合.對于圖像S中位置(x,y)上的像素s,光通量 t(s)=1(0)表示白(黑)像素.對于尺寸X×Y的整幅圖像S,平均光通量定義如下:

定義3[19].任意t個共享份Ri1,…,Rit進(jìn)行XOR運(yùn)算后,恢復(fù)圖像Ri1⊕i2⊕…⊕it=Ri1⊕…⊕Rit的對比度定義如下:

關(guān)于上述定義的2點(diǎn)補(bǔ)充說明:

1) 在定義3中,對比度α表示恢復(fù)圖像的可識別程度,其越大越好.當(dāng)α=0時,表示從恢復(fù)圖像中無法得到任何秘密信息,當(dāng)α=1時,表明恢復(fù)圖像與原始圖像完全一致,實(shí)現(xiàn)了完美恢復(fù).

2 (k,n)-RGVC共享份生成算法

單秘密方案是區(qū)域遞增式方案的實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ),本節(jié)給出基于XOR運(yùn)算的(k,n)-RGVC的共享份生成算法.基本思想是以(k,k)-RGVC為核心,通過迭代的方法依次加密圖像S中的每個像素,共享份生成流程如圖1所示,具體步驟如下:

Fig. 1 The shares generation algorithm of RGVC.圖1 RGVC的共享份生成算法

算法1.RGVC共享份生成算法.

輸入:門限結(jié)構(gòu)(k,n),2≤k≤n,秘密圖像S,尺寸大小為X×Y;

輸出:共享份Ri,1≤i≤n.

步驟1. 令x=1,x表示正在加密的行號;

步驟2. 令y=1,y表示正在加密的列號;

步驟3. 按行列順序依次掃描S位置(x,y)上的像素s,則共享份R1,R2,…,Rn對應(yīng)位置像素R1(x,y),R2(x,y),…,Rn(x,y),由步驟4~8生成;

步驟4. 隨機(jī)選取一個最小授權(quán)集合K={i1,i2,…,ik};

步驟5. 隨機(jī)生成k-1位{0,1}序列r1,r2,…,rk-1;

步驟6. 令rk=s⊕r1⊕r2⊕…⊕rk-1;

步驟7. 令rk+1,rk+2,…,rn=0;

步驟8. 對r1,r2,…,rn進(jìn)行隨機(jī)排序,依次賦值給n個柵格圖像R1,R2,…,Rn對應(yīng)像素R1(x,y),R2(x,y),…,Rn(x,y);

步驟9. 令y=y+1,若y≤Y,則轉(zhuǎn)至步驟3,否則,令y=1;

步驟10. 令x=x+1;若x≤X,則轉(zhuǎn)至步驟3,否則該步驟結(jié)束;

步驟11. 輸出共享份R1,R2,…,Rn,算法結(jié)束.

在算法1中,有2點(diǎn)需要說明:

1) 步驟4~8通過迭代(k,k)-RGVC來實(shí)現(xiàn)(k,n)-RGVC,完成單個像素的加密;

2) 步驟7是算法1的核心,由于rk+1,rk+2,…,rn=0,利用元素0是單位元的特性(0⊕0=0,1⊕0=1),當(dāng)超過k個像素進(jìn)行運(yùn)算時,通過疊加白像素避免XOR運(yùn)算產(chǎn)生的反轉(zhuǎn)效應(yīng).

3 (k,n)-RGRIVC方案設(shè)計

在第2節(jié)的基礎(chǔ)上,本節(jié)給出RGRIVC的設(shè)計流程,分享過程中對于秘密像素s,依據(jù)s所在區(qū)域的等級,通過隨機(jī)選取一個授權(quán)子集Q對s重新賦值,并利用單秘密RGVC完成像素加密,恢復(fù)過程同一般視覺密碼方案相同.

3.1秘密分享流程

秘密分享流程如圖2所示,具體步驟如下:

Fig. 2 The secret sharing procedure of RGRIVC.圖2 RGRIVC的秘密分享流程

算法2.RGRIVC共享份生成算法.

輸入:門限結(jié)構(gòu)(k,n),2≤k≤n,秘密圖像S,尺寸大小為X×Y,S=L0,L1,…,Ln-k+1;

輸出:共享份Ri,1≤i≤n.

步驟1. 令x=1,x表示正在加密的行號;

步驟2. 令y=1,y表示正在加密的列號;

步驟3. 按行列順序依次掃描S中區(qū)域Lj位置(x,y)的像素s,j=0,1,…,n-k+1,則共享份R1,R2,…,Rn對應(yīng)位置像素R1(x,y),R2(x,y),…,Rn(x,y)按步驟4~6生成;

步驟4. 隨機(jī)選取任意授權(quán)子集Q={i1,i2,…,iq},Q對應(yīng)最高密級為Lq-k+1;

步驟6. 利用第2節(jié)設(shè)計的(q,n)-RGVC對s完成加密;

步驟7. 令y=y+1,若y≤Y,則轉(zhuǎn)至步驟3,否則該步驟結(jié)束,令y=1;

步驟8. 令x=x+1,若x≤X,則轉(zhuǎn)至步驟3,否則該步驟結(jié)束;

步驟9. 輸出共享份R1,R2,…,Rn,算法結(jié)束.

3.2秘密恢復(fù)流程

當(dāng)恢復(fù)密級為j的區(qū)域時,XOR運(yùn)算任意至少j+k-1個共享份.

4 有效性證明

引理1. 隨機(jī)選取b位{0,1}隨機(jī)數(shù),XOR運(yùn)算后結(jié)果是1或0的概率相等,即P(r1⊕2⊕…⊕b=0)=P(r1⊕2⊕…⊕b=1)=12.

證明. 運(yùn)用數(shù)學(xué)歸納法,分3步證明:

1) 當(dāng)b=2時,r1⊕2=r1⊕r2,且P(r1=0)=P(r1=1)=P(r2=0)=P(r2=1)=12.若疊加后恢復(fù)像素為白像素,則分為2種情況:①r1=0,r2=0;②r1=1,r2=1,則P(r1⊕2=0)=P(r1=0,r2=0)+P(r1=1,r2=1)=P(r1=0)×P(r2=0)+P(r1=1)×P(r2=1)=12.同理,若疊加后恢復(fù)像素為黑像素,同樣分2種情況:①r1=0,r2=1;②r1=1,r2=0,則可以得到P(r1⊕2=1)=P(r1=1,r2=0)+P(r1=0,r2=1)=P(r1=1)×P(r2=0)+P(r1=0)×P(r2=1)=12.綜上,當(dāng)b=2時,引理1成立.

2) 假設(shè)b=b-1時,引理成立,即P(ri1⊕i2⊕…⊕ib-1=0)=P(ri1⊕i2⊕…⊕ib-1=1)=12,下面證明對于b也成立.

3) 由于rb是隨機(jī)產(chǎn)生的,故P(rb=0)=P(rb=1)=12.由于r1⊕2⊕…⊕b=r1⊕2⊕…⊕b-1⊕rb,若r1⊕2⊕…⊕b=1,則P(r1⊕2⊕…⊕b=1)=P(r1⊕2⊕…⊕b-1=1)×P(rb=0)+P(r1⊕2⊕…⊕b-1=0)×P(rb=1)=12,若r1⊕2⊕…⊕b=0,則P(r1⊕2⊕…⊕b=0)=P(rb=0)×P(r1⊕2⊕…⊕b-1=0)+P(r1⊕2⊕…⊕b-1=1)×P(rb=1)=12.故假設(shè)成立,綜上,引理1成立.

證畢.

引理2. 依據(jù)算法1(RGVC共享份生成算法)的步驟5~7生成的n個像素r1,r2,…,rn,其中任何一個像素rt不會泄露原像素s的任何信息,t=1,2,…,n,即T(rt[s=0])=T(rt[s=1]).

證明. 分3步證明由算法1中步驟5~7生成的每一位像素都滿足此特性:

1) 由算法1的步驟5可知,前k-1位r1,r2,…,rk-1是隨機(jī)產(chǎn)生的,對于像素r1,P(r1=0)=12,故無論原始像素s是黑或白,滿足P(r1=0,s=0)=P(r1=0,s=1)=12.同理可證,對于像素r2,…,rk-1也成立,故r1,r2,…,rk-1不會泄露原像素的任何信息.

3) 由算法1的步驟7可知,對于rk+1,…,rn,不妨以rk+1為例,不論原始像素是黑或白,滿足rk+1=s⊕r1⊕r2⊕…⊕rk-1⊕rk=rk⊕rk=0,故P(r1=0,s=0)=P(r1=0,s=1)=1,同理可知,rk+2,rk+3,…,rn=0,上述結(jié)果也成立.

證畢.

引理3. 依據(jù)算法1(RGVC共享份生成算法)的步驟5~7生成的n個像素r1,r2,…,rn,其中任意t

證明. 由于rk+1,rk+2,…,rn都為0,且0與任何元素XOR運(yùn)算結(jié)果不變,故這里僅考慮t個元素ri1,ri2,…,rit?{r1,r2,…,rk}的情況,分rk∈{ri1,ri2,…,rit}和rk?{ri1,ri2,…,rit}兩種情況說明:

1) 當(dāng)rk∈{ri1,ri2,…,rit}時,不妨設(shè)rit=rk,{g1,g2,…,gh}={1,2,…,k-1}-{i1,i2,…,i(t-1)},可得:

ri1⊕i2⊕…⊕it=ri1⊕ri2⊕…⊕rit=

ri1⊕ri2⊕…⊕ri(t-1)⊕rk=

ri1⊕…⊕ri(t-1)⊕(s⊕r1⊕…⊕rk-1)=

ri1⊕…⊕ri(t-1)⊕(s⊕ri1⊕ri2⊕…⊕

ri(t-1)⊕rg1⊕rg2⊕…⊕rgh)=

s⊕rg1⊕…⊕rgh.

由于rg1,rg2,…,rgh是通過算法1的步驟5隨機(jī)生成的,結(jié)合引理1可知,P(rg1⊕rg2⊕…⊕rgh=0)=P(rg1⊕rg2⊕…⊕rgh=1)=12.當(dāng)s=0時,ri1⊕ri2⊕…⊕rit=rg1⊕rg2⊕…⊕rgh,表明P(rri1⊕ri2⊕…⊕rit=0)=P(rri1⊕rri2⊕…⊕rit=1)=12;當(dāng)s=1時,ri1⊕ri2⊕…⊕,故P(ri1⊕i2⊕…⊕it=0)=P(rg1⊕rg2⊕…⊕rgh=1)=12,P(ri1⊕i2⊕…⊕it=1)=P(rg1⊕rg2⊕…⊕rgh=0)=12.綜上,可得T(ri1⊕i2⊕…⊕it[s=0])=T(ri1⊕i2⊕…⊕it[s=1]).

2) 當(dāng)rk?{ri1,ri2,…,rit}時,由步驟5,ri1,ri2,…,rit都是隨機(jī)產(chǎn)生的,結(jié)合引理1可知, T(ri1⊕i2⊕…⊕it[s=0])=T(ri1⊕i2⊕…⊕it[s=1]).

證畢.

引理4. 依據(jù)算法1的步驟5~7生成的n個像素r1,r2,…,rn,其中任意t≥k個像素XOR運(yùn)算,滿足T(ri1⊕i2⊕…⊕it[s=0])>T(ri1⊕i2⊕…⊕it[s=1]).

證明. 設(shè)t個像素ri1,ri2,…,rit中有u個是從r1,r2,…,rk中取得的,另外v個是從rk+1,rk+2,…,rn中取得的,分2種情況考慮:1)u=k,v=t-k;2)u

綜合上述2種情況,任意t個像素XOR運(yùn)算后原始白像素的光通量為

T(u=k)(ri1⊕i2⊕…⊕it[s=0])+

T(u

黑像素的光通量為

T(u=k)(ri1⊕i2⊕…⊕it[s=1])+

T(u

由于T(u=k)(ri1⊕i2⊕…⊕it[s=0])>T(u=k)(ri1⊕i2⊕…⊕it[s=1]),T(uT(ri1⊕i2⊕…⊕it[s=1]).

證畢.

證畢.

定理1. 依據(jù)算法1設(shè)計的單秘密(k,n)-RGVC滿足3個條件:

1) 單個共享份不泄露秘密圖像的任何信息,即T(Rt[S(0)])=T(Rt[S(1)),t=1,2,…,n;

2) 任意t

3) 任意t≥k共享份XOR運(yùn)算可以恢復(fù)秘密圖像,即T(Ri1⊕i2⊕…⊕it[S(0)])>T(Ri1⊕i2⊕…⊕it[S(1)]).

證明. 1) 由引理2可知,對于任意共享份Rt中的一個生成像素r,t=1,2,…,n,滿足T(r[s=0])=T(r[s=1]).

結(jié)合定義2可知,條件1)成立.

2) 由引理3可知,當(dāng)t

3) 由引理4可知,當(dāng)t≥k時,任意t個像素XOR運(yùn)算后,滿足T(ri1⊕i2⊕…⊕it[s=0])>T(ri1⊕i2⊕…⊕it[s=1]),由定義1可知,條件3成立.

證畢.

定理2. 依據(jù)算法2設(shè)計的(k,n)-RGRIVC滿足2個條件:

證畢.

推論1. 當(dāng)R1,R2,…,Rn進(jìn)行XOR運(yùn)算后,秘密圖像S中白色區(qū)域L0能夠完美恢復(fù),滿足T(R1⊕2⊕…⊕n[S(0)])=1.

證明. 對于區(qū)域L0中的任意像素s,依據(jù)算法2的步驟5可知,像素s=0,加密后生成的n個子像素r1,r2,…,rn中,前k個像素由算法2的步驟4~6生成,滿足r1⊕r2⊕…⊕rk=0,后面n-k個像素rk+1,rk+2,…,rn由算法2的步驟7生成,滿足rk+1,rk+2,…,rn=0.因此,像素r1,r2,…,rn滿足r1⊕r2⊕…⊕rn=r1⊕r2⊕…⊕rk⊕rk+1⊕…⊕rn=r1⊕r2⊕…⊕rk⊕0=r1⊕r2⊕…⊕rk=0,故T(r1⊕2⊕…⊕n[s=0])=1,結(jié)合定義2可知T(R1⊕…⊕n[S(0)])=1,故所有共享份XOR運(yùn)算后,原始白像素的光通量為1,實(shí)現(xiàn)了完美恢復(fù).

證畢.

5 實(shí)驗(yàn)與分析

Table 2 The Experiment Results of (2,3)-RIVC表2 (2,3)-RIVC的實(shí)驗(yàn)效果

Continued (Table 2)

1) 單個共享份是雜亂無章的,不會泄露秘密圖像的任何信息,且不存在像素擴(kuò)展,任意2個共享份進(jìn)行XOR運(yùn)算后,可以恢復(fù)區(qū)域L1,所有共享份進(jìn)行XOR運(yùn)算后,可以同時恢復(fù)區(qū)域L1和L2,與預(yù)期結(jié)果相同.

2) 在恢復(fù)效果方面,文獻(xiàn)[20]恢復(fù)圖像中白像素的顏色比黑像素的顏色深,說明恢復(fù)圖像存在色彩反轉(zhuǎn)失真,本方案恢復(fù)圖像不存在色彩反轉(zhuǎn)失真,可以正確反映秘密圖像的顏色信息.依據(jù)定義3,通過統(tǒng)計分析可知,2個共享份疊加后,文獻(xiàn)[21]中區(qū)域L1的對比度為0.146,本方案為0.182; 3個共享份疊加后,文獻(xiàn)[21]中區(qū)域L1和L2的對比度分別為0.336和0.152,而本方案為1和0.170,顯然本方案對比度更高.可以看出文獻(xiàn)[21]恢復(fù)圖像的背景色偏暗,圖像模糊,而本方案明顯更清晰.特別地,所有共享份XOR運(yùn)算,原白像素實(shí)現(xiàn)了完美恢復(fù),同時區(qū)域L1的黑像素也實(shí)現(xiàn)了完美恢復(fù).

本方案與其他區(qū)域遞增式視覺密碼方案的比較見表3~5所示.

1) 在存取結(jié)構(gòu)方面,文獻(xiàn)[15,21]和本方案適用于任意(k,n)門限結(jié)構(gòu),因此應(yīng)用場景更豐富.

2) 在設(shè)計方法方面,文獻(xiàn)[12-13,15]基于加密矩陣設(shè)計,由于構(gòu)造矩陣的約束條件極其復(fù)雜,隨著參與者人數(shù)的增加,矩陣規(guī)模急劇增大,如表4所示,因而需要額外的計算設(shè)備來完成矩陣構(gòu)造.而本方案基于隨機(jī)柵格設(shè)計,秘密分享過程僅利用隨機(jī)函數(shù),設(shè)計方法豐富,避免了生成和保存加密矩陣產(chǎn)生的額外開銷.

Table 3 Comparison of Contrast among Our Scheme with Ref [20-21]表3 本方案與文獻(xiàn)[20-21]對比度的比較

Table 4 Comparison of Pixel Expansion among Our Scheme with Others表4 本方案與其他方案像素擴(kuò)展度的比較

Table 5 Comparison of Features among Our Scheme with Others表5 本方案與其他方案的特點(diǎn)比較

3) 在解密算法方面,只有本方案適用于XOR運(yùn)算.XOR運(yùn)算不違背視覺密碼恢復(fù)簡單性的原則,隨著具有簡單計算能力的智能終端的日益普及,基于XOR操作的方案使用將更加方便,應(yīng)用前景更加廣闊.

4) 在色彩失真方面,文獻(xiàn)[12-13,20]存在顏色反轉(zhuǎn)失真,而本方案可以正確顯示原始圖像顏色的真實(shí)信息.

5) 在區(qū)域識別效果方面,表3列出不同門限結(jié)構(gòu)下本方案和同類像素不擴(kuò)展方案平均對比度的統(tǒng)計分析結(jié)果,顯然,本方案的對比度高于文獻(xiàn)[20-21].以(3,4)方案為例,本方案的最高對比度為1,最低對比度為0.147,現(xiàn)有最優(yōu)方案分別為0.226和0.035,可見本方案對比度高,因此恢復(fù)效果更清晰.

6) 在完美恢復(fù)方面,當(dāng)所有共享份疊加時,本方案能夠?qū)崿F(xiàn)秘密圖像中白像素的完美恢復(fù).

7) 在像素擴(kuò)展度方面,表5中m(t,n)表示(t,n)單秘密VC的像素擴(kuò)展度,文獻(xiàn)[13,15]的像素擴(kuò)展度為單秘密方案像素擴(kuò)展度的線性組合(刪除其中的冗余列),文獻(xiàn)[12]未給出具體構(gòu)造方法.為進(jìn)一步說明,表4列出了不同門限結(jié)構(gòu)下本方案與其他方案像素擴(kuò)展的具體比較結(jié)果,可以看出,文獻(xiàn)[12-13,15]的像素擴(kuò)展度隨著k和n的增加而迅速增大,相比之下,本方案不存在像素擴(kuò)展,實(shí)現(xiàn)了共享份存儲和傳輸開銷最優(yōu)化.

6 結(jié)束語

本文對區(qū)域遞增式視覺密碼進(jìn)行了研究,結(jié)合異或運(yùn)算,給出了(k,n)-RGRIVC的實(shí)現(xiàn)方案,并對方案的有效性進(jìn)行了理論證明和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證.該方案通過迭代(k,k)-RGVC,設(shè)計基于異或運(yùn)算的(k,n)-RGVC,并構(gòu)造了秘密圖像的分享和恢復(fù)流程,在像素不擴(kuò)展的前提下有效提高了恢復(fù)圖像的對比度.

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HuHao,bornin1989.PhDcandidate.Hismainresearchinterestsincludevisualcryptography,situationalawarenessandcyberspacesecurity.

ShenGang,bornin1986.PhDcandidate.Hismainresearchinterestsincludevisualcryptographyandinformationsecurity.

YuBin,bornin1964.PhDandprofessor.Hismainresearchinterestsincludethedesignandanalysisofalgorithms,visualcryptographyandnetworksecurity.

MahaoJunfu,bornin1989.BScandassistantengineer.Hismainresearchinterestisinformationsecurity.

XOR-BasedRegionIncrementingVisualCryptographySchemebyRandomGrids

HuHao,ShenGang,YuBin,andMahaoJunfu

(College of Cryptography Engineering, Information Engineering University, Zhengzhou 450001)

Consideringtheproblemofthewhitepixelsinsecretimagescannotbecorrectlyrecovered,whichisresultedbytheORoperationconfinedinexitingregionincrementingvisualcryptographyschemes,anoveldefinitionofregionincrementingvisualcryptographybasedonXORoperationisproposedforthefirsttime.Byiteratingrandom-grid-based(k,k)single-secretvisualcryptographyschemeandcombingthepropertyof0asthegeneratorofthe{0, 1}group,thesharesgenerationalgorithmof(k,n)single-secret-sharingschemeusingXORoperationisdesigned,andthesecretsharingandrecoveringproceduresforregionincrementingschemeareproposedfurther.Foranyoriginalsecretpixels,accordingtothesecuritylevel, sisreassignedassociatedwitharandomlychosenqualifiedsetQinthesharingprocedure,andthenencodedbytheproposed(k,n)single-secret-sharingscheme.Therecoveringprocedureisthesameasthatofthepreviousschemes.Theeffectivenessistheoreticallyverifiedatlast.Experimentalresultsshowthatthepresentschemenotonlyrealizesnopixelexpansion,butalsocanobtaintheperfectrecoveryofwhitepixelswhenallthesharesarestacked.

imagesecretsharing;visualcryptography;securitylevel;regionincrement;randomgrid;XOR

2015-01-19;

2015-09-16

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61070086);信息保障技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目(KJ-13-107)

TP309

ThisworkwassupportedbytheNationalNaturalScienceFoundationofChina(61070086)andtheFoundationofScienceandTechnologyonInformationAssuranceLaboratoryofChina(KJ-13-107).

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