利用Paillier密码体制的同态和概率特性,提出了一种基于Paillier的同态加密域可逆信息隐藏。首先对原始图像分块,图像所有者随机选择的像素组中有一个参考像素和8个目标像素,将参考像素的最低有效位和目标像素的所有比特通过可逆信息隐藏的方法自嵌入到图像的其他部分中,参考像素的最低有效位在加密前置0避免嵌入数据时溢出,加密的参考像素替代像素组中围绕它的目标像素,从而构造出镜像中心密文。在一组镜像中心密文中,数据嵌入者通过同态加法在目标像素的最低有效位嵌入额外信息,而参考像素保持不变。接收者可直接在目标像素和对应的参考像素之间进行模乘法逆元提取额外信息,或者在直接解密后通过明文减法提取额外信息并能无损还原原始图像。实验结果表明:在保证直接解密图像质量的前提下算法平均嵌入率为0.18 bpp (bit per pixel)。
为在密态计算中实现高效的比较操作,设计一种支持并行加速的多比特同态比较运算器。基于cuFHE软件库构造单比特同态数值比较器,在并行运算模式下调用该同态数值比较器,通过GPU硬件实现可比较任意比特明文的多比特同态比较运算器。利用cuFHE同态算法库编写同态比较运算函数并进行测试,结果表明,该比较运算器效率较高,对 100 bit 的明文进行一次比较运算仅需0.91 s。
为了利用秘密共享在隐私保护中的独特优势,通过Shamir门限秘密共享的方法研究了加密域可逆信息隐藏。首先用Shamir秘密共享体制对图像加密,然后利用Shamir秘密共享体制的加法同态特性嵌入信息。仿真实验结果表明:本文算法比使用Paillier密码体制的同类算法有较低的时间复杂度;当持有足够的份额,就可以完成原始图像的可逆恢复,实现了在加密域可逆信息隐藏中的秘密共享;所提算法平均最大嵌入率为0.498 bpp(bit per pixel)。
目前大多数的轨迹隐私保护方法对轨迹的形状相似性考虑并不充分,并且容易忽略各轨迹点之间的时序相关性,导致生成的干扰轨迹可用性不高。为了解决这些问题,提出了一种基于密度的噪声应用空间聚类(density based spatial clustering of a...
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目前大多数的轨迹隐私保护方法对轨迹的形状相似性考虑并不充分,并且容易忽略各轨迹点之间的时序相关性,导致生成的干扰轨迹可用性不高。为了解决这些问题,提出了一种基于密度的噪声应用空间聚类(density based spatial clustering of application with noise,DBSCAN)算法的差分隐私轨迹保护机制。首先,使用DBSCAN算法对数据进行聚类分析,降低数据集中噪声点对聚类效果的影响;其次,根据用户活动轨迹点的时序关系,生成位置转移概率矩阵,利用差分隐私的方法确保生成的干扰轨迹点与真实轨迹点具有相似的位置转移概率;最后,综合考虑差分隐私预算和弗朗明歇距离(Fréchet distance)对轨迹相似性的影响,选取位置干扰点。通过仿真实验分析,方案在效率上具有明显的优势,并且生成的干扰轨迹与真实的位置轨迹相比具有较高的形状相似性。
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