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。
NTRU(number theory research unit)具有抗量子计算攻击、加解密速度快、安全性高的特点,非常适合用于无线保密数据网、认证系统等业务。结合可逆信息隐藏技术,提出一种基于NTRU的密文域可逆信息隐藏算法。首先利用差值扩展算法完成对...
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NTRU(number theory research unit)具有抗量子计算攻击、加解密速度快、安全性高的特点,非常适合用于无线保密数据网、认证系统等业务。结合可逆信息隐藏技术,提出一种基于NTRU的密文域可逆信息隐藏算法。首先利用差值扩展算法完成对图像像素的预处理;然后使用NTRU算法对图像像素进行加密,利用NTRU算法的加法同态性质在密文中嵌入信息,嵌入的信息得到NTRU算法加密的安全性理论保证;解密与信息提取后,利用差值扩展算法的特点可逆恢复出图像像素。采用图像的直方图及方差、信息熵、相邻像素的相关性等统计学方法,论证了在密文中嵌入信息的不可感知性。仿真实验结果表明,该算法既能实现嵌入信息后密文的正确解密,又能无损提取秘密信息,平均嵌入率可达到0.5 bit/pixel。
针对当前密文域可逆信息隐藏技术可分离性差、载体恢复存在较大失真的问题,提出了一种可分离的密文域可逆信息隐藏方案,通过对LWE(learning with errors)公钥密码算法加密后数据的再编码,实现在密文的可控冗余中嵌入隐藏信息;嵌入信息后...
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针对当前密文域可逆信息隐藏技术可分离性差、载体恢复存在较大失真的问题,提出了一种可分离的密文域可逆信息隐藏方案,通过对LWE(learning with errors)公钥密码算法加密后数据的再编码,实现在密文的可控冗余中嵌入隐藏信息;嵌入信息后,使用隐写密钥可以有效提取隐藏信息,使用解密密钥可以无差错恢复出加密前数据,提取过程与解密过程可分离。理论推导论证了本方案信息提取过程与嵌入后明文解密过程的可分离性与结果的正确性,仿真实验结果表明与现有算法相比,方案在实现可分离的密文域可逆信息隐藏的基础上充分保证了密文域隐写后的可逆性,并且方案的实现与原始载体种类无关,适用性较强。
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