摘要：针对现有的可逆信息隐藏算法在图像加密域应用场景下嵌入容量不高的问题,提出了一种基于最近邻像素预测的加密域可逆信息隐藏算法。充分利用自然图像的空间相关性,设计最近邻像素预测方法,计算预测误差,并进一步探究预测误差块分类规律,设计块内移位以及块重排方式,保留了块内相邻像素相关性。然后,通过动态标记块内误差区间以最大限度地空出冗余空间,达到提高嵌入容量的目的。选用5幅标准灰度图像及数据集BOSSbase、BOWS-2和UCID中的万余张灰度图像进行对比实验。结果表明:本文算法在安全性、可逆性和可分离性都满足的前提下,嵌入容量相比同类算法平均提升0.35~0.9 bpp(比特数)。

摘要：围绕当前多数密态图像搜索方案在更新时产生的信息泄露问题,提出一个云环境下具有前向安全特性的密态图像搜索方案.方案首先采用Tensorflow机器学习模型进行图像识别,设计高效图像关键字信息提取方法;然后基于动态可搜索加密思想,利用GGM范围受限伪随机函数生成搜索令牌,构造出支持动态更新的安全密态图像索引结构.搜索时利用搜索令牌和哈希函数计算匹配结果,不会泄露查询者隐私.安全分析和实验结果表明,本方案在满足高效搜索的同时实现前向安全性,并具有良好的更新性能.