CN112233007A - 一种云计算环境下的加密图像水印嵌入方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种云计算环境下的加密图像水印嵌入方法，包括S1：在本地生成同态加密所需的公钥和私钥，并把私钥保存在本地，将公钥告知云服务器；S2：使用公钥对载体图像进行加密，然后将加密图像上传至云服务器；S3：云服务器使用公钥对水印序列进行同态加密；S4：云服务器对加密图像进行水印嵌入，得到嵌入水印后的密文图像。本发明实现的算法可以在不泄露隐私数据的情况下完成对加密图像的水印嵌入，且嵌入水印后的图像峰值信噪比结果与明文域相比基本一致，同时通过利用密文打包，使大部分运算能达到单指令多数据(SIMD)的并行效果，在密文槽大小为100的情况下能实现平均84的加速比，有效提升密文域内水印嵌入的效率。

Description

一种云计算环境下的加密图像水印嵌入方法

技术领域

本发明涉及多媒体信息安全领域领域，更具体地，涉及一种云计算环境下的加密图像水印嵌入方法。

背景技术

近年来，随着云计算技术的快速发展，越来越多的用户会通过网络将数据传输到云服务器上，交给云服务提供商进行存储或计算等数据处理。但是，云计算为用户带来方便的同时，也存在数据安全的隐患问题。为了避免隐私数据如重要的图像数据在云端传输过程中发生泄露，用户往往会在上传图像数据到云端之前，先对数据进行加密。云端管理者为了对云端中的加密图像数据进行有效的保护和管理，希望将一些额外的管理信息嵌入到这些加密图像中。因此，加密域内图像水印嵌入算法的研究成为近年来云计算环境下多媒体信息安全领域的研究热点。

基于环错误学习(RLWE)假设的全同态加密方案由Brakerski和Vaikuntanathan给出，具有加法同态性和乘法同态性，即对明文进行环上的加法和乘法运算再加密，与加密后对密文进行相应的运算，结果是等价的。基于这个良好的特性，用户可以将加密的数据委托给不信任的第三方进行存储和计算，因此，同态加密为云计算的隐私安全问题提供了一种重要解决方案。

基于DCT的水印算法是目前比较常见的频域数字水印算法，它的基本思想是利用扩频通信的原理来提高数字水印的鲁棒性。算法的原理是首先确定嵌入位置，然后对该位置的系数使用如下规则进行修改。加法准则：v′_i＝v_i+αw_i；乘法准则：v′_i＝v_i(1+αw_i)；其中v_i和v′_i分别是修改前和修改后的频域系数，α是嵌入强度系数，w_i是第i个水印比特。

对于基于DCT的水印嵌入算法，不同的嵌入位置对嵌入水印后的图像质量影响较大。根据人眼对频率的感知特性，人眼对频率的敏感度随频率的升高而降低，因此对低频信号的修改容易引起块效应，降低图像的视觉效果。而高频信号的值一般比较小，在进行如压缩处理等处理时容易发生丢失或变化很大，因此在高频系数中嵌入水印缺乏鲁棒性。因此经过权衡后一般将水印嵌入中频系数中，即保证足够的稳健性，也能降低对图像质量的影响。另外在DCT系数中，横轴和纵轴下标为偶数的系数会具有更高的稳定性，因为这些系数在系数矩阵经过转置、旋转和翻转操作后，其位置均保持不变，因此选择横纵下标均为偶数的系数作为嵌入位置能较好地抵抗图像旋转攻击。

然而，如专利201510338351.8，目前密文域内水印嵌入的效率不够高，需要通过算法优化进一步提高。

发明内容

本发明的目的是提供一种云计算环境下的加密图像水印嵌入方法，通过将同态加密技术和DCT水印技术进行结合，有效提升密文域内水印嵌入的效率。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种云计算环境下的加密图像水印嵌入方法，包括如下步骤：

S1：在本地生成同态加密所需的公钥pk和私钥sk，并把私钥sk保存在本地，将公钥pk告知云服务器；

S2：使用公钥pk对载体图像进行加密，然后将加密图像上传至云服务器；

S3：云服务器使用公钥pk对水印序列进行同态加密；

S4：云服务器对加密图像进行水印嵌入，得到嵌入水印后的密文图像。

优选地，步骤S1中，所述公钥用于加密，私钥用于解密。

优选地，步骤S2中还包括：为了提升云端嵌入水印的处理速度，对图像加密前使用密文打包技术进行打包，经过打包后多个像素数据加密到一个密文中，然后将打包好的密文图像上传至云服务器。

优选地，步骤S2中：对载体图像进行加密的具体步骤如下：

S2.1：将图像数据划分为互不覆盖的大小为8×8的图像子块，原始图像记为：

F＝{f(i,j)；1≤i≤N₁,1≤j≤N₂}，

f(i,j)表示图像的像素灰度值，为了便于运算，这里假设N₁＝N₂＝N，划分后的子块记为：

其中k表示子块的编号；

S2.2：将不同子块中同位置的像素点按图像块顺序打包加密进同一个密文中，得到密文子块为：

其中S表示单个密文中槽(slot)的数量，即每个密文可以打包进S个像素数据，打包后密文为：

优选地，步骤S3中还包括：使用密文打包技术将多个比特的水印加密进一个密文中；二值水印序列记为：

W＝{w₁,w₂,…,w_k；w_i∈{0,1}}，

其中k为水印序列的长度，打包加密后的密文水印序列为：

其中S为每个密文中槽的个数，即每个密文打包进了S个比特的水印数据，记为：

优选地，S≥100。

优选地，步骤S4中，云服务器通过密文乘法和密文加法运算，对加密图像进行分块的离散余弦变换，并把水印序列嵌入到变换系数的中频系数中，再对修改后的系数进行离散余弦逆变换，得到嵌入水印后的加密图像。

优选地，步骤S4中：云服务器对加密图像进行水印嵌入的具体步骤如下：

S4.1：根据如下公式求出大小为8×8的变换矩阵A和其转置A^T：

其中，

鉴于所用的同态加密算法仅支持正整数运算，且变换矩阵的值A(i,j)为[-1,1]区间里的浮点数，因此需要对变换矩阵乘以一个整数Q并取整，则Q称为精度控制系数；对于负数，则使用模运算进行处理，公钥pk＝(p,r)表示密文可表示的整数范围为[0,p^r)，现采用模p^r运算，使区间

表示负数

则密文可表示的范围变为

即明文m的密文

其中

S4.2：对加密图像做分块离散余弦变换(DCT)，具体变换过程如下：

对于密文图像的每一个打包图像块

根据如下公式计算得到其加密域DCT系数矩阵

S4.3：将水印序列嵌入到密文图像的DCT中频系数中，每个子图像块嵌入1比特长度的水印，采用加法的嵌入准则，嵌入方法如下：

其中(4,4)为嵌入位置，α为嵌入强度系数，Q为精度控制系数，因为在离散余弦变换(DCT)时，数据相当于放大了Q²倍，因此水印强度也相应需要放大Q²倍；

S4.4：根据如下公式将修改后的DCT系数矩阵进行离散余弦逆变换(IDCT)，得到嵌入水印后的图像

优选地，所述方法还包括，用户需要获取云服务器中存储的加密图像时，从云服务器下载加密图像，并通过私钥解密。

与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：本发明提供一种云计算环境下的加密图像水印嵌入方法，包括S1：在本地生成同态加密所需的公钥和私钥，并把私钥保存在本地，将公钥告知云服务器；S2：使用公钥对载体图像进行加密，然后将加密图像上传至云服务器；S3：云服务器使用公钥对水印序列进行同态加密；S4：云服务器对加密图像进行水印嵌入，得到嵌入水印后的密文图像。本发明通过将同态加密技术和DCT水印技术进行结合，实现在云端环境下，不需要进行图像的解密，直接对密文状态下的载体图像数据进行水印嵌入，有效地解决了云服务管理者对密文数据的管理问题。本发明实现的算法可以在不泄露隐私数据的情况下完成对加密图像的水印嵌入，且嵌入水印后的图像峰值信噪比结果与明文域相比基本一致，同时通过利用密文打包，使大部分运算能达到单指令多数据(SIMD)的并行效果，在密文槽大小为100的情况下能实现平均84的加速比，有效提升密文域内水印嵌入的效率。

附图说明

图1为采用本发明方法进行加密域水印嵌入的流程图。

图2是采用本发明方法进行密文打包的示意图。

图3是采用本发明进行加密域水印嵌入与明文域的可视化对比结果。

具体实施方式

附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；

为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；

对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。

实施例1

如图1所示，本实施例提供一种云计算环境下的加密图像水印嵌入方法，包括如下步骤：

S1：用户在本地生成同态加密所需的公钥pk和私钥sk，并把私钥sk保存在本地，将公钥pk告知云服务器；

S2：用户使用公钥pk对载体图像进行加密，为了提升云端嵌入水印的处理速度，对图像加密前使用密文打包技术进行打包，经过打包后多个像素数据加密到一个密文中，然后将打包好的密文图像上传至云服务器；具体步骤如下：

S2.1：将图像数据划分为互不覆盖的大小为8×8的图像子块，原始图像记为：

F＝{f(i,j)；1≤i≤N₁,1≤j≤N₂}，

f(i,j)表示图像的像素灰度值，为了便于运算，这里假设N₁＝N₂＝N，划分后的子块记为：

其中k表示子块的编号；

S2.2：将不同子块中同位置的像素点按图像块顺序打包加密进同一个密文中，得到密文子块为：

其中S表示单个密文中槽(slot)的数量，即每个密文可以打包进S个像素数据，打包后密文为：

S3：云服务器使用公钥pk对水印序列进行同态加密；使用密文打包技术将多个比特的水印加密进一个密文中；二值水印序列记为：

W＝{w₁,w₂,…,w_k；w_i∈{0,1}}，

其中k为水印序列的长度，打包加密后的密文水印序列为：

其中S为每个密文中槽的个数，即每个密文打包进了S个比特的水印数据，记为：

S4：云服务器通过密文乘法和密文加法运算，对加密图像进行分块的离散余弦变换，并把水印序列嵌入到变换系数的中频系数中，再对修改后的系数进行离散余弦逆变换，得到嵌入水印后的加密图像。

步骤S4中：云服务器对加密图像进行水印嵌入的具体步骤如下：

S4.1：根据如下公式求出大小为8×8的变换矩阵A和其转置A^T：

其中，

鉴于所用的同态加密算法仅支持正整数运算，且变换矩阵的值A(i,j)为[-1,1]区间里的浮点数，因此需要对变换矩阵乘以一个整数Q并取整，则Q称为精度控制系数；对于负数，则使用模运算进行处理，公钥pk＝(p,r)表示密文可表示的整数范围为[0,p^r)，现采用模p^r运算，使区间

表示负数

则密文可表示的范围变为

即明文m的密文

其中

S4.2：对加密图像做分块离散余弦变换(DCT)，具体变换过程如下：

对于密文图像的每一个打包图像块

根据如下公式计算得到其加密域DCT系数矩阵

S4.3：将水印序列嵌入到密文图像的DCT中频系数中，每个子图像块嵌入1比特长度的水印，采用加法的嵌入准则，嵌入方法如下：

其中(4,4)为嵌入位置，α为嵌入强度系数，Q为精度控制系数，因为在离散余弦变换(DCT)时，数据相当于放大了Q²倍，因此水印强度也相应需要放大Q²倍；

S4.4：根据如下公式将修改后的DCT系数矩阵进行离散余弦逆变换(IDCT)，得到嵌入水印后的图像

图2为使用密文打包技术将多个加密数据打包进一个密文的示意图。每个密文中有固定数量用于存放数据的槽位，两个密文之间执行运算时是以槽位为单位，相同槽位里的两个加密数据会进行运算，因此将数据合理存放进密文的槽，能实现单指令多数据(SIMD)的并行效果。本算法将原图像划分为8×8的图像块后，将不同图像块中相同位置的像素点按图像块顺序打包进同一个密文的槽中，使得在进行DCT变换和水印嵌入的操作时，一次计算能同时修改多个图像块。

图3为测试图像分别在明文域和密文域嵌入水印后的对比效果，实验基于Helib同态加密库进行算法实现，使用Female、Lena、Mandrill和Pepper四张大小为128×128的标准图像作为测试图像，使用一张16×16的二值图像作为水印进行嵌入，实验参数精度控制系数Q设为1000，嵌入强度系数α设为12，从结果可以看出，在密文域内进行嵌入的效果与明文域基本一致。

表1为实验对比数据，对4张测试图像在明文域和密文域进行水印嵌入后，分别计算它们的峰值信噪比(PSNR)，从对比结果可以看出，本发明所设计的加密域水印嵌入算法在不可见性可达到与明文域域一致的效果。另外，在实验参数密文槽数量S＝100，计算可得使用密文打包技术能达到平均84的加速比，充分说明本算法能有效提升加密域内水印嵌入的效率。

表1实验对比数据

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种云计算环境下的加密图像水印嵌入方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：在本地生成同态加密所需的公钥和私钥，并把私钥保存在本地，将公钥告知云服务器；

S2：使用公钥对载体图像进行加密，然后将加密图像上传至云服务器；

S3：云服务器使用公钥对水印序列进行同态加密；

S4：云服务器对加密图像进行水印嵌入，得到嵌入水印后的密文图像。

2.根据权利要求1所述的云计算环境下的加密图像水印嵌入方法，其特征在于，步骤S1中，所述公钥用于加密，私钥用于解密。

3.根据权利要求1所述的云计算环境下的加密图像水印嵌入方法，其特征在于，步骤S2中还包括：为了提升云端嵌入水印的处理速度，对图像加密前使用密文打包技术进行打包，经过打包后多个像素数据加密到一个密文中，然后将打包好的密文图像上传至云服务器。

4.根据权利要求3所述的云计算环境下的加密图像水印嵌入方法，其特征在于，步骤S2中：对载体图像进行加密的具体步骤如下：

S2.1：将图像数据划分为互不覆盖的大小为8×8的图像子块，原始图像记为：

F＝{f(i,j)；1≤i≤N₁,1≤j≤N₂}，

f(i,j)表示图像的像素灰度值，为了便于运算，这里假设N₁＝N₂＝N，划分后的子块记为：

其中k表示子块的编号；

S2.2：将不同子块中同位置的像素点按图像块顺序打包加密进同一个密文中，得到密文子块为：

其中S表示单个密文中槽的数量，即每个密文可以打包进S个像素数据，打包后密文为：

5.根据权利要求4所述的云计算环境下的加密图像水印嵌入方法，其特征在于，S≥100。

6.根据权利要求4所述的云计算环境下的加密图像水印嵌入方法，其特征在于，步骤S3中还包括：使用密文打包技术将多个比特的水印加密进一个密文中；二值水印序列记为：

W＝{w₁,w₂,…,w_k；w_i∈{0,1}}，

其中k为水印序列的长度，打包加密后的密文水印序列为：

其中S为每个密文中槽的个数，即每个密文打包进了S个比特的水印数据，记为：

7.根据权利要求6所述的云计算环境下的加密图像水印嵌入方法，其特征在于，S≥100。

8.根据权利要求6所述的云计算环境下的加密图像水印嵌入方法，其特征在于，步骤S4中，云服务器通过密文乘法和密文加法运算，对加密图像进行分块的离散余弦变换，并把水印序列嵌入到变换系数的中频系数中，再对修改后的系数进行离散余弦逆变换，得到嵌入水印后的加密图像。

9.根据权利要求8所述的云计算环境下的加密图像水印嵌入方法，其特征在于，步骤S4中：云服务器对加密图像进行水印嵌入的具体步骤如下：

S4.1：根据如下公式求出大小为8×8的变换矩阵A和其转置A^T：

其中，

鉴于所用的同态加密算法仅支持正整数运算，且变换矩阵的值A(i,j)为[-1,1]区间里的浮点数，因此需要对变换矩阵乘以一个整数Q并取整，则Q称为精度控制系数；对于负数，则使用模运算进行处理，公钥pk＝(p,r)表示密文可表示的整数范围为[0,p^r)，现采用模p^r运算，使区间

表示负数

则密文可表示的范围变为

即明文m的密文

其中

S4.2：对加密图像做分块离散余弦变换，具体变换过程如下：

对于密文图像的每一个打包图像块

根据如下公式计算得到其加密域DCT系数矩阵

S4.3：将水印序列嵌入到密文图像的DCT中频系数中，每个子图像块嵌入1比特长度的水印，采用加法的嵌入准则，嵌入方法如下：

其中(4,4)为嵌入位置，α为嵌入强度系数，Q为精度控制系数，因为在离散余弦变换时，数据相当于放大了Q²倍，因此水印强度也相应需要放大Q²倍；

S4.4：根据如下公式将修改后的DCT系数矩阵进行离散余弦逆变换，得到嵌入水印后的图像

10.根据权利要求1所述的云计算环境下的加密图像水印嵌入方法，其特征在于，所述方法还包括，用户需要获取云服务器中存储的加密图像时，从云服务器下载加密图像，并通过私钥解密。

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