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(jué)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(duì)現(xiàn)有區(qū)域遞增式視覺(jué)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(wèn)題,給出了基于異或運(yùn)算的區(qū)域遞增式視覺(jué)密碼的定義.通過(guò)迭代基于隨機(jī)柵格的(k,k)單秘密視覺(jué)密碼方案,利用0是異或{0,1}群中單位元的特性,設(shè)計(jì)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(guò)程中對(duì)于原像素s,依據(jù)s所在區(qū)域的密級(jí),通過(guò)隨機(jī)選取一個(gè)授權(quán)子集Q對(duì)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(guò)程同一般視覺(jué)密碼方案相同,最后對(duì)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(shí)白像素可以完美恢復(fù).
圖像秘密共享;視覺(jué)密碼;密級(jí);區(qū)域遞增式;隨機(jī)柵格;異或
視覺(jué)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(shí)具有自身獨(dú)特的秘密恢復(fù)簡(jiǎn)單性,自1994年提出以來(lái)便引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注[2-8].受當(dāng)時(shí)個(gè)人計(jì)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(guò)直接疊加共享份并利用視覺(jué)系統(tǒng)觀察平均效果來(lái)實(shí)現(xiàn).這種方式的恢復(fù)實(shí)質(zhì)上是對(duì)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(duì)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(jiǎn)單計(jì)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(lái)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(guò)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(jiǎn)單,極大地豐富了視覺(jué)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(jué)密碼憑借解密簡(jiǎn)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(jué)密碼方案在加密時(shí)將整幅圖像的內(nèi)容看作一個(gè)整體,解密時(shí)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(jué)密碼(regionincrementingVC,RIVC)作為視覺(jué)密碼的一個(gè)新研究領(lǐng)域,能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)圖像內(nèi)容信息的分級(jí)保護(hù).在RIVC中,原圖像被劃分為多個(gè)區(qū)域,解密時(shí)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(shí)可依據(jù)圖像內(nèi)容信息的重要程度,將圖像劃分為多個(gè)密級(jí)區(qū)域,對(duì)于高密級(jí)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(jí)管理、多級(jí)訪問(wèn)控制和身份認(rèn)證等方面[8],有效擴(kuò)展了視覺(jué)密碼的應(yīng)用領(lǐng)域.
Wang[12]結(jié)合OR運(yùn)算,設(shè)計(jì)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(gè)參與者中分享n-1級(jí)密級(jí)信息,對(duì)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(shí),疊加任意2≤t≤n個(gè)共享份可以解密t-1個(gè)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(guò)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?cái)U(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(jì)算復(fù)雜度隨著n的增加呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),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(guò)拼接單秘密視覺(jué)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(guò)疊加任意k≤t≤n個(gè)共享份可以恢復(fù)t-k+1個(gè)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(wèn)題.李吉亮等人[17]針對(duì)不同區(qū)域恢復(fù)對(duì)比度不相等的問(wèn)題,設(shè)計(jì)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(jué)密碼不兼容的問(wèn)題.上述方案主要依靠構(gòu)造精簡(jiǎn)的加密矩陣來(lái)降低像素?cái)U(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(wú)法顯示來(lái)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?cái)U(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(shí),(2,n)方案最小像素?cái)U(kuò)展分別為4,10,20,恢復(fù)區(qū)域中的最高對(duì)比度對(duì)應(yīng)0.5,0.4,0.35,最低對(duì)比度對(duì)應(yīng)0.25,0.1,0.05.
為了解決像素?cái)U(kuò)展度大的問(wèn)題,文獻(xiàn)[18-19]提出了基于隨機(jī)柵格(randomgrid,RG)的視覺(jué)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(lái)顯示秘密圖像.RGVC的優(yōu)點(diǎn)是分享過(guò)程不依賴加密矩陣,僅依靠隨機(jī)函數(shù)來(lái)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(jì)方法,在完成區(qū)域逐級(jí)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(chǔ)與傳輸開(kāi)銷,但僅適用于分享2級(jí)秘密信息.Zhong等人[21]在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)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(jí)的數(shù)量,但恢復(fù)圖像效果不清晰的問(wèn)題始終沒(méi)有得到解決.例如,對(duì)于(2,3)方案,恢復(fù)區(qū)域的最高、低對(duì)比度分別為0.336,0.146,對(duì)于(2,4)方案,分別為0.037,0.002.
針對(duì)上述問(wèn)題,本文結(jié)合XOR運(yùn)算,設(shè)計(jì)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).
為方便描述,文中所用符號(hào)及表達(dá)式的含義見(jiàn)表1所示:
Table 1 Some Notations and Their Meanings in This Paper表1 本文所用符號(hào)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(duì)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(duì)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(duì)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(gè)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(duì)比度定義如下:
關(guān)于上述定義的2點(diǎn)補(bǔ)充說(shuō)明:
1) 在定義3中,對(duì)比度α表示恢復(fù)圖像的可識(shí)別程度,其越大越好.當(dāng)α=0時(shí),表示從恢復(fù)圖像中無(wú)法得到任何秘密信息,當(dāng)α=1時(shí),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).
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(guò)迭代的方法依次加密圖像S中的每個(gè)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(hào);
步驟2. 令y=1,y表示正在加密的列號(hào);
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(duì)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(gè)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(duì)r1,r2,…,rn進(jìn)行隨機(jī)排序,依次賦值給n個(gè)柵格圖像R1,R2,…,Rn對(duì)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(shuō)明:
1) 步驟4~8通過(guò)迭代(k,k)-RGVC來(lái)實(shí)現(xiàn)(k,n)-RGVC,完成單個(gè)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(guò)k個(gè)像素進(jìn)行運(yùn)算時(shí),通過(guò)疊加白像素避免XOR運(yùn)算產(chǎn)生的反轉(zhuǎn)效應(yīng).
在第2節(jié)的基礎(chǔ)上,本節(jié)給出RGRIVC的設(shè)計(jì)流程,分享過(guò)程中對(duì)于秘密像素s,依據(jù)s所在區(qū)域的等級(jí),通過(guò)隨機(jī)選取一個(gè)授權(quán)子集Q對(duì)s重新賦值,并利用單秘密RGVC完成像素加密,恢復(fù)過(guò)程同一般視覺(jué)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(hào);
步驟2. 令y=1,y表示正在加密的列號(hào);
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(duì)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(duì)應(yīng)最高密級(jí)為L(zhǎng)q-k+1;
步驟6. 利用第2節(jié)設(shè)計(jì)的(q,n)-RGVC對(duì)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(jí)為j的區(qū)域時(shí),XOR運(yùn)算任意至少j+k-1個(gè)共享份.
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(shí),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(shí),引理1成立.
2) 假設(shè)b=b-1時(shí),引理成立,即P(ri1⊕i2⊕…⊕ib-1=0)=P(ri1⊕i2⊕…⊕ib-1=1)=12,下面證明對(duì)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(gè)像素r1,r2,…,rn,其中任何一個(gè)像素rt不會(huì)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(duì)于像素r1,P(r1=0)=12,故無(wú)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(duì)于像素r2,…,rk-1也成立,故r1,r2,…,rk-1不會(huì)泄露原像素的任何信息.
3) 由算法1的步驟7可知,對(duì)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(gè)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(gè)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(shuō)明: 1) 當(dāng)rk∈{ri1,ri2,…,rit}時(shí),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(guò)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(shí),ri1⊕ri2⊕…⊕rit=rg1⊕rg2⊕…⊕rgh,表明P(rri1⊕ri2⊕…⊕rit=0)=P(rri1⊕rri2⊕…⊕rit=1)=12;當(dāng)s=1時(shí),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(shí),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(gè)像素r1,r2,…,rn,其中任意t≥k個(gè)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(gè)像素ri1,ri2,…,rit中有u個(gè)是從r1,r2,…,rk中取得的,另外v個(gè)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(gè)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(u 證畢. 證畢. 定理1. 依據(jù)算法1設(shè)計(jì)的單秘密(k,n)-RGVC滿足3個(gè)條件: 1) 單個(gè)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(duì)于任意共享份Rt中的一個(gè)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(shí),任意t個(gè)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(jì)的(k,n)-RGRIVC滿足2個(gè)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(duì)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(gè)子像素r1,r2,…,rn中,前k個(gè)像素由算法2的步驟4~6生成,滿足r1⊕r2⊕…⊕rk=0,后面n-k個(gè)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. 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(gè)共享份是雜亂無(wú)章的,不會(huì)泄露秘密圖像的任何信息,且不存在像素?cái)U(kuò)展,任意2個(gè)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(shí)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(shuō)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(guò)統(tǒng)計(jì)分析可知,2個(gè)共享份疊加后,文獻(xiàn)[21]中區(qū)域L1的對(duì)比度為0.146,本方案為0.182; 3個(gè)共享份疊加后,文獻(xiàn)[21]中區(qū)域L1和L2的對(duì)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(duì)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(shí)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(jué)密碼方案的比較見(jiàn)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(chǎng)景更豐富. 2) 在設(shè)計(jì)方法方面,文獻(xiàn)[12-13,15]基于加密矩陣設(shè)計(jì),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(jì)算設(shè)備來(lái)完成矩陣構(gòu)造.而本方案基于隨機(jī)柵格設(shè)計(jì),秘密分享過(guò)程僅利用隨機(jī)函數(shù),設(shè)計(jì)方法豐富,避免了生成和保存加密矩陣產(chǎn)生的額外開(kāi)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(duì)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?cái)U(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(jué)密碼恢復(fù)簡(jiǎn)單性的原則,隨著具有簡(jiǎn)單計(jì)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(shí)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(duì)比度的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果,顯然,本方案的對(duì)比度高于文獻(xiàn)[20-21].以(3,4)方案為例,本方案的最高對(duì)比度為1,最低對(duì)比度為0.147,現(xiàn)有最優(yōu)方案分別為0.226和0.035,可見(jiàn)本方案對(duì)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(shí),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?cái)U(kuò)展度方面,表5中m(t,n)表示(t,n)單秘密VC的像素?cái)U(kuò)展度,文獻(xiàn)[13,15]的像素?cái)U(kuò)展度為單秘密方案像素?cái)U(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(shuō)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?cái)U(kuò)展的具體比較結(jié)果,可以看出,文獻(xiàn)[12-13,15]的像素?cái)U(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?cái)U(kuò)展,實(shí)現(xiàn)了共享份存儲(chǔ)和傳輸開(kāi)銷最優(yōu)化. 本文對(duì)區(qū)域遞增式視覺(jué)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(duì)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(guò)迭代(k,k)-RGVC,設(shè)計(jì)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(duì)比度. 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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(guó)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(kāi)放基金項(xiàng)目(KJ-13-107) TP309 ThisworkwassupportedbytheNationalNaturalScienceFoundationofChina(61070086)andtheFoundationofScienceandTechnologyonInformationAssuranceLaboratoryofChina(KJ-13-107).5 實(shí)驗(yàn)與分析
6 結(jié)束語(yǔ)