对抗性增强的图像块位平面拆分缩略图保留加密

李名, 崔清晨, 王曦, 张静, 李文泽

河南师范大学学报(自然科学版) ›› 2025, Vol. 53 ›› Issue (01) : 92 -99.

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河南师范大学学报(自然科学版) ›› 2025, Vol. 53 ›› Issue (01) : 92 -99. DOI: 10.16366/j.cnki.1000-2367.2023.06.21.0003

对抗性增强的图像块位平面拆分缩略图保留加密

    李名, 崔清晨, 王曦, 张静, 李文泽
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摘要

随着个人图像数量日益增加,云服务开始在图像存储方面发挥重要作用.然而,将图像上传到云端将会面临隐私威胁.传统的加密方案对图像进行简单加密就可以保护图像隐私,但它牺牲了图像内容的可用性.近年来,缩略图保留加密(thumbnail preserving encryption, TPE)被提出,通过加密后保持缩略图不变使云中图像在不被非法第三方肉眼识别的同时能对用户具有可用性.但是现有的TPE方案没有考虑到机器学习对图像的隐私威胁.基于此,提出了一种新的TPE方案,该方案在加密过程中从对抗深度学习模型识别图像这一全新的角度出发,提高了保护图像隐私信息的能力.实验表明,所提出的方案能够在图像对用户具有可用性的同时抵抗人类肉眼和深度神经网络识别图像.

关键词

图像加密 / 对抗性 / 可用性 / 隐私性

Key words

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对抗性增强的图像块位平面拆分缩略图保留加密[J]. 河南师范大学学报(自然科学版), 2025, 53(01): 92-99 DOI:10.16366/j.cnki.1000-2367.2023.06.21.0003

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