【同态加密算法的学习日记】
文章目錄
- 圖像魯棒可逆水印算法
- 1.摘要
- 2.Paillier加密系統(tǒng)
- 2.cmake
- 3.VTK
- 4.NTL數(shù)論庫(kù)
- 5.圖像加密評(píng)判指標(biāo)
- 1.PSNR——峰值信噪比
- 總結(jié)
圖像魯棒可逆水印算法
來(lái)源:項(xiàng)世軍,楊樂(lè).基于同態(tài)加密系統(tǒng)的圖像魯棒可逆水印算法.軟件學(xué)報(bào),2018,29(4):957-972.[http://www.jos.org.cn/1000-9825/5406.htm]
提示:以下是本篇文章正文內(nèi)容,下面案例可供參考
1.摘要
可逆水印算法分為以下五步:
1. 對(duì)原始圖像進(jìn)行8*8分塊,加密得原始圖像的密文圖像 2. 計(jì)算各密文分塊統(tǒng)計(jì)量,平方圖平移來(lái)嵌入水印信息 3. 在接收方可從密文圖像或明圖像直方圖中提取水印,并反平移恢復(fù)密文圖像或原始圖像 4. 含水印的密文圖像解密后,可從其統(tǒng)計(jì)量直方圖中提取水印信息和恢復(fù)原始圖像 5. 解密后含水印圖像被攻擊后,仍可以正確提取水印該算法實(shí)現(xiàn)了直接在密文圖像中嵌入水印,并分別在加密域或明文域提取水印,恢復(fù)原始密文或明文圖像。
2.Paillier加密系統(tǒng)
同態(tài)性:加密后可直接對(duì)密文進(jìn)行相應(yīng)運(yùn)算,結(jié)果與明文一致
概率性:對(duì)于相同明文,不同加密過(guò)程可得到不同密文
密鑰生成
p,q:隨機(jī)選擇的兩個(gè)較大質(zhì)數(shù) lambda:p-1和q-1的最小公倍數(shù)(私鑰) gcd:(計(jì)算兩數(shù)的)最大公約數(shù) lcm:最小公倍數(shù) (N,g)公鑰加密過(guò)程
輸入明文m,采用公鑰(N,g)加密后得密文c。
解密過(guò)程
利用私鑰對(duì)密文c進(jìn)行解密,得到明文m
半同態(tài)加密
半同態(tài)加法加密:將兩密文相乘取模后的密文進(jìn)行解密,得到與密文對(duì)應(yīng)的兩明文之和
2.cmake
cmake:cross platform make
定義:跨平臺(tái)的高級(jí)編譯配置工具,可以用簡(jiǎn)單的語(yǔ)句來(lái)描述所有平臺(tái)的編譯過(guò)程
makefile:makefile關(guān)系到了整個(gè)工程的編譯規(guī)則。一個(gè)工程中的源文件不計(jì)數(shù),其按類型、功能、模塊分別放在若干個(gè)目錄中,makefile定義了一系列的規(guī)則來(lái)指定,哪些文件需要先編譯,哪些文件需要后編譯,哪些文件需要重新編譯,甚至于進(jìn)行更復(fù)雜的功能操作
作用:有效地描述這些文件之間的依賴關(guān)系以及處理命令,當(dāng)個(gè)別文件改動(dòng)后僅執(zhí)行必要的處理,而不必重復(fù)整個(gè)編譯過(guò)程,可以大大提高軟件開(kāi)發(fā)的效率。
借助cmake進(jìn)行VTK的環(huán)境配置
靜態(tài)編譯:在編譯時(shí)把所有模塊都編譯進(jìn)可執(zhí)行文件里,類似于帶著工具包到處跑,不需要周圍環(huán)境提供相應(yīng)工具,不受環(huán)境影響。
動(dòng)態(tài)編譯:將應(yīng)用程序需要的模塊都編譯成動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)DLL,運(yùn)行時(shí)用到哪個(gè)模塊就調(diào)用哪個(gè)DLL,會(huì)受到環(huán)境影響。
3.VTK
環(huán)境配置:借助VTK
靜態(tài)編譯:在編譯時(shí)把所有模塊都編譯進(jìn)可執(zhí)行文件里,類似于帶著工具包到處跑,不需要周圍環(huán)境提供相應(yīng)工具,不受環(huán)境影響.
動(dòng)態(tài)編譯:將應(yīng)用程序需要的模塊都編譯成動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)DLL,運(yùn)行時(shí)用到哪個(gè)模塊就調(diào)用哪個(gè)DLL,會(huì)受到環(huán)境影響。
4.NTL數(shù)論庫(kù)
定義:NTL是一種高性能的可移植C ++庫(kù),為任意長(zhǎng)度的整數(shù)提供數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法。用于整數(shù)和有限域上的向量,矩陣和多項(xiàng)式以及任意精度的浮點(diǎn)運(yùn)算。
作用:NTL為代表數(shù)學(xué)對(duì)象的各種類提供了一個(gè)干凈一致的接口。它為輕松快速地實(shí)現(xiàn)新的數(shù)論算法提供了良好的環(huán)境,而又不影響性能。
原文鏈接:http://t.csdn.cn/mz7c9
NTL為以下方面提供了最新算法的高質(zhì)量實(shí)現(xiàn):
5.圖像加密評(píng)判指標(biāo)
1.PSNR——峰值信噪比
它是原圖像與被處理圖像之間的均方誤差相對(duì)于(2n-1)2的對(duì)數(shù)值(信號(hào)最大值的平方,n是每個(gè)采樣值的比特?cái)?shù)),它的單位是dB。PSNR數(shù)值越高,則兩圖像相似度更高。
MSE:原圖像與密文圖像之間均方誤差。
總結(jié)
總結(jié)
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