Affine Encryption and Adaptive Single-Neighbor Prediction for High-Capacity Reversible Data Hiding in Encrypted Images
Questo articolo propone uno schema di occultamento reversibile di dati ad alta capacità per immagini criptate che combina la cifratura affine per blocco con un predittore adattivo a singolo vicino per preservare lo spazio di embedding e al contempo rimescolare la varianza del blocco, ottenendo così tassi di embedding significativamente più elevati ed eliminando la necessità della separabilità basata sulla varianza rispetto ai metodi esistenti.
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Nell'era digitale, vaste librerie di fotografie private sono conservate su server remoti, al sicuro da occhi indiscreti perché protette dalla crittografia. Questa serratura garantisce che nemmeno le persone che gestiscono i server possano vedere le immagini. Tuttavia, sorge un problema pratico: a volte un server ha bisogno di allegare un piccolo pezzo di informazione a un file, come un'etichetta o un codice di sicurezza, senza mai sbloccare l'immagine per vedere cosa c'è all'interno. Se il server tenta di aprire il file per aggiungere la nota, la privacy viene violata. Se non può aprire il file, non può trovare lo spazio vuoto necessario per nascondere la nota. Gli scienziati hanno sviluppato un astuto aggiramento chiamato occultamento reversibile di dati in immagini criptate. Questa tecnica permette a un server di infilare dati extra in un'immagine bloccata e, successivamente, a una persona autorizzata di recuperare tali dati e ripristinare l'immagine esattamente al suo stato originale, come se i dati non fossero mai stati lì. La sfida è sempre stata trovare abbastanza spazio per nascondere il messaggio senza rovinare la qualità dell'immagine o la sicurezza della serratura.
Uno studio recente condotto da ricercatori della Vietnam Academy of Science and Technology e della University of Economics–Technology for Industries affronta una specifica debolezza nel metodo più avanzato attualmente disponibile. Il sistema attualmente più performante funziona dividendo un'immagine in piccoli blocchi e rimescolando i pixel all'interno di ogni blocco in un modo che preservi la relazione tra i pixel vicini. Questa relazione preservata crea un modello di ridondanza che può essere sfruttato per nascondere i dati. Tuttavia, i ricercatori hanno scoperto che questo metodo all'avto rimasto aveva due gravi difetti. Primo, rimescolava i pixel aggiungendo lo stesso identico numero a ogni pixel in un blocco. Sebbene ciò mantenesse intatti i modelli interni, lasciava invariata la "ruvidità" o varianza complessiva del blocco. Ciò significava che un osservatore poteva ancora distinguere tra un'area liscia e piatta dell'immagine e una ricca di texture semplicemente guardando le proprietà statistiche dei blocchi criptati, il che rappresenta una fuga di sicurezza. Secondo, il metodo utilizzava una regola fissa e immutabile per indovinare l'aspetto di un pixel basandosi sui suoi vicini, una regola che non era sempre la scelta più efficiente per ogni parte dell'immagine.
Per risolvere questi problemi, il team ha proposto un nuovo approccio che sostituisce la semplice aggiunta di una costante con uno spostamento inclinato più complesso. Immaginate i pixel in un blocco come un pavimento piatto; il vecchio metodo alzava l'intero pavimento della stessa quantità, lasciando invariata la sua inclinazione. Il nuovo metodo inclina il pavimento, alzando un lato più dell'altro. Questa inclinazione è calcolata utilizzando una chiave speciale che il server per l'occultamento dei dati possiede, ma è progettata in modo che il server possa comunque vedere le differenze tra i pixel vicini senza essere in grado di capire la luminosità effettiva di alcun singolo pixel. Poiché l'inclinazione cambia la varianza del blocco, la differenza statistica tra aree lisce e texture scompare, rendendo l'immagine criptata molto più difficile da analizzare. Inoltre, poiché questo spostamento è una linea retta attraverso il blocco, le differiazioni matematiche tra i vicini si annullano perfettamente, permettendo al server per l'occultamento dei dati di lavorare direttamente sui numeri criptati senza dover conoscere l'offset segreto che nasconde i valori reali dell'immagine.
Questo cambiamento nella crittografia ha richiesto un cambiamento nel modo in cui i dati vengono nascosti. Il sistema precedente utilizzava una media complessa di tre pixel vicini per fare le sue previsioni, ma quel metodo falliva con il nuovo spostamento inclinato. I ricercatori hanno sostituito questo con una previsione più semplice, basata su un singolo vicino, che funziona in modo affidabile con la nuova crzione. Hanno anche introdotto un sistema adattivo che testa diversi punti di partenza per la previsione all'interno di ogni blocco, scegliendo quello che crea più spazio per il messaggio nascosto. Questa flessibilità è particolarmente utile per le immagini con texture complesse, dove una regola fissa singola lascerebbe meno spazio. Combinando questi miglioramenti, i ricercatori hanno eliminato la necessità di una mappa separata per tracciare quali blocchi siano stati modificati, un passaggio che precedentemente sprecava spazio.
I risultati dei loro esperimenti, testati su una vasta gamma di set di immagini standard e generali, mostrano che questo nuovo metodo è completamente reversibile e significativamente più efficace. Sulle immagini di test standard, la nuova tecnica ha aumentato la quantità di dati che possono essere nascosti di circa il sedici percento rispetto al precedente miglior metodo, raggiungendo un tasso di 1,48 bit per pixel. Su immagini più diverse e di uso generale, il miglioramento è stato ancora più pronunciato, aumentando la capacità dal quattro al dodici per cento e raggiungendo fino a 2,01 bit per pixel. Fondamentalmente, il nuovo metodo ha rimescolato con successo la varianza del blocco al punto da rendere impossibile distinguere le aree lisce da quelle con texture, riducendo la fuga di sicurezza a un livello indistinguibile dal caso casuale. Lo studio conferma che cambiando la geometria della crittografia da uno spostamento piatto a uno inclinato, e adattando la strategia di previsione di conseguenza, è possibile nascondere più dati in modo più sicuro nelle immagini criptate senza mai compromettere la capacità di recuperare l'immagine originale perfettamente.
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