针对现有明文域可逆信息隐藏方案对于单个像素值修改过程中仅嵌入单比特秘密信息,提出一个基于像素排序值(pixel value ordering,PVO)阶跃响应的可逆信息隐藏方案。PVO对像素块排序后的最值进行预测和修改实现秘密信息的可逆嵌入,具有...针对现有明文域可逆信息隐藏方案对于单个像素值修改过程中仅嵌入单比特秘密信息,提出一个基于像素排序值(pixel value ordering,PVO)阶跃响应的可逆信息隐藏方案。PVO对像素块排序后的最值进行预测和修改实现秘密信息的可逆嵌入,具有高保真的特性。利用PVO后的参考像素来确定高保真阶跃修改量,然后通过阶跃处理进行块内冗余像素的选择,最终通过排序序列与像素位置的映射关系来实现信息的嵌入。方案每修改单个像素值信息能够实现多比特秘密信息的嵌入,并且由像素排序确定得到的阶跃修改量能够保证信息提取后图像的无损恢复。经仿真实验验证,在达到同样嵌入容量要求条件下,研究结果较先前基于预测扩展处理的像素值排序方案能够大幅减少像素修改的数量,并且低负载条件下峰值信噪比性能指标得到显著提升。展开更多
为在密态计算中实现高效的比较操作,设计一种支持并行加速的多比特同态比较运算器。基于cuFHE软件库构造单比特同态数值比较器,在并行运算模式下调用该同态数值比较器,通过GPU硬件实现可比较任意比特明文的多比特同态比较运算器。利用cu...为在密态计算中实现高效的比较操作,设计一种支持并行加速的多比特同态比较运算器。基于cuFHE软件库构造单比特同态数值比较器,在并行运算模式下调用该同态数值比较器,通过GPU硬件实现可比较任意比特明文的多比特同态比较运算器。利用cuFHE同态算法库编写同态比较运算函数并进行测试,结果表明,该比较运算器效率较高,对 100 bit 的明文进行一次比较运算仅需0.91 s。展开更多
针对传统的身份基全同态加密(IBFHE)方案无法对不同身份标识(ID)下的密文进行同态运算的问题,提出一个基于误差学习(LWE)问题的分层身份基多用户全同态加密方案。该方案利用Clear等(CLEAR M, McGOLDRICK C. Multi-identity and multi-ke...针对传统的身份基全同态加密(IBFHE)方案无法对不同身份标识(ID)下的密文进行同态运算的问题,提出一个基于误差学习(LWE)问题的分层身份基多用户全同态加密方案。该方案利用Clear等(CLEAR M, McGOLDRICK C. Multi-identity and multi-key leveled FHE from learning with errors. Proceedings of the 2015 Annual Cryptology Conference, LNCS 9216. Berlin:Springer, 2015:630-656)在2015年提出的身份基多用户全同态加密方案(方案)的转化机制,结合Cash等(CASH D, HOFHEINZ D, KILTZ E, et al. Bonsai trees, or how to delegate a lattice basis. Proceedings of the 2010 Annual International Conference on the Theory and Applications of Cryptographic Techniques, LNCS 6110. Berlin:Springer, 2010:523-552)在2010年提出的身份基加密(IBE)方案■方案),实现了不同身份标识下的密文同态运算,应用前景更加广阔,在随机预言机模型下为基于身份匿名的选择明文攻击下的不可区分性(IND-ID-CPA)安全。与方案相比,该方案在公钥规模、私钥规模、密文尺寸、分层性质和密钥更新周期方面都具有优势。展开更多
文摘针对现有明文域可逆信息隐藏方案对于单个像素值修改过程中仅嵌入单比特秘密信息,提出一个基于像素排序值(pixel value ordering,PVO)阶跃响应的可逆信息隐藏方案。PVO对像素块排序后的最值进行预测和修改实现秘密信息的可逆嵌入,具有高保真的特性。利用PVO后的参考像素来确定高保真阶跃修改量,然后通过阶跃处理进行块内冗余像素的选择,最终通过排序序列与像素位置的映射关系来实现信息的嵌入。方案每修改单个像素值信息能够实现多比特秘密信息的嵌入,并且由像素排序确定得到的阶跃修改量能够保证信息提取后图像的无损恢复。经仿真实验验证,在达到同样嵌入容量要求条件下,研究结果较先前基于预测扩展处理的像素值排序方案能够大幅减少像素修改的数量,并且低负载条件下峰值信噪比性能指标得到显著提升。
文摘为在密态计算中实现高效的比较操作,设计一种支持并行加速的多比特同态比较运算器。基于cuFHE软件库构造单比特同态数值比较器,在并行运算模式下调用该同态数值比较器,通过GPU硬件实现可比较任意比特明文的多比特同态比较运算器。利用cuFHE同态算法库编写同态比较运算函数并进行测试,结果表明,该比较运算器效率较高,对 100 bit 的明文进行一次比较运算仅需0.91 s。
文摘针对传统的身份基全同态加密(IBFHE)方案无法对不同身份标识(ID)下的密文进行同态运算的问题,提出一个基于误差学习(LWE)问题的分层身份基多用户全同态加密方案。该方案利用Clear等(CLEAR M, McGOLDRICK C. Multi-identity and multi-key leveled FHE from learning with errors. Proceedings of the 2015 Annual Cryptology Conference, LNCS 9216. Berlin:Springer, 2015:630-656)在2015年提出的身份基多用户全同态加密方案(方案)的转化机制,结合Cash等(CASH D, HOFHEINZ D, KILTZ E, et al. Bonsai trees, or how to delegate a lattice basis. Proceedings of the 2010 Annual International Conference on the Theory and Applications of Cryptographic Techniques, LNCS 6110. Berlin:Springer, 2010:523-552)在2010年提出的身份基加密(IBE)方案■方案),实现了不同身份标识下的密文同态运算,应用前景更加广阔,在随机预言机模型下为基于身份匿名的选择明文攻击下的不可区分性(IND-ID-CPA)安全。与方案相比,该方案在公钥规模、私钥规模、密文尺寸、分层性质和密钥更新周期方面都具有优势。
