International journal of advanced smart convergence
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v.11
no.4
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pp.163-169
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2022
In this paper, we propose a data hiding technique that effectively hides confidential data in the LSB of an image pixel by using the characteristics of the neighboring pixels of the image and the encryption techniques. In the proposed technique, the boundary surface of the image and the flat surface with little change in pixel values are investigated. At the boundary surface of the image, 1 bit of confidential data is encrypted and hidden in the LSB of the boundary pixel to preserve the characteristics of the boundary surface. In the pixels of the plane where the change in pixel value is small, 2 bits secret data is encrypted and hidden in the lower 2 bits of the corresponding pixel. In this way, when confidential data is hidden in an image, the amount of confidential data hidden in the image is greatly increased while maintaining excellent image quality. In addition, the security of hidden confidential data is strongly maintained. When confidential data is hidden by applying the proposed technique, the amount of confidential data concealed increases by up to 92.2% compared to the existing LSB method. The proposed technique can be effectively used to hide copyright information in commercial images.
For the patients' privacy, secure access control of medical images is essentially necessary. In this paper, two types of Region of Interest (ROI)-based selective encryption schemes are proposed, which concentrate on the security of crucial parts in medical images. The first scheme randomly inverts the most significant bits of ROI coefficients in several high frequency subbands in the transform domain, which only incurs little loss on compression efficiency. The second scheme employs a symmetric key encryption to encrypt selectively the ROI data in the final code-stream, which provides sufficient confidentiality. Both of two schemes are backward compatible so as to ensure a standard bitstream compliant decoder so the encrypted images can be reconstructed without any crash.
Face verification has been widely studied during the past two decades. One of the challenges is the rising concern about the security and privacy of the template database. In this paper, we propose a secure face verification system which generates a unique secure cryptographic key from a face template. The face images are processed to produce face templates or codes to be utilized for the encryption and decryption tasks. The result identity data is encrypted using Advanced Encryption Standard (AES). Distance metric naming hamming distance and Euclidean distance are used for template matching identification process, where template matching is a process used in pattern recognition. The proposed system is tested on the ORL, YALEs, and PKNU face databases, which contain 360, 135, and 54 training images respectively. We employ Principle Component Analysis (PCA) to determine the most discriminating features among face images. The experimental results showed that the proposed distance measure was one the promising best measures with respect to different characteristics of the biometric systems. Using the proposed method we needed to extract fewer images in order to achieve 100% cumulative recognition than using any other tested distance measure.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.4
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pp.1448-1463
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2021
With the continuous development of cloud storage, plenty of redundant data exists in cloud storage, especially multimedia data such as images and videos. Data deduplication is a data reduction technology that significantly reduces storage requirements and increases bandwidth efficiency. To ensure data security, users typically encrypt data before uploading it. However, there is a contradiction between data encryption and deduplication. Existing deduplication methods for regular files cannot be applied to image deduplication because images need to be detected based on visual content. In this paper, we propose a secure image deduplication scheme based on hashing and clustering, which combines a novel perceptual hash algorithm based on Local Binary Pattern. In this scheme, the hash value of the image is used as the fingerprint to perform deduplication, and the image is transmitted in an encrypted form. Images are clustered to reduce the time complexity of deduplication. The proposed scheme can ensure the security of images and improve deduplication accuracy. The comparison with other image deduplication schemes demonstrates that our scheme has somewhat better performance.
A camouflaged encryption scheme based on Hadamard matrix and ghost imaging is proposed. In the process of the encryption, an orthogonal matrix is used as the projection pattern of ghost imaging to improve the definition of the reconstructed images. The ciphertext of the secret image is constrained to the camouflaged image. The key of the camouflaged image is obtained by the method of sparse decomposition by principal component orthogonal basis and the constrained ciphertext. The information of the secret image is hidden into the information of the camouflaged image which can improve the security of the system. In the decryption process, the authorized user needs to extract the key of the secret image according to the obtained random sequences. The real encrypted information can be obtained. Otherwise, the obtained image is the camouflaged image. In order to verify the feasibility, security and robustness of the encryption system, binary images and gray-scale images are selected for simulation and experiment. The results show that the proposed encryption system simplifies the calculation process, and also improves the definition of the reconstructed images and the security of the encryption system.
We proposed the optical system using two divided halftone images to hide the original image and a joint transform correlator. The encryption procedure is performed by the Fourier transform of the product of each divided image by visual cryptography and the same random image which is generated by computer processing. As a result, we can obtain two Fourier divided images which are used as the encrypted image and the decrypting key, respectively. In the decryption procedure, both the encrypted image and the decrypting key are located on the joint input plane. Then the original image is reconstructed on a CCD camera which is located in the output plane. An autocorrelation term of joint transform correlator contributes to decrypt the original image. To demonstrate the efficiency of the proposed system, computer simulations and noise analysis are performed. The result show that the proposed system is a very useful optical certification system.
A new multiple-image encryption scheme that is based on a compressive ghost imaging concept along with a Fourier transform sampling principle has been proposed. This further improves the security of the scheme. The scheme adopts a Fourier transform to sample the original multiple-image information respectively, utilizing the centrosymmetric conjugation property of the spatial spectrum of the images to obtain each Fourier coefficient in the most abundant spatial frequency band. Based on this sampling principle, the multiple images to be encrypted are grouped into a combined image, and then the compressive ghost imaging algorithm is used to improve the security, which reduces the amount of information transmission and improves the information transmission rate. Due to the presence of the compressive sensing algorithm, the scheme improves the accuracy of image reconstruction.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.542-543
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2018
In this paper, we propose a method of visual information of original image by encrypting only partial data of infra-red image. In this method, the infra-red image is divided into R, G, and B channels, and the outline is searched for the three channel images. Then, an average value is calculated for each contour image, and a channel to be encrypted is selected. The wavelet transform is performed on the selected channel to encrypt only the LL subband in which the highest energy is concentrated. Experimental results show that the SSIM value is less than 0.09 in the case of the proposed encryption method.
Nowadays, with the development of signal processing technique, the protection to the integrity and authenticity of images has become a topic of great concern. A blind image authentication technology with high tamper detection accuracy for different common attacks is urgently needed. In this paper, an improved fragile watermarking method based on local binary pattern (LBP) is presented for blind tamper location in images. In this method, a binary watermark is generated by LBP operator which is often utilized in face identification and texture analysis. In order to guarantee the safety of the proposed algorithm, Arnold transform and logistic map are used to scramble the authentication watermark. Then, the least significant bits (LSBs) of original pixels are substituted by the encrypted watermark. Since the authentication data is constructed from the image itself, no original image is needed in tamper detection. The LBP map of watermarked image is compared to the extracted authentication data to determine whether it is tampered or not. In comparison with other state-of-the-art schemes, various experiments prove that the proposed algorithm achieves better performance in forgery detection and location for baleful attacks.
Information-hiding technology is introduced into an optical ghost imaging encryption scheme, which can greatly improve the security of the encryption scheme. However, in the current mainstream research on camouflage ghost imaging encryption, information hiding techniques such as digital watermarking can only hide 1/4 resolution information of a cover image, and most secret images are simple binary images. In this paper, we propose an equal-resolution image-hiding encryption scheme based on deep learning and computational ghost imaging. With the equal-resolution image steganography network based on deep learning (ERIS-Net), we can realize the hiding and extraction of equal-resolution natural images and increase the amount of encrypted information from 25% to 100% when transmitting the same size of secret data. To the best of our knowledge, this paper combines image steganography based on deep learning with optical ghost imaging encryption method for the first time. With deep learning experiments and simulation, the feasibility, security, robustness, and high encryption capacity of this scheme are verified, and a new idea for optical ghost imaging encryption is proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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