改进的密文域可逆信息隐藏：基于插值预测误差与Paillier算法

"基于插值预测误差的密文域可逆信息隐藏" 本文介绍了一种创新的可逆信息隐藏算法，该算法特别适用于信息安全领域，旨在解决传统图像预测误差算法预测精度不足、嵌入容量低以及在密文域应用受限的问题。在该方案中，研究人员巧妙地结合了Paillier同态加密算法，以实现在密文域中的可逆信息隐藏。 首先，算法对原始载体图像进行采样，然后通过引入权重，利用采样像素点来预测非采样像素点的值。这样做的目的是提高预测精度，降低预测误差，从而提高嵌入秘密信息的空间。接着，采样像素点使用序列密码进行加密，而非采样像素点则利用Paillier同态加密算法进行加密，这是一种在加密数据上直接执行算术运算的加密方法，保持了数据的同态性。最后，秘密信息被嵌入到加密后的图像中，而不会破坏图像的原始结构。 Paillier同态加密方案是一种公钥加密系统，它允许在加密数据上执行加法和乘法操作，而无需先解密数据。这使得在密文域进行信息隐藏成为可能，同时保持了数据的安全性。由于同态加密的特性，加密过程和解密过程可以分离，使得信息隐藏和提取可以在不同的安全级别上进行，提高了算法的灵活性和实用性。 实验结果显示，提出的算法在保持预测精度的同时，最高能达到1.2比特每像素（bpp）的嵌入容量，这显著优于许多传统方法，并且提供了一定程度的安全保障。这种方法对于那些需要无损恢复原始图像的场景尤其有价值，如医学图像处理、法律取证和军事通信等，其中数据的完整性至关重要。 可逆信息隐藏技术是信息隐藏领域的一个重要分支，它的目标是在隐藏信息后仍能无损地恢复原始载体。传统方法如无损压缩、差值扩展和直方图平移虽然有效，但存在嵌入容量和恢复质量的限制。预测误差扩展是其中的一种策略，通过改进预测算法以提高嵌入容量。然而，现有方法在应对复杂图像纹理或提高嵌入量方面仍有局限性。 文献中的其他研究尝试通过改进预测算法或利用局部信息来提高预测精度，但往往伴随着更高的计算复杂度和有限的嵌入容量。本文提出的插值预测误差方法在保持预测精度的同时，通过优化加密策略，显著提升了密文域的嵌入容量，降低了对解密过程的依赖。 该论文提出了一种基于插值预测误差的密文域可逆信息隐藏新方法，它不仅提高了预测精度，还增强了嵌入容量，同时确保了加密的安全性。这种方法对于信息安全领域具有重要的理论和实际意义，特别是在需要对加密数据进行信息隐藏和无损恢复的应用中。