基于扑克的图像加密性能评估测试

文摘

图像加密的快速发展需要绩效评估指标。等传统指标熵不考虑当地的像素之间的相关性及其附近。这些指标无法估计加密基于图像像素坐标排列。提出了一种新型效能评估指标来解决这个问题。密文图像转换为比特流。然后,扑克测试实现。提出度量考虑图像附近的邻居关系选择和剪辑扫描。密文图像的随机性测试通过计算卡方检验值。实验结果验证该指标的效率。

1。介绍

个人智能设备的加速增长和互联网使它容易分配,共享和交换数字图像数据通过各种开放的网络。是简单的访问这些图像数据时通过开放的网络传播。在这种情况下,图像数据的安全已经成为一个至关重要的问题,因为一些图像内容需要保密。图像加密是一种有效的解决方案,保证图像数据安全。加密过程将原始图像转换为另一个难以理解的形象。理想的密文图像是不理解。这样一个密文图像可以存储或传输在不安全的网络没有内容泄漏给任何人除了预期的接收者。由于图像有一定的特征,如批量数据大小和高关联现象,图像加密方案专注于破坏相邻像素之间的相关性。这就要求密文图像应该表现为毫无意义的声音。

因为图像加密已经吸引了广泛关注,近年来提出了各种各样的加密方案。因此,有效的图像加密性能评估所需的。评估加密性能有助于优化参数设置以及提高加密方案(1]。主观偏好测验提供了几个密文图像和要求观察者找出一个他们认为是最好的表现。主观测试直观、简单。然而,它是不方便,费时和昂贵的。因此,它导致需求上升的客观评价。图像加密破坏了相邻像素之间的相关性。密文图像应该nonrelative最初的纯文本图像,看起来像毫无意义的噪音。因此,有两种类型的客观评价指标。第一种试图估计密文图像和纯文本图像之间的关系。这种相关系数是一个指标,计算像素之间的相关系数在同一位置的明文和密文图像(2]。另一个广泛使用的指标是偏离身份,衡量加密图像的直方图的偏差从理想的加密图像的直方图3]。这种客观指标需要参考图像的知识。另一种专注于密文图像的随机性测试。这种客观指标不需要纯文本形象文献[4]。nonreference客观加密绩效评估更实用,因为参考图像并不总是可用的。可以用来评估一些随机性统计测试图像加密性能,如近似熵和块频率(5]。这些评估通常需要转换图像的位流。

本文提出一种nonreference客观指标来评估图像加密性能。这部小说度量是基于扑克测试像素邻域关系的考虑。首先讨论了传统的客观标准。然后,扑克测试。这部小说指标描述。最后,性能指标的评估检查有效性5。

2。传统指标

当一个图像加密方案,提出了几个性能分析评估实施新的加密方案的有效性。使用最广泛的评价标准包括加密质量和香农熵。

2.1。加密质量

加密质量是用来测量像素值的变化率当加密应用到一个图像6]。更高的像素值表示的变化图像加密和加密质量更有效。加密总质量是用纯文本图像之间的像素值的变化和密文图像。

让和表示纯文本图像和密文图像,分别。假设和为每个灰度出现的数量吗在纯文本图像和密文图像;总灰度。加密质量定义如下:

加密质量无法估计加密基于图像像素坐标排列。像素位置洗牌没有值变化毫无区别和。在这种情况下,加密无法评估加密的性能质量。此外,加密纯文本图像的质量要求的知识,这并不总是可用的。

2.2。香农熵

香农熵和信息熵是一个测量的不确定性。熵表示的更大价值体系更随机。当一个随机变量的概率分布同样,香农熵将是最大的。如果一个密文图像的夏侬熵方法理论峰值,加密将被认为是有效的7]。

假设像素值的概率是和总灰度;香农熵的图像计算 香农熵不需要参考图像。然而,它不能评估基于像素位置的加密洗牌。你的邻居像素的相关性并不考虑。

2.3。自相关

自相关信号的互相关本身在不同的时间点8]。像素在水平有意义的图像相关的,垂直的,对角线方向。有效的图像加密破坏相邻像素之间的相关性。因此,可以采用二维自相关值评估图像加密的性能。相邻像素之间的相关性是重点,一个像素的归一化自相关值转移这三个方向上图像加密的测量质量。这意味着掩模图像的中心从原始图像与一个像素的中心。归一化的二维自相关图像被定义为 在这是图像的像素值吗在位置。是图像的平均值。如果图像的大小,将一个矩阵的大小。归一化自相关值与一个像素的变化是矩阵中的值在的位置,,

2.4。空白试验

的差距测试用于测试序列的随机性。这是关心的数量差距在任何特定类的数字9]。序列的元素分为两类:0和上限之间的元素值,标记为0,和与其他元素值,标记为1。连续0被定义为“缺口。“零缺口数的长度。然后计算卡方统计量 在这是零间隙长度的数量吗和的概率是零缺口的长度等于什么。通过计算,在那里元素属于类别的概率是0。

3所示。扑克测试

扑克测试是一个随机性测试。对待数字组合在一起作为一个扑克的手。手中获得比较期望是什么。经典扑克测试包括使用所有可能的类别从扑克,使用5个数字。在实践中,扑克测试可以应用不限于五个数字的手。对于加密应用程序,四个数字更方便处理一些流(10]。

国家标准与技术研究所设计的随机性测试工厂检验计划140 - 2与扑克测试第二个测试(11]。扑克的测试在工厂检验计划140 - 2定义如下:一位流连续20000位应分为5000不重叠的部分。这些部分被称为轻咬(12]。一个咬由4位。出现的每一个的数量2⁴= 16个可能的值被计算和存储。扑克测试确定这些轻咬大约出现在相同的频率。卡方检验是用来评估公式的随机性 在这的数量吗可能的值。很明显,扑克测试处理位流和流的数量是受限的。密码的图像是一个二维矩阵未知的大小和元素的整数值。这些问题需要被解决,如果我们试图评估密文图像的随机性的扑克测试。

4所示。新颖的指标

图像加密破坏了相邻像素之间的相关性。密文图像应该尽可能像毫无意义的噪音。有效的图像加密生成随机性应该像密文图像。这部小说加密性能评估指标是基于密文的随机性测试图像和像素邻域相关性。图1提供加密性能评估的流程图,提出新颖的指标。

4.1。像素值二值化

密文图像由像素与整数十进制值。扑克的值需要的关键测试,因为有太多的像素值可能的组合。密文图像可以被转换成一个二进制图像通过抛硬币公式(13] 在这像素值的位置吗和表示密文图像中所有像素的平均值。

二值化后,与二进制图像像素值。

4.2。小区选择

关键的密文图像分为小细胞有相同的大小。一个细胞覆盖了当地的社区。细胞的大小是灵活的,这是有关社区的选择。通常使用8-neighborhood当前像素对应于一个细胞大小。一个大小单元考虑了相邻像素在水平、垂直和对角方向。它是另一个邻居的选择。除了这两种大小,一维尺寸或也是可行的。如果密文图像大小不能与细胞大小没有余数的分裂,最后一行和列的其余部分将被遗弃在成功过程。原因是单元尺寸很小。因此,余数也不大。小尺寸的余数没有影响整个图像的随机属性。

小区选择的大小影响着一点一点的流。不同的大小产生不同长度的段。可能的组合数的一些部分也不同。这将导致卡方值的差异,因为可能出现的数量影响的价值。在这种情况下,评价过程应该与邻居保持一致选择当评估加密方案。否则,结果毫无意义。

4.3。位流生产

小区选择后,与同样大小的小细胞。在大多数情况下细胞是二维的。因此,它需要将这些细胞转化为比特流的扑克测试。细胞夹扫描产生一些片段。图2显示了剪辑扫描的示意图。这种扫描使相邻细胞仍然相邻像素的输出部分。关键的过程保持邻域相关性密文图像尽可能多。段构造位流,也就是在扑克测试使用。

4.4。扑克测试

位流由段。这些位段的长度相同,在这和是细胞行和列的数量。将会有可能的值的部分。对于每一个可能值,出现的数量统计。这个处理产生的直方图箱里。如果原始像素值用于运行扑克测试,会有箱为一个8位的灰色图像。计算的成本是巨大的,如果二值化一步跳过。形象已经批量数据的大小。因此这些事件的数量足够大,适合进一步统计测试。卡方检验是用来评估观察到的相似和预期的数据。预期的数据分布均匀根据假说:“每一个可能发生的价值是一样的。“随机分布的位流支持的假设。

观察到的发生可能的价值假设是;预期发生的每一个可能的值 卡方值计算 计算值大约是卡方分布自由度。当选择附近,的数量和是固定的,自由度是固定的。更多的随机分布的位流较小的结果值(6),这意味着更random-like密文图像。在这种情况下,产生密文图像的加密方案执行好。

5。实验

5.1。评价像素位置加密

阿诺德的猫映射混沌映射。它可以用来加密图像通过将像素位置(14]。加密图像随机原来有足够的迭代。有相当数量的基于阿诺德的猫映射的图像加密算法(15,16]。通常匆忙像素值结合位置转换提高安全性。

在本节中,经典的阿诺德的猫地图图像采用加密算法来验证提出的绩效评估指标。的像素位置转换为原始图像的位置在密文图像 在这是图像的行或列的数量。转换可以迭代获得更多random-like结果。然而,如果迭代超出必要的,将恢复原始图像。图3显示了阿诺德的猫映射加密的结果图像丽娜与不同的迭代。像素迅速沦为一个混乱的迭代是5号。然后4的外观形象是random-like较少迭代7和8。之后,再次像素显示混乱在迭代9和10。当(9)超过12次迭代,密文图像显示模式。在迭代15,密文图像原始纯文本图像是一样的。

因为没有像素值混淆处理在这个加密,直方图的图像如图43保持一样的原始的直方图。因此,加密质量计算(1每4图像)将是零。和香农熵计算(2)将是相同的每一个图像在图3。

该指标是影响社区选择前一节中提到的。表1列出了评价结果图3通过该小说度量不同社区的选择。图4介绍了评估值的曲线对迭代数。它可以观察到,评价结果曲线形状像w .这是符合密码随机图形象的印象3。中间的曲线是不清楚社区规模正在增长。这种现象的出现是因为评估价值增长的第一个和最后一个迭代。然而,评估结果表1显示每一列的变化趋势是相同的:减少,底部反弹,再次降低,然后增加。

小说指标排名这些密码的图像性能评价结果的降序排列在桌子上2。最贫穷的性能被认为是密文图像迭代1和14。这是在图一致的印象3。密文图像的最佳性能随着邻域选择的变化而异。这是因为W形曲线有两个山谷。排名结果表明,小说度量是有效评价加密性能。此外,评价结果选择附近的环境影响。

作为社区的选择不同,评估变更的处理时间。表3为小说的时间成本度量提供了不同的社区选择。很明显,时间成本随着小区面积的增加而减少。因为小社区碎片图像区域,从而增加夹扫描处理时间。由于评价结果影响小的社区选择,建议更大的区域附近。然而,随着小区面积增长,可能的组合的位段的数量将呈现指数级增长。计算机内存,导致高负担。在这种情况下,该地区附近不应太大。因此,推荐附近的4×4,4×5、5×4。

归一化自相关值和一个像素变化在不同的方向是用来测量加密性能图3作为一个比较。掩码图像的中心从原始图像的中心转移到一个像素在水平、垂直和对角方向。表4和5目前自相关的评估结果和性能排名。因为自相关的值- 1表明强负相关,绝对值表4用于生产排名的结果在表吗5。在表格的最后几行垂直方向5显示有问题在评估最穷的密码进行图像。很明显在图3密文图像的迭代1和14个最贫穷与迭代2和13。然而,垂直定向归一化自相关等级密码图片13日在高的位置。甚至高于密文图像迭代3和8。这是不符合图的视觉印象3。

另一个比较提出了测试的差距。密文图像拉伸到一个向量列的列来执行测试的差距。在图的密文图像38位灰度水平,上限设置为51,128年和179年的元素分类。这三个值是20%,50%,和70%的最大灰度级。然后计算卡方(4)作为评估。表6和7目前排名评价结果和性能。测试有问题的差距在评估执行的四个贫穷密文图像。当上界值设置为最大值的20%,密文图像的迭代2排在高位相比迭代7。当上界值设置为最大值的70%,密文图像的迭代1,2,13排名甚至高于密文图像迭代10和图5。这不是一致的视觉印象。

5.2。评价更复杂的加密

在本节中,加密图像像素值加扰和位置洗牌是用来验证新的评价指标。纯文本的图像是由Vigenere第一加密密码争夺它的像素灰度值,然后像素位置被打乱。耦合逻辑地图是用来产生的伪随机序列加密(17]。纯文本的图像和密文图像如图所示5。图5 (b)是密文图像只有位置转移。图5 (c)是密文图像像素值忙于处理;图5 (d)是密文图像与处理。密钥是相同的。复杂的处理带来了更高的安全性。因此,图5 (d)应该被评为最好的表现。

数据的评价结果5 (b),5 (c),5 (d)提出的指标和其他指标提供了表8。很明显,该指标与不同的社区选择给图5 (d)最低的价值。这意味着密文图像加密两像素加扰和位置转移被认为是最好的加密。所有的提议也指标得分图5 (b)贫穷的表现。这是符合性能分析。归一化自相关分配图5 (c)最小的绝对值除了垂直方向。测试的差距评估数据时也有一些问题5 (c)和5 (d)。在最后一列,图5 (b)有相同的熵最初的纯文本图像,而数据吗5 (c)和5 (d)有相同的熵。这是因为他们的灰度级直方图分布相同。

6。结论

本文提出一种nonreference客观指标来评估图像加密性能。小说指标考虑像素邻域关系。扑克测试是用来测试的随机性密文图像。指标可以有效地估计加密基于图像像素坐标排列。实验建议几个街区的选择。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

该项目是由中国国家自然科学基金(批准号61402051和61402051),111年项目(没有。B14043),中国陕西省自然科学基础研究计划(项目号的青年科学家基金2016 jm6076),陕西省自然科学基金(项目号2015 jq6239)。

引用

1. l .通f·戴、张y和j·李,“视觉视频加密,安全评估”学报18 ACM国际多媒体会议10(毫米)ACM,页835 - 838年,2010年10月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
2. j·艾哈迈德·f·艾哈迈德,“效率分析和安全评价的图像加密方案,“计算,p。25日,第23卷,2010年。视图:谷歌学术搜索
3. c .将b Sarkar d·穆克吉,“DNA编码的关系,通过混沌随机序列图像加密,“http://arxiv.org/pdf/1505.01795.pdf。视图:谷歌学术搜索
4. x。张和J.-L。粉丝,“两个新的数字图像加密效果评价标准,“计算机科学,37卷,不。2、264 - 268年,2010页。视图:谷歌学术搜索
5. w . l . Wang梅林,d .亏,z Xuecheng,“可伸缩的真正的随机数发生器,”世界大会在工程学报》上,1卷,伦敦,英国,2015年7月。视图:谷歌学术搜索
6. a . h . m . Ragab o·s·法拉克阿拉,a . y . Noaman和k . w . Magld“加密质量评价健壮的混沌分组密码的数字成像,”最近的技术和工程的国际期刊,卷2,不。6、第4 - 9,2014页。视图:谷歌学术搜索
7. s . Chapaneri r . Chapaneri, t . Sarode”评价混沌映射的点阵图像加密系统”学报》国际会议电路、系统、通讯和信息技术应用程序(CSCITA 14)IEEE,页59 - 64年,孟买,印度,2014年4月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
8. c . Yuganya“2 d交叉相关综合图像识别,”全球研究计算机科学杂志》上,4卷,不。4 - 17,2013页。视图:谷歌学术搜索
9. 博芬格和v . j .博芬格”测试随机序列的差距。”数理统计年鉴中32卷,第534 - 524页,1961年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索|MathSciNet
10. w·m·f·Abdel-Rehim中情局伊斯梅尔,e . Morsy”测试随机性:最初的扑克方法加速使用MATLAB与OpenMP平行,“计算机科学与工程,5卷,不。2、25 - 29,2015页。视图:谷歌学术搜索
11. 联邦信息处理标准(FIPS),“安全”要求加密模块,酒吧140 - 2、2001。视图:谷歌学术搜索
12. S.-J。徐,X.-B。陈,r·张,y。杨和研究。郭”,一种改进的混沌密码系统基于循环移位和XOR操作,“物理信,卷376,不。年级,1003 - 1010年,2012页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
13. r . Kadir也和m . a . Maarof“伪随机比特序列的随机性分析,”《计算机工程与应用国际会议(IPCSIT 11),卷2,新加坡,2011年。视图:谷歌学术搜索
14. g·彼得森,”阿诺德的猫地图,“数学45-Linear代数,1997年,http://pages.physics.cornell.edu/ ~ sethna /教学/ 562 _s03 / HW / pset02_dir / catmap.pdf。视图:谷歌学术搜索
15. Z.-G。马和s。秋,”一个图像密码系统基于广义猫映射,”中国通信学会杂志》上,24卷,不。2,51-57,2003页。视图:谷歌学术搜索
16. A . Kanso和m . Ghebleh”小说基于3 d混沌映射的图像加密算法,”非线性科学与数值模拟通信,17卷,不。7,2943 - 2959年,2012页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索|Zentralblatt数学|MathSciNet
17. 李,赵y, b和j .王”基于混沌序列的图像加扰和Veginere密码”多媒体工具和应用程序,卷66,不。3、573 - 588年,2013页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索

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