[論文レビュー] Reversible Data Hiding in Encrypted Images based on MSB Prediction and Huffman Coding

Youzhi Xiang, Zhaoxia Yin+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 22, 2018

Advanced Steganography and Watermarking Techniques参考文献 23被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、適応的MSB予測とハフマン符号化を用いた暗号化画像における高容量な可逆的データ隠し手法を提案する。ピクセルの最上位ビットを暗号化前に予測・符号化することにより、予測可能な冗長性を生成し、暗号化領域内で効率的に秘密データを埋め込みつつ、元の画像および埋め込まれたデータの完全な復元を保証する。

ABSTRACT

With the development of cloud storage and privacy protection, reversible data hiding in encrypted images (RDHEI) has attracted increasing attention as a technology that can embed additional data in the encryption domain. In general, an RDHEI method embeds secret data in an encrypted image while ensuring that the embedded data can be extracted error-free and the original image can be restored lossless. In this paper, A high-capacity RDHEI algorithm is proposed. At first, the Most Significant Bits (MSB) of each pixel was predicted adaptively and marked by Huffman coding in the original image. Then, the image was encrypted by a stream cipher method. At last, the vacated space can be used to embed additional data. Experimental results show that our method achieved higher embedding capacity while comparing with the state-of-the-art methods.

研究の動機と目的

• プライバシーを守るデータ埋め込みを伴う安全なクラウドストレージの増大するニーズに対応する。
• 既存の暗号化画像における可逆的データ隠し（RDHEI）手法に見られる低埋め込み容量の限界を克服する。
• 抽出後、元の画像および埋め込まれたデータの両方が完全に復元可能であることを保証する。
• 復号化を行わず暗号化領域でのデータ埋め込みを実施することで、高いセキュリティを維持する。

提案手法

• 元の画像の各ピクセルの最上位ビット（MSB）に対して適応的予測を採用し、ピクセル値を推定する。
• 予測されたMSB値にハフマン符号化を適用して予測誤差を圧縮・マークし、冗長な領域を生成する。
• MSB予測およびハフマン符号化後にストリーム暗号を用いて画像を暗号化し、暗号化領域でのセキュリティを確保する。
• 圧縮された予測誤差によって空いた領域を活用し、暗号化画像に秘密データを埋め込む。
• 元の画像の正確な再構成が可能となるように、予測および符号化情報を保存することで可逆性を確保する。
• 歪みのない状態で埋め込まれたデータの抽出および元の画像の完全な復元を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 元の画像の完全な復元を保ちながら、暗号化画像に対して高容量な可逆的データ隠しを実現できるか？
• RQ2 MSB予測とハフマン符号化をどのように組み合わせることで、暗号化領域における埋め込み容量を最大化できるか？
• RQ3 予測および符号化による事前処理が、暗号化画像におけるデータ埋め込みの効率性およびセキュリティに与える影響は何か？
• RQ4 提案手法が、最先端のRDHEI技術と比較して埋め込み容量および可逆性の面で優れているか？
• RQ5 無損失圧縮（ハフマン符号化）と暗号化の統合が、可逆的データ隠しの性能にどのように寄与するか？

主な発見

• 提案手法は、最先端のRDHEI手法と比較してより高い埋め込み容量を達成した。
• 適応的MSB予測とハフマン符号化の適用により、画像品質に影響を与えることなく、効果的に冗長な領域を生成した。
• データ抽出後に元の画像が完全に復元されたことから、本手法の可逆性が確認された。
• データ埋め込みを完全に暗号化領域で実施することで、強いセキュリティを維持した。
• 実験結果から、本手法が埋め込みレートの面で既存手法を上回ることを示した。
• 標準的な画像データセットを用いた検証により、さまざまなテストケースにおいて一貫した性能向上が確認された。