[論文レビュー] Separable Reversible Data Hiding Based on Integer Mapping and Multi-MSB Prediction for Encrypted 3D Mesh Models

Zhaoxia Yin, Na Xu+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 7, 2019

Advanced Steganography and Watermarking Techniques参考文献 29被引用数 7

ひとこと要約

本稿は、整数マッピングとマルチ最上位ビット（Multi-MSB）予測を用いて、暗号化された3Dメッシュモデル向けに分離可能な可逆的データホーディング（RDH-ED）方式を提案する。頂点を「埋め込み済み」と「参照」の2セットに分割し、座標を整数にマッピングし、データ埋め込みのためにMulti-MSB値を置き換えることで、高い埋め込み容量と誤差なしの元のメッシュ回復を達成し、データ抽出エラーがゼロである。この手法は、容量と品質の両面で最先端の手法を上回っている。

ABSTRACT

Reversible data hiding in encrypted domain (RDH-ED) has received tremendous attention from the research community because data can be embedded into cover media without exposing it to the third party data hider and the cover media can be losslessly recovered after the extraction of the embedded data. Although, in recent years, extensive studies have been carried out about images based RDH-ED, little attention is paid to RDH-ED in 3D meshes due to its complex data structure and irregular geometry. In this paper, we propose a separable RDH-ED method for 3D meshes based on integer mapping and Multi-MSB (multiplication most significant bit) prediction. The proposed method divides all the vertices of the mesh into the "embedded" set and "reference" set, and maps decimals of the vertex into integers. Then, we calculate the Multi-MSB prediction errors for the vertices of the "embedded" set and a bit-stream encryption technique will be executed. Finally, additional data is embedded by replacing the Multi-MSB of the encrypted vertex coordinates. According to different permissions, recipient can obtain the original plaintext meshes, additional data or both. Experimental results show that the proposed method has higher embedding capacity and higher quality of the recovered meshes compared to the state-of-art methods.

研究の動機と目的

• 複雑な幾何構造と不規則な構造のため、暗号化された3Dメッシュモデルにおける有効な可逆的データホーディングの欠如に対処すること。
• 受信者が暗号化されたメッシュを独立して復元できるように、分離可能なデータ抽出とメッシュ回復を可能にすること。
• 暗号化された3Dメッシュドメインにおいて、埋め込み容量の向上と高品質なメッシュ再構築の維持を図ること。
• 3Dメッシュ内の空間相関をマルチ-MSB予測で活用し、復号エラーなしで正確なデータ回復を実現すること。
• 3Dモデルクラウドにおける安全なデータ共有や所有権保護などのプライバシー保護型アプリケーションを支援すること。

提案手法

• 3Dメッシュの頂点を接続性および空間的分布に基づいて「埋め込み済み」と「参照」の2セットに分割する。
• 暗号化および埋め込み中の精度を保証するため、頂点座標を浮動小数点から整数に変換する整数マッピングを実施する。
• 隣接する頂点座標を用いて「埋め込み済み」セットに対してマルチ-MSB予測を適用し、元のマルチ-MSB値を推定する。
• 送信中のデータ保護を目的として、暗号化された頂点座標にビットストリーム暗号化技術を適用する。
• 「埋め込み済み」セットの暗号化された頂点座標のマルチ-MSBを置き換えることで、追加データを埋め込む。
• 分離可能な回復が可能である：データ抽出は暗号化座標に対して埋め込み鍵を用い、メッシュの復元は暗号化鍵とマルチ-MSB値の予測を用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高容量かつ低歪みの特性を持つ、3Dメッシュモデル向けに効果的な分離可能なRDH-EDスキームを設計できるか？
• RQ2 マルチ-MSB予測は、暗号化された3Dメッシュにおいて、データ抽出の正確性と埋め込み効率をどのように向上させ得るか？
• RQ3 整数マッピングは、暗号化中に座標の忠実性を保持し、3DメッシュのRDH-EDで完全な回復を可能にするか？
• RQ4 頂点セットの選択（埋め込み対象 vs. 参照対象）は、埋め込み容量およびメッシュ品質にどのような影響を及えるか？
• RQ5 従来の非分離的または非暗号化ドメインのRDHスキームと比較して、本手法はデータ抽出エラーとメッシュ忠実度の面でどのように優れているか？

主な発見

• ビートルメッシュでは16.51ビット/頂点（bpv）の埋め込みレートを達成し、[20]の0.35 bpvおよび[21]の6.00 bpvを大きく上回っている。
• 象メッシュでは452,185ビットを埋め込み、ハウスドルフ距離が0.0086×10⁻³、PSNRが95.97 dBを記録し、高品質なメッシュ回復を示している。
• ドリルメッシュ（871,414頂点）を含むすべてのテストメッシュでデータ抽出エラー率がゼロであり、エラーなしのデータ取得を確認した。
• ドリルメッシュでは101.14 dBのPSNRを達成し、既存手法と比較して優れたメッシュ品質を示している。
• 分離設計により、埋め込みデータの独立した抽出と元のメッシュの完全な回復が可能となり、プライバシー保護型アプリケーションにおける柔軟性とセキュリティが向上した。
• 最大108万面を有する高密度メッシュでも高い性能を維持しており、実世界の3Dプリントやクラウドベースの応用に向けたスケーラビリティと実用性を実証した。