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首页> 外文期刊>Image Processing, IET >Prediction error expansion-based reversible data hiding in encrypted images with public key cryptosystem
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Prediction error expansion-based reversible data hiding in encrypted images with public key cryptosystem

机译：具有公钥密码系统的加密图像中的基于预测错误的可逆数据

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Advances in signal processing in the encrypted domain and cloud computing have given rise to privacy-preserving technologies. In recent years, reversible data hiding in encrypted images (RDH-EI) has received attention from the research community because additional data can be embedded into an encrypted image without accessing its original content, and the encrypted image can be losslessly recovered after extracting the embedded data. Although the recent development of RDH-EI compatible with homomorphic public key cryptosystems has intensified research interest, most of the existing mature RDH schemes cannot be transplanted to the encrypted domain due to the limitations of the underlying cryptosystems. In this paper, prediction error expansion based RDH-ED using probabilistic and homomorphic properties of the Paillier cryptosystem is presented. This work implements non-integer mean value computation in the encrypted domain without any interactive protocol between the content owner and the cloud server. This work presents mathematical detail of pixel prediction (mean), prediction error, error expansion and data embedding in the encrypted domain and data extraction and content recovery in the plain domain. Experimental results from standard test images reveal that the proposed scheme outperforms other state-of-the-art encrypted domain schemes.
机译：加密域和云计算中的信号处理的进步使得隐私保存技术引起了。近年来，隐藏在加密图像（RDH-EI）中的可逆数据受到研究界的关注，因为可以将附加数据嵌入到加密图像而不访问其原始内容，并且在提取嵌入后可以无损恢复加密图像数据。虽然近期与同型公钥密码系统兼容的RDH-EI的发展具有加剧研究兴趣，但由于底层密码系统的局限性，大多数现有的成熟RDH方案不能移植到加密域。在本文中，提出了使用Paillier密码系统的概率和同态特性的基于RDH-ED的预测误差扩展。此工作在加密域中实现非整数平均值计算，而内容所有者和云服务器之间的任何交互协议。这项工作介绍了像素预测（平均值），预测误差，错误扩展和数据在加密域中的数据的数学细节以及普通域中的数据提取和内容恢复。标准测试图像的实验结果表明，所提出的方案优于其他最先进的加密域方案。

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