密碼學 - 影像

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隨著數字影像在多媒體技術中扮演越來越重要的角色，保護使用者隱私至關重要。為了向用戶提供這種保護和隱私，影像加密對於防止未經授權的使用者訪問是必要的。影像和影片加密具有廣泛的應用，例如網際網路通訊、多媒體系統、醫學影像、遠端醫療和軍事通訊。由於多媒體和網路技術的快速發展，彩色影像正在透過網際網路和無線網路大量傳輸和儲存。

密碼學在安全領域繼續發揮著關鍵作用，過去已經提出了幾種密碼演算法，例如AES、DES、RSA和IDEA。

用於加密影像和資料的的方法並不相同。數字影像處理和傳輸涉及各種安全風險，因此確保影像完整性和機密性非常重要。此外，與資料相比，數字影像對單個畫素變化的敏感度較低，因為單個畫素的變化不會影響整個影像。換句話說，與資料相比，對數字影像的微小修改是可以接受的，但它更容易受到攻擊者的攻擊。在下圖中，我們可以看到任何影像加密技術的一般影像加密方法以及生成的加密影像。

Image Cryptography

影像加密技術

以下是影像密碼學中使用的一些簡單技術：

  • 隱寫術 - 此方法隱藏影像中的機密資訊，而不會過多改變影像的外觀。它可能涉及在影像畫素內隱藏資料、訊息甚至影像。可以更改畫素值的最低有效位，或者可以使用影像中變化較不明顯的部分來隱藏隱藏的資料。
  • 替換密碼 - 使用預定義的規則或金鑰，此方法將影像中的每個畫素值替換為不同的值。這種替換可以基於數學過程（如加法、減法或按位運算）來擾亂畫素值並使影像在沒有正確的解密金鑰的情況下無法讀取。
  • 置換密碼 - 與更改畫素值相比，這些密碼根據預定的模式或置換金鑰重新排列影像的畫素。這種重新排列會改變影像的空間佈局，使其外觀變得混亂或扭曲。只有擁有正確金鑰的人才能將影像中的畫素放回原位。
  • 加密演算法 - 可以使用高階加密演算法（如RSA或高階加密標準 (AES)）來加密完整的影像資料。這些方法有助於使用複雜的數學過程和金鑰來擾亂影像資料，使其在沒有正確的解密金鑰的情況下無法識別。
  • 水印 - 水印就像在影像中插入隱藏的標記或簽名，以驗證其有效性或所有權。水印可以是可見的或不可見的。它們主要用於防止未經授權使用或分發數字照片。

影像加密的需求

影像密碼學在數字世界中有很多重要的應用：

  • 機密性 - 影像密碼學保證只有授權人員才能訪問影像的內容。加密影像資料使其對任何沒有解密金鑰的人來說都是不可讀的，這意味著它可以保護機密性。
  • 完整性 - 密碼學可用於檢查影像的完整性，確保其在傳輸或儲存過程中未被更改或篡改。數字簽名和雜湊演算法可用於檢測未經授權的影像更改。
  • 認證 - 密碼技術可用於驗證影像的來源和真實性。數字簽名和水印是提供影像來源驗證和確保影像未被偽造的標準方法。
  • 安全傳輸 - 密碼學可以保護透過網路傳送或儲存在雲中的影像免遭盜竊或未經授權的訪問。加密確保無論攻擊者如何攔截影像資料，如果沒有解密金鑰，他們都無法解密其內容。
  • 合規性 - 一些行業或應用（如醫療保健或執法部門）對影像機密性和安全性有很高的要求。影像密碼學可以幫助企業透過保護敏感影像資料來遵守這些規定。
  • 防止資料盜竊 - 影像可能包含敏感或重要資訊，例如智慧財產權、個人資料或公司機密。影像密碼學透過使影像資料對未經授權的使用者不可讀來最大限度地降低資料盜竊的風險。

影像加密的實現

我們將使用Python程式語言為影像建立噪聲。為了在影像中建立噪聲，我們將使用Python的Pillow和numpy庫。Pillow庫用於影像處理任務，例如開啟、處理和儲存影像。在我們的程式碼中，Pillow用於開啟輸入影像，然後將其轉換為灰度影像，然後建立一個添加了噪聲的新影像。

而numpy是一個強大的庫，用於Python中的數值計算。在我們的程式碼中，它用於將影像轉換為numpy陣列並生成隨機噪聲。它還將用於執行逐元素加法。

因此，Python中影像加密的實現如下：

from PIL import Image, ImageFilter
import numpy as np

# Function to add noise to the image
def add_noise(image_path, noise_factor):
   # Open the image
   image = Image.open(image_path)

   # Convert in grayscale
   image = image.convert('L')

   # Create a numpy array
   img_arr = np.array(image)

   # Generate random noise array 
   noise = np.random.normal(scale=noise_factor, size=img_arr.shape)

   # Add the noise
   noisy_img_arr = img_arr + noise
   noisy_img_arr = np.clip(noisy_img_arr, 0, 255)

   # Convert the noisy image array back to uint8 data type
   noisy_img_arr = noisy_img_arr.astype(np.uint8)

   # Create a new noisy image
   noisy_img = Image.fromarray(noisy_img_arr)

   return noisy_img

# Path to the image file
image_path = 'my_image.jpg'

# Noise factor 
noise_factor = 200

# Add noise to the image
noisy_img = add_noise(image_path, noise_factor)

# Save the noisy image
noisy_img.save('noisy_img.jpg')

print("Noise has been added to the image successfully!")

輸入/輸出

Noise has been added to the image successfully!
Noisy Image

影像加密的缺點

以下是我們在使用影像加密時應考慮的一些缺點：

  • 實現影像加密可能很困難，需要對密碼演算法和過程有特殊的瞭解。
  • 加密和解密影像可能會導致計算成本，這可能會影響系統性能，尤其是在大型影像檔案或即時應用程式中。
  • 影像加密主要依賴於正確的金鑰管理。丟失或損壞加密金鑰會導致永久丟失對加密影像的訪問許可權。
  • 影像加密與任何其他安全系統一樣，都容易受到攻擊。糟糕的加密方法、實現錯誤和金鑰管理問題都可能損害加密影像的安全性。
  • 加密影像可能不適用於所有影像處理工具或平臺，從而降低其可用性或互操作性。
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