著者:
(1) Dong Jiang、安徽大学インターネット学部、安徽大学農業生態ビッグデータ分析および応用国家工学研究センター、[email protected]。
(2) 安徽大学インターネット学部、Zhen Yuan 氏。
(3) 安徽大学インターネット学部、Wen-xin Li 氏。
(4) Liang-liang Lu、江蘇省光電子技術重点研究所、南京師範大学、南京大学固体微細構造国立研究所、南京、[email protected]。
隣接するピクセル間の相関関係が強いため、ほとんどの画像暗号化方式は、画像を攻撃から保護するために複数回の混乱と拡散を実行します。ただし、このような操作は時間がかかり、ビデオ暗号化のリアルタイム要件を満たすことができません。そのため、既存の技術では、暗号化処理を簡略化するか、映像フレームの特定部分を暗号化することで映像暗号化を実現しているため、画像暗号化に比べて安全性が低いものとなっている。この問題を解決するために、この論文では、マルチスレッドの並列混乱と拡散に基づくリアルタイムのカオスビデオ暗号化戦略を提案します。ビデオを入力として受け取り、フレームをサブフレームに分割し、対応するサブフレームに対して 5 ラウンドの混乱および拡散操作を同時に実行する一連のスレッドを作成し、暗号化されたフレームを効率的に出力します。暗号化速度の評価は、私たちの方法が混乱と拡散速度を大幅に改善し、Intel Core i5-1135G7、Intel Core i7-8700、および Intel を使用してリアルタイム 480 × 480、576 × 576、および 768 × 768 24FPS ビデオ暗号化を実現することを示しています。 Xeon Gold 6226R、それぞれ。統計分析とセキュリティ分析により、導入された暗号システムが優れた統計特性を持ち、攻撃、チャネル ノイズ、およびデータ損失に耐えられることが証明されています。以前の研究と比較して、私たちの知る限り、提案された戦略は最速の暗号化速度を達成し、マルチラウンド混乱拡散アーキテクチャに基づいた初のリアルタイムカオスビデオ暗号化を実現し、より安全で実現可能なソリューションを提供します。実用化と関連研究のために。
キーワード: リアルタイムビデオ暗号化、並列コンピューティング、カオスシステム、混乱と拡散
情報通信技術の急速な発展に伴い、画像とビデオはデータ ストレージとネットワーク送信において大きな可能性を示しており、その結果、画像とビデオの暗号化に対する広範なアプリケーション要件が求められています [1]。ただし、DES、AES、RSA などの従来の暗号化スキームのほとんどはテキスト情報を保護するように設計されており、画像やビデオには適していません [2]。その結果、近年、さまざまな技術に基づいて多くの画像暗号化プロトコルが提案されてきました [3、4、5、6]。その中で、エルゴード性、非カオス性などのカオス システムの固有の特性により、カオス ベースの手法が大きな注目を集めています。 -周期性、非収束性、初期条件および制御パラメータに対する感度など。 [7]。ほとんどのカオスベースの画像暗号化アルゴリズムは、混乱フェーズと拡散フェーズで構成されます [8]。前者の段階では、値を変更せずに画像全体にわたってピクセル位置をスクランブルします [9]。後者のフェーズでは、カオス システム [10] によって生成されたバイト シーケンスを使用してピクセル値が順次変更されます。
このような混乱拡散アーキテクチャに基づく画像暗号化プロトコルは、満足のいくセキュリティ レベルが達成されるまで、複数ラウンドにわたって 2 つのフェーズを実行する必要があります [11]。これには明らかに時間がかかり、ビデオ暗号化のリアルタイム要件を満たすことができません。したがって、既存の研究では、暗号化プロセスを簡素化するか、ビデオ内の特定のピクセルを暗号化することでビデオ暗号化を実現しています[12, 13]。最初のカテゴリ (完全暗号化とも呼ばれる) については、たとえば、Ref. [14] 3 つのカオス マップを選択してバイト シーケンスを生成し、ピクセルと生成されたバイトの間で XOR 演算を直接実行してビデオを暗号化します。参照。 [15] 生成されたバイトを使用してフレームを暗号化し、暗号化されたピクセルをフィードバックとして取得して、展開された暗号システムの平文の感度を向上させます。参照。 [16] ビデオ フレームに対して 1 ラウンドの混同演算を実行し、その後、ピクセルと生成されたバイトの間で XOR 演算を実行してフレーム暗号化を実現します。実際のアプリケーションではセキュリティに対するより高い要件が提示されているため、最近公開された研究のほとんどは 1 ラウンドの混乱拡散アーキテクチャに基づいています [17、18、19、20、21、22]。 2 番目のカテゴリは選択的暗号化としても知られており、このカテゴリに属するアルゴリズムは、計算の複雑さを軽減するためにビデオ フレーム内の特定のピクセルを暗号化します [23]。これらのカテゴリの戦略は、明らかに、セキュリティを犠牲にして高い効率を達成します。
そのため、セキュリティを損なうことなくリアルタイム映像暗号化をいかに実現するかが喫緊の課題となっている。ただし、完全なビデオ暗号化の分野では、関連する研究はほとんどありません。また、私たちの知る限り、既存の作品ではリアルタイムのビデオ暗号化を実現できません。つまり、1 秒間に暗号化されるフレーム数がビデオの FPS (Frames Per Second) より大きいか、平均暗号化時間 (ms) が1000/FPS未満。したがって、この論文では、並列コンピューティングの利点を利用して、5 ラウンドの混乱拡散アーキテクチャに基づいたリアルタイム カオス ビデオ暗号化戦略を設計します。パフォーマンスを評価するために、2 つの異なるカオス マップを使用して 2 つの暗号システムが実装されます。導入された暗号システムの暗号化速度を評価するために 3 つのハードウェア プラットフォームが使用されます。評価結果は、私たちの戦略がバイトの生成、混乱、拡散の速度を大幅に改善し、リアルタイムビデオ暗号化の実現の基礎を築くことを示しています。統計分析とセキュリティ分析により、導入された暗号システムが優れた統計特性と、攻撃、チャネル ノイズ、データ損失に対する耐性を備えていることが証明されています。提案された戦略は、多くの混乱および拡散手法にも適しており、ソフトウェアとハードウェアの両方で簡単に実現できます。
この文書の残りの部分は次のように構成されています。セクション 2 では、提案された戦略について詳しく説明します。セクション 3 では、戦略を実現するために 2 つの典型的なカオス マップが選択され、導入された暗号システムの暗号化速度が 3 つの異なるハードウェア プラットフォームを使用して評価されます。セクション 4 と 5 は、それぞれ統計分析とセキュリティ分析を実行します。セクション 6 では、この論文で使用したパラメータ設定の理由を分析します。セクション 7 では最近出版された作品との比較を示し、続いてセクション 8 で簡単な結論を述べます。
この論文は、CC 4.0 ライセンスに基づいてarxiv で入手できます。