[发明专利]结合码本扩展和题干哈希的双认证试题备份伪装方法有效
申请号: | 201910964051.9 | 申请日: | 2019-10-11 |
公开(公告)号: | CN110727956B | 公开(公告)日: | 2023-03-31 |
发明(设计)人: | 邵利平;陆海 | 申请(专利权)人: | 陕西师范大学 |
主分类号: | G06F21/62 | 分类号: | G06F21/62;H04L9/08 |
代理公司: | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人: | 贺小停 |
地址: | 710119 陕西*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 结合 扩展 题干哈希 认证 试题 备份 伪装 方法 | ||
本发明给出一种结合码本扩展和题干哈希的双认证试题备份伪装方法。首先构造GF(28)域Lagrange分存多项式将秘密字节序列备份为备份字节序列,将备份字节序列按码本扩展策略编码为备份索引序列;其次生成多通道试题库,然后利用通道索引将题干MD5值映射为题干哈希值,利用试题选项排列顺序和试题题干哈希值对备份索引序列进行表达。在恢复时,对提取信息通过合法区间归属与分存重构系数认证,然后生成候选恢复值并选取可靠程度最高候选恢复值来重构秘密信息。同现有方法相比,所提方法完全依赖于密钥,具备自修复能力并可充分利用题干哈希和选项排列顺序来表达信息,单试题嵌密容量高且含密试题和非含密试题无法区分,安全性高。
技术领域
本发明属于信息安全和文本信息隐藏的交叉领域,涉及一种伪装方法,特别涉及结合码本扩展和题干哈希的双认证试题备份伪装方法。
背景技术
当前伴随着深度学习的不断深入和人工智能的继续发展,基于大数据的机器学习以及量子计算机初现端倪,使得传统以图像音频为主要传输介质的多媒体信息安全的形势变得更为严峻。而与此同时,伴随着压缩技术的不断发展,也使得传统基于修改式嵌入的信息隐藏可供利用的冗余空间越来越小,而另一方面,基于机器学习的隐写分类器维数不断提高,甚至出现了34761维的空域富特征模型,导致传统信息隐藏的隐匿信息而不被发现的可能性越来越小,而所有这些也使得传统基于修改式嵌入的信息隐藏技术发展陷入了瓶颈。
如何有效地进行下一代信息隐藏技术研究,来自北京和上海的专家于2014年5月召开的全国信息隐藏与多媒体安全专家研讨会首次提出了“无载体信息隐藏”。2015年3月在武汉召开的第12届全国信息隐藏大会上,北京电子技术应用研究所所长郭云彪研究员在大会特邀报告:信息隐藏之我见,将无载体信息隐藏技术列入了未来信息隐藏的前沿阵地。2016年10月在合肥召开的第13届全国信息隐藏大会将无载体信息隐藏正式定位为第2代信息隐藏技术,2个会议主题报告都与无载体信息隐藏直接相关。2018年召开的第14届全国信息隐藏大会为无载体信息隐藏组织了专场讨论。
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