關(guān)鍵詞：秘密共享；圖像恢復(fù)；圖像分類；個性化任務(wù)；算法庫

中圖分類號：TP391 文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）25-0016-05

0 引言

隨著人工智能以及信息技術(shù)的不斷發(fā)展，各種安全問題隨之暴露[1]。圖像作為信息載體，存在于各個領(lǐng)域，如軍事、醫(yī)療、商業(yè)領(lǐng)域等，其安全存儲與傳輸至關(guān)重要。最初，Shamir提出了基于門限的秘密共享方案[2]。在此基礎(chǔ)上，Thein-Lin等人提出了可擴展的秘密圖像共享方案[3] （SIS） 。隨后，大量SIS 方案被提出[4-9]。

SIS方案可根據(jù)不同角度劃分為多種類型。從恢復(fù)的結(jié)果來分類，可分為“全有或者全無”的方案和漸進式恢復(fù)方案。從原始圖像的分割方式上可分為兩類：一類從空間域角度將秘密圖像劃分為多個非重疊圖像塊，以生成圖像的多個秘密份額，如Thein-Lin等人提出的方案[3]；另一類從像素域角度劃分原始圖像，如Wang和Shyu等人提出的方案[4]。此外，還可以根據(jù)生成的秘密份額大小、圖像色彩分類（灰度圖或者彩色圖）、秘密份額是否有特定意義等來劃分現(xiàn)存的圖像秘密共享方案。同時，不同方案在共享和恢復(fù)階段的效率也有所不同，并且方案的安全級別也各不相同。從用戶的角度來說，不同用戶處理的圖像類別也有所不同，例如軍事領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域、商業(yè)領(lǐng)域等不同領(lǐng)域的圖像。這些領(lǐng)域的圖像在內(nèi)容上也有一定差異，且同一領(lǐng)域圖像在圖像內(nèi)容分布上也具有較大差異。

為了增強不同圖像秘密共享與恢復(fù)算法的實用性，滿足不同領(lǐng)域用戶對秘密圖像共享與恢復(fù)的不同需求，即基于不同用戶的個性化任務(wù)，本文提出了任務(wù)驅(qū)動的秘密圖像共享與恢復(fù)方法及其實現(xiàn)，并提出了其構(gòu)建結(jié)果的工具設(shè)計方案。首先，從盡可能多的維度，對現(xiàn)存的秘密圖像共享方案進行分類形成一個算法庫。然后，基于該算法庫生成滿足用戶個性化任務(wù)的最優(yōu)算法。最后，通過設(shè)計任務(wù)驅(qū)動的秘密圖像共享恢復(fù)工具TDSISR（Task-driven Secret Image Shar?ing Recovery） 來完成不同的用戶個性化任務(wù)。通過該方法的提出及其工具的設(shè)計，能進一步提升秘密圖像共享與恢復(fù)算法的實用性。

1 經(jīng)典方案概述

本節(jié)將簡要介紹幾種經(jīng)典的SIS 方案，分別為Thein-Lin等人提出的方案[3]、Zhang和Zheng等人提出的基于模運算的漸進式SIS方案[10]以及Zhang和Zheng 等人提出的基于語義分割的漸進式SIS方案[11]。

1.1 Thein-Lin方案

秘密圖像共享與恢復(fù)的基本思想如圖1所示。在文獻[3]中，Thien-Lin等人提出了一種基于拉格朗日插值多項式的（r，n） SIS方案，該方案具有“全有或者全無”的恢復(fù)方式，即只有擁有至少r 個影子圖像時，才能完全恢復(fù)出原始秘密圖像。因此，當(dāng)不足r 個影子圖像時將完全不能恢復(fù)出原始圖像。該類方案適合對保密要求較高的領(lǐng)域。

該方案分為共享和恢復(fù)兩個階段，共享階段的主要任務(wù)是生成n 個影子圖像，即共享的對象；恢復(fù)階段的任務(wù)是根據(jù)影子圖像來恢復(fù)出整個原始秘密圖像。其具體過程如下：

共享階段：

將原始秘密圖像I分割為大小相等的若干個圖像塊，再根據(jù)拉格朗日插值多項式將不同圖像塊生成多個影子圖像，即秘密份額，該秘密份額可以在網(wǎng)絡(luò)上安全傳輸或者存儲。

恢復(fù)階段：

首先，隨機選擇r 個影子圖像，并執(zhí)行以下兩個步驟。

第1步：分別取r 個影子圖像的第一個元素，然后應(yīng)用拉格朗日插值多項式求解某個圖像塊的r 個系數(shù)，即圖像的r 個像素值。

第2步：重復(fù)第1步，直到處理完r 個影子圖像的所有像素。

最后，在上述步驟完成之后，秘密圖像的所有像素都已恢復(fù)，即恢復(fù)出整個的秘密圖像。

1.2 基于模運算的SIS方案

在Zhang和Zheng等人提出的方案中[10]，分為共享階段和恢復(fù)階段。該方案的創(chuàng)新之處在于模運算的使用。因此，與同類算法相比，利用模運算操作進一步提升了方案的安全性。

在共享階段，將秘密圖像經(jīng)過均等分割得到的圖像塊按照順序進行編號，如圖2所示。然后將圖像塊的編號進行模運算操作，將編號經(jīng)模運算后同余的這些圖像塊組合成子圖像。假設(shè)模數(shù)為7，則在圖2中，第一列的圖像塊構(gòu)成第一個子圖像，以此類推，最后一列的圖像塊組合構(gòu)成第7個子圖像。接著，由多個子圖像產(chǎn)生多個秘密份額，即影子圖像。

在恢復(fù)階段，該方案可以通過全局漸進的方式恢復(fù)出原始秘密圖像，即由全部的影子圖像可無損恢復(fù)出原始秘密圖像。由部分影子圖像即秘密份額可以恢復(fù)出圖像的大致輪廓，根據(jù)影子圖像的數(shù)量以更加細粒度的漸進方式恢復(fù)出原始圖像。因此，即使少部分秘密份額丟失，也能由剩余秘密份額恢復(fù)出圖像大致內(nèi)容，不影響對圖像內(nèi)容的判斷。

此外，該方案基于模運算產(chǎn)生的子圖像非常雜亂無章，因此其安全性相對較高，對于安全要求較高的用戶來說，該方案具有較強的適用性。

1.3 基于圖像語義分割的SIS方案

在文獻[11]中，作者提出了基于圖像語義分割的SIS方案。該方案同樣分為兩個階段。在共享階段，首先基于圖像語義對原始秘密圖像進行分割得到子圖像，分割方式如圖3所示。將具有特定語義的內(nèi)容從原始秘密圖像中分離作為子圖像，并記錄該子圖像在原圖中的位置信息，然后將其作為共享的對象。因此，該方案共享的對象不是整個秘密圖像，而是秘密圖像的一部分。被分割后的圖像通過取周圍像素值的均值進行填充，進而實現(xiàn)剩余圖像的安全傳輸與存儲。

在恢復(fù)階段，通過部分秘密份額可恢復(fù)出共享的對象，即具有特定語義的子圖像。根據(jù)其在圖中的位置信息，將其填充至原始位置即可恢復(fù)出原始秘密圖像。

該方案的創(chuàng)新之處在于，其可以根據(jù)圖像內(nèi)容來分割圖像得到子圖像。用于產(chǎn)生秘密份額即影子圖像的子圖像只是原始圖像的一部分，因此該方案在一定程度上提高了方案的效率，適用于高效率共享與恢復(fù)圖像的領(lǐng)域。

2 任務(wù)驅(qū)動的秘密圖像共享與恢復(fù)方法

2.1 方法描述

本節(jié)將介紹任務(wù)驅(qū)動的秘密圖像共享與恢復(fù)方法及其實現(xiàn)。該方法包含作者用戶和普通用戶兩個角色，其中普通用戶基于自身的需求生成個性化任務(wù)，作者用戶按照要求負責(zé)上傳其提出的算法，最終形成算法庫。所提出的方法分為用戶任務(wù)生成、作者用戶上傳算法和最優(yōu)算法生成幾個過程。接下來，將分別從這三個方面來描述所提出的方法。

2.2 用戶任務(wù)生成

提出的任務(wù)驅(qū)動的秘密圖像共享與恢復(fù)方法能為各個不同的普通用戶服務(wù)，即基于用戶任務(wù)進行秘密圖像共享與恢復(fù)。因此，需要對普通用戶任務(wù)進行詳細描述，如公式（1） 所示，其中Task 表示個性化秘密圖像共享與恢復(fù)方法需求，ImageType 表示圖像類別，EfficiencyRequirement 表示算法的效率要求，SecurityLevel 表示算法的安全級別，RecoveryMethod 表示恢復(fù)方式要求。

Task ={ImageType，EfficiencyRequirement，SecurityLevel，RecoveryMethod} （1）

用戶任務(wù)生成過程如圖4所示。

首先，普通用戶選擇圖像類別，比如醫(yī)療類、軍事類、商業(yè)類等。然后，普通用戶輸入算法效率要求。其次，普通用戶根據(jù)自己的需求選擇相應(yīng)的恢復(fù)方式。最終，按照上述流程生成一個特定的用戶任務(wù)，為最終生成最優(yōu)算法作準(zhǔn)備。

2.3 作者用戶上傳算法

算法提出者即作者用戶需要根據(jù)要求上傳相應(yīng)算法，其上傳的流程圖如圖5所示。

首先，作者用戶需要輸入算法標(biāo)題，并選擇圖像類別。接著，用戶還需要輸入算法效率，即共享和恢復(fù)階段的效率。然后，選擇恢復(fù)方式，如漸進式或者“全有或者全無”的恢復(fù)方式。最后，上傳算法形成最終的算法庫。下一步，基于上一節(jié)生成的用戶任務(wù)從算法庫中選擇最優(yōu)算法。

為了根據(jù)普通用戶任務(wù)快速匹配出相應(yīng)算法，需要對作者用戶上傳算法進行統(tǒng)一描述，如公式（2） 所示，其中UpdateMethod 表示算法過程，ImageType 表示圖像類別，Efficiency 表示算法效率，SecurityLevel 表示算法安全級別，RecoveryMethod表示恢復(fù)方式。

UpdateMethod ={ImageType，Efficiency，SecurityLevel，RecoveryMethod} （2）

2.4 最優(yōu)算法生成

根據(jù)個性化用戶任務(wù)，本文所提出的方法按照以下步驟從算法庫中匹配最優(yōu)算法：

首先，從算法庫中篩選出符合圖像類別的算法集。其次，在上一步得到的算法集中再根據(jù)恢復(fù)方式篩選出符合要求的算法集。接著，根據(jù)算法安全要求篩選出符合安全要求的算法集。再接著，根據(jù)算法效率篩選出效率最高的算法，即可生成最優(yōu)的算法。最后，基于該最優(yōu)算法來進行秘密圖像的共享與恢復(fù)。具體流程如圖6所示。

2.5 實驗設(shè)計

為了驗證本文所提出方法在用戶個性化任務(wù)復(fù)雜且算法庫容量較大時的有效性，設(shè)計了如下實驗。

2.5.1 實驗方案

本節(jié)進行了實驗方案的設(shè)計。首先，需要構(gòu)建秘密圖像共享與恢復(fù)算法庫。作者用戶按照上文所設(shè)計的算法上傳方法上傳自己提出的SIS方案，最終分別生成包含50、100、200、500種算法的4個算法庫。

實驗方案設(shè)計的第一步是描述個性化秘密圖像共享與恢復(fù)方法構(gòu)建任務(wù)。為了保證任務(wù)解決方案的順利生成，設(shè)計了如表1所示的4個個性化構(gòu)建任務(wù)，每個任務(wù)的圖像類別、效率要求、恢復(fù)方式要求均不同。

實驗方案設(shè)計的第二步是確定比較的指標(biāo)。由于本章所述的方法是為了快速匹配個性化秘密圖像共享與恢復(fù)方法，因此，在面對相同的個性化構(gòu)建任務(wù)時，以生成任務(wù)解決方案的時間為衡量標(biāo)準(zhǔn)。為了保證準(zhǔn)確性，取1 000次任意時刻生成任務(wù)解決方案所需時間的平均值，如公式（3） 所示。P （k）表示任意時刻運行算法來解析名稱為k 的個性化構(gòu)建任務(wù)時，生成任務(wù)解決方案所需要的時間，F(xiàn) （k）表示1000次任意時刻生成任務(wù)解決方案所需時間的平均值。

通過比較不同的個性化構(gòu)建任務(wù)的F （k）值，來最終選擇用戶需要的算法。

2.5.2 結(jié)果分析

圖7為理想情況下的實驗結(jié)果，其中橫坐標(biāo)為秘密圖像共享與恢復(fù)算法的數(shù)量，縱坐標(biāo)為生成解決方案消耗的時間。任務(wù)一至任務(wù)六為上文設(shè)計的幾種個性化構(gòu)建任務(wù)。

從圖7分析可知，不同復(fù)雜程度的任務(wù)在算法庫規(guī)模相同的情況下，生成方案所需時間差別較小，且隨著算法庫規(guī)模的增大，不同復(fù)雜程度的任務(wù)生成解決方案所需時間趨于穩(wěn)定。

通過該實驗，進一步證明了本文所提出方法的可行性。

3 TDSISR 工具的設(shè)計

上一節(jié)介紹了所提出方法的具體實現(xiàn)流程及實驗方案的設(shè)計，本節(jié)將簡單介紹任務(wù)驅(qū)動的秘密圖像共享恢復(fù)方法工具TDSISR的設(shè)計。

TDSISR工具分為可視化交互層和秘密圖像共享與恢復(fù)算法庫，如圖8所示。其中，可視化交互層分為作者上傳算法界面、最優(yōu)算法展示界面、用戶任務(wù)生成界面三部分。其使用流程如下：首先，不同的作者用戶上傳算法，最終形成算法庫；接著，普通用戶提出需求，并根據(jù)用戶的需求自動生成用戶任務(wù)；然后，基于現(xiàn)有的算法庫以及用戶任務(wù)來匹配最優(yōu)算法并對算法進行展示；最后，通過該最優(yōu)算法來完成普通用戶共享和恢復(fù)秘密圖像的任務(wù)。

3.1 功能簡介

該工具的核心功能主要包括三部分，即用戶任務(wù)生成、作者上傳算法以及最優(yōu)算法展示。

1） 用戶任務(wù)生成界面：普通用戶通過登錄認證后進入該界面，在該界面中填入自己的任務(wù)需求。通過點擊任務(wù)生成按鈕，生成個性化任務(wù)。

2） 作者上傳算法界面：作者用戶通過登錄進入該界面，在該界面中根據(jù)相關(guān)提示對自己的算法進行描述，并將算法模型通過該界面上傳到算法庫中。

3） 最優(yōu)算法展示界面：將匹配后的最優(yōu)算法在該界面進行展示。

3.2 開發(fā)工具與運行環(huán)境

為了實現(xiàn)該方法，本文將基于以下軟硬件環(huán)境進行開發(fā)，具體如表2所示。

4 總結(jié)

越來越多的秘密圖像共享方案被提出，對于不同專業(yè)領(lǐng)域的用戶來說，高效選擇能與自身個性化任務(wù)相匹配的算法比較困難。為了解決該問題，本文提出了任務(wù)驅(qū)動的秘密圖像共享與恢復(fù)方法及其實現(xiàn)。首先，算法的提出者根據(jù)要求上傳算法，形成算法庫。然后，普通用戶根據(jù)自身需求生成個性化任務(wù)。接著，基于用戶的個性化任務(wù)來生成最優(yōu)算法。最后，基于理論方法的實現(xiàn)，提出了工具的設(shè)計方案，通過該工具幫助用戶高效地進行秘密圖像共享與恢復(fù)。