可压缩和可学习图像加密方案对拼图求解器攻击的安全评估
摘要：学习型图像加密方法已被开发用于保护隐私的图像分类。本文主要关注可学习且对JPEG友好的基于块的图像加密方法。将图像的分割块进行排列已知有助于增强对仅有密文攻击（COAs）的鲁棒性，但最近已经证明拼图求解攻击可以恢复加密图像上的视觉信息。相比之下，尚未确认包含JPEG压缩引起的噪声的加密图像是否具有鲁棒性。因此，本文的目的是评估压缩性和可学习性加密图像在面对拼图求解攻击时的安全性。实验中，在JPEG压缩下对CIFAR-10和STL-10数据集进行了安全评估。
作者：Tatsuya Chuman and Nobutaka Ono and Hitoshi Kiya
论文ID：2308.02227
分类：Cryptography and Security
分类简称：cs.CR
提交时间：2023-08-07