图像加密技术研究背景意义及现状

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MDT终端部署技术研究报告

MDT终端部署技术研究报告

MDT终端部署技术研究报告【摘要】本研究报告主要探讨了MDT终端部署技术的相关内容。

首先从研究背景、研究目的和研究意义三个方面入手,引出了对MDT终端部署技术的深入研究。

在详细介绍了MDT终端部署技术的概述、发展历程、关键技术、应用场景以及优势与挑战。

最后在展望了MDT终端部署技术的未来发展方向,总结了其在现阶段的意义和存在的问题。

通过本研究报告,读者可以全面了解MDT终端部署技术的相关信息,为其研究和实践提供了有益的参考。

【关键词】MDT终端部署技术, 研究报告, 引言, 正文, 结论, 研究背景, 研究目的, 研究意义, 技术概述, 发展历程, 关键技术, 应用场景, 优势,挑战, 展望, 未来发展方向, 结论总结.1. 引言1.1 研究背景随着信息技术的不断发展,网络技术在企业和组织中的应用日益广泛。

为了方便管理和维护大量终端设备,简化系统部署和更新的流程,许多企业开始采用MDT(Microsoft Deployment Toolkit)终端部署技术。

MDT是一种基于微软操作系统的自动化部署工具,可以帮助管理员在网络环境中快速部署和更新大量计算机。

随着网络规模的不断扩大和技术的不断更新,MDT终端部署技术也面临着一些挑战和问题。

为了更好地探讨MDT终端部署技术的发展现状和未来趋势,本文将对MDT终端部署技术进行深入研究,分析其关键技术和应用场景,以及其在实际应用中的优势和挑战。

通过对MDT终端部署技术的系统整理和总结,可以为相关研究和实践提供参考,促进该技术在企业和组织中的更广泛应用。

1.2 研究目的研究目的是为了深入探讨MDT终端部署技术的发展现状及未来趋势,分析其在实际应用中所面临的挑战与优势,为相关领域的研究者和从业者提供参考和借鉴。

通过对MDT终端部署技术的概述和发展历程进行研究,可以更好地了解其核心技术和应用场景,为进一步深化和拓展该技术领域提供理论支持和实践指导。

通过评估MDT终端部署技术的优势与挑战,可以为相关企业和机构在实际应用中制定合理的部署策略和技术路线,提高终端设备的部署效率和管理水平。

信息技术发展趋势研究报告

信息技术发展趋势研究报告

信息技术发展趋势研究报告第一章:引言 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的 (2)1.3 研究方法 (3)第二章:云计算与大数据 (3)2.1 云计算发展趋势 (3)2.1.1 云计算市场规模的持续增长 (3)2.1.2 混合云成为企业首选 (3)2.1.3 云计算向边缘计算延伸 (4)2.2 大数据应用与创新 (4)2.2.1 大数据技术在各行业的广泛应用 (4)2.2.2 大数据驱动的人工智能应用 (4)2.2.3 大数据安全与隐私保护 (4)2.3 云计算与大数据的融合 (4)2.3.1 云计算为大数据提供基础设施支持 (4)2.3.2 大数据推动云计算服务的创新 (4)2.3.3 云计算与大数据的协同发展 (4)第三章:人工智能与机器学习 (5)3.1 人工智能技术进展 (5)3.2 机器学习应用领域 (5)3.3 人工智能与机器学习的未来发展 (6)第四章:物联网与智能硬件 (6)4.1 物联网技术发展 (6)4.2 智能硬件创新 (7)4.3 物联网与智能硬件的融合 (7)第五章:网络安全与隐私保护 (7)5.1 网络安全挑战 (7)5.2 隐私保护技术 (8)5.3 网络安全与隐私保护的协同发展 (8)第六章:5G技术与通信行业变革 (8)6.1 5G技术特点 (8)6.2 5G在通信行业的应用 (9)6.3 5G技术对其他行业的影响 (9)第七章:区块链技术与应用 (10)7.1 区块链技术原理 (10)7.2 区块链应用领域 (10)7.3 区块链技术发展前景 (11)第八章:虚拟现实与增强现实 (11)8.1 虚拟现实技术 (11)8.1.1 技术概述 (11)8.1.2 技术发展历程 (11)8.1.3 技术应用领域 (11)8.2 增强现实应用 (12)8.2.1 技术概述 (12)8.2.2 技术发展历程 (12)8.2.3 技术应用领域 (12)8.3 虚拟现实与增强现实的融合发展 (12)8.3.1 技术融合趋势 (12)8.3.2 技术融合应用 (12)8.3.3 技术融合挑战 (12)8.3.4 技术融合前景 (13)第九章:数字孪生与工业互联网 (13)9.1 数字孪生技术 (13)9.1.1 技术概述 (13)9.1.2 技术特点 (13)9.1.3 发展趋势 (13)9.2 工业互联网应用 (14)9.2.1 应用概述 (14)9.2.2 应用特点 (14)9.2.3 应用场景 (14)9.3 数字孪生与工业互联网的融合 (14)9.3.1 融合概述 (14)9.3.2 融合优势 (14)9.3.3 融合发展趋势 (15)第十章:未来信息技术发展趋势展望 (15)10.1 新兴技术展望 (15)10.2 信息技术产业发展趋势 (16)10.3 信息技术对社会的影响 (16)第一章:引言1.1 研究背景全球信息化进程的不断推进,信息技术已成为推动社会经济发展的重要力量。

人工智能设备数据和隐私安全分析报告

人工智能设备数据和隐私安全分析报告

人工智能设备数据和隐私安全分析报告声明:本文内容信息来源于公开渠道,对文中内容的准确性、完整性、及时性或可靠性不作任何保证。

本文内容仅供参考与学习交流使用,不构成相关领域的建议和依据。

一、数据在人工智能设备中的重要性和应用数据是人工智能设备的重要基础。

随着人工智能技术的发展,人们对于数据的需求量不断增大,数据的规模和种类也变得越来越复杂。

同时,数据的质量和安全问题也成为了人工智能设备研究领域的热点问题。

在这个背景下,数据在人工智能设备中的重要性和应用也越来越受到重视。

(一)数据在人工智能设备中的作用1、数据是训练模型的基础人工智能设备需要通过大量的数据进行训练,以提高其准确性和可靠性。

数据可以被用来训练机器学习模型,以便它们能够自动识别和分类图像、文本、声音等各种类型的信息。

2、数据是优化算法的关键优化算法可以使用数据来调节参数,以便更好地适应不同的情况。

数据可以通过不同的算法处理和分析,以发现其中的规律和模式,并将这些信息用于改进和优化算法。

3、数据是决策的基础人工智能设备通过对数据的分析和处理,可以生成有用的信息,帮助人们做出更好的决策。

例如在医疗领域,人工智能可以通过分析患者的病历和生理数据,提供更准确的诊断和治疗方案。

4、数据是创新的催化剂人工智能设备可以通过对数据的分析和处理,发现之前未知的规律和模式,从而推动科学和技术的发展。

例如,在材料研究领域,通过对大量的实验数据进行分析和处理,人工智能可以发现新的材料组合和性质,从而为新材料的开发提供了重要的支持。

(二)数据在人工智能设备中的应用1、机器学习机器学习是人工智能领域的一个热点研究方向。

通过机器学习算法,人工智能设备可以从大量的数据中学习和识别模式和规律。

例如,图像识别、语音识别和自然语言处理等应用都是基于机器学习算法实现的。

2、自然语言处理自然语言处理是人工智能领域的另一个热点研究方向。

通过自然语言处理算法,人工智能设备可以理解和处理人类语言。

基于联邦学习的数据隐私权保护研究

基于联邦学习的数据隐私权保护研究

基于联邦学习的数据隐私权保护研究一、研究背景和意义随着大数据时代的到来,数据已经成为了企业和组织的核心资产。

在数据收集、存储和处理的过程中,数据隐私权保护问题日益凸显。

为了确保数据使用者的合法权益,各国政府和企业纷纷制定了相关法律法规来保护数据隐私权。

联邦学习作为一种新兴的数据挖掘技术,因其在保护数据隐私方面的独特优势而受到广泛关注。

联邦学习的核心思想是在不泄露原始数据的情况下,通过分布式计算和协作学习的方式,实现对数据的高效利用。

如何在联邦学习框架下实现有效的数据隐私保护,成为了亟待解决的问题。

针对联邦学习的数据隐私保护研究主要集中在以下几个方面:一是理论研究,即探讨联邦学习中数据隐私保护的基本原理和技术方法;二是算法设计,即开发适用于联邦学习场景的数据隐私保护算法;三是实际应用,即将数据隐私保护技术应用于实际的联邦学习任务中。

现有研究在理论深度、方法创新和实际应用方面仍存在一定的局限性。

本研究旨在填补现有研究的空白,从理论和实践两个层面对基于联邦学习的数据隐私权保护进行深入研究。

通过对联邦学习的基本原理和技术方法进行系统梳理,构建完善的理论体系;其次,结合实际应用场景,设计并实现一种高效、安全的数据隐私保护算法;通过对比分析和实验验证,评估所提出的方法在联邦学习任务中的性能表现。

本研究的研究成果将为联邦学习领域的研究者提供有益的参考,同时也为实际应用中的数据隐私保护提供有力支持。

1. 联邦学习的概述和发展现状联邦学习(Federated Learning,简称FL)是一种分布式机器学习方法,它允许多个参与者在保护数据隐私的前提下共同训练一个共享的模型。

联邦学习的核心思想是将模型的训练过程分布在多个本地设备上,每个设备仅对自己的数据进行本地更新,而不需要将整个数据集集中到中心服务器进行全局更新。

这样既可以利用大量分散的数据提高模型的性能,又能有效地保护用户的数据隐私。

自2016年谷歌提出联邦学习以来,该技术受到了广泛关注和研究。

文献述评总结报告范文(3篇)

文献述评总结报告范文(3篇)

第1篇一、摘要本文通过对近年来某领域内相关文献的搜集、整理与分析,总结了该领域的研究现状、主要成果、存在问题和发展趋势。

报告共分为四个部分:引言、文献综述、总结与展望和结论。

旨在为相关领域的研究者提供有益的参考。

二、引言某领域作为一门新兴学科,近年来得到了广泛关注。

随着研究的深入,该领域的研究成果日益丰富,研究方法不断创新。

然而,在取得成绩的同时,该领域仍存在一些问题。

为了更好地了解该领域的研究现状,本文对近年来相关文献进行了综述。

三、文献综述1. 研究现状近年来,某领域的研究取得了显著成果。

主要表现在以下几个方面:(1)理论基础不断丰富。

研究者们从不同角度对某领域进行了理论探讨,形成了较为完善的理论体系。

(2)研究方法不断创新。

研究者们运用多种研究方法,如实验、调查、案例研究等,对某领域进行了深入研究。

(3)应用领域不断拓展。

某领域的研究成果在多个领域得到应用,如教育、经济、管理、心理等。

2. 主要成果(1)理论研究方面:研究者们对某领域的理论基础进行了深入研究,提出了许多新的观点和理论。

(2)实证研究方面:研究者们运用多种研究方法,对某领域进行了实证研究,取得了丰富的研究成果。

(3)应用研究方面:研究者们将某领域的研究成果应用于实际,解决了许多实际问题。

3. 存在问题(1)理论研究与实际应用脱节。

部分研究成果在实际应用中难以落地,导致研究成果难以发挥实际作用。

(2)研究方法单一。

研究者们在研究过程中过于依赖单一的研究方法,导致研究结果的片面性。

(3)研究团队分散。

研究团队之间缺乏有效沟通与合作,导致研究资源浪费和重复研究。

4. 发展趋势(1)理论研究将进一步深化。

随着研究的深入,研究者们将不断丰富和完善某领域的理论基础。

(2)研究方法将更加多样化。

研究者们将运用多种研究方法,从不同角度对某领域进行深入研究。

(3)应用领域将进一步拓展。

某领域的研究成果将在更多领域得到应用,为社会发展提供有力支持。

基于Wifi的嵌入式无线视频监控系统设计的开题报告

基于Wifi的嵌入式无线视频监控系统设计的开题报告

基于Wifi的嵌入式无线视频监控系统设计的开题报告一、课题背景和研究意义随着物联网技术的发展,人们对于嵌入式无线视频监控系统的需求越来越高。

尤其是在安防监控、智能家居、远程监控等领域,嵌入式无线视频监控系统具有极大的应用价值。

本课题旨在基于Wifi技术,设计一种嵌入式无线视频监控系统。

该系统可以实现视频实时传输、远程操作等功能,进一步提升视频监控的便利性和实用性,为人们的生活和工作带来更多的便利和安全。

二、研究内容及方案本课题旨在设计一种基于Wifi技术的嵌入式无线视频监控系统,主要包括以下内容:1. 系统硬件设计:根据需求设计系统硬件,包括摄像头模块、嵌入式系统、Wifi模块等。

2. 系统软件设计:设计系统软件,包括视频编解码算法、图像处理算法、网络通信协议等。

3. 系统集成测试:进行系统的集成测试,包括性能测试、可靠性测试和安全测试等。

方案流程:1. 系统硬件设计:①选择适合的嵌入式硬件平台,比如树莓派或者Orange Pi等;②选用高分辨率的摄像头模块,以保证监控画面的清晰度;③集成Wifi模块,实现数据的无线传输。

2. 系统软件设计:①使用H.264或H.265等视频编解码算法进行视频数据编解码;②设计视频处理算法,包括图像去噪、图像增强、动态范围扩展等;③选择TCP或UDP等网络通信协议,实现视频数据的传输。

3. 系统集成测试:①对系统性能进行测试,测试视频分辨率、帧率、码率等参数是否满足要求;②对系统可靠性进行测试,比如对Wifi信号强度进行测试、模块的稳定性测试等;③对系统安全性进行测试,比如入侵检测、加密等。

三、预期成果通过本课题的研究,将能够设计出一种基于Wifi技术的嵌入式无线视频监控系统。

该系统具有以下几个特点:1. 可实现实时视频传输,保证监控过程的实时性和准确性。

2. 可远程操作,方便用户远程进行视频监控和管理。

3. 具有高清晰度、高稳定性、高安全性等特点,满足人们对于视频监控的各种需求。

出版行业数字化内容平台建设

出版行业数字化内容平台建设

出版行业数字化内容平台建设第1章引言 (3)1.1 数字化内容平台的背景与意义 (3)1.2 国内外数字化内容平台发展现状 (3)1.3 研究目标与主要内容 (4)第2章数字化内容平台架构设计 (4)2.1 平台架构总体设计 (4)2.2 内容管理模块设计 (5)2.3 用户管理模块设计 (5)2.4 数据分析与挖掘模块设计 (5)第3章内容资源整合与数字化处理 (6)3.1 内容资源筛选与评估 (6)3.1.1 筛选标准 (6)3.1.2 评估方法 (6)3.2 内容资源数字化处理技术 (6)3.2.1 文本数字化处理 (6)3.2.2 图像数字化处理 (6)3.2.3 音频和视频数字化处理 (7)3.3 数字内容版权保护策略 (7)3.3.1 技术手段 (7)3.3.2 法律法规 (7)3.3.3 合作机制 (7)第4章内容发布与运营管理 (7)4.1 内容发布策略与渠道 (7)4.1.1 内容发布策略 (7)4.1.2 内容发布渠道 (8)4.2 用户个性化推荐算法 (8)4.2.1 算法原理 (8)4.2.2 算法应用 (8)4.3 内容运营与数据分析 (8)4.3.1 内容运营 (8)4.3.2 数据分析 (9)第5章用户服务与互动体验 (9)5.1 用户界面设计 (9)5.1.1 界面布局 (9)5.1.2 界面风格 (9)5.1.3 交互设计 (9)5.1.4 响应式设计 (9)5.2 用户服务功能设计 (9)5.2.1 内容检索 (10)5.2.2 推荐系统 (10)5.2.3 互动评论 (10)5.2.4 阅读记录 (10)5.3 用户互动与社交功能设计 (10)5.3.1 关注与粉丝 (10)5.3.2 私信功能 (10)5.3.3 社群互动 (10)5.3.4 活动与话题 (10)5.3.5 积分与奖励 (10)第6章数字化内容平台技术支撑 (10)6.1 云计算与大数据技术 (10)6.1.1 云计算服务模型 (11)6.1.2 大数据技术 (11)6.1.3 数据存储与处理 (11)6.2 物联网与人工智能技术 (11)6.2.1 物联网技术 (11)6.2.2 人工智能技术 (11)6.3 信息安全与隐私保护技术 (11)6.3.1 信息安全 (11)6.3.2 隐私保护 (11)第7章商业模式与盈利途径 (12)7.1 数字内容平台商业模式概述 (12)7.2 付费订阅模式 (12)7.2.1 个性化订阅方案 (12)7.2.2 会员制度 (12)7.3 广告收入模式 (12)7.3.1 精准广告投放 (12)7.3.2 品牌合作与定制广告 (12)7.4 其他盈利途径摸索 (12)7.4.1 内容付费分成 (12)7.4.2 线上线下融合 (13)7.4.3 基于区块链技术的数字版权管理 (13)第8章法律法规与版权保护 (13)8.1 我国数字化内容平台法律法规现状 (13)8.1.1 法律法规概述 (13)8.1.2 法律法规适用范围 (13)8.1.3 法律法规实施现状 (13)8.2 版权保护策略与实施 (13)8.2.1 技术手段保护 (13)8.2.2 合同约定保护 (13)8.2.3 法律手段保护 (14)8.3 知识产权风险防范与应对 (14)8.3.1 强化内部管理 (14)8.3.2 合作伙伴审核 (14)8.3.3 风险预警与应对 (14)8.3.4 建立行业协会 (14)第9章数字化内容平台推广与运营 (14)9.1 市场调研与定位 (14)9.1.1 市场需求分析 (14)9.1.2 竞品分析 (14)9.1.3 用户画像构建 (15)9.1.4 市场定位 (15)9.2 品牌建设与传播 (15)9.2.1 品牌理念塑造 (15)9.2.2 品牌视觉识别系统设计 (15)9.2.3 品牌传播策略 (15)9.2.4 社交媒体营销 (15)9.3 合作与拓展 (15)9.3.1 行业合作 (15)9.3.2 产业链拓展 (15)9.3.3 跨界合作 (15)9.3.4 国际合作 (15)9.4 用户增长与活跃度提升 (16)9.4.1 用户增长策略 (16)9.4.2 用户活跃度提升 (16)9.4.3 用户反馈与优化 (16)9.4.4 数据分析与运营决策 (16)第十章发展趋势与未来展望 (16)10.1 数字化内容平台发展趋势分析 (16)10.2 技术创新与产业发展 (16)10.3 国际化发展与竞争策略 (16)10.4 未来发展展望与挑战应对 (17)第1章引言1.1 数字化内容平台的背景与意义信息技术的飞速发展,互联网已深入到人们生活的各个领域,对传统文化产业,尤其是出版行业带来了巨大的冲击与挑战。

安防行业人脸识别技术应用方案

安防行业人脸识别技术应用方案

安防行业人脸识别技术应用方案第1章:项目背景与需求分析 (3)1.1 人脸识别技术概述 (3)1.2 安防行业应用需求 (4)1.3 项目目标与意义 (4)第2章人脸识别技术原理 (5)2.1 人脸检测与定位 (5)2.1.1 基于皮肤色彩模型的人脸检测 (5)2.1.2 基于特征分类器的人脸检测 (5)2.1.3 基于深度学习的人脸检测 (5)2.2 人脸特征提取 (5)2.2.1 基于几何特征的提取方法 (5)2.2.2 基于局部特征的提取方法 (5)2.2.3 基于深度学习特征的提取方法 (5)2.3 人脸识别算法 (6)2.3.1 支持向量机(SVM) (6)2.3.2 深度神经网络(DNN) (6)2.3.3 模型融合与集成 (6)2.4 人脸识别功能评估 (6)2.4.1 识别准确率 (6)2.4.2 误识率与拒识率 (6)2.4.3ROC曲线与AUC值 (6)2.4.4 对比实验 (6)第3章硬件设备选型与部署 (6)3.1 摄像头选择与布设 (6)3.1.1 摄像头类型选择 (7)3.1.2 摄像头布设 (7)3.2 服务器与存储设备 (7)3.2.1 服务器选型 (7)3.2.2 存储设备 (7)3.3 辅助设备选型 (8)3.3.1 网络设备 (8)3.3.2 显示设备 (8)3.3.3 控制设备 (8)3.3.4 供电设备 (8)第4章系统架构设计 (8)4.1 总体架构 (8)4.2 前端采集模块 (8)4.3 后端处理与分析模块 (9)4.4 数据存储与管理模块 (9)第5章人脸识别关键算法实现 (9)5.1 人脸检测算法 (9)5.1.1 基于皮肤色彩模型的人脸检测 (9)5.1.2 基于特征分类器的人脸检测 (9)5.1.3 基于深度学习的人脸检测 (10)5.2 特征提取算法 (10)5.2.1 主成分分析(PCA) (10)5.2.2 线性判别分析(LDA) (10)5.2.3 深度学习特征提取 (10)5.3 人脸识别算法优化 (10)5.3.1 支持向量机(SVM) (10)5.3.2 深度神经网络(DNN) (10)5.3.3 集成学习方法 (11)第6章系统功能模块设计 (11)6.1 实时监控与报警 (11)6.1.1 实时视频流处理 (11)6.1.2 人脸检测与跟踪 (11)6.1.3 实时报警 (11)6.2 历史数据查询与回放 (11)6.2.1 数据存储 (11)6.2.2 数据查询 (11)6.2.3 数据回放 (11)6.3 人脸比对与识别 (12)6.3.1 人脸特征提取 (12)6.3.2 人脸比对 (12)6.3.3 识别结果展示 (12)6.4 用户权限管理 (12)6.4.1 用户角色划分 (12)6.4.2 权限分配 (12)6.4.3 用户行为审计 (12)6.4.4 登录与认证 (12)第7章数据安全与隐私保护 (12)7.1 数据加密与传输 (12)7.1.1 数据加密 (12)7.1.2 数据传输 (13)7.2 用户隐私保护策略 (13)7.2.1 最小化数据收集 (13)7.2.2 数据脱敏 (13)7.2.3 透明告知 (13)7.2.4 用户授权 (13)7.3 安全审计与合规性 (13)7.3.1 安全审计 (13)7.3.2 合规性检查 (14)7.3.3 内部管理与培训 (14)7.3.4 应急预案 (14)第8章系统测试与优化 (14)8.1 系统测试方法与指标 (14)8.1.1 测试方法 (14)8.1.2 测试指标 (14)8.2 算法优化与调优 (15)8.2.1 模型优化 (15)8.2.2 特征提取优化 (15)8.2.3 比对策略优化 (15)8.3 系统稳定性与可靠性评估 (15)8.3.1 系统稳定性评估 (15)8.3.2 系统可靠性评估 (15)第9章项目实施与运维 (15)9.1 项目实施步骤与方法 (15)9.1.1 需求分析与方案设计 (16)9.1.2 系统开发与集成 (16)9.1.3 设备安装与调试 (16)9.1.4 系统验收与交付 (16)9.1.5 售后服务与运维 (16)9.2 系统运维管理 (16)9.2.1 运维团队建设 (16)9.2.2 系统监控与维护 (16)9.2.3 系统升级与优化 (17)9.3 售后服务与技术支持 (17)9.3.1 售后服务 (17)9.3.2 技术支持 (17)第10章行业应用案例与前景展望 (17)10.1 行业应用案例介绍 (17)10.1.1 公共安全领域 (17)10.1.2 智能家居领域 (17)10.1.3 教育行业 (17)10.1.4 医疗行业 (17)10.2 行业发展前景分析 (18)10.2.1 政策支持 (18)10.2.2 市场需求 (18)10.2.3 技术进步 (18)10.3 技术发展趋势与挑战 (18)10.3.1 技术发展趋势 (18)10.3.2 技术挑战 (18)第1章:项目背景与需求分析1.1 人脸识别技术概述人脸识别技术,作为生物识别技术的一种,通过对人脸图像的采集、处理、分析和识别,实现对个体的身份认证和特征提取。

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图像加密技术研究背景意义及现状图像加密技术研究背景意义及现状 1 研究背景及意义
2 图像加密技术综述
2.1密码学的基本概念
2.2图像加密的特点
2.3图像加密研究现状
互联网的迅速普及已经成为信息时代的重要标志,任何人在任何时间、任何地点都可以通过网络发布任何信息。

据此可以看出,互联网在一个层面上体现了法国启蒙运动百科全书型的梦想:把全世界的所有知识汇集在一起,形成一本反映全人类所有文明的百科全书。

然而,在面对大量信息共享和方便的同时,也面临着大量数据被泄漏、篡改和假冒的事实。

目前,如何保证信息的安全已成为研究的关键问题。

信息安全技术经过多年的发展,已经从密码技术发展到了隐藏技术,但是在信息隐藏技术的应用过程中,人们发现单纯地用各种信息隐藏算法对秘密信息进行隐藏保密,攻击者很有可能较容易地提取出秘密信息。

因此,在信息隐藏之前,先对秘密信息按照一定的运算规则进行加密处理,使其失去本身原有的面目,然后再将其隐藏到载体信息里面,这样所要传输的信息更加安全。

即使攻击者将秘密信息从载体中提取了出来,也无法分辨出经过加密后的秘密信息到底隐藏着什么内容,于是使得攻击者认为提取的算法错误或该载体中没有任何其它信息,从而保护了信息。

所以,对信息进行加密是很有必要的,这也是将来信息隐藏技术研究的一个重要方向。

1 研究背景及意义
研究图像加密领域,是将图像有效地进行加密和隐藏,而最关键的是能否将图
像在几乎无任何细节损失或扭曲的情况下还原出来。

一般的应用中,图像数据是允许有一定失真的,这种图像失真只要控制在人的视觉不能觉察到时是完全可以接受的。

经典密码学对于一维数据流提供了很好的加解密算法,由于将明文数据加密成
密文数据,使得在网络传输中非法拦截者无法从中获得信息,从而达到保密的目的,诸如,DES,RSA,等著名现代密码体制得到了广泛地应用。

尽管我们可以将图像数据看成一维数据流,使用传统的加密算法进行加密,但是这些算法往往忽视了数字图像的一些特殊性质如二维的自相似性、大数据量等,而且传统加密算法很难满足网络传输中的实时性要求,因此数字图像的加密技术是一个值得深入研究的课题。

1
2 图像加密技术综述
互联网目前是一个巨大的、分布广泛的和全球性的信息服务中心,它涉及文
互连网上的数据更加容易篡改。

本、图像、声音、动画等各种服务信息。

但是, 任何人都可以借助一台普通的个人计算机和网线,通过网络轻易取得他人的信息,特别是图像、音乐、动画等等,因此对网络数据,特别是图像数据的保护,成
了一项重要而紧迫的研究课题。

2.1密码学的基本概念
密码学(CryPtology)是一门古老的科学。

大概自人类社会出现战争便产生了密码,以后逐渐形成一门独立的学科。

在密码学形成和发展的历程中,科学技术的发展和战争的刺激都起了积极的推动作用。

电子计算机一出现便被用于密码破译,使密码进入电子时代。

1949年商农(C(D(Shannon)发表了《保密系统的通信理论》的
著名论文,把密码学置于坚实的数学基础之上,标志着密码学作为一门科学的形
成。

1976年W(Dime和M(Hellman提出公开密钥密码,从此开创了一个密码新时代。

1977年美国联邦政府颁布数据加密标准(DES),这是密码史上的一个创举。

1994年美国联邦政府颁布密钥托管加密标准(EES),同年美国联邦政府又颁布数字签名标准(DSS),2001年美国联邦政府颁布高级加密标准(AES)。

这些都是密码发展史上的一个个重要的里程碑。

传统密码由于其在密钥分配上的困难而限制了它在计算机网络中的应用,在这种情况下产生了公开密钥密码。

公开密钥密码从根本上克服了传统密码在密钥分配上的困难,而且实现数字签名容易,因而特别适合计算机网络和分布式计算机系统的应用。

密码技术的基本思想是伪装信息,使末授权者不能理解它的真实含义。

所谓伪装就是对数据进行一组可逆的数学变换。

伪装前的原始数据称为明文(贝aintext),伪装后的数据称为密文(Ciphertext),伪装的过程称为加密(Encryption)。

加密在加密密钥(Key)的控制下进行c用于对数据加密的一组数学变换称为加密算法。

发信者将明文数据加密成密文,然后将密文数据送入网络传输或存入计算机文件,而且只给合法收信者分配密钥。

合法收信者接收到密文后,施行与加密变换相逆的变换。

解密在解密密钥的控制下进行。

用于解密的一组数学变换称为解密算法,而且解密算法是加密算法的逆。

因为数据以密文形式在网络中传输或存入计算机文件,而且只给合法收信者分配密钥。

这样,即使密文被非法窃取,因为未授权者没有密钥而不能得到明文,因此末授权者也不能理解它的真实含义,从而达到确保数据秘密性的目的。

2.2图像加密的特点
静止图像可以看做是平面区域上的二元连续函数:
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T=f(x,y),0?x?Lx;0?y?Ly.
对区域中任意的点(x,y),则 f(x,y)代表图像在这一点的灰度值,与图像在这一点的亮度相对应并且图像的亮度值是有限的,因而函数 T=f(x,y)也是有界的。

在图像数字化之后,T=f(x,y)则相应于一个矩阵,矩阵的元素所在的行与列就是图像显示在计算机屏幕上诸像素点的坐标,元素的数值就是该像素的灰度。

图像数据有着自己独特的性质:数据量大,冗余度高、像素间相关性强等,这使得在处理图像数据时传统的加密方法显得效率不高、效果不理想。

图像加密的特殊性在于:
(1)数据量大、冗余度高的特征通常使加密后的图像数据容易受到来自各种密码分析方法的攻击:数据量大,攻击者可以获得足够多的密文样本进行统计分析;冗余度高,邻近的像素很可能具有近似的灰度值。

传统的加密算法未能很好解决这一棘手问题。

(2)与文本相比,图像的数据量大得多,这使得图像的实时加密变得非常困难。

数据量大使传统的加密算法加密一幅图像需要花费较长的时间,而且数字图像一般以二维数组形式进行存储,传统加密算法在加密前得先将图像数据转换成二进制的数据流,这些都降低了加密的效率。

对于实时图像处理,若加密算法运行速度很慢,即使保密性能非常好,它也将没有任何实际价值。

(3)图像中相邻像素之间有很强的相关性,这使快速置乱数据变得非常困难。

香农在信息论中提到,一个足够安全的加密算法应该满足 E(P/C)=E(P),其中 P 表示明文消息,C 表示密文消息。

也就是说加密后的信息要有足够的随机性,不应反映任何明文信息。

(4)数字图像信息并不像文本信息那么敏感,它允许一定的失真度,只要将图像失真控制在人的视觉不能觉察时是完全可以接受的,许多情况下,甚至视觉上觉察到一定的失真也是可以的。

一般来讲,图像的安全性由实际的应用情况所决定,
除了医学应用等特殊情况外,通常图像信息的价值很低,因此没必要对所有类型的图像都应用级别很高的加密算法。

鉴于上述图像数据的特殊性质,迫切需要设计一些适合数字图像数据特点的加密方案。

2.3图像加密研究现状
对于图像数据来说,这种加密技术就是把待传输的图像看作明文,通过各种加密算法(如DES,RSA 等),在密钥的控制下,实现图像数据的加密,这种加密机制的设计思想是加密算法可以公开,通信的保密性完全依赖于密钥的保密性,即符合柯克霍夫准则。

其原理框图如图 1 所示:
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密码分析
文密明文明文
加密解密
原始图像加密图像原始图像
解密密钥加密密钥
图1加密解密过程图
根据加密算法与解密算法所使用的密钥是否相同,或是否能简单地由加(解)密密钥求得解(加)密密钥。

可将密码体制分成单钥密码体制(对称算法)和双钥密码体制(非对称算法):
1)单钥密码体制,如果一个保密系统的加密密钥和解密密钥相同,或者虽(
然不相同,但由其中的任意一个可以很容易地推导出另外一个,这是单钥密码体制。

如 DES,AES 等都是单钥密码体制的一些例子。

目前最常见的对称算法是DES,它自二十世纪七十年代采用以来,基本上算是全世界最广泛使用的加密算法。

不过由于它使用的密钥相对较小(56位),采用强力攻击下DES有被攻破的纪
录。

它已由高级加密标准 (AES) 中包含的另一种加密算法(Rijndael 算法)代替了。

Rijndael算法是一个新的可以用于保护电子数据的加密算法。

明确地说,Rijndae算法是一个迭代的、对称密钥分组的密码加密算法,其分组长度和密钥长度都可改变,算法的扩充形式允许分组长度和密钥长度以32位的步长从 128~256位范围内进行特定的变化。

Rijndael 算法是基于置换和代替的,通过使用了几种不同的技术来实现置换和替换。

它适用于不需要传递密钥的情况,主要用于本地文档或数据的加密。

(2)双钥密码体制就是一个保密系统把加密和解密分工,加密和解密分别用两个不同的密钥实现,并且由加密密钥推导出解密密钥是不可行的,则该系统所采用的就是双钥体制。

采用双钥密码体制的用户都有一对选定的密钥,一个是加密密钥称公开密钥,可以公开发布;另一个解密密钥称私人密钥,由用户秘密保存。

相对于单钥密码体制来讲,双钥密码体制的运算速度要慢得多,但是在多
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人协作或需要身份认证的数据安全应用中具有不可替代的作用,其中典型的应用为数据签名,它可以证明数据发行者的身份并保证数据在传输的过程中不被篡改。

RSA 算法是最常见的非对称算法。

5。

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