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公开(公告)号：CN111737713B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202010555881.9
申请日：2020-06-17
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于可视密码的二维码秘密共享方法。首先，通过分析共享份子集的秘密不可恢复条件，设计0‑1规划策略，进而构造秘密共享矩阵；然后，基于秘密共享矩阵，利用异或可视密码技术对载体二维码的内容码字进行调整；最后，根据调整之后的载体二维码内容码字，生成秘密共享份二维码，从而实现秘密二维码图像的分享。本发明不仅继承了可视密码技术编码易于实现和解码计算复杂度低的优点，且在鲁棒性方面优于其他现有方法，并且秘密图像具有更好的安全性。(56)对比文件Yuqiao Cheng.Improved Visual SecretSharing Scheme for QR CodeApplication.IEEE Transaction onInformation Forensics and Security.2018,全文.Pengcheng Huang.Efficient secretsharing scheme with cheateridentification based on QR code.KsiiTransaction on Internet and informationsystems.2019,全文.俞吉儿.QR码的安全认证研究及应用.中国优秀硕士学位论文全文数据库.2020,全文.
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公开(公告)号：CN111598765A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010386600.1
申请日：2020-05-09
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于同态加密域的水印嵌入以及提取方法。针对云平台的数据泄露问题，通过加密系统来实现对上传到云端的三维模型隐私的保护。在传统方法中，由于加密三维模型的不可见性，无法实现三维模型的数据安全性保护。本方法首先将三维模型划分为若干块，并进行分块加密以保证三维模型的安全性。在提取水印的过程中，借助于原始三维模型的空间相关性，可以正确提取水印并恢复原始三维模型。另外，本方法具有一定的鲁棒性。本发明相比较于传统方法，解密后的含水印模型失真度较低，且能抵抗针对三维模型的平移，缩放，加性噪声的攻击。
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公开(公告)号：CN110445949A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910721579.3
申请日：2019-08-06
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于直方图移位的AMBTC域可逆信息隐藏方法。首先，原始图像根据AMBTC编码得到编码后的图像；然后，用直方图对编码后的图像进行信息隐藏得到隐秘的AMBTC图像；最后，将隐秘的AMBTC图像利用AMBTC编解码得到嵌入秘密信息的隐秘图像。实验表明该方法实现了高容量的可逆信息隐藏。本发明不仅继承了AMBTC计算复杂度低和易于实现的优点，而且在嵌入容量方面优于其他现有方法，并且隐秘图像具有更好的视觉质量。
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公开(公告)号：CN111598765B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202010386600.1
申请日：2020-05-09
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于同态加密域的水印嵌入以及提取方法。针对云平台的数据泄露问题，通过加密系统来实现对上传到云端的三维模型隐私的保护。在传统方法中，由于加密三维模型的不可见性，无法实现三维模型的数据安全性保护。本方法首先将三维模型划分为若干块，并进行分块加密以保证三维模型的安全性。在提取水印的过程中，借助于原始三维模型的空间相关性，可以正确提取水印并恢复原始三维模型。另外，本方法具有一定的鲁棒性。本发明相比较于传统方法，解密后的含水印模型失真度较低，且能抵抗针对三维模型的平移，缩放，加性噪声的攻击。
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公开(公告)号：CN110445949B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201910721579.3
申请日：2019-08-06
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于直方图移位的AMBTC域可逆信息隐藏方法。首先，原始图像根据AMBTC编码得到编码后的图像；然后，用直方图对编码后的图像进行信息隐藏得到隐秘的AMBTC图像；最后，将隐秘的AMBTC图像利用AMBTC编解码得到嵌入秘密信息的隐秘图像。实验表明该方法实现了高容量的可逆信息隐藏。本发明不仅继承了AMBTC计算复杂度低和易于实现的优点，而且在嵌入容量方面优于其他现有方法，并且隐秘图像具有更好的视觉质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111756950B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202010554929.4
申请日：2020-06-17
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: H04N1/44 , H04N19/119 , H04N19/176 , H04N19/625 , H04N19/91
Abstract: 本发明提出一种基于跳跃序列的面向JPEG图像的可逆信息隐藏方法，在保证图像品质和图像文件大小的同时，尽可能提高藏量，此外，实现图像的完全恢复。首先，使用熵解码器对原始JPEG图像进行解码，得到DCT系数块；其次，将每个DCT系数块的正/负跳跃序列向右/左移动，以腾出空间；然后，在每个DCT系数块中，选用值为0和‑1的系数进行多层的信息藏入；最后，使用熵编码器将隐秘DCT块编码成隐秘JPEG图像。本发明一是充分利用跳跃序列的特点，减少不必要的系数扩张，改进了图像品质；二是采用多层藏入的方式，提升了藏量。
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公开(公告)号：CN111614640A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010386589.9
申请日：2020-05-09
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高容量的同态加密域三维模型可逆信息隐藏方法。本方法利用Paillier加密系统对三维模型进行加密，以实现三维模型隐私的保护。在云端，利用相邻顶点颜色不同的特性，首先将顶点划分为嵌入顶点集和参考顶点集。其次，利用参考顶点集，计算嵌入顶点集的预测误差。最后，构造一对一映射表，将秘密信息映射为方向向量，并利用方向向量和嵌入秘钥对预测误差的方向进行扩展从而嵌入秘密信息。在接收端，通过比较预测误差与方向向量的夹角提取秘密信息，并利用参考顶点集恢复原始模型。本发明相比较于传统方法，在信息隐藏容量上具有较大的提高，在提取秘密信息时比特错误率较低，直接解密后的模型具有更少的失真。
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公开(公告)号：CN110677552A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910814955.3
申请日：2019-08-30
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于完备分组基的无载体信息隐藏方法，属于无载体信息隐藏领域。本发明的基于完备分组基的无载体信息隐藏方法主要由含密图像生成方法与秘密信息提取方法两部分组成。含密图像生成方法依次由图像特征提取方法、分组基完备化方法和含密图像选取方法所构成，用于将秘密信息嵌入图像中；而秘密信息提取方法用于重新对含密图像中的秘密信息进行解密。本发明的借鉴矩阵完备化思想，创新提出基于完备分组基的无载体信息隐藏算法。实验结果和分析表明，本发明能有效避免含密图像无法成功映射秘密信息的情况，同时确保在加解密方面均能取得较好的性能，且对大多数图像处理攻击具有一定的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110677552B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201910814955.3
申请日：2019-08-30
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于完备分组基的无载体信息隐藏方法，属于无载体信息隐藏领域。本发明的基于完备分组基的无载体信息隐藏方法主要由含密图像生成方法与秘密信息提取方法两部分组成。含密图像生成方法依次由图像特征提取方法、分组基完备化方法和含密图像选取方法所构成，用于将秘密信息嵌入图像中；而秘密信息提取方法用于重新对含密图像中的秘密信息进行解密。本发明的借鉴矩阵完备化思想，创新提出基于完备分组基的无载体信息隐藏算法。实验结果和分析表明，本发明能有效避免含密图像无法成功映射秘密信息的情况，同时确保在加解密方面均能取得较好的性能，且对大多数图像处理攻击具有一定的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111614640B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202010386589.9
申请日：2020-05-09
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高容量的同态加密域三维模型可逆信息隐藏方法。本方法利用Paillier加密系统对三维模型进行加密，以实现三维模型隐私的保护。在云端，利用相邻顶点颜色不同的特性，首先将顶点划分为嵌入顶点集和参考顶点集。其次，利用参考顶点集，计算嵌入顶点集的预测误差。最后，构造一对一映射表，将秘密信息映射为方向向量，并利用方向向量和嵌入秘钥对预测误差的方向进行扩展从而嵌入秘密信息。在接收端，通过比较预测误差与方向向量的夹角提取秘密信息，并利用参考顶点集恢复原始模型。本发明相比较于传统方法，在信息隐藏容量上具有较大的提高，在提取秘密信息时比特错误率较低，直接解密后的模型具有更少的失真。
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