Non-local Denoising in Encrypted Images

IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol.

2021

During the last few decades, the transmission of images over secure networks has exponentially grown. Data security in certain applications such as secure storage, authentication or privacy protection on cloud platforms, require specific strategies for multimedia. Cryptography can be used for this purpose. Indeed, using a secret key, it is possible to make data unreadable in order to secure it. Although encryption approaches are effective to make the original data unreadable, they are also very sensitive to noise. Because of the introduction of noise into an encrypted image during its transmission or storage, the original data cannot be recovered. In this paper, we first describe a new encryption mode called CFB-then-ECB and based on a combination of the CFB mode and the ECB mode for AES encryption. Using this new encryption mode, if one encrypted pixel block is noised, this will result in two incorrectly reconstructed pixel blocks during the decryption (the current and the following pixel blocks). This noise spreading is then exploited in a new proposed approach of noisy encrypted image correction. It contains two main steps involving a classifier to discriminate clear and encrypted pixel blocks. After a direct decryption of a noisy encrypted image, the first step is to identify and localize the pixel blocks that are probably incorrectly decrypted. The second step of our proposed approach is to analyze and correct these pixel blocks. Experimental results show that the proposed method can be used to blindly correct noisy encrypted images, while preserving the image structure without increasing the original data size with additional information.

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

“…Privacypreserving error correction schemes have also been proposed. Hu et al suggested using a double cipher to perform non-local means denoising [11]. SaghaianNejadEsfahani et al proposed to resort to secret sharing for wavelet denoising [25].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

CFB-Then-ECB Mode-Based Image Encryption for an Efficient Correction of Noisy Encrypted Images

IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol.

2021

“…Les méthodes de correction des erreurs préservant la vie privée ont également été proposées. Hu et al ont suggéré d'utiliser une méthode de chiffrement double pour réaliser un débruitage par patchs basé sur l'algorithme de réduction du bruit numérique non-local means [53]. Le premier chiffrement est généré en utilisant le cryptosystème de Paillier [91] et le deuxième est obtenu avec une transformation préservant la confidentialité et permettant une recherche non locale sur le cloud.…”

Section: Correction D'images Dans Le Domaine Chiffréunclassified

Image Analysis and Processing in the Encrypted Domain

2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)

2019

Le reste du manuscrit se compose de deux parties, à savoir un état-de-l'art et une présentation détaillée de nos contributions.Dans la première partie, nous présentons un état-de-l'art de différentes disciplines liées à la sécurité multimédia. Après un brève introduction de la structure d'une image, l'insertion de données cachées (IDC) dans les images est présentée dans le chapitre 1. Dans le chapitre 2, nous détaillons les méthodes et approches existantes de l'état-del'art en chiffrement et plus particulièrement, en chiffrement d'images. Enfin, dans le chapitre 3, nous décrivons la problématique d'analyse et de traitement dans le domaine chiffré, puis nous nous intéressons aux méthodes d'IDC dans le domaine chiffré (IDCDC) appliquées aux images numériques.Dans la deuxième partie de ce manuscrit, nous présentons nos contributions. Dans le chapitre 4, nous proposons une nouvelle méthode d'IDCDC basée sur la prédiction des bits de poids fort (MSB), déclinée en deux approches. Dans le chapitre 5, nous décrivons d'abord une extension de cette méthode, puis nous améliorons les résultats obtenus à l'aide d'une nouvelle approche d'IDCDC récursive permettant d'exploiter pleinement la redondance entre les pixels dans le domaine clair. Nous nous intéressons alors à la problématique des images chiffrées bruitées dans le chapitre 6, où nous proposons une nouvelle méthode efficace pour analyser et corriger ces images. Enfin,

“…Privacy-preserving error correction schemes have also been proposed. Hu et al suggested using a double cipher to perform non-local means denoising [6]. SaghaianNejadEsfahani et al proposed to resort to secret sharing for wavelet denoising [7].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Localization and Correction of Corrupted Pixel Blocks in Noisy Encrypted Images

2020 Tenth International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA)

2020

Digital data such as images must be secured during transmission or cloud storage. Image encryption algorithms can be a solution to this problem, but these approaches are very noise sensitive. Because of the introduction of noise, the original image cannot be recovered, even if we know the secret key. In this paper, we propose a new noisy encrypted image correction algorithm containing a convolutional neural network (CNN) training stage and then, two main steps. After a direct decryption of a noisy encrypted image, the first step is to identify and localize the blocks that are probably incorrectly decrypted using a fine-tuned CNN. The second step of our proposed approach is to analyze and correct these blocks. Experimental results show that the proposed method can be used to blindly correct noisy encrypted images, while preserving the image structure and without increasing the original data size with additional information, unlike error correcting codes.Index Terms-Multimedia security, image encryption, image denoising, deep learning, convolutional neural network, signal processing in the encrypted domain.