New Designs for Friendly Visual Cryptography Scheme

NSC101-2221-E-032-047[[abstract]]Different from conventional cryptography, visual cryptography is an image cryptographic technique proposed by Naor and Shamir. It encodes a secret image into n pieces of noise-like shares. When k or more than k pieces of shares are gathered from participants, human visual system will disclose the secret image on the stacked image easily. Neither complicated mathematical computation nor any knowledge of cryptography are needed are the main advantages of visual cryptography. In this paper, we propose a new design for friendly visual cryptography scheme. The secret will be hiding into two meaningful shares. The black-appearing ratio in each block of the shares for the corresponding black (rep. white) secret pixel is the same. Therefore, it is impossible for one to disclose any information related to the secret image on each share, which achieves the goal of improving security. When shares are superimposed, the contours of the cover image will disappear on the stacked image, which will only reveal the secret image. According to our experimental results, the contrasts of the shares or the stacked images are good which can reveal the contents of the cover images and the secret image clearly.[[notice]]補正完畢[[journaltype]]國外[[ispeerreviewed]]Y[[booktype]]紙本[[countrycodes]]SG

[[alternative]]An Optimization Model for Sharing Multiple Secret Images without Pixel Expansion

計畫編號：NSC93-2213-E032-033研究期間：200408~200507研究經費：475,000[[abstract]]視覺密碼方法的特色在於其解密過程是透過人類視覺系統，而不需要利用任何計算 機資源與複雜的解密演算法。因此，在一些無法使用電腦解密的情況下，視覺式秘密分 享機制是一個很好的解決方案。大部分的視覺密碼方法都是使用像素擴展的技巧；因 此，分享影像會被擴展成機密影像的若干倍。像素擴展的結果不但使得分享影像不易攜 帶，也會造成儲存空間的浪費。此外，大部分的視覺密碼方法只允許分享單一機密影像， 而無法分享多張機密影像。在本研究中，我們將提出一個方法來解決視覺式秘密分享機 制中的影像擴張問題。我們將以機率的觀念來達成分享影像不擴展的目標。此外，我們 將探討視覺密碼的安全性與對比，並定義安全性與對比指標。我們將以這兩個指標來建 構出一個不需要像素擴展的視覺式秘密分享機制之最佳化模型。在不作像素擴展的前提 之下，我們期望我們的模型不僅可以處理單機密影像與多機密影像的任意使用結構；同 時，我們也將進一步將我們的模型推廣到有意義之分享影像的任意使用結構的問題上。 最後，我們將應用遺傳演算法的尋優能力，來驗證我們的做法的可行性。[[sponsorship]]行政院國家科學委員

植基於區塊漸進還原之非擴展式視覺機密分享

[[abstract]]In the related works of progressive visual secret sharing (PVSS), Wang et al. (2007) and Wang (2009) all have the following drawbacks: (1) The design of the dispatching matrices is not regular. (2) Shares are m-times larger than the original secret image. (3) Restored image's quality is poor. (4) Their schemes are not suitable to apply in grayscale and color secret images. In order to solve the above limitations, we propose a non-expanded PVSS approach, in which the recovery method is based on secret blocks, namely Block-based Progressive Visual Secret Sharing (BPVSS). We divide a secret image into n non-overlapped image blocks, and an additional portion of secret will be restored after superimposing one more transparency. When superimposing any t shares, there have t (2≤t≤n) secret blocks being restored. Compared with other related works, BPVSS has several advantages: (1) The concept of this model is concise, easy to implement, and the number of participants will not be restricted. (2) In the situation of noise-like shares, the contrast of the restored image is 50%, which means that the hidden message can be clearly recognized by the naked eyes. (3) When transparencies are shifted from noise-like into meaningful, the contrast of the stego-image and the restored image will be 25% which is still superior to other related studies. (4) Our scheme is more suitable for grayscale and color secret images than previous related studies. (5) The size of transparencies is the same as the size of secret image.[[notice]]補正完畢[[incitationindex]]TSSCI[[booktype]]電子

中国物理海洋学研究70年：发展历程、学术成就概览

本文概略评述新中国成立70年来物理海洋学各分支研究领域的发展历程和若干学术成就。中国物理海洋学研究起步于海浪、潮汐、近海环流与水团,以及以风暴潮为主的海洋气象灾害的研究。随着国力的增强,研究领域不断拓展,涌现了大量具有广泛影响力的研究成果,其中包括:提出了被国际广泛采用的"普遍风浪谱"和"涌浪谱",发展了第三代海浪数值模式;提出了"准调和分析方法"和"潮汐潮流永久预报"等潮汐潮流的分析和预报方法;发现并命名了"棉兰老潜流",揭示了东海黑潮的多核结构及其多尺度变异机理等,系统描述了太平洋西边界流系;提出了印度尼西亚贯穿流的南海分支(或称南海贯穿流);不断完善了中国近海陆架环流系统,在南海环流、黑潮及其分支、台湾暖流、闽浙沿岸流、黄海冷水团环流、黄海暖流、渤海环流,以及陆架波方面均取得了深刻的认识;从大气桥和海洋桥两个方面对太平洋–印度洋–大西洋洋际相互作用进行了系统的总结;发展了浅海水团的研究方法,基本摸清了中国近海水团的分布和消长特征与机制,在大洋和极地水团分布及运动研究方面也做出了重要贡献;阐明了南海中尺度涡的宏观特征和生成机制,揭示了中尺度涡的三维结构,定量评估了其全球物质与能量输运能力;基本摸清了中国近海海洋锋的空间分布和季节变化特征,提出了地形、正压不稳定和斜压不稳定等锋面动力学机制;构建了"南海内波潜标观测网",实现了对内波生成–演变–消亡全过程机理的系统认识;发展了湍流的剪切不稳定理论,提出了海流"边缘不稳定"的概念,开发了海洋湍流模式,提出了湍流混合参数化的新方法等;在海洋内部混合机制和能量来源方面取得了新的认识,并阐述了混合对海洋深层环流、营养物质输运等过程的影响;研发了全球浪–潮–流耦合模式,推出一系列海洋与气候模式;发展了可同化主要海洋观测数据的海洋数据同化系统和用于ENSO预报的耦合同化系统;建立了达到国际水准的非地转(水槽/水池)和地转(旋转平台)物理模型实验平台;发展了ENSO预报的误差分析方法,建立了海洋和气候系统年代际变化的理论体系,揭示了中深层海洋对全球气候变化的响应;初步建成了中国近海海洋观测网;持续开展南北极调查研究;建立了台风、风暴潮、巨浪和海啸的业务化预报系统,为中国气象减灾提供保障;突破了国外的海洋技术封锁,研发了万米水深的深水水听器和海洋光学特性系列测量仪器;建立了溢油、危险化学品漂移扩散等预测模型,为伴随海洋资源开发所带来的风险事故的应急处理和预警预报提供科学支撑。文中引用的大量学术成果文献(每位第一作者优选不超过3篇)显示,经过70年的发展,中国物理海洋学研究培养了一支实力雄厚的科研队伍,这是最宝贵的成果。这支队伍必将成为中国物理海洋学研究攀登新高峰的主力军

[[alternative]]Progressive Visual Cryptography with Unexpanded Shares

[[abstract]]視覺密碼的(k, n)-threshold機制，是將機密影像分給n個參與者，當取得k張以上的分享影像時，透過分享影像的疊合就可以顯示出機密影像，如果小於k張分享影像，則無法獲得機密影像的資訊。在這個機制之下，就算你已經取得k-1張的分享影像，也無法得知任何機密影像的蛛絲馬跡，這樣無形中降低了資訊分享的便利性。漸進式視覺密碼則是在疊合分享影像時，隨著疊合的分享影像數目增加，可以逐步地還原機密影像。在較少張分享影像的情況下，只能疊合出機密資訊的輪廓，隨著疊合的分享影像增加，即可逐漸獲得機密資訊的細部內容。 以往的漸進式視覺密碼研究都是以像素擴展為基礎，所以造成儲存空間與傳輸時間的浪費，並且針對機密影像上的黑點部分，在還原影像上並不保證是產生全黑，這將會造成機密影像的還原品質不佳。因此本研究將提出一個新的漸進式視覺密碼分享方法，我們的分享矩陣可以產生不擴展的分享影像，隨著疊合的分享影像數目增加，機密資訊的輪廓將愈來愈清晰，並且機密影像中黑點部分在疊合的還原影像上將是全黑，藉此產生良好的色差對比、提升還原影像的視覺品質。 根據實驗結果可以發現，無論機密影像的像素內容是黑點或白點，分享影像上出現黑點的機率皆相同，都是1/n，因此無法從單張分享影像中獲得機密影像的資訊，可以確保視覺密碼的安全性。當疊合k張分享影像後，機密影像中的白色部分被疊合出黑點的機率仍然是1/n，而黑色部份的機率則漸增為k/n，使得色差對比加大，機密影像愈來愈清晰。當疊合所有的分享影像後，在疊合影像上的黑白色差增加為(n-1)/n，優於傳統視覺密碼中50%的色差，因此可以產生更清晰的疊合影像。[[notice]]補正完畢[[journaltype]]國內[[incitationindex]]TSSCI[[booktype]]紙本[[countrycodes]]TW

[[alternative]]The Application and Research of Genetic Algorithms in Cryptosystem

[[booktype]]紙

[[alternative]]Watermarking Scheme based on Visual Cryptography

[[abstract]]電腦與網際網路所帶給人們的便利早已不在話下。但也因為如此，讓不肖人士也很容易利用電腦及網路即可非法佔有資料，因此如何偵測出數位產權的歸屬就顯得非常重要。數位浮水印技術就是將個人資訊加入到欲保護的媒體中，往後受保護媒體產生爭議時，便可藉由取出數位浮水印來證明其所有權，達到保護資產與驗證的目的。本研究以頻率域的資訊為基礎，發展出一個數位浮水印的技術，應用統計學的大數法則來產生視覺密碼所需要的分享影像。本研究的優點有三個：一，當影像遭受攻擊時，能有很好的抵抗性；二，分享影像不擴展，能有效的減少分享影像的體積，減少儲存空間的浪費與傳輸速率的消耗。三，取出浮水印的過程簡單，不需要複雜的數學運算，亦不需要原圖的協助。實驗結果證明，本研究對於各種攻擊都有優異的抵抗性。[[sponsorship]]中國人民大學; 淡江大學[[conferencetype]]兩岸[[conferencedate]]20120905~20120907[[booktype]]電子版[[iscallforpapers]]Y[[conferencelocation]]北京, 中

國內個體導向技術應用因素及推動策略之研究

[[booktype]]紙

[[alternative]]Copyright Protection Scheme based on Wavelet Transformation and Visual Cryptography

NSC100-2221-E-032-043[[abstract]]電腦與網際網路帶給人們很多的便利，但也讓不肖人士也很容易利用電腦及網路即可非法竊取資料，因此如何辨別數位產權的歸屬就顯得非常重要。數位浮水印技術就是將個人資訊加入到欲保護的媒體中，當受保護的媒體產生爭議時，便可藉由取出浮水印來證明其所有權，達到保護數位資產與驗證的目的。本研究以頻率域的資訊為基礎，發展出一個數位浮水印的技術，應用統計學的大數法則來產生視覺密碼所需要的分享影像。本研究的優點有三：一，當影像遭受攻擊時，能有很好的抵抗性；二，分享影像不擴展，能有效的減少分享影像的大小，減少儲存空間的浪費與傳輸速率的消耗。三，取出浮水印的過程簡單，不需要複雜的數學運算，亦不需要原圖的協助。實驗結果證明，本研究對於各種攻擊都有優異的抵抗性。[[notice]]補正完畢[[incitationindex]]EI[[booktype]]紙本[[booktype]]電子

New Design for Friendly Visual Secret Sharing

NSC101-2221-E-032-047[[abstract]]Different from conventional cryptography, visual cryptography is an image cryptographic technique proposed by Naor and Shamir. It encodes a secret image into n pieces of noise-like shares. When k or more than k pieces of shares are gathered from participants, human visual system will disclose the secret image on the stacked image easily. Neither complicated mathematical computation nor any knowledge of cryptography is needed are the main advantages of visual secret sharing. In this paper, we propose a new design for friendly visual secret sharing. The secret will be hiding into two meaningful shares. The black-appearing ratio in each block of the shares for the corresponding black (rep. white) secret pixel is the same. Therefore, it is impossible for one to disclose any information related to the secret image on each share, which achieves the goal of improving security. When shares are superimposed, the contours of the cover image will disappear on the stacked image, which will only reveal the secret image. According to our experimental results, the contrasts of the shares or the stacked images are good which can reveal the contents of the cover images and the secret image clearly.[[conferencetype]]國際[[conferencedate]]20140402~20140404[[booktype]]電子版[[iscallforpapers]]Y[[conferencelocation]]Nagoya, Japa