A Recursive Threshold Visual Cryptography Scheme
本文提出了一种三取二秘密共享的递归隐藏方案。在秘密的递归隐藏中，用户将关于较小秘密的附加信息编码在较大秘密的份额中，而不扩大后者的大小，从而提高秘密共享的效率。我们提出的应用程序，我们提出的协议的图像以及文本。
2009-02-14 cs.CR
Enhanced Security of Symmetric Encryption Using Combination of Steganography with Visual Cryptography
当通过不受信任的网络进行通信时，需要数据安全。安全工具，如密码学和隐写术被应用于实现这些目标，但两者都有局限性，如果单独使用，容易受到攻击。为了克服这些限制，我们提出了一个强大的和安全的系统的基础上集成的密码学和隐写术。秘密消息使用河豚密码和视觉密码进行加密。最后，加密后的数据被嵌入到两个无辜的封面图像，以备将来传输。通过测量均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和图像直方图，对该模型的有效性进行了扩展分析。通过发起统计和8位平面视觉攻击来检查鲁棒性。拟议的模型提供了一种安全的手段来传输或存储可应用于公共安全部门的高度机密数据。
2019-02-28 cs.CR
Realization Scheme for Visual Cryptography with Computer-generated Holograms
我们提出了一种利用计算全息图间接实现视觉密码的方法。目前，视觉密码的恢复方法主要是叠加在透明胶片上或通过计算机设备叠加，这大大限制了视觉密码的应用范围。本文采用计算全息图对可视密码中的份额进行编码，并通过光学手段再现该份额，然后进行叠加解密。该方法可以扩展视觉密码的应用范围，进一步提高视觉密码的安全性。
2022-12-10 cs.CR eess.IV
On the Analysis and Generalization of Extended Visual Cryptography Schemes
Ateniese等人[3]提出了一种扩展的视觉加密方案（EVCS），用于保护具有有意义（看似无辜）份额的二进制秘密图像。这通过将扩展矩阵连接到每个基矩阵来实现。扩展矩阵的最小尺寸从超图着色模型获得，并且该方案仅针对二值图像设计[3]。在本文中，我们给出了一个更简洁的推导这种矩阵扩展的彩色图像。此外，我们提出了一个（k，n）计划，以保护多个彩色图像与有意义的份额。该方案是Droste方案[2]中提出的多个二值图像的（n，n）插值的推广。
2006-10-31 cs.CR
Full Restoration of Visual Encrypted Color Images
虽然严格的黑白图像一直是视觉密码学的基础，但一直缺乏一种易于实现的彩色图像格式。本文建立了一个简单的，但安全的方式来实现视觉密码与颜色，假设一个二进制数据表示。
2011-11-18 cs.CR
Evolving k-Threshold Visual Cryptography Schemes
本文针对参与者数量无限且无上界的演化访问结构，首次形式化定义(k,∞)视觉密码方案，提出适用于任意k的随机网格构造，并通过优化k=2、3及k≥4的对比度增强策略，验证了方案的优越性。
2025-08-21 cs.CR
A New Approach to Enhance Security of Visual Cryptography Using Steganography (VisUS)
隐写术是一种隐藏秘密信息、秘密全息图、秘密视频或秘密图像的过程，这些信息或图像在源数据中的存在是不可检测的，并且用于在公共媒体上传输秘密信息。视觉密码是一种密码技术，其中在解密端不需要密码计算，并且解密由人类视觉系统（HVS）执行。在本文中，隐写术和视觉密码已被选择，以提供更安全的数据传输在公共媒体上的计算风险较小。与现有技术相比，该技术以较少的空间开销生成份额，并且不增加计算复杂性，并且可以提供更好的安全性。它也像其他视觉密码技术一样容易实现。最后给出了建立安全准则的实验结果。
2021-03-17 cs.CR cs.MM
Designing a Visual Cryptography Curriculum for K-12 Education
我们设计并开发了一个简单，直观和叙事的K-12网络安全课程，利用Scratch编程平台来演示和教授基本的网络安全概念，如机密性，完整性保护和身份验证。我们设计了六个可视化场景，首先向学生介绍三个可视化场景，演示当系统没有集成机密性、完整性保护和身份验证等概念时存在的攻击。然后，它向他们介绍了三个基于攻击的视觉场景，以演示和教授如何使用这些基本概念来防御它们。我们通过对18名初中和高中学生的研究对我们的课程进行了评估。为了评估学生对这些概念的理解，我们进行了一项技术调查，学生回答这些问题的总体平均水平为9.28分（满分10分）。此外，调查结果显示，66.7%的受访者认为该系统非常简单，其余27.8%的受访者认为该系统易于使用和理解。
2023-02-22 cs.CR
SXVCS: An XOR-based Visual Cryptography Scheme without Noise via Linear Algebra
本文提出静态XVCS（SXVCS）概念以完全消除重构图像噪声，证明完美白色像素重构的等价条件即SXVCS存在性，并给出高效判定方法，最终实现$(2,n)$-XVCS的最优状态。
2023-05-23 cs.CR
Grouped k-threshold random grid-based visual cryptography scheme
本文提出一种新的RGVCS共享范式，可从任意$(k,n')$阈值方案构造$(k,n)$阈值方案，通过设置$n'=k$实现现有文献中最高对比度，理论分析与实验验证了其优越性。
2025-08-07 cs.CR
PiouCrypt: Decentralized Lattice-based Method for Visual Symmetric Cryptography
University of Mohaghegh Ardabili（莫哈格赫·阿达比利大学）；Amirkabir University of Technology（阿米尔卡比尔理工大学）
近年来，建立安全的视觉通信已成为安全工程师和研究人员的基本问题之一。然而，只有有限的新的解决方案提供了图像加密，并限制视觉密码术只有有限的方案可能会带来负面影响，特别是与新兴的量子计算系统。本文提出了一种新的建立安全保密可视通信的算法。所提出的方法有一个分层的架构与几个内聚组件，并对应于一个NP-难的问题，尽管它的对称结构。这种两步技术不限于灰度图像，而且，利用晶格结构使得所提出的方法对于后量子时代具有最佳抵抗力，并且从理论维度来看是相对安全的。
2022-04-17 cs.CR cs.CV
Optimal Contrast Greyscale Visual Cryptography Schemes with Reversing
视觉密码是一种利用人类视觉系统恢复秘密图像的加密技术，它不需要任何复杂的计算。然而，重建图像的对比度可能相当低。已经提出了许多基于反转的VCS（或具有反转的VCS）（RCS）用于二进制秘密图像，允许参与者对份额（或阴影）执行反转操作。这种反向操作可以通过当前的复印机轻松实现。将现有的一些传统的无反转图像增强算法（nRightswithout reversing，nRightsing）推广到二值图像的Rightsing上，并采用相同的像素扩展，得到的Rightsing可以达到理想的对比度，明显高于相应的nRightsing。在灰度图像的应用中，对比度远低于二值图像。因此，更希望在灰度图像重构中提高对比度。然而，当涉及灰度图像时，不能如此容易地利用这种反转操作。许多现有的灰度nRectangle不能直接扩展到Rectangle。本文首先给出了一种新的具有最小像素扩展的灰度nR_n，并利用完全黑nR_n的基矩阵提出了一种最佳对比度灰度R_n（GR_n）。此外，我们提出了一个最佳的GRID，即使基矩阵不是完美的黑色。最后，我们设计了一个最优对比度的GRESS，每个参与者持有的股份数最少。所提出的方案可以满足不同的用户需求，以前的RVCS的二值图像可以被视为特殊情况下，在这里提出的方案。
2012-10-23 cs.CR
Universal share based quantum multi secret image sharing scheme
针对图像安全与窃听威胁，本研究结合量子计算与视觉密码学优势，提出了一种基于通用份额的量子多秘密图像共享技术，为企业数据访问和军事通信等应用提供了高抗窃听能力的鲁棒安全解决方案。
2025-09-16 cs.CR
Dual Layer Textual Message Cryptosystem with Randomized Sequence of Symmetric Key
本文结合视觉密码学和隐写术的概念，提出了一种通过随机对称密钥池和双层密码体制对文本信息进行加密和解密的新概念。将文本消息转换为两个图像幻灯片，并通过两个不同的对称密钥随机序列对图像进行加密。解密以相反的方式进行。加密后的图像由这两个对称密钥解密。解密的图像幻灯片被合并在一起并转换成文本消息。在这里，图像共享是通过视觉密码学的概念完成的，文本消息到图像的转换是通过隐写术的概念完成的。
2013-12-19 cs.CR
A Technique to Share Multiple Secret Images
Visual Cryptography属于密码学领域。$ etc.$多秘密图像共享（MSIS）方案是视觉密码学的一部分，它提供了一种在通信信道上传输多个秘密图像的受保护方法。传统上，单个秘密图像的传输一次在信道上是可能的。但随着技术的发展，出现了共享多个秘密图像的需求。使用$(n, n)$ -MSIS方案将$n$秘密图像加密为存储在不同服务器上的无意义的噪声图像$n$。要恢复$n$秘密图像，需要所有$n$噪声图像。早期的秘密共享方案的主要问题是攻击者可以通过访问$n-1$或更少的噪声图像来部分地发现秘密图像。为了解决这个安全问题，需要一个安全的MSIS方案，使得攻击者不能使用小于$n-1$噪声的图像来获取任何信息。在本文中，我们提出了一个安全的$(n, n+1)$ -MSIS方案使用加模运算的灰度和彩色图像。为了检验所提出的方案的有效性，相关性，MSE和PSNR技术被使用。实验结果表明，该方案具有较高的安全性，对噪声图像的篡改不会泄露秘密图像的任何部分信息。所提出的$(n, n+1)$ -MSIS方案在安全性方面优于现有的MSIS方案。
2016-11-28 cs.CR
CryptoScratch: Developing and evaluating a block-based programming tool for teaching K-12 cryptography education using Scratch
本文介绍了一个名为CryptoScratch的新框架的设计、实现和评估，该框架使用现代密码算法（例如，AES、RSA、SHA-256）实现为可视块。使用CryptoScratch的简单界面，K-12学生可以学习如何使用加密算法进行保密性，身份验证和完整性保护等服务;然后使用这些模块构建复杂的现代加密方案（例如，相当好的隐私，数字签名）。此外，我们提出了一个任务块的设计和实现，为学生提供各种密码学问题的指导，并验证他们已经成功地完成了问题。任务块还生成反馈，促使学习者为加密问题实现更安全的解决方案。最初的可用性研究是在16名中学生中进行的，学生们被教授基本的密码学概念，然后被要求使用这些概念完成任务。一旦学生掌握了各种基本密码算法的知识，他们就被要求使用这些算法来实现复杂的密码方案，如Pretty Good Privacy和数字签名。通过在Scratch中成功实现密码和任务块，初步测试表明，学生中的$\approx 60\%$可以使用CryptoScratch快速掌握和实现复杂的密码学概念，而$\approx 90\%$则对密码学概念和用例表现出满意。根据初步测试的积极结果，正在开展一项更大规模的学生研究，以调查整个社会经济领域的有效性。
2023-02-22 cs.CR
A New Steganographic Technique Matching the Secret Message and Cover image Binary Value
隐写术涉及将秘密消息或图像隐藏在另一个封面图像中。在不影响图像视觉质量的情况下对封面图像进行更改。与密码学相比，隐写术提供通信的完全保密性。非常敏感的数据的安全性可以通过结合密码学和隐写术来增强。提出了一种利用隐写术的概念从图像中获取位置值的新技术。本文提出了一种新的方法，其中不做任何改变的封面图像，只有像素位置LSB（最低有效位）值匹配的秘密消息位值被记录在一个单独的位置文件。在发送端，位置文件连同封面图像一起被发送。在接收端，仅用秘密密钥打开位置文件。从位置文件中获取位位置，并将来自位置的LSB值组合以获得ASCII值，然后形成秘密消息的字符
2017-04-10 cs.CR cs.MM
A robust image-based cryptology scheme based on cellular non-linear network and local image descriptors
元胞非线性网络（CNN）为元胞自动机提供了一个基础设施，使其不仅具有初始状态，而且具有在每个元胞中具有局部记忆的输入，其复杂度要高得多。这个属性有许多应用，我们已经研究了它在提出一个强大的密码方案。该方案由密码学和隐写子模块组成，其中设计了一个三维CNN，产生一个混沌映射作为系统的核心，以保持密码学中的机密性和数据完整性。我们的贡献是三方面的，包括（1）一个特征描述符被应用到封面图像，而传统的方法使用一个预定义的密钥，（2）一个三维CNN是用来制作一个混沌映射，从视觉信息的密码，和（3）所提出的CNN也被用来制作一个动态的$k$ -LSB隐写。在25幅标准图像上进行的实验证明了该方案在安全性、视觉效果和复杂度分析方面的有效性。
2018-08-10 cs.CR
An Easy-to-implement Construction for $(k,n)$-threshold Progressive Visual Secret Sharing Schemes
视觉密码学将秘密图像加密成$n$份额（透明性），使得只有堆叠合格数量的份额才能通过人类视觉系统恢复秘密图像，而没有足够大数量的份额就不能透露任何信息。本文研究了$(k,n)$ -门限视觉秘密共享（VSS）模型，在该模型中，通过堆叠至少$k$份额来解密原始图像，并且当$k$份额小于$k$份额时什么也得不到.文献中主要有两种方法：基于码本的方案和基于随机网格的方案，前者是本文的情况。一般情况下，给定任意正整数$k$和$n$，要为$(k,n)$ -门限VSS模型设计一个有效的方案并不容易。在本文中，我们提出了一个简单的策略来构造一个有效的计划，$(k,n)$阈值VSS模型为任何正整数$2\leq k\leq n$。其关键思想是在$(k,n)$ -阈值VSS方案和一个数学结构--广义Pascal三角形之间建立一个看似无关的联系。本文在四个方面改进和扩展了已有的结果：我们的构造提供了一个统一的观点，并涵盖了几个已知的结果;所得到的方案具有渐进的观看性质，即堆叠在一起的份额越多，秘密图像就越清晰.所提出的方案可以显式和有效地构造基于广义帕斯卡三角形，而无需计算机。所提出的方案的性能与已知的结果。
2020-02-21 cs.CR math.CO
A new color image secret sharing protocol
本文提出一种结合Shamir秘密共享与AES-CBC模式的彩色图像秘密共享协议，生成与原图同分辨率的份额，并具可扩展至其他多媒体格式的潜力。
2023-06-21 cs.CR cs.IT math.IT
To believe or not to believe: Validating explanation fidelity for dynamic malware analysis
Intel Labs（英特尔研究院）；Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
与经典的机器学习算法相比，将恶意软件转换为图像，然后使用基于视觉的深度学习算法，显示出了更好的威胁检测效果。当恶意软件被可视化为图像时，基于视觉的解释方案也可以被应用于提取为什么单个样本被分类为恶意的见解。在这项工作中，通过两个动态恶意软件分类的案例研究，我们扩展了本地可解释的模型不可知解释算法来解释基于图像的动态恶意软件分类，并检查其解释保真度。对于这两个案例研究，我们首先通过对恶意软件图像的迁移学习来训练深度学习模型，展示高分类效率，对图像应用解释方法，并将结果与样本相关联，以验证算法见解是否与安全领域专业知识一致。在我们的第一个案例研究中，解释框架确定了间接调用，这些调用唯一地表征了恶意软件家族的潜在利用行为。在我们的第二个案例研究中，解释框架在应用于从API存在创建的图像时提取了有见地的信息，例如加密相关的API，但在从API序列和频率创建的图像上生成模糊的解释。我们的研究结果表明，目前基于图像的解释技术是有前途的解释基于视觉的恶意软件分类。我们继续开发专门用于安全应用的基于图像的解释方案。
2019-04-30 cs.AI cs.CR cs.CV
