基于正弦-模数混沌化模型的HEVC内容感知可调选择性加密

《IEEE Transactions on Multimedia》：Content-Aware Tunable Selective Encryption for HEVC Using Sine-Modular Chaotification Model

现有HEVC选择性加密算法仅考虑语法特征导致效率不足，本文提出基于深度哈希的语义感知可调加密方案CATSE，通过改进洛杰斯蒂映射生成密钥流，结合可逆隐写术实现加密强度分级与标识嵌入，实验证明在保证安全性的同时显著降低计算复杂度和比特率开销。

　　

摘要：

现有的高效视频编码（HEVC）选择性加密算法仅考虑语法元素的编码特性以保持格式合规性，但忽略了视频内容的语义特征，这可能导致不必要的计算开销和比特率损失。为了解决这个问题，我们提出了一种基于内容感知的可调选择性加密（CATSE）方案。首先，采用深度哈希网络来检索包含敏感对象的图像组（GOP）。然后，对检索到的敏感GOP和剩余的不敏感GOP应用不同的加密强度。对于敏感GOP，会加密多个语法元素以确保安全性；而对于不敏感GOP，仅加密少数语法元素以提高加密效率并降低比特率开销。所使用的密钥流序列是从我们提出的正弦模混沌化模型生成的新改进逻辑映射的时间序列中提取的，该模型具有复杂的动态行为。最后，应用可逆隐写技术将GOP类型的标志位嵌入到加密比特流中，以便解码器能够区分需要在不同GOP中解密的加密语法元素。实验结果表明，所提出的HEVC CATSE方案不仅提供了高加密速度和低比特率开销，而且其加密强度优于其他先进的HEVC选择性加密算法。

引言

随着对高质量流媒体内容需求的不断增长，高效视频编码（HEVC）已成为视频压缩的流行选择[1]、[2]。同时，相关的隐私保护问题也不容忽视。加密技术为保护视频数据提供了一种直接的方法。不幸的是，由于视频服务高度依赖于编码格式且视频数据量庞大，传统的加密算法（如AES和Triple-DES）并不适合直接应用于HEVC加密[3]。因此，研究人员对HEVC的选择性加密（SE）更感兴趣。