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image-processing - 从加密图像创建 jpg/png

问题描述

我希望能够转换/显示 AES256 非对称加密图像，即使它看起来很垃圾，我已经阅读了一些关于 SO 的内容，建议删除标题然后重新附加它们，即使看起来很疯狂仍然显示它。

重点是我想看看是否可以对使用已知公钥加密的图像数据集执行图像分类。如果我有一张猫的照片，并且我用完全相同的密钥对其进行加密，那么结果通常是可重现的，并产生在某种程度上等同于原始图像的图像。

请原谅缺少代码，我不想用我正在考虑的想法来污染讨论，以便从你们可爱的人那里得到适当的批评——我会说我不是加密专家，因此我在这里寻求建议。

标签： image-processingpublic-key-encryptionencryption-asymmetric

解决方案

有很多选择，但我建议遵循以下准则：

  • 加密图像数据，而不是图像文件。
    如果图像是 100x100x3 字节，请加密 30000 字节（img.jpg例如不是文件）。
    （不利的一面是元数据不作为加密图像的一部分保存）。
  • 使用无损图像文件格式存储加密图像（例如 PNG 文件格式，而不是 JPEG 格式）。
    像JPEG这样的有损格式将是不可逆转的。
  • 将加密图像的分辨率设置为与输入图像相同的分辨率。
    这样您就不需要存储图像标题 - 保存分辨率。
    您可能需要添加填充，因此字节大小是 32 的倍数。

我希望你知道 Python...

这是一个演示编码和解码过程的 Python 代码示例：

import cv2
import numpy as np
from Crypto.Cipher import AES

# https://stackoverflow.com/questions/61240967/image-encryption-using-aes-in-python
key = b'Sixteen byte key'
iv = b'0000000000000000'

# Read image to NumPy array - array shape is (300, 451, 3)
img = cv2.imread('chelsea.png')

# Pad zero rows in case number of bytes is not a multiple of 16 (just an example - there are many options for padding)
if img.size % 16 > 0:
    row = img.shape[0]
    pad = 16 - (row % 16)  # Number of rows to pad (4 rows)
    img = np.pad(img, ((0, pad), (0, 0), (0, 0)))  # Pad rows at the bottom  - new shape is (304, 451, 3) - 411312 bytes.
    img[-1, -1, 0] = pad  # Store the pad value in the last element

img_bytes = img.tobytes()  # Convert NumPy array to sequence of bytes (411312 bytes)
enc_img_bytes = AES.new(key, AES.MODE_CBC, iv).encrypt(img_bytes)  # Encrypt the array of bytes.

# Convert the encrypted buffer to NumPy array and reshape to the shape of the padded image (304, 451, 3)
enc_img = np.frombuffer(enc_img_bytes, np.uint8).reshape(img.shape)

# Save the image - Save in PNG format because PNG is lossless (JPEG format is not going to work).
cv2.imwrite('enctypted_chelsea.png', enc_img)



# Decrypt:
################################################################################
key = b'Sixteen byte key'
iv = b'0000000000000000'

enc_img = cv2.imread('enctypted_chelsea.png')

dec_img_bytes = AES.new(key, AES.MODE_CBC, iv).decrypt(enc_img.tobytes())

dec_img = np.frombuffer(dec_img_bytes, np.uint8).reshape(enc_img.shape)  # The shape of the encrypted and decrypted image is the same (304, 451, 3)

pad = int(dec_img[-1, -1, 0])  # Get the stored padding value

dec_img = dec_img[0:-pad, :, :].copy()  # Remove the padding rows, new shape is (300, 451, 3)

# Show the decoded image
cv2.imshow('dec_img', dec_img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

加密图像：
在此处输入图像描述

解密图像：
在此处输入图像描述

识别加密图像的思路：

  • 计算加密图像的哈希值，并将其与原始图像、key和iv.
  • 当您拥有加密图像时，计算哈希值并在您的数据库中搜索它。

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