学位论文简介
加密域信息隐藏是一种将秘密消息嵌入到加密数据中，完成对加密数据的完整性认证、身份认证、所有权认证及数据管理等操作，同时不影响数据解密的一种手段。其广泛应用于加密云存储，加密数据传输认证等场景中。本文针对加密状态下的三维模型的云存储安全认证、分布式存储安全、加密数据非法分发等问题，重点研究在云存储环境下的三维模型加密域可逆信息隐藏，安全认证及数据溯源的理论及方法。取得了以下主要创新性研究成果：
针对目前三维模型加密域可逆信息隐藏方法信息隐藏容量相对较低的问题提出了一种基于多重最重要比特位预测和八叉树细分的大容量可逆信息隐藏方法。通过对顶点进行空间划分，将空间冗余转化为预留嵌入空间来提高可逆嵌入容量。实验结果表明该方法与同类算法相比平均嵌入容量提升40%，并且在点云模型等几何数据中具有相同的效果。
针对传统的三维模型加密域可逆信息隐藏方法无法抵抗单点故障，研究基于分布式加密存储的数据安全认证方案，提出了一种基于轻量级
-门限秘密共享的多用户加密域可逆信息隐藏方法。本文在八叉树细分的顶点分类基础上，对参考顶点的多重最重要比特位进行秘密共享，当得到至少到份授权之后，可以无损地恢复三维模型，并且能够读取秘密消息完成安全认证。实验结果表明，所提出的轻量级秘密共享框架有较好的加密质量，并且有效地减少计算量，能够很好地抵抗单点故障。
针对托管在云端的加密三维模型缺少有效的访问控制措施及数据溯源方法，研究基于密文策略 的属性基加密的访问控制及数据溯源方法，提出了一种基于公平水印的加密三维模型数据溯源和访问控制方法。实验结果表明，所提出的算法在效率方面比同类方案都具有一定的优势，并且公平水印能够为 密文策略的属性基加密提供补充安全措施，定位同类授权用户中的单一用户。
针对目前基于公钥同态信息隐藏的加密域可逆信息隐藏方法计算量较大，同态嵌入效率不高等问题，研究在基于多项式加密方程中实现同态计算，提出了一种基于多项式加密的类同态加密域可逆信息隐藏方法。实验结果表明，解密后的标记三维模型的失真较小，并且可以获得较好的加密性能。
主要学术成果
Hou G, Ou B, Long M, Peng F. Separable reversible data hiding for encrypted 3D mesh models based on octree subdivision and multi-MSB prediction[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2023, 26: 2395-2407.（中科院一区，本人一作，导师通讯作者）
Hou G, Ou B*, Peng F*, et al. A Traitor Tracing and Access Control Method for Encrypted 3D Models Based on CP-ABE and Fair Watermark[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2024.（中科院二区，本人一 作， 导师通讯作者）
Hou G, Ou B*, Peng F*, et al. Multiple-hiders Reversible Data Hiding for Encrypted 3D Models Using Lightweight Secret Sharing[J]. Journal of Information Security and Applications，(审稿中，本人一作，导师通讯作者）
Peng F, Hou G*, Ou B et al. Reversible data hiding for encrypted 3D models based on polynomial homomorphism operation[J]. IEEE Transactions on Multimedia，(在投）
