8、视觉密码学中的作弊防范与二维条形码认证

视觉密码学中的作弊防范与二维条形码认证

1. 视觉密码学中的攻击与新型方案

在视觉密码学（VC）中，存在作弊攻击的风险。例如，秘密图像和伪造图像在相同位置颜色相同的概率为 0.5944 ，当某些参数 t 值更大时，特定的概率会更小，如 p10 ≃0.0055 。对于不同的伪造图像，概率 p 的值会有所不同，且所有 p 值都满足 p < 1 ，因为若 p = 1 ，则秘密图像与伪造图像完全相同，就不存在作弊行为了。

为应对这些问题，提出了一种新的可认证视觉密码共享方案（CIVCS）。该方案基于已知的视觉密码方案（VCS）构建，可应用于具有一般访问结构的所有 VCS 。值得注意的是，此 CIVCS 在底层操作为异或（XOR）时也能工作，而多数关于 CIVCS 的讨论仅考虑或（OR）操作。此外，根据提供的认证信息数量，该方案可以检测出作弊者，或者仅检测出存在作弊者。它以较小的代价实现了对作弊攻击的高安全性，每个参与者仅能获取 r 个秘密像素，在实际应用中，可将 r 设置为非常小的值，从而确保秘密图像的保密性。

2. 视觉密码共享认证的需求与现有方案

尽管 VC 方案在秘密保护方面发挥了重要作用，但持有共享份额的参与者无法识别所有份额和秘密的真实性，这给作弊者提供了机会，他们可以创建模拟有效份额的未授权份额来获取隐藏的秘密。如今，已经出现了各种作弊方法，参与者和外部人员都能在不同情况下提供伪造份额来欺骗他人，勾结的参与者还能通过向其他参与者展示伪造的叠加结果来行骗，外部人员可以通过不同的规模和像素部署方法将伪造秘密加密成份额。

现有的 VC 认证方案分为两类：
- 使用额外份额认证 ：通过额