基于Logistic和Arnold變換的HEVC選擇性加密方案

周怡釗 王曉東 章聯軍 蘭瓊瓊

摘 要：為了有效地保護視頻信息，根據H.265/高效視頻編碼（HEVC）的特點，提出一種變換系數置亂和語法元素加密相結合的方案。針對變換單元（TU），利用Arnold變換對4×4大小的TU進行置亂，同時設計了一種移位加密器，根據TU的直流電（DC）系數近似分布規律對加密器進行初始化，并用Arnold變換生成加密映射對8×8、16×16、32×32大小TU的DC系數進行移位加密。針對熵編碼過程中部分采用旁路編碼的語法元素，利用Logistic混沌序列進行加密。加密后的視頻峰值信噪比（PSNR）和結構相似性（SSIM）分別平均下降了26.1dB和0.51，壓縮率僅降低了1.126%，也僅帶來0.170%的編碼時間增長。實驗結果表明，在保證較好的加密效果、對比特率影響較小的前提下，所提方案具有較小的額外編碼開銷，適用于實時視頻應用。

關鍵詞：高效視頻編碼;Logistic;Arnold變換;選擇性加密;變換單元;語法元素

中圖分類號：TP391

文獻標志碼：A

Abstract：? In order to effectively protect video information， according to the characteristics of H.265/HEVC （High Efficiency Video Coding）， a scheme combining transform coefficient scrambling and syntax element encryption was proposed. For Transform Unit （TU）， the TU with the size of 4×4 was scrambled by Arnold transform. At the same time， a shift cipher was designed， and the cipher was initialized according to the approximate distribution rule of the Direct Current （DC） coefficient of the TU， and the DC coefficients of TU with the size of 8×8， 16×16 and 32×32 were shifting encrypted using encryption map generated by Arnold transform. For some of the syntax elements with bypass coding used in the entropy coding process， the Logistic chaotic sequence was used for encryption. After encryption， the Peak Signal-to-Noise Ratio （PSNR） and Structual Similarity （SSIM） of the video were decreased by 26.1 dB and 0.51 respectively on average， while the compression ratio was only decreased by 1.126% and the coding time was only increased by 0.17%. Experimental results show that under the premise of ensuring better encryption effect and less impact on bit rate， the proposed scheme has less extra coding overhead and is suitable for real-time video applications.

Key words：? High Efficiency Video Coding （HEVC）; Logistic; Arnold transform; selective encryption; Transform Unit （TU）; syntax element

0 引言

視頻應用快速發展，包括數字電視、網絡直播、在線會議、視頻監控等，這些應用已經涵蓋我們日常生活的各個領域。由于網絡的匿名性和開放性，視頻數據在傳輸過程中經常遭到惡意地攻擊，同時還有一些重要的視頻數據會被不法分子竊取，一些重要的視頻信息也會被泄露。因此，就有必要設計出一些高效、高安全性的視頻加密技術來保護這些視頻數據。

新一代高效視頻編碼（High Efficiency Video Coding， HEVC）[1]是視頻編碼聯合工作組（Joint Collabora tive Team on Video Coding， JCT-VC）推出的新興的視頻編碼標準，采用混合視頻編碼架構，引進了幾種新的編碼結構，如編碼樹單元（Coding Tree Unit， CTU）、編碼單元（Coding Unit， CU）、預測單元（Prediction Unit， PU）和變換單元（Transform Unit， TU），采用基于上下文的自適應二進制算術編碼（Context-based Adaptive Binary Airthmetic Coding， CABAC）[2]方法，相對于H.264/AVC（Advanced Video Coding），節省了約50%的比特率，同時其主觀評價結構優于H.264/AVC，因此HEVC標準將可能成為下一代主流的視頻編碼標準，基于HEVC的加密研究也具有很高的價值和意義。HEVC相對于H.264而言，提高了壓縮率，同時也增加了復雜度，原先適用于H.264標準的視頻加密算法已不適用于當前的HEVC標準，因此本文將提出一種基于HEVC的視頻加密方案。

由于視頻圖像具有信息量大、冗余度高、相鄰像素相關性強等特點，傳統的加密算法如AES（Advanced Encryption Standard）、DES（Data Encryption Standard）等在面對此類信息源時存在計算量大、效率低等[3]問題，很多時候無法滿足信息傳輸的實時性要求。而混沌非線性動力學系統具有對初始條件的極端敏感性、非周期定常態性、內在隨機性等特點，同時加密序列能夠快速實現，因此本文的加密密鑰通過Logistic[4]混沌發生器來生成，同時結合Arnold變換[5]對TU進行置亂來實現視頻資源的保護。

現有的基于HEVC的選擇性加密算法，主要選擇熵編碼階段能滿足格式兼容需求的語法元素進行加密。文獻[6]提出在CABAC階段，利用混沌序列對非零QTC（Quantization Transform Coefficient）剩余部分的絕對值進行加密，為保證萊斯參數加密前后不變，只對部分區間內的絕對值進行加密。文獻[7]中利用自適應設備對殘差信息的符號、MVD（Motion Vector

Difference）符號、MVP（Motion Vector Prediction）索引和MV（Motion Vector）參考索引四個元素進行適當的組合加密，通過實驗對比得出單獨加密MV參考索引的效果最好。這兩種方案都具有較低的計算復雜度，同時滿足格式兼容的需求;但只對單一元素進行加密，存在加密空間較低、安全性不高的問題。文獻[8]相對于文獻[6-7]增加了加密的語法元素，有更高的加密空間。加密方式采用先提取出語法元素需要加密的部分，組成子碼流，利用AES算法進行加密，再拆分置回碼流原位置，具有很好的加密效果;但拆分和置回的方式會帶來較大的編碼時間增長，不適合于實時視頻應用。文獻[9]和文獻[10]中均利用RC6（Rivest Cipher 6）算法產生密鑰來對編碼過程中高敏感度的數據進行加密，有較好的加密效果，同時文獻[10]中還和AES加密方式進行了對比，結果表明較低復雜度的RC6算法能降低3%到14%的編碼時間。文獻[11]中利用RC4通過調整“1”“0”符號的概率產生可控的密鑰流，根據MVD符號、MVD幅值、亮度和色度殘差系數的符號四個語法元素在加密過程中的敏感性差異來進行感知加密，實現了無損壓縮和較好的加密性能，同時編碼時間基本保持不變。上述方案為了保證加密前后格式兼容和壓縮效率不變，只對部分語法元素進行加密，很難在加密效果、加密空間和計算復雜度之間作出較好的權衡。

HEVC的編碼框架最主要的三部分為：預測編碼、變換量化和熵編碼。預測編碼主要是為了降低幀內和幀間的信息冗余，在這個信息冗余度高的階段加密效率很差，還可能會影響后續的上下文編碼，導致碼流格式不兼容;變換量化將信息的分布從原本空間域的相對離散變換到頻率域的相對集中，對變換后系數相對集中的區域進行加密處理，加密的效率高。HEVC中8×8、16×16、32×32的TU能量主要集中在DC系數，根據TU的特點，對4×4和非4×4的TU進行不同的加密處理，能進一步增加加密的效率。為了在保證一定的加密效果的同時盡可能小地改變壓縮率，對變換系數的加密采用置亂的方式，保持整體信息熵基本不變，只改變局部信息熵，對后續熵編碼影響較小;熵編碼中對二元化后的碼流采用常規編碼和旁路編碼[2]兩種方式，其中旁路編碼不會改變上下文模型，對采用旁路編碼模式的語法元素進行加密不會導致碼流格式不兼容。因此基于HEVC標準，考慮在犧牲較小壓縮效率的前提下，本文方案將離散余弦變換（Discrete Cosine Transform， DCT）系數置亂和CABAC過程語法元素加密相結合，利用簡單的、易于生成密鑰和較大加密空間，在保證加密性能的同時幾乎不產生額外的編碼時間，滿足實時應用的需求。實驗結果表明，本文算法安全性高、抗攻擊能力強、計算復雜度低、碼流格式兼容。

1 加密方案

根據前面的分析，本文的加密方案為兩個部分：語法元素的加密和DCT系數的置亂，其中4×4的TU采用Arnold變換進行置亂，而8×8、16×16、32×32的TU只對DC系數進行置亂，密鑰為Logistic混沌序列，

整個方案具體步驟如下：

步驟1 根據加密器大小，利用Arnold變換生成對應的映射替換規則。利用Logistic混沌發生器產生語法元素加密密鑰，并根據非零DC系數分布規律對加密器進行初始化。

步驟2 輸入視頻序列，按照HEVC編碼流程執行預測編碼和變換量化。

步驟3 判斷TU大小是否為4×4，是則轉步驟4;否則轉步驟5。

步驟4 利用Arnold變換對TU右下角3×3塊進行置亂，然后轉步驟6。

步驟5 利用加密器對原DC系數進行映射替換，并存儲到加密器中，然后轉步驟6。

步驟6 利用Logistic混沌序列對CABAC過程中部分采用旁路編碼的語法元素進行加密。

步驟7 進行熵編碼等后續操作，最后輸出加密后的碼流。

1.1 語法元素加密

為了保證加密后碼流的格式兼容，能夠用標準的解碼器進行解碼，需要選擇采用旁路編碼模式的語法元素進行加密處理。本文選擇加密的語法元素為非零QTC符號、非零QTC絕對值剩余部分、CU劃分方式、merge索引、MVD編碼后綴和符號。

語法元素的加密采用Logistic混沌序列產生的密鑰進行異或加密，Logistic混沌映射是一種拋物線映射，其定義如下：

由混沌動力學系統研究表明，當μ≥3.5699456…且μ≤4時，系統為混沌狀態。x0表示初始值，由Logistic混沌映射生成的序列{xn|n=0，1，…}非周期且不收斂，對系統參數和初始值的變化十分敏感。

在熵編碼過程中，非零QTC的符號和剩余部分均采用旁路編碼，對其進行加密不會改變碼流的格式兼容特性，不會對壓縮碼率產生影響，而且該語法元素加密空間大，對加密安全性的提高比較有利。

非零QTC的符號的二元化過程采用定長（Fixed Length， FL）碼，符號位的編碼是以CG（Coefficient Group）為單位的，即該語法元素最長為16位，因此可由前面提到的二進制序列{kn|n=0，1，…，15}先按照當前CG的非零系數個數來進行截斷，再進行異或加密，得到加密后的語法元素值。

非零QTC的剩余部分采用截斷萊斯（Truncated Rice， TR）碼和K階指數哥倫布（Kth Exp-Golomb， EGK）碼的聯合二元化方案，本文選擇對后綴進行加密。非零QTC的剩余部分：

時才存在后綴，其中P為當前非零QTC的萊斯參數，而下一個非零QTC的萊斯參數Pnext=min（4， P+1），為了保證格式兼容，要保持加密前后Pnext不變，因此具體的加密規則如表1所示。

一個CU可以劃分為多個PU，其中幀內預測單元PU只有兩種劃分模式：2N×2N和N×N，而幀間預測單元PU采用8種劃分模式：2N×2N、2N×N、N×2N、N×N、2N×nU、2N×nD、nL×2N、nR×2N。它們分別對應的二元化序列如表2所示，其中只有2N×nU、2N×nD、nL×2N、nR×2N的最后一個比特位（表2中帶框的部分）采用了旁路編碼模式，而其余比特位均為常規編碼模式。因此文本只對這4種劃分模式的最后一個比特利用Logistic序列產生的密鑰進行加密，使得CU分割出現錯誤達到視頻畫面的置亂。

Merge[12]模式是HEVC新引入的運動矢量預測技術，通過創建候選列表來選取最優MV，它包含了5個候選運動信息。Merge索引采用了萊斯參數cRiceParam=0的TR碼進行二元化，索引（0，1，2，3，4）二元化后的結果為（0，10，110，1110，1111），其算術編碼方式采用常規編碼和旁路編碼相結合的方式，除二元化后的第一位采用常規編碼外，其余位均采用旁路編碼，可進行加密操作。加密規則如表3所示。

為了便于操作的進行，需要將可加密位轉換成FL碼利用Logistic產生的密鑰加密，因此本文先將旁路編碼位進行重編碼成2比特的FL碼進行加密，加密完成后再映射回原旁路編碼。如原來的merge index為4，編碼后為1111，旁路編碼位111重編碼后為11，若加密后為01，映射回對應的旁路編碼位為10，對應的編碼為110，同時滿足加密和格式兼容的需求。

MVD代表了視頻中的運動信息，其絕對值和符號部分均采用了旁路編碼，并且分別采用了EG1和FL二元化方案，其中其后綴部分可看成FL碼，因此可對后綴和符號位進行加密。MV信息的加密會對幀間預測產生較大的影響，隨著編碼的進行，錯誤的運動信息還會擴散，使視頻出現更嚴重的失真，從而達到保護視頻信息的目的。

1.2 DCT系數的加密處理

變換編碼將以空間域中的像素形式描述的圖像轉換至變換域，以變換系數的形式加以表示，變換使圖像的能量在空間域的分散分布轉為在變換域相對集中的分布。在HEVC中，對于灰度值緩慢變化的塊經過DCT后絕大部分能量都集中在變換塊（TU）左上角的低頻系數中;相反，如果像素塊包含較多的紋理信息，則較多能量分散在高頻區域。

HEVC中變換塊（TU）的大小有4×4、8×8、16×16、32×32四種形式，在對大量視頻序列進行編碼實驗的過程中，發現對于4×4的塊，非零變換系數的分布較為分散;而其他三種大小的塊，能量主要集中在DC系數上，其他位置系數普遍為0。因此，為了避免編碼加密后的碼流的比特率過分地提高，對于4×4的塊，利用Arnold變換進行系數置亂，Arnold變換如下：

其中：N為方塊的大小;（xn+1， yn+1）為（xn， yn）位置的系數經過變換后的位置。Arnold變換具有周期性。TU塊在掃描成CG的過程中，有三種掃描方式：水平、垂直、對角[13]。對于4×4的TU，能量一般集中在掃描順序靠前的8個系數中，圖1是對于4×4的TU的CG掃描方式及組合，三種掃描方式中前8個系數用填充表示，三種掃描方式組合成圖1下方的形式。對于4×4TU來說，如果采用全部置亂的方式，會大幅度改變系數的分布，使非零系數不再集中于掃描順序的前8位，會帶來一定程度的壓縮率的下降。

從圖1可以看出粗線表示的3×3塊（后面都稱為加密塊）中，除了左上角的系數，其余系數均處在三種掃描方式之一的前8位。而對掃描的前8位系數進行置亂，能量仍然集中，不會改變壓縮率。考慮到Arnold變換不會改變（0，0）位置數值的特點，對加密塊系數進行置亂，置亂的大部分是處于3種掃描方式之一的前8位的系數，能很大程度保證壓縮率。對于N=3，a=b=1的Arnold變換周期為4，即經過四次變換會恢復成原來的系數矩陣。對于4×4的TU塊中的加密塊置亂方案如下：

從第一幀開始到編碼結束，為4×4塊按編碼順序從0開始排序，排序數為U。對每個加密塊執行Arnold變換即可恢復原系數塊。相對于所有塊都進行相同的置亂操作，這樣最少能將安全性提高到原來的2倍。

而對于其他三種大小的塊，只對DC系數進行加密，為了保證壓縮率不會顯著降低，加密過程中DC系數的統計分布不宜出現過大的變化，因此DC系數采用置亂的方案來進行加密。傳統的置亂方案需要對HEVC按塊進行編碼寫出碼流的操作進行修改，所有塊需要先全部進行變換提取出DC系數，置亂后再置回原位置的三步操作，最后再進行熵編碼寫出碼流。這種方案計算復雜度較大，不適用于實時傳輸的應用，因此本文在不改變編碼結構的情況下設計了如圖2所示的DC系數置亂方案。

設加密單位為Q：Q太小加密效果不佳，Q太大所帶來的額外開銷也會增大?？紤]到實時性和加密效果兩方面的需求，本文實驗最終選取的Q=64，并以此為例進行說明。64位進行加密映射需要128位的加密器（每位為十進制），前64位由Logistic混沌發生器產生隨機加密序列{Ek|k=0，1，…，63}，后64位用于存儲置亂前的DC系數，初始化為0。如果原來的非零DC系數置亂后變成0，可能會出現全0的TU塊，造成編碼錯誤，因此本文置亂操作只處理非零的DC系數。大量實驗發現視頻中DC系數取值中[-15，15]的值占了99%，因此Ek的取值區間為[-15，15]中的非零值，加密序列中各值的分布規律遵循實驗統計的DC系數值分布，這樣可以近似模擬出一組包含64位非零DC系數的序列。然后對編碼過程中的非零DC系數按照某種映射關系從64位序列中選取值進行替換，同時將原非零DC系數順序存入寄存器后64位。處理完64個非零DC系數后，對寄存器后64位進行向前移位填空到前64位，同時將加密器后64位置0，繼續進行映射加密操作。處理完最后一位非零DC系數后輸出此時的128位序列{Pk|k=0，1，…，127}作為解密密鑰。加密操作只會對原來的DC系數分布產生很小的影響，分布規律的改變僅為{Pk}和{Ek，0，…，0}

的取值差異，{Ek}是模擬{Pk}生成的，進一步縮小了差異，相對于所有非零DC系數的數量可忽略不計。因此該方法能較好地實現非零DC系數的加密操作，在不改變其分布規律的同時保證了較低的計算復雜度。

2 實驗結果與分析

本實驗采用的硬件配置為Intel Core i3-4150 CPU @ 3.50GHz，8.00GB RAM，在HEVC參考平臺HM16.0上進行，編譯軟件為Visual Studio 2013，采用randomaccess的配置模式。為了充分驗證加密算法的有效性，本文采用分辨率從416×240到1920×1080的12個測試序列進行實驗，QP取值范圍為{20，24，28，32，36}，加密幀數為50幀，Logistic混沌序列發生器閾值T取0.5，DC系數置亂單位為64，64位替換映射利用8×8的矩陣按左上到右下依次對應0到63進行三次Arnold變換產生（8×8的矩陣Arnold變換周期為6）。

2.1 主觀質量分析

圖3顯示了QP=32的情況下，加密前后部分視頻序列的主觀質量。從圖3可以看出，無論是運動劇烈還是緩慢的視頻序列，加密后的視頻都出現了嚴重的失真，幾乎無法識別，同時視頻的色彩混亂，帶來特別差的觀感，滿足視頻加密主觀感知的安全性需求。

2.2 客觀質量分析

為了分析加密后視頻圖像的視覺安全性，本文采用了峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）和結構相似度（Structural SIMilarity，SSIM）兩個客觀質量評價指標，將所有

測試序列加密后和未加密的序列進行質量評價對比，其中QP=32時的結果如表4所示。從表4可以看出，所有視頻序列加密后的PSNR和SSIM相比未加密時均有大幅度降低，PSNR平均降低了26.10dB，SSIM平均降低了0.5141，同時由于加密了MVD的后綴和符號位，對運動估計產生了影響，隨著視頻幀數的增加，加密后的錯誤擴散更嚴重，視頻的質量下降更多，很好地保護了視頻信息。

表5是不同QP下BasketballDrill序列和FourPeople序列加密前后客觀質量對比。從表5可以看出，PSNR和SSIM受QP的影響較小，表明即使采用較小的量化步長，該算法仍能保證很好的加密效果，加密性能不受編碼過程中失真的影響。

2.3 加密前后編碼時間、比特數對比和加密空間

為了滿足實時應用的需求，加密算法所帶來的額外開銷不能過大，算法應該具有較低的計算復雜度，算法的這項特征可通過對比加密前后所需的編碼時間來反映。比特率反映了編碼的壓縮特性，加密空間（Encryption Space， ES）表示可加密的比特占原始視頻比特流大小的比例，與視頻內容和加密對象有關。表6列出來加密前后編碼時間、比特數的對比和加密空間，4×4TU和DC系數的置亂比特數計算較麻煩，表中ES只為語法元素的加密空間。

由表6可以看出，加密前后編碼時間平均僅上升0.17%，算法具有很低的計算復雜度，能滿足實時需求。而加密前后視頻比特率平均上升了1.126%，主要是加密過程中置亂了4×4TU和改變了DC系數的分布，對熵編碼過程產生了一定影響，但比特率的提高較小，在可接受的范圍內。從表6可以看出，平均ES達到29.53%，并且運動越劇烈的序列ES越大，而對于運動緩慢的幾個人物序列，雖然ES均不足7%，但本文算法還同時置亂了4×4TU和DC系數，仍然能保證足夠的安全性。

3 加密性能分析

3.1 抗攻擊性能分析

由第2章可知，ES最低的Johnny序列語法元素加密空間約為4.67%，平均每幀約為64558位，因此每一幀的窮舉攻擊空間為264558，破解的可能性極低。本文加密方案的密鑰空間由三部分組成：對語法元素進行加密的Logistic混沌發生器產生的16×N（N為一幀中CG塊的數量）位二進制序列;對4×4TU塊進行置亂的3×3的Arnold變換產生的8位映射;對DC系數置亂后生成的128位解密序列，每位的取值范圍最小為[-15，15]中的非零數。因此綜合來看，密鑰空間大于等于216×N×（8?。?0128，采用窮舉攻擊破解的可能性也極低。同時本文加密方案將語法元素加密和DCT階段置亂相結合，單方面的已知明文分析無法同時破解兩部分的加密，并且DC系數置亂所采用的加密密鑰64位初始序列和最后生成的128位解密序列為非對稱的加密方式，進一步增加了破解的難度，因此本文算法具有很高的安全性。

3.2 對比分析

表7綜合性對比了本文與其他基于HEVC的選擇性加密方案的性能。文獻[6]只加密了非零QTC后綴，加密后的客觀質量評價下降較低，同時加密空間較小，抗攻擊性能有限;文獻[8]采用提取語法元素加密后置回的方式，有很好的加密效果，但有一定的編碼時間增長，不適用于實時傳輸的視頻應用;

文獻[14]利用HEVC編碼結構中的變換跳變信號和符號位，對其進行加密不改變二值化的上下文，選擇加密的語法元素為MVD和AC系數的符號，但加密效果有限，只適合于高清視頻的感知加密;文獻[15]采用提取二值化過程中截斷萊斯碼和指數哥倫布碼后綴利用AES-CFB進行加密后置回原碼流的方式，具有很好的加密效果，但同樣帶來較多的額外編碼時間。而本文方案將DCT系數置亂和語法元素加密相結合，對不同大小的TU塊的特點進行不同的加密操作，在進一步增大加密空間的同時，利用混沌密鑰易生成的特點，減少了加密所需的額外開銷，具有良好的加密性能，同時也適用于實時傳輸的視頻信息保護。

4 結語

面向如今視頻實時傳輸的安全性需求，本文根據H.265/HEVC的熵編碼特性和TU結構，將語法元素加密和TU系數置亂的方法相結合，利用Logistic混沌序列和Arnold變換產生相應的加密密鑰。實驗結果表明，在視頻的壓縮率降低不明顯的情況下，有效地降低了PSNR和SSIM，同時加密后的視頻保證了格式兼容性，并且該方案的計算復雜度低，適用于實時傳輸的視頻應用。下一步的研究可結合感興趣區域，結合HEVC中Tile的并行處理機制來提高加密的效率，同時擴展到可分級視頻編碼中，針對不同的需求，進行不同程度的加密處理。

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