基于Logistic和Arnold变换的HEVC选择性加密方案

周怡钊 王晓东 章联军 兰琼琼

摘 要：为了有效地保护视频信息，根据H.265/高效视频编码（HEVC）的特点，提出一种变换系数置乱和语法元素加密相结合的方案。针对变换单元（TU），利用Arnold变换对4×4大小的TU进行置乱，同时设计了一种移位加密器，根据TU的直流电（DC）系数近似分布规律对加密器进行初始化，并用Arnold变换生成加密映射对8×8、16×16、32×32大小TU的DC系数进行移位加密。针对熵编码过程中部分采用旁路编码的语法元素，利用Logistic混沌序列进行加密。加密后的视频峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）分别平均下降了26.1dB和0.51，压缩率仅降低了1.126%，也仅带来0.170%的编码时间增长。实验结果表明，在保证较好的加密效果、对比特率影响较小的前提下，所提方案具有较小的额外编码开销，适用于实时视频应用。

关键词：高效视频编码;Logistic;Arnold变换;选择性加密;变换单元;语法元素

中图分类号：TP391

文献标志码：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

視频应用快速发展，包括数字电视、网络直播、在线会议、视频监控等，这些应用已经涵盖我们日常生活的各个领域。由于网络的匿名性和开放性，视频数据在传输过程中经常遭到恶意地攻击，同时还有一些重要的视频数据会被不法分子窃取，一些重要的视频信息也会被泄露。因此，就有必要设计出一些高效、高安全性的视频加密技术来保护这些视频数据。

新一代高效视频编码（High Efficiency Video Coding， HEVC）[1]是视频编码联合工作组（Joint Collabora tive Team on Video Coding， JCT-VC）推出的新兴的视频编码标准，采用混合视频编码架构，引进了几种新的编码结构，如编码树单元（Coding Tree Unit， CTU）、编码单元（Coding Unit， CU）、预测单元（Prediction Unit， PU）和变换单元（Transform Unit， TU），采用基于上下文的自适应二进制算术编码（Context-based Adaptive Binary Airthmetic Coding， CABAC）[2]方法，相对于H.264/AVC（Advanced Video Coding），节省了约50%的比特率，同时其主观评价结构优于H.264/AVC，因此HEVC标准将可能成为下一代主流的视频编码标准，基于HEVC的加密研究也具有很高的价值和意义。HEVC相对于H.264而言，提高了压缩率，同时也增加了复杂度，原先适用于H.264标准的视频加密算法已不适用于当前的HEVC标准，因此本文将提出一种基于HEVC的视频加密方案。

由于视频图像具有信息量大、冗余度高、相邻像素相关性强等特点，传统的加密算法如AES（Advanced Encryption Standard）、DES（Data Encryption Standard）等在面对此类信息源时存在计算量大、效率低等[3]问题，很多时候无法满足信息传输的实时性要求。而混沌非线性动力学系统具有对初始条件的极端敏感性、非周期定常态性、内在随机性等特点，同时加密序列能够快速实现，因此本文的加密密钥通过Logistic[4]混沌发生器来生成，同时结合Arnold变换[5]对TU进行置乱来实现视频资源的保护。

现有的基于HEVC的选择性加密算法，主要选择熵编码阶段能满足格式兼容需求的语法元素进行加密。文献[6]提出在CABAC阶段，利用混沌序列对非零QTC（Quantization Transform Coefficient）剩余部分的绝对值进行加密，为保证莱斯参数加密前后不变，只对部分区间内的绝对值进行加密。文献[7]中利用自适应设备对残差信息的符号、MVD（Motion Vector

Difference）符号、MVP（Motion Vector Prediction）索引和MV（Motion Vector）参考索引四个元素进行适当的组合加密，通过实验对比得出单独加密MV参考索引的效果最好。这两种方案都具有较低的计算复杂度，同时满足格式兼容的需求;但只对单一元素进行加密，存在加密空间较低、安全性不高的问题。文献[8]相对于文献[6-7]增加了加密的语法元素，有更高的加密空间。加密方式采用先提取出语法元素需要加密的部分，组成子码流，利用AES算法进行加密，再拆分置回码流原位置，具有很好的加密效果;但拆分和置回的方式会带来较大的编码时间增长，不适合于实时视频应用。文献[9]和文献[10]中均利用RC6（Rivest Cipher 6）算法产生密钥来对编码过程中高敏感度的数据进行加密，有较好的加密效果，同时文献[10]中还和AES加密方式进行了对比，结果表明较低复杂度的RC6算法能降低3%到14%的编码时间。文献[11]中利用RC4通过调整“1”“0”符号的概率产生可控的密钥流，根据MVD符号、MVD幅值、亮度和色度残差系数的符号四个语法元素在加密过程中的敏感性差异来进行感知加密，实现了无损压缩和较好的加密性能，同时编码时间基本保持不变。上述方案为了保证加密前后格式兼容和压缩效率不变，只对部分语法元素进行加密，很难在加密效果、加密空间和计算复杂度之间作出较好的权衡。

HEVC的编码框架最主要的三部分为：预测编码、变换量化和熵编码。预测编码主要是为了降低帧内和帧间的信息冗余，在这个信息冗余度高的阶段加密效率很差，还可能会影响后续的上下文编码，导致码流格式不兼容;变换量化将信息的分布从原本空间域的相对离散变换到频率域的相对集中，对变换后系数相对集中的区域进行加密处理，加密的效率高。HEVC中8×8、16×16、32×32的TU能量主要集中在DC系数，根据TU的特点，对4×4和非4×4的TU进行不同的加密处理，能进一步增加加密的效率。为了在保证一定的加密效果的同时尽可能小地改变压缩率，对变换系数的加密采用置乱的方式，保持整体信息熵基本不变，只改变局部信息熵，对后续熵编码影响较小;熵编码中对二元化后的码流采用常规编码和旁路编码[2]两种方式，其中旁路编码不会改变上下文模型，对采用旁路编码模式的语法元素进行加密不会导致码流格式不兼容。因此基于HEVC標准，考虑在牺牲较小压缩效率的前提下，本文方案将离散余弦变换（Discrete Cosine Transform， DCT）系数置乱和CABAC过程语法元素加密相结合，利用简单的、易于生成密钥和较大加密空间，在保证加密性能的同时几乎不产生额外的编码时间，满足实时应用的需求。实验结果表明，本文算法安全性高、抗攻击能力强、计算复杂度低、码流格式兼容。

1 加密方案

根据前面的分析，本文的加密方案为两个部分：语法元素的加密和DCT系数的置乱，其中4×4的TU采用Arnold变换进行置乱，而8×8、16×16、32×32的TU只对DC系数进行置乱，密钥为Logistic混沌序列，

整个方案具体步骤如下：

步骤1 根据加密器大小，利用Arnold变换生成对应的映射替换规则。利用Logistic混沌发生器产生语法元素加密密钥，并根据非零DC系数分布规律对加密器进行初始化。

步骤2 输入视频序列，按照HEVC编码流程执行预测编码和变换量化。

步骤3 判断TU大小是否为4×4，是则转步骤4;否则转步骤5。

步骤4 利用Arnold变换对TU右下角3×3块进行置乱，然后转步骤6。

步骤5 利用加密器对原DC系数进行映射替换，并存储到加密器中，然后转步骤6。

步骤6 利用Logistic混沌序列对CABAC过程中部分采用旁路编码的语法元素进行加密。

步骤7 进行熵编码等后续操作，最后输出加密后的码流。

1.1 语法元素加密

为了保证加密后码流的格式兼容，能够用标准的解码器进行解码，需要选择采用旁路编码模式的语法元素进行加密处理。本文选择加密的语法元素为非零QTC符号、非零QTC绝对值剩余部分、CU划分方式、merge索引、MVD编码后缀和符号。

语法元素的加密采用Logistic混沌序列产生的密钥进行异或加密，Logistic混沌映射是一种抛物线映射，其定义如下：

由混沌动力学系统研究表明，当μ≥3.5699456…且μ≤4时，系统为混沌状态。x0表示初始值，由Logistic混沌映射生成的序列{xn|n=0，1，…}非周期且不收敛，对系统参数和初始值的变化十分敏感。

在熵编码过程中，非零QTC的符号和剩余部分均采用旁路编码，对其进行加密不会改变码流的格式兼容特性，不会对压缩码率产生影响，而且该语法元素加密空间大，对加密安全性的提高比较有利。

非零QTC的符号的二元化过程采用定长（Fixed Length， FL）码，符号位的编码是以CG（Coefficient Group）为单位的，即该语法元素最长为16位，因此可由前面提到的二进制序列{kn|n=0，1，…，15}先按照当前CG的非零系数个数来进行截断，再进行异或加密，得到加密后的语法元素值。

非零QTC的剩余部分采用截断莱斯（Truncated Rice， TR）码和K阶指数哥伦布（Kth Exp-Golomb， EGK）码的联合二元化方案，本文选择对后缀进行加密。非零QTC的剩余部分：

时才存在后缀，其中P为当前非零QTC的莱斯参数，而下一个非零QTC的莱斯参数Pnext=min（4， P+1），为了保证格式兼容，要保持加密前后Pnext不变，因此具体的加密规则如表1所示。

一个CU可以划分为多个PU，其中帧内预测单元PU只有两种划分模式：2N×2N和N×N，而帧间预测单元PU采用8种划分模式：2N×2N、2N×N、N×2N、N×N、2N×nU、2N×nD、nL×2N、nR×2N。它们分别对应的二元化序列如表2所示，其中只有2N×nU、2N×nD、nL×2N、nR×2N的最后一个比特位（表2中带框的部分）采用了旁路编码模式，而其余比特位均为常规编码模式。因此文本只对这4种划分模式的最后一个比特利用Logistic序列产生的密钥进行加密，使得CU分割出现错误达到视频画面的置乱。

Merge[12]模式是HEVC新引入的运动矢量预测技术，通过创建候选列表来选取最优MV，它包含了5个候选运动信息。Merge索引采用了莱斯参数cRiceParam=0的TR码进行二元化，索引（0，1，2，3，4）二元化后的结果为（0，10，110，1110，1111），其算术编码方式采用常规编码和旁路编码相结合的方式，除二元化后的第一位采用常规编码外，其余位均采用旁路编码，可进行加密操作。加密规则如表3所示。

为了便于操作的进行，需要将可加密位转换成FL码利用Logistic产生的密钥加密，因此本文先将旁路编码位进行重编码成2比特的FL码进行加密，加密完成后再映射回原旁路编码。如原来的merge index为4，编码后为1111，旁路编码位111重编码后为11，若加密后为01，映射回对应的旁路编码位为10，对应的编码为110，同时满足加密和格式兼容的需求。

MVD代表了视频中的运动信息，其绝对值和符号部分均采用了旁路编码，并且分别采用了EG1和FL二元化方案，其中其后缀部分可看成FL码，因此可对后缀和符号位进行加密。MV信息的加密会对帧间预测产生较大的影响，随着编码的进行，错误的运动信息还会扩散，使视频出现更严重的失真，从而达到保护视频信息的目的。

1.2 DCT系數的加密处理

变换编码将以空间域中的像素形式描述的图像转换至变换域，以变换系数的形式加以表示，变换使图像的能量在空间域的分散分布转为在变换域相对集中的分布。在HEVC中，对于灰度值缓慢变化的块经过DCT后绝大部分能量都集中在变换块（TU）左上角的低频系数中;相反，如果像素块包含较多的纹理信息，则较多能量分散在高频区域。

HEVC中变换块（TU）的大小有4×4、8×8、16×16、32×32四种形式，在对大量视频序列进行编码实验的过程中，发现对于4×4的块，非零变换系数的分布较为分散;而其他三种大小的块，能量主要集中在DC系数上，其他位置系数普遍为0。因此，为了避免编码加密后的码流的比特率过分地提高，对于4×4的块，利用Arnold变换进行系数置乱，Arnold变换如下：

其中：N为方块的大小;（xn+1， yn+1）为（xn， yn）位置的系数经过变换后的位置。Arnold变换具有周期性。TU块在扫描成CG的过程中，有三种扫描方式：水平、垂直、对角[13]。对于4×4的TU，能量一般集中在扫描顺序靠前的8个系数中，图1是对于4×4的TU的CG扫描方式及组合，三种扫描方式中前8个系数用填充表示，三种扫描方式组合成图1下方的形式。对于4×4TU来说，如果采用全部置乱的方式，会大幅度改变系数的分布，使非零系数不再集中于扫描顺序的前8位，会带来一定程度的压缩率的下降。

从图1可以看出粗线表示的3×3块（后面都称为加密块）中，除了左上角的系数，其余系数均处在三种扫描方式之一的前8位。而对扫描的前8位系数进行置乱，能量仍然集中，不会改变压缩率。考虑到Arnold变换不会改变（0，0）位置数值的特点，对加密块系数进行置乱，置乱的大部分是处于3种扫描方式之一的前8位的系数，能很大程度保证压缩率。对于N=3，a=b=1的Arnold变换周期为4，即经过四次变换会恢复成原来的系数矩阵。对于4×4的TU块中的加密块置乱方案如下：

从第一帧开始到编码结束，为4×4块按编码顺序从0开始排序，排序数为U。对每个加密块执行Arnold变换即可恢复原系数块。相对于所有块都进行相同的置乱操作，这样最少能将安全性提高到原来的2倍。

而对于其他三种大小的块，只对DC系数进行加密，为了保证压缩率不会显著降低，加密过程中DC系数的统计分布不宜出现过大的变化，因此DC系数采用置乱的方案来进行加密。传统的置乱方案需要对HEVC按块进行编码写出码流的操作进行修改，所有块需要先全部进行变换提取出DC系数，置乱后再置回原位置的三步操作，最后再进行熵编码写出码流。这种方案计算复杂度较大，不适用于实时传输的应用，因此本文在不改变编码结构的情况下设计了如图2所示的DC系数置乱方案。

设加密单位为Q：Q太小加密效果不佳，Q太大所带来的额外开销也会增大。考虑到实时性和加密效果两方面的需求，本文实验最终选取的Q=64，并以此为例进行说明。64位进行加密映射需要128位的加密器（每位为十进制），前64位由Logistic混沌发生器产生随机加密序列{Ek|k=0，1，…，63}，后64位用于存储置乱前的DC系数，初始化为0。如果原来的非零DC系数置乱后变成0，可能会出现全0的TU块，造成编码错误，因此本文置乱操作只处理非零的DC系数。大量实验发现视频中DC系数取值中[-15，15]的值占了99%，因此Ek的取值区间为[-15，15]中的非零值，加密序列中各值的分布规律遵循实验统计的DC系数值分布，这样可以近似模拟出一组包含64位非零DC系数的序列。然后对编码过程中的非零DC系数按照某种映射关系从64位序列中选取值进行替换，同时将原非零DC系数顺序存入寄存器后64位。处理完64个非零DC系数后，对寄存器后64位进行向前移位填空到前64位，同时将加密器后64位置0，继续进行映射加密操作。处理完最后一位非零DC系数后输出此时的128位序列{Pk|k=0，1，…，127}作为解密密钥。加密操作只会对原来的DC系数分布产生很小的影响，分布规律的改变仅为{Pk}和{Ek，0，…，0}

的取值差异，{Ek}是模拟{Pk}生成的，进一步缩小了差异，相对于所有非零DC系数的数量可忽略不计。因此该方法能较好地实现非零DC系数的加密操作，在不改变其分布规律的同时保证了较低的计算复杂度。

2 实验结果与分析

本实验采用的硬件配置为Intel Core i3-4150 CPU @ 3.50GHz，8.00GB RAM，在HEVC参考平台HM16.0上进行，编译软件为Visual Studio 2013，采用randomaccess的配置模式。为了充分验证加密算法的有效性，本文采用分辨率从416×240到1920×1080的12个测试序列进行实验，QP取值范围为{20，24，28，32，36}，加密帧数为50帧，Logistic混沌序列发生器阈值T取0.5，DC系数置乱单位为64，64位替换映射利用8×8的矩阵按左上到右下依次对应0到63进行三次Arnold变换产生（8×8的矩阵Arnold变换周期为6）。

2.1 主观质量分析

图3显示了QP=32的情况下，加密前后部分视频序列的主观质量。从图3可以看出，无论是运动剧烈还是缓慢的视频序列，加密后的视频都出现了严重的失真，几乎无法识别，同时视频的色彩混乱，带来特别差的观感，满足视频加密主观感知的安全性需求。

2.2 客观质量分析

为了分析加密后视频图像的视觉安全性，本文采用了峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）和结构相似度（Structural SIMilarity，SSIM）两个客观质量评价指标，将所有

测试序列加密后和未加密的序列进行质量评价对比，其中QP=32时的结果如表4所示。从表4可以看出，所有视频序列加密后的PSNR和SSIM相比未加密时均有大幅度降低，PSNR平均降低了26.10dB，SSIM平均降低了0.5141，同时由于加密了MVD的后缀和符号位，对运动估计产生了影响，随着视频帧数的增加，加密后的错误扩散更严重，视频的质量下降更多，很好地保护了视频信息。

表5是不同QP下BasketballDrill序列和FourPeople序列加密前后客观质量对比。从表5可以看出，PSNR和SSIM受QP的影响较小，表明即使采用较小的量化步长，该算法仍能保证很好的加密效果，加密性能不受编码过程中失真的影响。

2.3 加密前后编码时间、比特数对比和加密空间

为了满足实时应用的需求，加密算法所带来的额外开销不能过大，算法应该具有较低的计算复杂度，算法的这项特征可通过对比加密前后所需的编码时间来反映。比特率反映了编码的压缩特性，加密空间（Encryption Space， ES）表示可加密的比特占原始视频比特流大小的比例，与视频内容和加密对象有关。表6列出来加密前后编码时间、比特数的对比和加密空间，4×4TU和DC系数的置乱比特数计算较麻烦，表中ES只为语法元素的加密空间。

由表6可以看出，加密前后编码时间平均仅上升0.17%，算法具有很低的计算复杂度，能满足实时需求。而加密前后视频比特率平均上升了1.126%，主要是加密过程中置乱了4×4TU和改变了DC系数的分布，对熵编码过程产生了一定影响，但比特率的提高较小，在可接受的范围内。从表6可以看出，平均ES达到29.53%，并且运动越剧烈的序列ES越大，而对于运动缓慢的几个人物序列，虽然ES均不足7%，但本文算法还同时置乱了4×4TU和DC系数，仍然能保证足够的安全性。

3 加密性能分析

3.1 抗攻击性能分析

由第2章可知，ES最低的Johnny序列语法元素加密空间约为4.67%，平均每帧约为64558位，因此每一帧的穷举攻击空间为264558，破解的可能性极低。本文加密方案的密钥空间由三部分组成：对语法元素进行加密的Logistic混沌发生器产生的16×N（N为一帧中CG块的数量）位二进制序列;对4×4TU块进行置乱的3×3的Arnold变换产生的8位映射;对DC系数置乱后生成的128位解密序列，每位的取值范围最小为[-15，15]中的非零数。因此综合来看，密钥空间大于等于216×N×（8！）×30128，采用穷举攻击破解的可能性也极低。同时本文加密方案将语法元素加密和DCT阶段置乱相结合，单方面的已知明文分析无法同时破解两部分的加密，并且DC系数置乱所采用的加密密钥64位初始序列和最后生成的128位解密序列为非对称的加密方式，进一步增加了破解的难度，因此本文算法具有很高的安全性。

3.2 对比分析

表7综合性对比了本文与其他基于HEVC的选择性加密方案的性能。文献[6]只加密了非零QTC后缀，加密后的客观质量评价下降较低，同时加密空间较小，抗攻击性能有限;文獻[8]采用提取语法元素加密后置回的方式，有很好的加密效果，但有一定的编码时间增长，不适用于实时传输的视频应用;

文献[14]利用HEVC编码结构中的变换跳变信号和符号位，对其进行加密不改变二值化的上下文，选择加密的语法元素为MVD和AC系数的符号，但加密效果有限，只适合于高清视频的感知加密;文献[15]采用提取二值化过程中截断莱斯码和指数哥伦布码后缀利用AES-CFB进行加密后置回原码流的方式，具有很好的加密效果，但同样带来较多的额外编码时间。而本文方案将DCT系数置乱和语法元素加密相结合，对不同大小的TU块的特点进行不同的加密操作，在进一步增大加密空间的同时，利用混沌密钥易生成的特点，减少了加密所需的额外开销，具有良好的加密性能，同时也适用于实时传输的视频信息保护。

4 结语

面向如今视频实时传输的安全性需求，本文根据H.265/HEVC的熵编码特性和TU结构，将语法元素加密和TU系数置乱的方法相结合，利用Logistic混沌序列和Arnold变换产生相应的加密密钥。实验结果表明，在视频的压缩率降低不明显的情况下，有效地降低了PSNR和SSIM，同时加密后的视频保证了格式兼容性，并且该方案的计算复杂度低，适用于实时传输的视频应用。下一步的研究可结合感兴趣区域，结合HEVC中Tile的并行处理机制来提高加密的效率，同时扩展到可分级视频编码中，针对不同的需求，进行不同程度的加密处理。

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