从加密图像创建 jpg/png

Question

我希望能够 convert/display 一个 AES256 非对称加密图像，即使它看起来是垃圾，我在 SO 上阅读了很多建议删除 headers然后在之后重新连接它们，所以即使看起来很疯狂，它仍然会显示它。

我想看看是否可以对使用已知 public 密钥加密的图像数据集进行图像分类。如果我有一张猫的照片并使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，并且生成的图像在某种程度上等同于原始图像。

请原谅缺少代码，我不想用我正在考虑的想法来污染讨论，以便从你们这些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的在此求教

Answer 1

我正在使用一个答案，虽然它不是答案因为我想展示两张图片来演示。

两张图片均来自我的博客条目 http://javacrypto.bplaced.net/g01-ecb-pinguin/（德语）。

第一张图为ECB模式AES加密后的Tuc企鹅：

形式仍然存在，你可以“想象”显示的是什么动物。

第二张图片在 CBC 模式下使用 AES 加密，输出看起来像垃圾：

结论：如果图片是使用 CBC、CTR 或 GCM 等模式加密的，即使您知道正在使用的模式、密钥和初始化向量，您总是会得到类似于第二张图片的内容。

视觉比较无效，抱歉。

在评论“你将如何以加密形式显示加密图像”中回答你的问题：你不能显示它们，因为通常图片有一个 header 被加密以及，因此此信息将丢失。这两张“加密”图片是在加密前剥离头部，然后对图片数据进行加密，并在前面加上头部。

Answer 2

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，则加密 30000 字节（例如不是 img.jpg 文件）。
（缺点是元数据不会保存为加密图像的一部分）。
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 headers - 分辨率已保存。
您可能需要添加填充，因此以字节为单位的大小是 32 的倍数。

希望你知道Python...

这里是一个 Python 代码示例，演示了编码和解码过程：

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

# https://whosebug.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：

解密图像：

加密图片识别思路：

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

从加密图像创建 jpg/png

Create jpg/png from encrypted image

image-processing

encryption-asymmetric

public-key-encryption