論文の概要: Tilewise Domain-Separated Selective Encryption for Remote Sensing Imagery under Chosen-Plaintext Attacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.23772v1
- Date: Fri, 27 Feb 2026 07:57:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-02 19:48:24.308528
- Title: Tilewise Domain-Separated Selective Encryption for Remote Sensing Imagery under Chosen-Plaintext Attacks
- Title（参考訳）: 長文攻撃下におけるリモートセンシング画像に対するTilewise Domain-Separated Selective Encryption
- Authors: Jilei Sun, Dianhong Wu, Ying Su,
- Abstract要約: 本稿では,Tilewise Domain-Separated Selective Encryption (TDS-SE)を提案する。
構造リークは、リニアモデルと軽量畳み込みニューラルネットワークという、2つの再構成ベースの区別器を用いて評価される。
クロスサンプルの一般化は、経験的評価の観点と整合して、設定にまたがって混合的な振る舞いを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4267780523755995
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Selective image encryption is common in remote sensing systems because it protects sensitive regions of interest (ROI) while limiting computational cost. However, many selective designs enable cross-tile structural leakage under chosen-plaintext attacks when secret-dependent transformations are reused across spatial positions. This paper proposes Tilewise Domain-Separated Selective Encryption (TDS-SE), where per-tile (and optionally per-frame) keys are derived from a master secret via HKDF with explicit domain separation, and ROI masks are treated strictly as external side information. Structural leakage is evaluated using two reconstruction-based distinguishers -- a linear model and a lightweight convolutional neural network -- under multiple attack settings. Experiments on RESISC45 and SEN12MS cover ablation tests, cross-position transferability, cross-sample generalization, and ROI-knowledge asymmetry. Results show that per-tile domain separation reduces position-conditioned transfer for the linear probe, and that adding frame freshness improves robustness to imperfect ROI assumptions for the CNN probe. Cross-sample generalization exhibits mixed behavior across settings, consistent with an empirical evaluation perspective, while selective-encryption functionality is preserved under the same tiling and ROI policy. Beyond the method itself, the paper provides a structured protocol for evaluating selective encryption under realistic attacker capabilities.
- Abstract（参考訳）: 選択的な画像暗号化は、計算コストを抑えながら、高感度な関心領域(ROI)を保護するため、リモートセンシングシステムでは一般的である。
しかし、多くの選択的な設計は、秘密に依存した変換が空間的位置にわたって再利用されるときに、選択された平文攻撃下でのクロスタイル構造リークを可能にする。
本稿では,Tilewise Domain-Separated Selective Encryption (TDS-SE)を提案する。
構造漏洩は、リニアモデルと軽量畳み込みニューラルネットワークという2つのリコンストラクションベースの区別器を使用して、複数のアタック設定で評価される。
RESISC45とSEN12MSの実験では、アブレーション試験、クロスポジション転送性、クロスサンプル一般化、ROI-知識非対称性をカバーしている。
その結果, タイル状領域分離により線形プローブの位置条件移動が減少し, フレームの鮮度が向上し, CNNプローブのROI仮定が不完全となることが示唆された。
クロスサンプルの一般化は、経験的評価の観点から、設定間での混合挙動を示す一方、選択的暗号化機能は、同じタイリングおよびROIポリシーの下で保存される。
本論文は,本手法の他に,現実的な攻撃能力下での選択的暗号化を評価するための構造化プロトコルを提供する。
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