基于统计模型及SVM的低速率语音编码QIM隐写检测

QIM(Quantization Index Modulation,量化索引调制)隐写在标量或矢量量化时嵌入机密信息,可在语音压缩编码过程中进行高隐蔽性的信息隐藏,文中试图对该种隐写进行检测.文中发现该种隐写将导致压缩语音流中的音素分布特性发生改变,提出了音素向量空间模型和音素状态转移模型对音素分布特性进行了量化表示.基于所得量化特征并结合SVM(Support Vector Machine,支持向量机)构建了隐写检测器.针对典型的低速率语音编码标准G.729以及G.723.1的实验表明,文中方法性能远优于现有检测方法,实现了对QIM隐写的快速准确检测.     

视频隐写分析技术研究综述

作为当今最流行的传播媒介之一,数字视频被普遍视为一种理想的隐蔽通信载体,视频隐写和视频隐写分析技术也因此吸引了信息隐藏领域研究者的广泛关注,成为该领域的研究热点之一。近年来,视频隐写技术的快速发展,使得视频隐写分析面临着巨大的挑战。本文对当前视频隐写分析领域的研究现状进行了综述概括,重点阐述了关于压缩域视频隐写分析技术的研究进展。针对不同类型的嵌入域,分别归纳了相应隐写分析技术的原理,并对其中的经典方法进行了详细介绍和分析。此外,还对未来视频隐写分析领域可能的研究重点和发展方向进行了讨论和展望。     

基于视觉模型的抗共谋指纹方案

在传统的基于QIM（Quantization Index Modulation）嵌入的数字指纹系统中,由于量化步长固定,指纹系统的抗共谋性能和图像保真度较差。针对这些问题,提出一种抗共谋指纹方案,在嵌入指纹时添加随机信号到宿主信号的DCT域,根据Watson视觉模型选择量化步长。实验结果表明,与原始的QIM指纹方案相比,采用提出方案的QIM指纹系统在抗共谋能力和视觉失真度方面都具有较好的性能。     

基于贝叶斯网络的压缩语音信息隐藏检测

压缩语音量化索引调制（QIM）信息隐藏方法中,最近邻投影点QIM（NPP-QIM）方法具有较高的嵌入效率和隐蔽性。针对现有的隐写分析方法对NPP-QIM方法检测准确率不高的问题,提出了一种基于贝叶斯推理的检测方法以提高检测准确率。首先,利用矢量量化（VQ）码字（VQ₁、VQ₂、VQ₃）构建了码字时空转移网络（CSTN）;接着,以码字转移指数对CSTN进行化简得到隐写敏感码字时空转移网络（SS-CSTN）;然后,基于SS-CSTN进一步构建了码字贝叶斯网络（CBN）;最后,使用Dirichlet分布作为先验分布学习网络参数,实现对QIM信息隐藏的检测。实验结果表明,在嵌入率为100%、时长为10 s时,与索引分布特征（IDC）方法和梅尔频率倒频系数（DMFCC）方法相比,提出CBN方法的检测准确率分别提高了25个百分点和 37个百分点;在时间性能方法,检测一段10 s的语音时间约为21 ms,能够实时检测。     

音频隐写方法综述：从传统到深度学习

数字音频作为网络空间中广泛应用的媒体，是承载秘密信息的良好载体，常被用来构建实时性强、复杂度低、不可感知性好的隐蔽通信。音频隐写作为确保网络信息安全和数据保密通信的关键技术手段之一，正受到越来越多学者的关注。本文对音频隐写方法的发展脉络进行了系统性梳理。首先，介绍了音频隐写的基本内容，对问题描述、常用数据格式、工具和评价指标等进行总结。其次，按照嵌入域的不同，将传统音频隐写方法分为时域方法、变换域方法和压缩域方法，并分析其优缺点；根据隐写载体的不同，将基于深度学习的隐写方法划分为嵌入载体式、生成载体式和无载体式音频隐写，并对这3种音频隐写方法进行了对比分析。最后，指出了当前音频隐写进一步的研究方向。     

针对音频抖动调制QIM隐写的盲检测

分析了抖动调制（DM）QIM隐写生成的携密音频的特征,利用携密音频段间变换域系数差的绝对值绘制直方图,根据该直方图中存在固定间隔跳跃点的特征,提出了一种盲检测算法。实验验证了该检测算法对音频的抖动调制隐写和简单QIM隐写都有效果。     

以即时通信语音流为载体的隐写模型与方法

提出一种采用HOOK机制实现以即时通信语音流为隐藏载体的隐写模型,在通信软件的发送端挂接两个"钩子",采集即时通信语音流作为载体进行实时机密信息嵌入与提取,实现交互式的隐蔽通信过程。选择目前普遍使用的Google talk软件作为研究对象,重点研究Gtalk的iSAC语音编码的隐写方法,建立一种基于LPC参数量化的隐写算法,实现iSAC语音编码下的隐写方法。实验结果表明,该隐写模型适用于目前的即时通信软件的隐蔽通信,拓展了基于VoIP的信息隐写的应用范围;该隐写算法具有良好的隐写容量和隐写速率。     

无损载体和鲁棒代价结合的JPEG图像鲁棒隐写

目的 传统隐写技术在实际社交网络信道上难以保护秘密信息的完整性。在社交网络中,图像往往经过有损压缩信道进行传输,从而导致隐蔽通信失效。为了保证经过压缩信道传输的载密图像鲁棒性,设计安全鲁棒的隐蔽通信技术具有实际应用价值。基于最小化图像信息损失,本文提出无损载体和鲁棒代价结合的JPEG图像鲁棒隐写。方法 首先,指出构造无损载体能有效维持隐写安全性和鲁棒性的平衡,对经过压缩信道前后的JPEG图像空域像素块进行差分,构造无损载体以确定鲁棒嵌入域;其次,通过对离散余弦变换（discrete cosine transform,DCT）系数进行“±1”操作,并计算空域信息在压缩传输前后的损失,设计衡量DCT系数抗压缩性能的鲁棒代价;同时,验证在低质量因子压缩信道下鲁棒代价更能区分DCT系数的鲁棒能力,最后,利用校验子格编码（syndrome-trellis code,STC）,结合无损载体和鲁棒代价对秘密信息进行嵌入。结果 实验在BossBase1.01图像库上进行对比实验,相比于传统JPEG隐写技术,构造无损载体作为嵌入域能有效地将信息平均提取错误率降低24.97%,图像的正确提取成功率提高了21.35%;在此基础上,鲁棒代价进一步将信息平均提取错误率降低1.05%,将图像的正确提取成功率提高16.12%,验证了本文方法显著提高了隐写抗压缩性能。与J-UNIWARD （JPEG universal wavelet relative distortion）、JCRISBE （JPEG compression resistant solution with BCH code）和AutoEncoder （autoencoder and adaptive BCH encoding）3种现有典型隐写方法相比,提出的方法信息平均提取错误率分别降低了95.78%、93.17%和87.38%,图像的正确提取成功率为另外3种隐写方法的86.69倍、30.74倍和4.13倍。图像视觉质量逼近传统隐写方法,并保持较好的抗检测性。结论 本文提出的抗低质量因子JPEG压缩鲁棒隐写方法,获得的中间图像在经过压缩信道后,具有较强的抗压缩性和抗检测性,并保持较高的图像质量。     

基于运动矢量的视频隐写方法

为减小秘密信息嵌入对载体视频的修改率,提出了一种基于运动矢量及线性分组码的视频隐写方法。该方法在原始视频进行H.264压缩过程中将秘密信息嵌入到其运动矢量中。线性分组码的使用不仅可大幅提高载体视频的运动矢量利用率,而且可有效降低运动矢量修改率。所提算法不仅具有计算复杂度低、视觉不可见性高的特点,而且可以实现秘密信息的盲提取。实验表明,该方法在保持良好的视频质量的前提下,可以满足隐蔽通信对于高嵌入容量的需求。     

基于深度卷积生成对抗网络的半生成式视频隐写方案

生成式隐写通过生成足够自然或真实的含密样本来隐藏秘密消息,是信息隐藏方向的研究热点,但目前在视频隐写领域的研究还比较少。结合数字化卡登格的思想,提出一种基于深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的半生成式视频隐写方案。该方案中,设计了基于DCGAN的双流视频生成网络,用来生成视频的动态前景、静态后景与时空掩模三个部分,并以随机噪声驱动生成不同的视频。方案中的发送方可设定隐写阈值,在掩模中自适应地生成数字化卡登格,并将其作为隐写与提取的密钥;同时以前景作为载体,实现信息的最优嵌入。实验结果表明,该方案生成的含密视频具有良好的视觉质量,Frechet Inception距离（FID）值为90,且嵌入容量优于现有的生成式隐写方案,最高可达0.11 bpp,能够更高效地传输秘密消息。     

数字图像鲁棒隐写综述

随着智能设备和社交网络的飞速发展,通过网络传输的数字图像成为了实施隐蔽通信的新型重要载体,适应网络信道的图像隐写技术有望成为开放网络环境下可靠、隐蔽传递信息的一种重要方式。然而,数字图像通过Facebook、Twitter、微信、微博等社交网络传输的过程中,往往会遭受压缩、缩放、滤波等处理,对传统信息隐藏技术在兼顾鲁棒性与抗检测性方面提出了新的挑战。为此,研究者经过多年的努力探索,提出了可抵抗多种图像处理攻击和统计检测的新型鲁棒隐写技术。本文结合网络有损信道中隐蔽通信应用需求,对现有的数字图像鲁棒隐写技术进行综述。首先简要介绍本领域的研究背景,并从图像水印和隐写两方面对图像信息隐藏技术的基本概念、相关技术和发展趋势进行了简要总结。在此基础上,将图像鲁棒隐写技术的研究架构分为载体图像选择、鲁棒载体构造、嵌入代价度量、嵌入通道选择、信源/信道编码以及应用安全策略等方面,并分别对相关方法的基本原理进行了归纳和阐述。随后,对具有代表性的相关方法进行了对比测试,并结合应用场景需求给出了推荐的鲁棒隐写方法。最后,指出了数字图像鲁棒隐写技术有待进一步研究解决的问题。     

Robust JPEG steganography based on DCT and SVD in nonsubsampled shearlet transform domain

Social media platform such as WeChat provides rich cover images for covert communication by steganography. However, in order to save band-width, storage space and make images load faster, the images often will be compressed, which makes the image steganography algorithms designed for lossless network channels unusable. Based on DCT and SVD in nonsubsampled shearlet transform domain, a robust JPEG steganography algorithm is proposed, which can resist image compression and correctly extract the embedded secret message from the compressed stego image. First, by combining the advantages of nonsubsampled shearlet transform, DCT and SVD, the construction method for robust embedding domain is proposed. Then, based on minimal distortion principle, the framework of the proposed robust JPEG steganography algorithm is given and the key steps are described in details. The experimental results show that the proposed JPEG steganography algorithm can achieve competitive robustness and anti-detection capability in contrast to the state-of-the-art robust steganography algorithms. Moreover, it can extract the secret message correctly even if the stego image is compressed by WeChat.

     

基于运动矢量分量差的视频隐写算法

针对H.264/AVC视频压缩标准,提出基于运动矢量分量差的隐写算法。根据人眼视觉特性,筛选出人眼较不敏感的运动矢量,计算其分量差以控制嵌入操作的位置,并在选定的运动矢量分量中嵌入秘密信息。由于操作具有对称性,因此对视频质量的影响较小。理论分析和实验结果证明,该算法具有较高的载体利用率和嵌入效率,能够达到视频隐蔽通信对隐蔽性和隐写容量的要求。     

多媒体隐写研究进展

大数据分析可以跳过数据内容而仅从数据背景挖掘情报,传统的加密通信已经难以满足安全通信的需求。隐写技术是将秘密消息嵌入各种载体(如数字图像、音频、视频或文本)中实现隐蔽通信的技术,是应对大数据情报获取的有效手段,是密码技术的必要补充。人工智能,尤其是深度学习,在计算机视觉、语音和自然语言处理等领域的巨大成功,给隐写术带来了新机遇,提出了新挑战,促使基于图像、音/视频和文本的隐写术出现了一系列新思想、新方法。本文介绍隐写术的概念、分类、主要作用和研究意义,概述隐写术的发展历史、研究近况和应用场景。注意到各类载体上的隐写术虽然有差别,但是其核心追求有共通之处,可以提炼成通用的隐写编码问题。所以本文首先介绍隐写编码的基本思想与关键技术,然后针对最重要和流行的载体、图像、视频、音频和文本,分别介绍隐写术的进展。总体而言,本文从隐写编码、图像隐写、视频隐写、音频隐写和文本隐写5个方面概述隐写术的国际/国内发展现状,总结差异,对比优势和劣势,并分析发展趋势。     

基于变步长量化的安全图像隐写

图像隐写通过将信息隐藏在载体图像中进行秘密传送,实现隐蔽通信.提出了VSQS图像隐写算法,利用密钥控制生成高斯序列并取整,用于对经伪随机排列后的图像像素进行变步长量化,根据量化像素与秘密信息之间的关系来修改像素,实现信息的嵌入.同时给出了该算法的一种扩展(称为TLQS隐写).实验结果表明,VSQS和TLQS图像隐写可提供较大的隐藏容量,并能抵抗几种常见的隐写分析方法.     

A survey on information hiding using video steganography

In the last few decades, information security has gained huge importance owing to the massive growth in digital communication; hence, driving steganography to the forefront for secure communication. Steganography is a practice of concealing information or message in covert communication which involves hiding the information in any multimedia file such as text, image, or video. Many contributions have been made in the domain of image steganography; however, due to the low embedding capacity and robustness of images; videos are gaining more attention of academic researchers. This paper aims to provide a qualitative as well as quantitative analysis of various video steganography techniques by highlighting their properties, challenges, pros, and cons. Moreover, different quality metrics for the evaluation of distinct steganography techniques have also been discussed. The paper also provides an overview of steganalysis attacks which are commonly employed to test the security of the steganography techniques. The experimental analysis of some of the prominent techniques using different quality metrics has also been done. This paper also presented a critical analysis driven from the literature and the experimental results. The primary objective of this paper is to help the beginners to understand the basic concepts of this research domain to initiate their research in this field. Further, the paper highlighted the real-life applications of video steganography and also suggested some future directions which require the attention of the research community.

     

利用跨模态信息检索的鲁棒隐蔽通信

目的 隐蔽通信是信息安全领域的一个重要研究方向,现有基于多媒体数据流构建隐蔽信道的方法,未考虑网络传输时波动产生的数据包丢失问题。本文提出一种基于跨数据模态信息检索技术的对网络异常具有鲁棒性的隐蔽通信方法,同时可以满足高隐蔽性和高安全性的要求。方法 提出了一个名为RoCC(robust covert communication)的通用隐蔽通信框架,它基于跨模态信息检索和可证明安全的隐写技术。所提方法将直接通信和间接通信两种形式相结合。直接通信通过VoIP(voice over internet protocol)网络通话服务进行,传递实时生成的音频流数据,接收方可以通过语音识别将其还原为文本;而间接通信则借助公共网络数据库进行载密数据的传输,接收方通过文本语义相似度匹配的方式来还原完整语义的载密文本数据,这有助于解决网络数据包丢失和语音识别误差导致的文本语义丢失的问题。结果 经实验测试,本文方法在协议上具有更好的通用性,相对Saenger方法在丢包率抵抗能力方面提高了5%,所用隐写算法满足可证安全性。同时,RoCC的数据传输率有73~136 bps(bit per second),能够满足实时通信需要。结论 RoCC隐蔽通信框架综合可证明安全隐写、生成式机器学习方法和跨模态检索方法的优势,与现有的方法比较,具有更加隐蔽和安全的优势,并且是当前对数据传输丢包异常最鲁棒的模型。     

基于条件熵的多链路到达序列编码隐写分析

网络隐写是一种以计算机网络通信数据为载体的隐蔽通信技术。近年来,研究人员对网络隐写的研究重点由原来的注重隐写可实施性向尽量提高隐写隐蔽性转变,基于多链路到达序列编码的隐写即在此背景下提出,目前尚无有效的检测算法。基于此,分析了基于多链路到达序列编码的隐写方法,然后通过对正常多链路数据流的建模分析,提出了基于条件熵的隐写分析方法。实验结果表明,所提方法在观测窗口达到1 200个数据包时对该隐写具有较好的检测效果。