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.     

小波细节信息的LSB隐写分析算法

为了准确地估计出隐藏图像的嵌入率,利用LSB隐写对图像小波细节信息影响较大这一特点,首先给出了图像的小波细节信息和小波细节信息能量的定义,同时利用LSB隐写图像计算出其原始图像的小波细节信息能量;然后根据隐写图像与原始图像的小波细节信息能量,估计出LSB隐写图像的嵌入率。实验证明,该方法在隐藏图像嵌入率不是很低的情况下,能够比较准确地估计出隐藏图像的嵌入率。     

基于污染数据分析实现LSB秘密消息的检测

信息隐藏技术已经成为网络信息安全的一个重要研究方向,如何有效地监控和检测网络中传递的秘密消息对于保障国家安全具有重要的现实意义．针对互联网上大量的隐写软件利用彩色厦灰度图像的最低有效比特位（LSB）隐藏秘密消息,基于污染数据分析,提出了一种新的隐写分析方法,并给出了此算法的数学模型．该方法不仅可以快速有效地检测出图像中秘密消息的存在性,同时还可以精确地估计出连续及随机间隔嵌入算法下所嵌入秘密消息的长度．     

空域序列隐写图像的密钥估计算法*

在已知嵌入消息长度的条件下,隐写密钥可以看做消息嵌入的起始位。将图像像素划分为不同类点,通过分析信息嵌入和最低位置反对各类点的影响,得到图像嵌入信息部分和未嵌入信息部分的差异,最终设计了针对空域序列LSB(least significant bits)隐写图像的密钥估计算法。实验结果表明,该算法可对隐写密钥进行快速有效的估计。     

对空域图像LSB隐写术的提取攻击

隐写分析的研究一直集中于检测隐藏信息的存在性,而关于如何提取隐藏信息(即对隐写术的提取攻击)的研究还非常少.对于使用密钥的隐写术,提取攻击等价于恢复隐写密钥.文中结合隐写分析中的检测技术和密码分析中的相关攻击技术,对空域图像LSB隐写术提出了一种隐写密钥恢复方法.理论分析说明:此攻击方法的计算复杂度主要由所需的样本量决定,并且当嵌入率r接近0或1时攻击将失败.作者通过混合高斯模型给出了一个估计最小样本量的方法.针对隐写软件"Hide and Seek 4.1"的实验表明:此攻击方法可以成功恢复隐写密钥,从而提取隐藏的消息.如果消息长度L未知,当嵌入率5.3%＜r＜94.7%时攻击可以成功;如果L已知,当1.1%＜r＜98.4%时攻击可以成功,并且当11%＜r＜50%时,使用估计的最小样本量可以将攻击速度提高10%～45%.     

基于统计特性的隐写密钥恢复方法

隐写分析技术是检验信息隐藏技术安全性的关键技术,作为隐写分析的最终目标,隐秘信息的提取在取证隐蔽通信方面有重要作用。现有明文嵌入条件下的密钥恢复方法会将部分伪密钥误判为真,为避免这种情况,论文提出了一种基于明文统计特性的隐写密钥恢复方法。该方法在估计嵌入率的基础上确定编码参数的范围,构造密钥空间;然后利用校验矩阵和载密序列通过STC(Syndrome-Trellis Codes)译码方程求出译码序列;最后,基于明文信息的统计特性对隐写密钥进行识别。实验结果表明,针对自适应隐写算法,该方法能够盲识别出正确的隐写密钥。与现有的盲识别算法相比,该方法提高了隐写密钥识别的准确率。     

对一种抗统计分析的LSB隐写方案的攻击

针对张新鹏等人提出的抗统计分析的LSB隐写方案对图像差分直方图的影响，本文提出了一种基于差分直方图分析的隐写分析方案．该方案使用隐写前后图像差分直方图转移矩阵结合对差分直方图广义拉普拉斯分布的拟合偏差实现对嵌入数据长度的估计．实验证明该算法具有较好的估计精度．     

基于间隔控制的信息隐藏算法

提出一种在图像离散余弦变换（DCT）域内的信息隐藏算法。为了在基本保证隐秘图像视觉质量的前提下有效提高载体图像的信息隐藏量,该方法使用随机序列进行间隔控制,选择信息嵌入位,把随机序列的种子看成密钥,通过比较变换后的2个DCT系数完成信息的隐藏。试验结果表明,该算法可以兼顾秘密信息隐藏的不可见性和鲁棒性,密钥空间大,能够实现自适应隐藏和提取信息的盲检测。     

基于LSB图像隐藏系统的设计与实现

文中运用Matlab实现了基于空域KIB（Least Significant Bit）灰度图像隐藏与提取系统。图像隐藏系统由置乱模块、加密模块和嵌入模块组成。置乱模块采用基于行列置换的置乱算法，经过多次迭代处理，将原始图像变换为灰度均衡的灰度图像，迭代的次数作为密钥一。加密模块借鉴通信系统中常用的伪随机序列加密的方法，运用软件产生m序列对置乱后的图像进行加密处理。m序列的初始值作为密钥二。经过置乱、加密后的图像进入嵌入模块，采用最低位隐藏方法将数据信息嵌入到载体图像中。图像信息提取系统则由解隐藏、解密和反置乱三部分组成。     

抗隐写密钥分析的LSB隐写算法

LSB算法是一种典型的空间域信息隐藏算法,由于嵌入信息量大、算法简单而成为最常见的信息隐藏算法,也同时成为了隐写分析者很感兴趣的对象。针对隐写位置密钥的攻击,本文提出了一种改进的LSB隐写算法,先在图像各像素的LSB位嵌入噪声信息,再在密钥的控制下有选择性地在部分像素点嵌入隐藏信息。在已知载体图像或已知多幅用同一载体进行信息隐藏的载密图像的情况下,可以有效抵御针对隐写位置密钥的攻击,提高了LSB算法的安全性。同时该思想也可应用于基于DCT域等频域的隐藏算法中。     

基于注意力机制的高容量通用图像隐写模型

随着深度学习与隐写技术的发展,深度神经网络在图像隐写领域的应用越发广泛,尤其是图像嵌入图像这一新兴的研究方向.主流的基于深度神经网络的图像嵌入图像隐写方法需要将载体图像和秘密图像一起输入隐写模型生成含密图像,而最近的研究表明,隐写模型仅需要秘密图像作为输入,然后将模型输出的含密扰动添加到载体图像上,即可完成秘密图像的嵌入过程.这种不依赖载体图像的嵌入方式极大地扩展了隐写的应用场景,实现了隐写的通用性.但这种嵌入方式目前仅验证了秘密图像嵌入和恢复的可行性,而对隐写更重要的评价标准,即隐蔽性,未进行考虑和验证.提出一种基于注意力机制的高容量通用图像隐写模型USGAN,利用注意力模块, USGAN的编码器可以在通道维度上对秘密图像中像素位置的扰动强度分布进行调整,从而减小含密扰动对载体图像的影响.此外,利用基于CNN的隐写分析模型作为USGAN的目标模型,通过与目标模型进行对抗训练促使编码器学习生成含密对抗扰动,从而使含密图像同时成为攻击隐写分析模型的对抗样本.实验结果表明,所提模型不仅可以实现不依赖载体图像的通用嵌入方式,还进一步提高了隐写的隐蔽性.     

一种基于提升小波变换和矩阵编码的音频隐写算法

以提高隐秘信息嵌入量与隐蔽性为主要目的,利用人耳听觉系统（HAS）的掩蔽效应,提出一种结合提升小波变换和矩阵编码的嵌入隐秘信息的音频隐写算法。该算法利用MPEG I心理声学模型1来控制嵌入帧,选用宿主音频提升小波变换的中低频系数,利用能够大幅提高嵌入效率、减小修改比例的矩阵编码来实现隐秘信息的嵌入。经实验仿真证明,该算法不仅具有很好的隐蔽性和嵌入容量,还兼顾了鲁棒性,对于加噪、滤波、重采样、MP3压缩、同步攻击等常见操作具有较强的抵抗力。同时,该算法能够实现盲检测。     

基于GSM模型的扩频水印安全性分析

近年来, 数字水印安全性的研究日益受到重视. 对数字水印安全性的攻击是指对水印通信中密钥的估计, 水印的安全性可以用对水印密钥估计的Cramer-Rao 界(Cramer-Rao bound, CRB)来衡量. 扩频水印的安全性具有重要的研究价值. 以往的研究假设图像载体呈高斯分布, 忽视了实际自然图像载体分布的非高斯性对水印安全性的影响. 本文利用高斯尺度混合(Gaussian scale mixture, GSM)模型描述自然图像载体的非高斯特性, 从理论上分析了扩频水印在KMA (Known message attack) 和WOA (Watermarked only attack)攻击下的CRB和MCRB界(Modified Cramer-Rao bound), 得出了扩频水印安全性与观测次数、秘密载波长度、水印嵌入能量以及嵌入信息分布特征的关系. 本文的工作对于设计新一代的安全、鲁棒水印具有重要的意义.     

基于MME和IRB的信息隐写算法

为提高隐写算法的安全性,提出一种基于MME(modified matrix encoding)和IRB(iterative random blocking)的信息隐写算法。通过分析基于IRB的隐写算法流程,找到了其载密图像质量下降的主要原因,使用MME改进了该算法。实验结果表明,相比于IRB隐写算法,改进算法提高了载密图像质量,同时提高了抵抗盲检测的能力。改进算法表明了使用隐写编码可提高嵌入效率,从而提高隐写算法的安全性。     

Highly secured image hiding technique in stereo audio signal based on complete complementary codes

The recent revolution of the Internet as a collaborative medium has opened the door for people who want to share their work. Nevertheless, this may cause serious problems for privacy and copyright protection. Steganography is a powerful tool for protecting important data during transmission. It’s used to hide any secret information like text, image or audio behind a cover file. In this study, a new robust audio steganography technique based on optimum two dimensional Complete Complementary Codes (CCC) has been adopted to encode colour images data and obtain two differently encoded versions of it. These two versions are hidden in DWT coefficients of the two channels of stereo audio signal and embedding locations are determined via 2-D chaotic map random sequence. Complete Complementary Codes (CCC) are sets of spread spectrum sequence family that have ideal auto and cross-correlation properties so, they found many applications in several science areas with the broadest application possibilities in telecommunications. Various attacks are applied to the host audio signals and simulation results show high robustness and capacity with good quality of the extracted image.

     

序贯LSB隐写术的提取攻击

序贯LSB隐写术在载体中通过连续LSB替换嵌入消息,其提取攻击问题本质上是消息嵌入起止点的估计问题。该文建立针对序贯LSB隐写术的提取攻击模型,将提取攻击问题转化为一类排序问题。对嵌入率未知情形,提出计算复杂度为O(n)的提取攻击算法。对嵌入率已知情形,给出计算复杂度为O(2logn)的快速提取攻击算法。实现了对序贯JSteg算法的提取攻击。     

基于隐写编码和Markov模型的自适应图像隐写算法

如何构造大容量、低失真和高统计安全的隐写算法一直是隐写研究的难点和热点.提出一种兼顾感知失真和二阶统计安全的自适应图像隐写算法设计思路.算法将载体各部分的平滑度引入隐写编码的生成过程,自适应地利用一簇隐写编码在载体各部分的合理运用降低载密图像失真度;在隐秘信息嵌入方式上利用基于Markov链模型的动态补偿方法提高载密图像统计安全性;算法对载体最低有效位和次最低有效位进行嵌入以保证嵌入容量.实验表明算法在相同嵌入量下相较双层随机LSB匹配算法以及仅使用一种隐写编码的算法,失真度更低且载体统计分布的改变更小,而在失真度和统计分布改变相近时嵌入容量更大.     

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。     

Prewitt边缘检测与钻石编码结合的隐写算法*

钻石编码的隐写方式是按照图像像素顺序进行秘密信息的嵌入。针对提高隐写图像安全性和图像质量两方面进行了研究,提出了一种根据图像特征分布隐写的方法即基于Prewitt边缘检测的钻石编码（DE）隐写算法。此方法首先将原始图像通过Prewitt边缘检测方法进行处理,将图像划分轮廓部位和非轮廓部位。然后,通过钻石编码将不同嵌入参数 的秘密信息分别嵌入到原始图像的轮廓部位和非轮廓部位,来提高图像的质量和安全性。实验结果表明,与其他方法相比,PrewittDE12、PrewittDE22算法在嵌入有效载荷和图像质量方面更加有效。以峰值信噪比(PSNR)衡量图像质量,PrewittDE12、PrewittDE22的PSNR值都在50dB以上。以SPAM最小平均决策误差分析, PrewittDE12、PrewittDE22的最小平均决策误差在总体上高于之前的隐写算法。     

Steganalysis of LSB matching based on statistical modeling of pixel difference distributions

This paper presents a least significant bit (LSB) matching steganography detection method based on statistical modeling of pixel difference distributions. Previous research indicates that natural images are highly correlated in a local neighborhood and that the value zero appears most frequently in intensity differences between adjacent pixels. The statistical model of the distribution of pixel difference can be established using the Laplace distribution. LSB matching steganography randomly increases or decreases the pixel value by 1 when the message is embedded; thus, the frequency of occurrence of the value zero in pixel differences changes most dramatically during message embedding. Based on the Laplacian model of pixel difference distributions, this paper proposes a method to estimate the number of the zero difference value using the number of non-zero difference values from stego-images and uses the relative estimation error between the estimated and actual values of the number of the zero difference value as the classification feature. Experimental results indicate that the proposed algorithm is effective in detecting LSB matching steganography and can achieve better detection performance than the local extreme method under most circumstances.