基于小波系数相关性的空域隐写分析方法

基于小波系数相关性,提出了一类具有较高正确检测率的空域隐写通用型检测方法。首先利用互信息分析秘密信息嵌入对图像小波系数在尺度方向和空间方向相关性的影响,并使用马尔可夫模型挖掘小波系数层内和层间相关性,提取转移概率矩阵作为特征;然后对提取的特征进行加权融合并结合Fisher线性判别(FLD)分类器进行分类。针对LSB(least significant bit)、LSBmatching和SM(stochastic modulation)隐写算法的实验表明,在不增加计算复杂度的情况下,本文方法相比现有的典型空域隐写通用型检测方法,正确检测率有明显提高。     

结合集成比例训练的彩色JPEG图像隐写分析

该文提出一种YCbCr颜色空间的彩色JPEG图像隐写分析方法。该方法中的特征包括通道内特征和通道间特征,首先从Y通道提取Markov特征,扩展DCT特征以及共生矩阵特征构成通道内特征集合,通道内特征可以有效捕捉到Y通道内DCT系数之间的相关性;然后对Y通道进行下采样,从采样平面与CbCr平面相互之间的差分平面上提取特征构成通道间特征集合,通道间特征可以捕捉到两两通道之间的相关性。由于通道内特征和通道间特征在分类性能上有着较大差别,在分类阶段由通道内特征和通道间特征分别训练子分类器,通过调整两类子分类器的比例,使用多数投票方式来合成集成判决结果,最终获得最佳的检测性能。实验结果表明,该方法不仅适合小嵌入率的彩色JPEG图像,而且在性能上优于已有的JPEG图像隐写分析方法。     

失真代价动态更新的自适应彩色图像隐写算法

基于灰度图像隐写算法直接应用于彩色图像引起的安全性问题,该文针对彩色分量提出一种动态更新失真代价的空域隐写算法。首先,分析了彩色分量内容特性与通道间相关性的关系,提出中心元素的失真更新准则。随后,考虑到隐写过程中邻域分量嵌入修改产生的交互影响,得到维持邻域相关性的最优修改方式。最后,提出彩色分量的失真代价动态更新策略(CCMS),并应用该策略设计实现了一种彩色图像的空域自适应隐写算法。实验表明,在5种嵌入率下HILL-CCMS,WOW-CCMS算法对彩色隐写特征CRM,SCCRM的抗检测能力明显高于HILL和WOW算法。     

基于图像高阶MARKOV链模型的扩频隐写分析

 扩频隐写分析是信息隐藏研究领域的一个重要方面.文章提出基于高阶Markov链的数字图像统计分布模型,在对常用图像扫描方法构成高阶Markov链的效果进行比较后,采用Hilbert扫描方式构建数字图像n阶Markov链模型,进而提出度量数字图像隐写统计安全性的n阶Markov链测度,并证明其有界.最后文章通过研究扩频隐写对高阶Markov链模型经验矩阵的影响,利用该模型提取图像统计特征,并使用支持向量机对几种常用图像扩频隐写方法进行分析.实验说明文章所提方法对扩频隐写分析效果良好,且随着模型阶数提高,分析准确率也随之提高.     

基于GIF动态图像的自适应隐写方案

提出了一种新的针对GIF(graphics interchange format)动态图像的自适应隐写算法。通过图像帧间相同位置像素的颜色亮度方差和颜色平均亮度建立帧间自适应准则,通过帧内的颜色规则与颜色匹配表建立帧内自适应准则,将图像分为可隐写像素与不可隐写像素,并用多帧可隐写像素联合隐写秘密信息。实验结果表明,算法具有良好的隐写效果并且具有较大的隐藏容量,与其他的密写方案相比,本方案保证了未授权者非法提取秘密信息的难度足够大,具有较高的安全性。     

DDAC：面向卷积神经网络图像隐写分析模型的特征提取方法

针对基于卷积神经网络的图像隐写分析方法中使用人工设计的滤波器在特征提取过程中有效性低的问题,提出方向差分自适应组合（DDAC）特征提取方法。在计算中心像素与周围不同方向像素的差分后,使用1×1卷积对方向差分进行线性组合。根据损失对组合参数自适应更新来构建多样化的滤波器,使获取的嵌入信息残差特征更有效。使用截断线性单元提高嵌入信息残差和图像信息残差的比率,加快模型收敛速度并提高残差特征提取能力。实验结果表明,该方法使Ye-net、Yedroudj-net模型的准确率在WOW和S-UNIWARD数据集中提高1.30%～8.21%。与固定和更新参数SRM滤波器方法相比,测试模型在不同隐写数据集中的准确率提高0.60%～20.72%,并且训练过程更稳定。对比其他图像隐写分析模型,DDAC-net具有更高的隐写分析效率。     

基于非线性残差的JPEG图像隐写分析

当前JPEG图像隐写分析方法往往只使用线性滤波器生成残差图像,导致残差图像类型过于单一,影响隐写检测性能。鉴于此,提出了基于非线性残差的JPEG图像隐写分析方法。首先,从现有JPEG图像隐写分析方法已有的线性残差图像中选择合适的图像组,对其采用逐像素取小和取大运算,在没有明显增加计算复杂度的情况下,得到非线性残差图像。其次,根据JPEG相位,将非线性残差图像划分为子图像,提取子图像直方图特征。再次,充分考虑非线性运算的影响,设计合适的特征对称合并方法。最后,将合并后的直方图特征拼接形成最终的隐写分析特征。实验结果表明,线性和非线性残差图像相结合能够有效地增加残差图像和隐写分析特征的多样性,从而提升JPEG图像隐写检测性能。     

基于Canny边缘检测的自适应空域隐写术

针对自适应空域隐写术设计的关键问题,该文结合Canny边缘检测和校验格编码(STC)提出一种不需要同步边信息的自适应空域隐写方法。首先,根据秘密消息长度、载体图像等因素确定Canny边缘检测算法中的参数取值,进而根据相应的参数取值使用Canny边缘检测算法来选择载体图像的边缘区域。然后,分别定义边缘区域像素和非边缘区域像素的嵌入失真;最后,在载体像素的多个最低有效位平面(LSB)使用STC嵌入秘密消息。实验结果表明:该隐写方法在4种嵌入率情况下抵抗常见通用隐写分析的性能优于3种已有的隐写方法,且在较小嵌入率情况下与空域通用小波相对失真方法(S-UNIWARD)相当。     

彩色JPEG图像的隐写分析

图像隐写分析的目的是检测图像中隐藏信息的存在性．JPEG图像的广泛使用使其成为一种重要的隐写载体，因而针对JPEG图像的隐写分析受到研究者们的广泛关注．本文基于彩色图像YCbCr颜色空间DCT系数的统计分布模型，提出一种彩色JPEG图像的隐写分析算法．通过计算载体图像和掩密图像DCT系数统计分布之间的鉴别信息，评估常见DCT域隐写术对载体图像DCT系数统计分布的改变．以统计分布模型参数为特征向量，采用支持向量机实现对载体图像和掩密图像的有效分类．实验结果表明，本文算法具有较高的检测率，性能优于使用Faxid所提出的彩色QMF统计量的隐写分析算法．     

基于图像像素划分的主动隐写分析

隐写分析的研究主要集中于隐写检测,而对主动隐写分析研究的较少。该文从隐写检测角度出发,将图像像素划分为不同类点,通过对信息嵌入、最低位平面置反带来的各类点频次变化的分析,提出一种针对空域图像LSB (Least Significant Bit) 替换隐写术的主动隐写分析方法,解决了主动隐写分析中的密钥恢复问题。所提出的方法物理意义直观,实现简单。实验结果表明,该方法在一定嵌入率范围内均可成功恢复隐写密钥。     

基于YCbCr高阶统计量的图像隐写分析

论文提出了一种应用小波变换基于YCbCr图层高阶统计量的JPEG图像通用隐写分析算法,该算法不局限于某种特定的隐匿算法。由于JPEG图片使用的是YCbCr颜色模型,因而若仍在RGB色彩层上构造高阶统计量,必然会淡化隐写后图像的特征,所以本文提出在YCbCr色彩层上处理高阶统计量,消除了RGB色彩模型同YCbCr色彩模型之间转化所产生的误差;统计量的构造通过原图与切割图像的差异,可减少SVM训练的样本数。     

Steganography based on parameters’ disturbance of spatial image transform

In the research of state-of-the-art steganography algorithms,most of image sources were natural images in laboratory environment.However,with the rapid development of image process tools and applications,images after image processing were widely used in real world.How to use image process to improve steganography has not been systematically studied.Taking spatial image transform for consideration,a parameters’ disturbance model was presented,which could hide the noise taken by steganography in the pixel fluctuation due to the disturbance.Meanwhile,it would introduce cover source mismatch for a steganalyzer.The experimental results show that,compared with using traditional image database,it can significantly enhance the security of steganography algorithms and accommodative to the real world situation.     

CBS: Contourlet-Based Steganalysis Method

An ideal steganographic technique embeds secret information into a carrier cover object with virtually imperceptible modification of the cover object. Steganalysis is a technique to discover the presence of hidden embedded information in a given object. Each steganalysis method is composed of feature extraction and feature classification components. Using features that are more sensitive to information hiding yields higher success in steganalysis. So far, several steganalysis methods have been presented which extract some features from DCT or wavelet coefficients of images. Multi-scale and time-frequency localization of an image is offered by wavelets. However, wavelets are not effective in representing the images in different directions. Contourlet transform addresses this problem by providing two additional properties, directionality and anisotropy. The present paper offers an universal approach to steganalysis called CBS, which uses statistical moments of contourlet coefficients as features for analysis. After feature extraction, a non-linear SVM classifier is applied to classify cover and stego images. The efficiency of the proposed method is demonstrated by experimental investigations. The proposed steganalysis method is compared with two well-known steganalyzers against typical steganography methods. The results showed the superior performance of our method.     

对OPA密写的检测和增强安全性的调色板图像密写方案

在以调色板图像为载体的密写方法中,最佳奇偶分配(OPA)是一种失真小,因而隐蔽性较好的方法.本文首先指出OPA方法仍存在安全漏洞,因为经OPA密写的图像中存在一些特殊的颜色,这些颜色只能被修改为其它颜色,其它颜色却不能改为这些颜色,分析者可根据这些特殊颜色察觉秘密信息的存在.本文提出一种新的调色板图像密写方法,既保留了OPA失真小的优点,又不存在可被密写分析者利用的奇异颜色.另外,本文还考虑了调色板图像密写的另一个安全漏洞,即由调色板图像生成二值图像并检测其混乱程度可暴露其中是否含有密写信息.根据原始图像局部特性进行自适应嵌入可进一步提高系统的安全性,使这种基于二值图像的分析方法也不能奏效.     

基于辨识性统计特征的PQ隐密图像识别算法

提出一种基于辨识性统计特征的PQ（perturbed quantization）隐密图像识别算法。该算法根据经典PQ隐写对图像数据的更改方式,提取可有效区分该类隐密图像与其他类隐密图像的辨识性统计特征,并运用SVM（support vector machines）分类器进行分类识别。实验结果表明：本算法能够可靠地将PQ隐密图像从5类典型JPEG隐写PQ、F5、nsF5、MB1和MOD的隐密图像中识别出来;即使F5、nsF5、MB1和MOD的隐密图像不参与分类器的训练,本算法仍能有效识别PQ隐密图像。     

针对MME的JPEG图像隐写分析方法研究

MME（Modified Matrix Encoding）作为一种新兴的JPEG图像隐写技术,具有隐写量大、对图片的改动小、抗检测性优于传统隐写算法等优点。文中在采用Markov特征的基础上,加入了能够更好描述图像局部纹理的局部二值模式（LBP）与局部顺序对比模式（LOCP）特征,并应用Ensemble分类器完成分类和识别。通过对UCID图像库的大量实验,得到了一种针对MME算法的最优特征组合。相比传统的隐写分析方法,文中所提出的方法具有更好的检测正确率。     

Binary image steganalysis based on pixel mesh Markov transition matrix

Binary image stego systems have already been well developed, which raises the requirement of a steganalytic method that detects these stego systems reliably. In this paper, a steganalytic method based on the pixel mesh Markov transition matrix (PMMTM) is presented to detect binary image steganography in the spatial domain. The proposed scheme measures the embedding distortion on the texture consistency. Further, the dependence among texture structures is organized as the Markov transition of pixel meshes. The final dimensionality-reduced feature set is formed by shrinking the obtained PMMTM according to its detection performance on the embedding simulators, which are developed to simulate practical stego systems. In the end, experimental results are reported, demonstrating that the proposed approach can effectively and reliably detect state-of-the-art binary image stego systems.