图像自适应隐写和隐写分析技术进展

图像自适应隐写和隐写分析技术是近年来信息隐藏领域的研究热点和难点.自适应隐写通过自适应选择嵌入更改位置并结合高效编码方法提高了隐写安全性,而相应隐写分析技术主要通过捕捉图像统计特性改变来发现隐写行为.首先对图像自适应隐写的基本原理进行了介绍,然后梳理总结了图像自适应隐写和隐写分析技术的研究进展并指出了现有研究存在的问题,最后对图像自适应隐写和隐写分析技术研究进行了展望.     

互联网图像隐写检测方法研究

图像隐写检测算法是目前信息隐藏领域的研究热点之一。分析了几种可针对互联网上大量图像数据的计数统计特征类隐写检测方法,其中包括本文提出的一种新型快速、高效的统计检测方法-TAP检测法。     

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。     

针对ＬＳＢ隐写的语音隐写分析方法

本研究对常用的最低有效位(LSB)隐写技术进行了隐写分析。在目前的网络环境中,检测低嵌入率语音隐写信号仍然是一个非常有挑战性的课题。近年来,神经网络模型在许多课题中都取得了显著的性能。神经网络的主流架构包括卷积神经网络(Convolution neural Networks, CNNs)和循环神经网络(Recurrent neural Networks, RNNs),这两种网络采用了不同的方式来理解各种信号。本文提出了一种合适的方法来结合这两种架构的优点,然后构造了一个新的模型,即CNN-LSTM网络来检测基于LSB的隐写方法。在本文提出的模型中,使用双向长短时记忆循环神经网络(BiLSTM)来捕获信号的长时间上下文信息,然后使用CNN捕获局部特征和全局特征。实验结果表明,该模型相较对比方法对于基于LSB的隐写分析达到了更好的效果。     

基于Karhunen-Loeve变换和最低位替代的图像隐写术

为了提高信息通信安全性能,防止信息被窃取,提出了一种新颖的图像隐写术.采用Karhunen-Loeve变换压缩数据,构造其最低位替代加密数据,并在载体图像内对信息进行编码,其压缩过程用于去除冗余性,同时还设计了编码到一个级别的像素矩阵,由最低位替换的方式进一步实施.实验结果表明,该算法效率高,并能对原始数据进行有效的解密;且与其他机制相比,所提出的技术具有更高的容量和平均信噪比.     

基于图像特征的隐写术载体图像的选择

隐写术不同于其它信息隐藏技术,信息嵌入者可以自由选择载体图像,而选择合适的载体图像有助于提高隐写术系统的不可感知性。本文通过分析载体图像的方差、复杂度、熵、直方图及其函数等图像特征和隐写术系统中的相对熵、直方度改变量等隐写术系统的性能参数之间的关系,探究图像特征是否会影响或者决定隐写术系统的性能,为隐写术载体图像选择方案提供依据。实验证明,选择合适的载体图像是提高隐写术系统不可感知性较有效的途径;在使用类LSB嵌入算法的隐写术系统中,色调、信息和纹理丰富的图像不一定是合适的载体图像,而直方图曲线变化缓慢的图像是较理想的载体图像;使用同样嵌入算法,选择合适载体图像的隐写术系统的相对熵比选择不合适载体图像低6×104多倍。     

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.     

一种基于图像内容的最低有效位匹配隐写分析方法

将隐藏信息检测与图像内容分析相结合是当前提高图像隐写分析性能的一个新方向。与基于图像整体内容的检测方法不同,该文分析了最低有效位(Least Significant Bit LSB)匹配隐写对图像子区域统计特性的影响,提出一种新的联合判决检测方法。首先依据图像内容复杂度将整体图像分割为若干类子区域,其次采用两组不同的滤波器分类提取各子区域像素序列直方图频谱特征,之后用各类子区域特征分别训练Bayes分类器以获得其权重,最后对待测图像的每一个子区域进行分类检测,并将结果加权融合得到最终判决。实验结果表明,该方法对LSB匹配隐写的检测性能优于现有典型方法。     

面向安卓平台的图像LSB隐写工具

手机应用的普及使手机信息安全问题日益凸显,为此设计并开发了一个面向安卓手机的图像LSB隐写工具。该工具在Eclipse环境下设计,实现了文本文件和文本信息的写入和提取,可确保手机信息的安全。     

像素指示分块信息隐藏算法

信息隐藏最重要的3个因素是：保证透明性、增大信息隐藏容量、增强安全性。如何平衡三者之间的关系是信息隐藏研究领域的重要内容。提出了基于彩色图像的像素指示分块（PISB）信息隐藏算法,该算法用一个伪随机数确定像素指示层,用像素指示层的最后两位LSB来确定其他两层是否潜入隐藏信息,隐藏位数由子块类别确定。该算法在保证透明性的前提下增大了信息隐藏容量,信息隐藏后各图层没有增加明显的噪声与失真,增强了安全性。     

基于位平面的彩色图像大容量信息隐藏方法

对彩色图像的R、G和B分量分别进行位平面分割,对较低层位平面直接进行数据替换实现数据嵌入,对较高层位平面首先按位平面进行分块,然后根据每个块中的数据特征进行数据嵌入,通过控制高位平面数据减少数据嵌入后像素值的改变量,实现彩色图像大容量信息隐藏。实验表明,在彩色图像中数据隐藏量达到45%以上,峰值信噪比(PSNR)可保持在36dB以上。     

基于 RSA 与 LSB 算法的信息隐藏

信息隐藏技术将特定信息嵌入数字化宿主信息中,由于宿主信息呈现变化不大,不会引起监控者的注意和重视,从而减少了被攻击的可能性。为了提高信息隐藏效率与在非授权情况下提取信息的难度,提出将信息加密后进行隐藏,具有更高的安全性。在信息隐藏前对敏感信息进行了信息分割、RSA加密预处理;将控制信息也嵌入到BMP文件的图像数据区;实现了改进的LSB算法,并通过实验进行了验证。     

一种KLT优化模式下的图像隐写术

针对现有信息安全领域隐写技术存在的感知失真过大和图像源压缩率高造成误差率也高的问题,设计了一种基于KLT(Karhunen-Loeve Transform)优化的图像隐写术。该方法引入KLT算法压缩图像数据,用最低有效位代替加密数据,加上原始像素矩阵获得有效的图像信息。实验结果表明,该方法相比常用的算法在容量上有所提高,信噪比较高,提取到的图像数据失真较小。     

An embedding strategy on fusing multiple image features for data hiding in multiple images

Data hiding in multiple images has been a significant research direction in information security. How to reasonably design the embedding strategy to spread the payload among multiple images is still an open issue. In this paper, we propose an embedding strategy on fusing multiple features. We utilize the typical characteristic parameters of gray level co-occurrence matrix, the image entropy and the shape parameter to describe image complexity. Furthermore, we combine with the number of cover images, the number of cover images assigned to steganographer and the size of cover image to estimate the steganographic capacity of each image. The strategy is implemented together with some state-of-the-art single image steganographic algorithms. Experimental results demonstrate that the security performance of the proposed strategy is higher than that of the state-of-the-art embedding strategy against the blind universal pooled steganalysis.     

基于最低有效位的量子图像水印

利用最低有效位的思想,提出了一个量子图像水印方案。在该方案中,嵌入者通过置换载体图像灰度值的某一个比特把水印图像嵌入到量子载体图像的某些像素中,这些像素由一个私钥决定。只有拥有这个私钥的版权者才可以在不知道初始载体图像的前提下提取出水印信息。分别设计了嵌入和提取算法的量子电路图,并给出了该水印算法的计算机仿真。通过比较嵌入载体图像和初始载体图像之间的峰值信噪比,说明提出的水印方案实现了不可见性。实验结果也表明,提出的水印方案具有良好的可伸缩性。     

Maximum likelihood estimation for InSAR image co-registration

This paper presents a closed-form robust phase correlation based algorithm for performing image registration to subpixel accuracy. The subpixel translational shift information is directly ob- tained from the phase of the normalized cross power spectrum by using Maximum Likelihood Esti- mation （MLE）. The proposed algorithm also has slighter time complexity. Experimental results show that the proposed algorithm yields superior registration precision on the Cram@r-Rao Bound （CRB） in the presence of aliasing and noise.     

A splitting method for total least squares color image restoration problem

Color image restoration is an important problem in image processing. Using the structured total least squares (STLS) for fidelity term of the restoration process gives better results in comparison with the least squares (LS) approach. The main drawback of the STLS approach is its complexity. To overcome this issue, in this paper by an appropriate transformation the color image restoration is substituted with two smaller subproblems corresponding to smooth and oscillatory parts of the image. The first and second subproblems are modeled via STLS and LS approaches, respectively. We show that the proposed method is faster than STLS and gives competitive solutions with it. Also, we demonstrate that Haar wavelet perseveres the structure of the blurring operator, which causes a considerable reduction in computational and storage complexity of the proposed method.