基于Arnold变换的图像信息伪装算法

在对图像以二维Arnold变换置乱的基础上,根据八邻域内像素之间的相关性来确定LSB(最低有效位)的替换方式,提取时只需提取置乱图像的LSB即可。该算法结合了图像置乱技术和改进的LSB嵌入方案,使嵌入的数据获得了抗检测和抗提取的双层安全保障。实验结果表明,该算法能够有效地抵抗RS(Regular Singular)和SPA(Sample Pair Analysis)隐写分析,并保持了图像的直方图统计特征,此外,适用于灰度图像和彩色图像,易于实现。     

基于改进LSB算法的QR条码数字水印

讨论了基于LSB的数字水印算法,并对其改进,实现了灰度图像的二维条码QR码在Matlab7.0下用改进LSB算法进行了水印的嵌入和提取,最后把此算法与通用LSB算法提取的水印结果进行了鲁棒性的测试。     

基于ROI的组合域数字水印算法

提出一种基于ROI的组合域数字水印算法。将水印信号中感兴趣部分提取作为重要信息,混沌加密后嵌入载体图像的DCT域。将原始水印信号经过Arnold变换,嵌入含水印图像空域的非LSB位。水印提取时不需要原始载体图像。     

数字图像水印嵌入和提取的平稳小波变换方法

提出一种基于离散平稳小波变换的变换域的数字图像水印嵌入和提取算法。本算法先将数字水印图像进行置乱变换(Arnold变换),然后将置乱后的水印图像嵌入到平稳小波变换后的图像中,最后将提取出的水印图像进行Arnold反置乱变换得到原始水印图像。由于本算法选择了合适的水印嵌入位置,实验结果表明,该算法不但使水印具有很好的不可见性,而且所嵌入的水印对一般的图像处理如噪声、滤波、旋转、压缩等有很强的鲁棒性。     

基于广义猫映射与神经网络的图像空域水印算法*

提出了基于广义Arnold变换和神经网络模型的图像空域水印算法。二值水印嵌入位置通过广义猫映射随机产生,训练一个神经网络记忆每个图像块中像素之间的关系,并采用水印嵌入增强处理技术,加强了水印的嵌入强度。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,能有效地抵抗剪切攻击、LSB攻击和椒盐噪声攻击等。     

基于超混沌和DCT理论的数字图像水印算法

基于超混沌和离散余弦变换(DCT)理论,结合Arnold置乱方法,提出了新型的数字图像水印算法.采用双重加密策略,利用Arnold方法减弱水印图像像素之问的相关性,并采取srossler系统生成超混沌密钥序列,进行二次加密.大大增强了水印的安全性.同时,根据人类视觉系统(HVS)的特点,对原始图像进行分块处理,将加密后的水印分别以不同的强度嵌入并提取,给出了改进的嵌入提取方案.实验结果表明,提高了水印图像的不可见性和鲁棒性,具有极强的抗攻击性.     

基于RS纠错编码的水印技术

提出了一种用于图像内容认证的水印算法,可以检测定位出图像的篡改、恢复被篡改的图像内容。首先小波变换提取出图像的低频部分作为水印,对水印进行二维Arnold变换置乱后,KS纠错编码对水印进行编码,再利用置乱及加密技术将校验码处理后植入图像的LSB位中。结果证明,该算法对微小的干扰都非常敏感,对篡改错误的定位非常精确,而且...     

三维不等长Arnold变换及其在图像置乱中的应用

传统的二维Arnold变换和三维Arnold变换在图像置乱过程中仅能改变图像的像素位置,导致图像置乱效果不理想.为此,利用二维等长Arnold变换构造三维等长Arnold变换的原理,将二维不等长Arnold变换及其反变换进行推广,得到了一种三维不等长Arnold变换及其反变换的算法.该算法将平面图像一一映射为立体空间二值图像,对其像素位置的置乱和恢复间接地改变了平面图像的像素位置和像素值大小;并采用小波多级分解和信息论相结合的方法实现了图像置乱效果的评价.实验结果表明,采用文中算法是可行的,对于图像置乱结果的评价与人的视觉感知基本相符.     

基于混沌和脆弱水印的图像篡改检测算法

针对现有基于脆弱水印方法的不足,提出了一种新的结合混沌系统和脆弱水印的图像篡改检测算法。算法首先利用Arnold cat映射对原始图像进行k次置乱,然后选取置乱图像的最低有效位(LSB)平面作为水印嵌入位置,实际嵌入的水印由Logistic混沌映射产生的随机二进制序列与原始水印异或得到,通过LSB替换算法嵌入。最后对LSB替换后图像进行T-k次的Arnold cat映射得到水印图像。实验结果表明,混沌系统的引入大大增强了脆弱水印的安全性;另外,针对不同种类的攻击,算法具有良好的篡改检测和定位精确性。     

基于DWT和DCT域的盲水印算法

结合小波变换和离散余弦变换的特性,在灰度图像中嵌入二值图像,采用Arnold变换对水印图像进行预处理,根据人眼视觉系统(HVS)的掩蔽特性选择合适的分块,将水印信息嵌入到较好块的中频系数中,提高水印的鲁棒性,实现了盲水印提取.实验结果证明,该算法对JPEG压缩、剪切、滤波和噪声等常见的处理操作有较好的鲁棒性.     

一种改进的LSB数字图像隐藏算法*

目前针对常用的LSB信息隐藏,SPA分析(sample pair analysis)和RS方法(regularand singular groups method)能以很高的精度估计出图像中隐藏信息的比率。基于几何变换的性质,提出了一种可用于图像置乱技术的亚仿射变换,并利用矩阵编码思想改进LSB的嵌入方式,从而使嵌入数据获得了较好的抗隐写分析性能。实验结果表明,该算法能有效抵抗RS和SPA隐写分析,并保持图像的直方图统计特征,且适用于灰度图像和彩色图像,易于实现。     

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．     

一种可抵御RS 统计分析的图像信息隐藏方案

通过动态补偿隐藏信息后的图像，给出一种可抵御RS分析的LSB隐藏方案．该方案基于混沌系统产生随机序列选择嵌入位置并进行LSB嵌入，对嵌入信息后的图像进行动态补偿，补偿后的图像即使信息嵌入率接近于100％，RS方法得到的估计值仍将低于判决阈值，从而作出错误判决．混沌系统初值和动态补偿参数可进一步提高系统的安全性．实验表明，该方案可有效抵抗经典RS方法及其多种改进方法的分析．     

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。     

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.     

基于图像平滑度的空域LSB嵌入的检测算法

对图像像素值与邻域均值的差的分布进行建模,以该分布的方差定义了图像平滑度的概念,进而通过对消息嵌入、LSB平面取反带来的图像平滑度的变化进行分析,提出了针对空域LSB替换伪装算法的秘密消息长度估计算法,该算法可以准确地估计图像中嵌入的秘密信息数据量的大小.文中算法物理意义直观、实现简单、计算量小、计算速度快,有利于实现实时检测.实验结果表明该方法是有效的.     

图像隐写分析中小波系数相关性的研究与应用*

提出了一种针对空域图像隐写的盲检测方法。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,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。针对LSB匹配和随机调制隐写算法的实验表明,此方法能有效检测未经JPEG压缩过的含密图像,相比现有空域盲检测方法,对低嵌入率含密图像的正确检测率提高约8%14% 。     

使用四叉树分割进行自适应空域隐写

目的 针对自适应隐写术可有效避免对载体敏感区大量修改的关键问题,为间接提高安全性和增大隐写容量,在四叉树分割和自适应像素对匹配（APPM）的基础上提出一种自适应空域隐写术。方法 首先该方法以图像块的纹理复杂度作为一致性测度并且设置图像块大小为判别准则进行图像分割,根据四叉树分割结果中面积较小的图像块属于复杂区域,较大的属于平滑区域,按照图像块面积大小将图像分成由高复杂、中复杂、低复杂三大区域构成。其次嵌密方式采用APPM,根据密信容量和载体图像选择进制数B。最后,为了保证安全性和提高容量,优先选择高复杂区嵌入不低于B进制的密信,在中复杂区进行B进制的密信嵌入,在低复杂区选择不高于B进制的密信嵌入。结果 为了验证提出的方法,选8幅经典图作为实验,在嵌入率1.92 bit/pixel的情况下,与已有PVD系列算法和DE算法相比具有更高的PSNR值,PSNR值高达48 dB。此外与APPM算法比较,在嵌入率2.5 bit/pixel情况下,该算法的平均KL距离相比传统APPM算法减小了25.37%,平均一阶Markov安全指标值相比传统APPM算法减小了12.11%,对应的平均PSNR值相比传统APPM算法提高0.43%,在嵌入率1.5 bit/pixel情况下,该算法的平均KL距离相比传统APPM算法减小了37.84%,平均一阶Markov安全指标值相比传统APPM算法减小了26.61%,对应的平均PSNR值相比传统APPM算法提高1.56%。此外,从RSP图库中随机选1 000幅图作为数据集,在嵌入率0.5,0.6,0.7,0.8,0.9和1.0 bit/pixel条件下,结合SPAM特征和SVM分类器的最小平均错误率均高于LSB系列经典算法和APPM算法。结论 1）考虑了人类视觉系统对图像不同区域的敏感性不同,通过对图像进行四叉树分割预处理,优先选择非敏感区进行隐写,保证了一定的安全性要求,低嵌入率下抗SPAM检测和统计不可见性方面比较有优势。2）在四叉树分割中,对于隐写前后图像的四叉树分割结果不同的异常情况,采用一种图像块纹理复杂度调整方案,保证了密信正确完整提取。3）利用了APPM算法的大容量特性,可以隐写嵌入率大于1 bit/pixel的密信,比较适用于大容量的密信隐写,而且可以嵌入任意进制的密信,最大程度地减少嵌入失真,此外,进行了四叉树分割预处理,在安全性方面优于传统APPM算法。