A New Security Evaluation for Steganographic System Based on Vague Set Similarity Measure

由于图像隐写所引起的各种统计特征变化是不确定的,文中将Vague集相似度量引人隐写系统的安全性评价中.从图像的一阶统计特征和二阶统计特征两方面,定义了基于载体数据及载密数据相关Vague集相似度量的隐写系统一阶和二阶安全性测度,证明了该安全性测度的有界性,对称性和一致性.在假设图像满足独立同分布的条件下,证明了所提出的两种安全性测度是等价的.结果表明,所提出的二阶安全性比一阶安全性能更好地反映隐写引起的载体统计分布变化.与确定模式下的安全性测度相比,当嵌入率低于0.5比特／像素,新的测度可更好地度量隐写系统安全性,因此该测度对小容量的隐写及隐写分析算法设计具有更好的指导作用.     

基于高阶MARKOV链模型的数字图像隐写安全性评估方法研究

当前隐写分析算法多利用载体高阶统计特性进行分析,因此如何准确反映隐写对载体高阶统计特性的影响,即对隐写算法统计安全性进行合理评估是隐写研究的重点之一。文章提出数字图像隐写高阶Markov链统计分布模型,在对常用图像扫描方法所构成的高阶Markov链包含相邻像素相关性信息的程度进行比较后,采用Hilbert扫描方式构建数字图像n阶Markov链模型,进而研究隐写对该模型经验矩阵的影响,提出数字图像隐写统计安全性的n阶Markov链测度,并证明其有界且在特定情况下与ε-secure安全性指标等价。实验说明了文章所提模型经验矩阵在隐写前后的改变情况,统计分布测度比较实验证实了该模型统计分布测度较ε-secure安全性指标和图像Markov链模型统计分布测度对隐写引起载体高阶统计分布改变的反映更为充分。     

多测度Value集相似度量

针对单一测度度量Vague集相似性上的缺陷,提出了两种Vague集的多测度相似度量.给出了一种Vague集的单形体几何表示方法,亦即将Vague集的真、假隶属度和未知度表达为划分单形体同一平面的3个三角形,进而提出了适合于度量Vague集相似性的面积测度,并结合距离测度和未知度测度构造了Vague集多测度相似度量,以在空间上体现出“点-线-面”多特征相似性度量格局.实例验证了多测度相似度量的有效性和优越性.     

Vague值与Vague集的多测度相似度量

针对Vague值(集)相似度量问题,指出了采用单一测度构造Vague值(集)相似度量的不足,根据不同测度表现的不同相似性度量特点,提出了两种由距离测度、未知度测度和熵测度三种测度结合的Vague值(集)多测度相似度量,并给出了相应的定义和性质.多测度相似度量体现出了多特征度量相似性的特点,若距离与熵测度失效,未知度测度仍能发挥作用,而距离与熵测度度量结果的综合,则进一步提高了分辨力.实例验证了该多测度相似度量的有效性和优越性.     

Vague集的三维表示及一组距离测度

Gau和Buehrer提出Vague集以来，为刻画两个Vague集(值)之间的相似程度，一些Vague集的相似度量方法被提出来，但在许多情况下，求相似度量往往和距离测度有关。本文通过建立Vague集隶属函数的三维表示方法，证明了一个不等式，在此基础上给出了一组Vague集(值)之间的距离测度公式，并证明它们满足距离测度的有关性质，最后给出一个它们的实例应用。     

Vague集相似度量

在不确定信息处理中,判定两个知识模式的相似度是知识划分、规则推理的前提.Vague集是处理模糊信息的一种有效工具,众多学者提出了基于Vague集的相似度量方法,但这些方法不足以准确描述Vague集的相似本质,并且度量的准确度较低.本文提出了一种度量Vague集相似度量方法的标准,为研究Vague集相似度量提供了参考;提出了一种新的Vague集相似度量的方法.实验结果表明,本文方法的区分能力高,并且有更好的度量效果.     

基于Markov链安全性的二阶统计保持隐写算法

如何设计高阶统计安全的大容量隐写算法是当前隐写研究的难点和热点。该文基于Markov链安全性指标和动态补偿的思路,提出一种二阶统计保持的隐写算法。该算法在不降低嵌入量的前提下尽量保持了载体图像的二阶统计特性。实验结果表明,该算法在较大容量数据嵌入过程中,能较好保持二阶统计特性,取得隐写安全性的提高。     

Vague集的新相似度量方法

本文指出了现有Vague集相似度量方法的不足,提出一种新的Vague集相似度量方法,并证明了它的有效性.     

关于Vague集的相似度量

研究Vague集的相似度量的意义及其表示方式.对已有关于Vague集的相似度量进行分析与讨论,探讨了Vague集的相似度量的实质意义和确定相似度量的方法,给出Vague集的相似度量的一种基于距离表示的新方法,同时指出了可以在各种距离意义下产生不同形式的相似度量.另外,做出了把Vague集分解为模糊集的尝试.     

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.     

一个基于未知度的Vague集（值）相似度量新方法

相似度是研究和应用Vague集(值)的重要工具.分析了现有Vague集(值)之间的相似度量方法,揭示了这些方法不能准确刻画Vague集(值)之间相似度量的本质,并总结了相似度量的一般准则,指出了影响Vague集相似度量的3个因素.在此基础上充分考虑了未知度,它为Vague集之间的相似度提供了一种更好的度量方法.最后用实例说明其应用以及该方法的有效性和直观性.     

基于包含度的Vague集相似度量

在模糊模式识别中经常要根据最大相似度原理来分辨待测样品属于哪种模式．由于现有的vague集相似度量公式都是基于距离测度的，因此只要vague集间距离测度一样，它们就无法分辨，因此非常有必要寻找其它的相似度量计算方法．首先将模糊集上的包含度概念扩展到Vague集上，指出Vague集相似度量可以由包含度诱导出，然后给出一组新的Vague集相似度量计算公式．数值算例证明它们是有效的，最后将它们与现有方法进行比较，发现它们各有所长．     

基于Vague集相似度量的一种联系数方法

运用集对分析法中联系数理论与Vague集理论,给出了一种新的Vague集相似度量的联系数方法。该方法用联系数理论确定与不确定规律,刻画了Vague集相似度量的同异反状态关系,克服了传统相似度量方法的缺陷与不足,并指出联系数是Vague集的一般形式及表示。通过实例表明该方法切实可行,是一种有效的Vague相似度量方法。     

基于异常点检测的通用无监督隐写取证算法

针对图像隐写分析时存在的载体来源失配问题,提出一种结合图像检索和异常点检测的通用无监督隐写取证算法。对待测图像,从图像数据集中检索具有相似统计特性的载体图像构造辅助图像集,而载密图像可视为载体图像中的异常点,通过异常检测的方法实现载密图像的无监督通用盲检测,避免失配问题和复杂的分类器设计过程。对于低维检测特征和富模型特征,分别使用针对基于密度和基于高维空间的异常检测算法进行隐写检测。实验结果表明,与典型的空域隐写算法相比,该算法具有更高的检测效率。     

用于失配隐写分析的对抗子领域自适应网络

当训练集数据和测试集数据来自不同的载体源时,即在载体源失配的条件下,通常会使一个表现优异的隐写分析器检测准确率下降。在实际应用中,隐写分析人员往往需要处理从互联网上采集的图像。然而,与训练集数据相比,这些可疑图像很可能具有完全不同的捕获和处理历史,导致隐写分析模型可能出现不同程度的检测性能下降,这也是隐写分析工具在现实应用中很难成功部署的原因。为了提高基于深度学习的隐写分析方法的实际应用价值,对测试样本信息加以利用,使用领域自适应方法来解决载体源失配问题,将训练集数据作为源领域,将测试集数据作为目标领域,通过最小化源领域与目标领域之间的特征分布差异来提高隐写分析器在目标领域的检测性能,提出了一种对抗子领域自适应网络（ASAN,adversarial subdomain adaptation network）。一方面从生成特征的角度出发,要求隐写分析模型生成的源领域特征和目标领域特征尽可能相似,使判别器分辨不出特征来自哪一个领域;另一方面从减小域间特征分布差异的角度出发,采用子领域自适应方法来减少相关子领域分布的非期望变化,有效地扩大了载体与载密样本之间的距离,有利于分类精度的提高。通过在多个数据集上对3种隐写算法进行检测,证实了所提方法可以有效地提升模型在数据集失配和算法失配时的检测准确率,减少了失配问题带给模型的负面影响。     

Gauss-Markov载体下扩频隐写的抗检测性能分析

为了研究载体数据相关性等对数字隐写安全性的影响,使用Gauss-Markov过程建模载体求解了扩频隐写系统的Kullback-Leibler divergence(KL散度).首先,建立了以KL散度为度量标准的隐写系统安全性能分析框架;然后,选择Gauss-Markov过程建模载体,得到了扩频隐写系统的KL散度计算公式;分析相关系数、嵌入噪声相对强度、可用数据总数等参数对KL散度的影响,发现载体数据相关性越强,嵌入噪声强度越大,以及相同数据使用率下,载体可用数据总数越大,隐写系统抗检测性能越差.以图像为载体的实验结果验证了该方法的正确性.     

图像信息隐藏的理论安全性研究

根据图像隐写分析的特点，对图像信息隐藏过程所引起的载体视觉特征和统计特征，特别是高阶统计特征的变化进行约束，改进并丰富了信息隐藏系统理论安全的经典模型——假设检验模型，并将其应用于具体图像信息隐藏的安全性分析中，实现了对图像信息隐藏系统安全强度的测评。     

隐写术的理论安全和容量研究

对隐写过程中载体视觉特征和统计特征的变化进行约束,得到了以离散无记忆信源为载体的隐写系统理论安全性条件。分析隐写容量的对策论本质,定义安全隐写策略集和主动攻击策略集,给出了主动攻击情形下和被动攻击情形下的隐写容量表达式。     

基于记分函数的区间值Vague集的相似度量

分别利用区间的中值和Hausdorff测度将基于记分函数的实数型Vague集的相似度方法扩展到i-v Vague集上，比较各种方法的优缺点．并且充分利用Vague集的性质，给出动态的i-v Vague集之间的相似度量方法．     

关于Vague集的相似度量的一个注

Vague集的相似度量在Vague集的应用中具有极其重要的地位.分析了现有3类Vague集(值)之间的相似度量方法 ,指出这些相似度量方法的分类是源于对特殊Vague值s=[0,1]的处理上.提出Vague集之间新的相似度量的定义.给出Vague集之间新的相似度量公式.该公式的结构是简洁的.