基于图像的信息隐藏检测算法和实现技术研究综述

基于图像的信息隐藏及分析技术是信息安全领域的一个重要方面。信息隐藏技术包括了隐写术和数字水印。信息隐藏检测技术是信息隐藏技术的攻击技术。通过基于图像的信息隐藏检测技术,可以判断图像中是否存在信息的隐藏和嵌入。基于图像的信息隐藏检测技术包括了数字图像特征分析、检测算法和实现技术。提出了基于图像的信息隐藏检测技术的知识体系。重点阐述了多种基于图像的信息隐藏检测算法,并进行了理论分析和实验测试。分析了现有的几种基于图像的信息隐藏的实现技术,提出了一个面向Internet应用的检测系统模型。     

信息隐藏技术综述

简要介绍了信息隐藏技术的基本概念和主要特征,给出了信息隐藏系统的通用模型和关键技术。同时,对于信息隐藏技术的主要应用领域进行了分析。最后,基于对信息隐藏技术发展现状和未决问题的分析和评述,指出了今后该领域的研究方向。     

基于图像攻击的隐藏信息盲检测技术

隐写分析技术是网络信息安全的重要组成部分.它的最根本问题是判断数字载体是否携带秘密信息.文中提出了基于攻击的隐藏信息盲检测方式,提取空域图像、DCT域图像一个二维特征向量,通过非线性神经网络分类器来判别图像是否含有秘密信息,并建立了7000多幅图像库(包括掩密图像与干净图像)进行了可行性、多样性仿真实验,取得了以下效果:(1)平均检测率90.085%(阳性检测率与阴性检测率的总平均);(2)不受限于隐写方案;(3)能够检测低嵌入率的掩密图像;(4)能够检测出经平滑、锐化、缩小、剪切和再压缩处理后的干净图像.     

基于图像的无载体信息隐藏技术研究

近年来,无载体信息隐藏成为了热门的研究方向,其中,基于图像的无载体信息隐藏算法具有较高的研究价值。文章对图像的无载体信息隐藏的相关算法进行了分类并简要梳理。首先,介绍了算法的图像编码算法,并根据算法评估指标对同一类别的算法进行了分析对比,然后得到该类别算法的优点和不足,最后,总结了图像的无载体信息隐藏存在的问题,给出了未来的研究和改进方向。     

信息安全新动向——信息隐藏

从Internet的诞生到Internet的广泛使用和推广,通信的安全问题一直是研究人员关注的目标。信息隐藏技术为如何保证通信的安全提供了一个新的方向。文中首先介绍了信息隐藏技术的概念和分类,然后研究了隐写术及其通信模型,并提出一种公钥隐写术通信协议,最后研究了数字水印技术及其安全问题和安全对策。     

图像隐写分析技术综述

通过归纳典型专用隐写分析方法和通用隐写分析方法的机制,指出在该领域中,低嵌入率的检测问题、图像源不匹配问题和隐写分析方法的适用性问题是3个亟待解决的问题,进而提出基于富模型和数字取证的隐写分析是两大研究趋势,前者合并不同域的差异特征后,利用集成分类器区分载体和含密图像,后者先用数字取方法证识别图像的类型,再采用该类的隐写分析器检测图像,由此克服图像源不匹配问题,提高检测性能.     

空间域LSB的信息隐藏检测技术研究

基于图象的信息隐藏检测技术是隐写分析技术的基础,对于保障网络信息安全和提高信息隐藏算法的安全性具有重要意义。本文针对基于空间域图象的LSB信息伪装的方法,介绍了隐写分析的原理,以及现有的信息隐藏检测算法,并对这些算法进行了评价。最后指出了信息隐藏检测技术未来发展的方向,以及发展前景。     

基于图像信息隐藏的检测分析

信息隐藏技术可以轻易地使一些信息通过文本或图像等载体越过防火墙系统。为维护网络的安全,检测网络上传输的信息文件是否含有隐藏的信息有着非常重要的意义。本文通过对几种常用的信息隐藏方法统计分析,给出了相应的检测算法。     

信息隐藏技术与信息安全

介绍了信息隐藏技术的原理、实现方法及应用.     

基于数字图像的隐藏信息检测算法

介绍了较为常见的信息隐藏分析方法,详细阐述了Sorina Dumltrescu,Xiao Linwu等提出的点对信息隐藏检测方法,并对该算法进行优化;在使用几种主流的隐写工具对一些BMP图像做信息隐藏后,使用上述算法做了测试,从实验所得数据来看此分析方法具有很高的检测准确率。     

信息隐藏技术及其攻击方法

1 引言近年来,随着数字技术的发展,传统的媒体技术已从模拟化向数字化转变。但数字媒体的易于拷贝和拷贝的保真特性,使版权保护更加困难,从而使数字媒体中隐藏版权信息的研究,成为信息隐藏技术中的数字隐秘术最成功的应用领域。此类技术主要包括两种:水印(Watermark)和指纹(Fingerprint)。它们的区别在于用途不同:水印技术是在数字媒体中嵌入人感官上难以察觉的版权信息,这些信息在数字     

基于数字图像LSB嵌入的检测算法

信息隐藏技术和信息隐藏分析技术是信息安全领域的重要研究方向。信息隐藏技术包括隐写术和数字水印。信息隐藏分析技术包括了检测、攻击和破解3个步骤。位图的最不重要位嵌入方法是当今流行的基于图像的信息隐藏方法。提出了在嵌入信息服从均匀分布的情况下,两个基于图像时空域最低有效位连续嵌入的统计检测算法：μ检验算法和x^2检验算法。对部分算法进行了漏报率和误报率分析。通过实验验证了两个算法的检测效果,给出了相关的实验分析和结论。     

信息隐藏技术中的数字水印研究

随着计算机、网络和通信技术的飞速发展,特别是Internet的普及,信息的安全保护问题日益突出。信息隐藏学作为隐蔽通信和知识产权保护等的有效手段,正得到广泛的研究与应用。该文以信息隐藏技术在多媒体数据版权保护领域的应用———数字水印技术为重点,对相关的研究进展情况做了较系统的论述。首先介绍了信息隐藏技术的一般概念和基本原理,然后重点分析了信息隐藏技术中的数字水印的通用模型、基本特征、典型算法及其攻击方法,在此基础上介绍了数字水印在不同领域中的应用。最后对数字水印技术的发展方向及其应用前景做了预测和展望。     

Hiding information in a Stream Control Transmission Protocol

The STCP (Stream Control Transmission Protocol) is a candidate for a new transport layer protocol that may replace the TCP (Transmission Control Protocol) and the UDP (User Datagram Protocol) protocols in future IP networks. Currently, the SCTP is implemented in, or can be added to, many popular operating systems (Windows, BSD, Linux, HP-UX or Sun Solaris). This paper identifies and presents the most likely “places” where hidden information can be exchanged using an SCTP. The paper focuses mostly on proposing new steganographic methods that can be applied to an SCTP and that can utilise new, characteristic SCTP features, such as multi-homing and multi-streaming. Moreover, for each method, the countermeasure is covered. When used with malicious intent, a method may pose a threat to network security. Knowledge about potential SCTP steganographic methods may be used as a supplement to RFC5062, which describes security attacks in an SCTP protocol. Presented in this paper is a complete analysis of information hiding in an SCTP, and this analysis can be treated as a “guide” when developing steganalysis (detection) tools.     

抗统计分析的LSB密写方案

由于通过RS统计分析和Chi—square统计分析，可以察觉以LSB方法密写的秘密信息的存在，因此为提高密写方案的安全性，提出了一种改进的LSB密写方案，即如果被嵌入的秘密比特与原始灰度的最低位相同，便不作改动；否则根据周围像素作增1或减1的调整，而在接收方，只需将载体图象的最低位取出即可恢复秘密信息．大量图象的模拟实验结果说明，该方案不仅可以抵抗RS分析和Chi—square分析，而且不增加失真度．并可保持计算量小、提取方便的优点．并表明改进方案对抵抗这两种密写分析是有效的．     

Hiding data in compressive sensed measurements: A conditionally reversible data hiding scheme for compressively sensed measurements

Most of the real-world signals we encounter in real-life applications have low information content. In other words, these signals can be well approximated by sparse signals in a proper basis. Compressive sensing framework uses this fact and attempts to represent signals by using far fewer measurements as compared to conventional acquisition systems. While the CS acquisition is linear, the reconstruction of the signal from its sparse samples is nonlinear and complex. The sparse nature of the signal allows enough room for some additional data sequence to be inserted and exactly recovered along with the reconstructed signal. In this study, we propose to linearly embed and hide data in compressively sensed signals and nonlinearly reconstruct both of them using a deflationary approach. We investigate the embedding capacity as a function of signal sparsity and signal compression, as well as the noise sensitivity of the proposed algorithm.     

一种基于线性规划特征选择和集成分类器的图像隐写分析方法

隐写分析是防范由隐写术进行信息隐藏所带来危害的有效方法。图像隐写分析方法主要用于检测图像是否被隐写术嵌入隐秘信息。通用型图像隐写分析能够针对广泛类型的隐写术进行检测,该类方法一般采用从图像提取的统计特征和分类器模型进行。当前的高性能隐写分析一般采用高维特征和集成分类器进行。高维特征能够较好地表达图像统计特性中被隐写术扰动的成分,但另一方面,高维特征具有较多的冗余和无效成分,因此进行特征选择能较好的提升效率。本文提出一种使用线性规划的特征选择模型,该模型可与集成分类器协同使用,同时考虑集成分类器中子分类器的检测精度和多个子分类器使用特征的多样性。实验证明,本文提出的方法对多个隐写术的检测性能有较好的提升。