数字图像LSB隐写分析统计模型初探

数字图像LS(BLeast Significant Bits)在统计上与二项分布相似,结构上与原宿主图像仍然具有一定的相关性,从而导致经典LSB替换算法产生直方图"阶梯效应"。本文主要从图像像素以及像素间关系的特征函数出发,观察其常见统计模型的变化,为设计有效的图像隐写算法及隐写分析算法提供参考依据。     

对数字图像中的隐写术与隐写分析技术的研究

隐写术和隐写分析技术作为多媒体和信息安全领域的一个新的研究热点正受到越来越多的关注。本文研究的是以数字图像为载体的两种技术,分析了数字图像中的隐写术与隐写分析技术的原理,介绍了国内外一些常用的隐写和隐写分析方法,并对它们各自的优缺点进行了分析和评价。最后对隐写分析的未来发展方向进行了分析和展望。     

针对LSB匹配隐写的图像复原隐写分析

最低有效位(LSB)匹配隐写是目前图像隐写分析的难点和热点之一.为了提高针对LSB匹配隐写的隐写分析算法性能,将图像退化复原理论与图像隐写分析相结合,提出一种新的隐写分析算法.首先将LSB匹配隐写过程建模为加性噪声造成的图像退化过程,提出了一种专用复原滤波算法;然后将载密图像的复原图像作为载体图像的估计图像,提取载密图像与估计图像的质心特征,结合Fisher线性判决器实现隐写分析.实验结果表明,复原滤波算法可有效地复原受LSB匹配隐写噪声污染的退化图像,隐写分析算法的总体性能优于Ker方法,尤其在低嵌入率条件下表现良好,适用于空间域图像LSB匹配隐写.     

基于像素差分相关性的LSB匹配隐写分析

针对空间域LSB匹配隐写,提出了一种基于像素差分相关性的隐写分析方法.采用图像的直方图、差分直方图的平滑度、梯度能量、图像平滑度,像素差分的一维和高维统计分布等作为分类特征,结合Fisher线性判别进行隐写分析.实验结果表明,新算法对于LSB匹配的检测具有较高的准确性,且计算复杂度低.该算法还可应用于其他空间域隐写方法的检测.     

空域LSB信息伪装及其隐写分析

介绍了最不重要比特(LSB)替换和LSB匹配2种典型的基于图像的信息伪装算法,阐述了两者的隐藏原理及优缺点。分类论述了各类隐写分析算法,分析其检测原理,给出了各类算法的适用范围和优缺点,对每类算法中的典型分析方法进行评价。根据信息嵌入过程对载体图像的影响分析得出LSB匹配信息伪装算法的安全性要高于LSB替换信息伪装算法的结论。指出了提高隐藏信息安全性的途径和努力方向。     

基于图像相邻像素相关性的LSB匹配隐写分析

LSB匹配隐写是图像隐写分析中的重点研究问题。根据图像相邻像素的相关性, 提出了一种新的隐写分析算法。通过图像复原算法计算出复原图像, 利用高阶Markov链模型分别对待检测图像和复原图像建模, 根据LSB匹配隐写对高阶Markov链模型经验矩阵的影响, 提取复原图像和待检测图像的统计特征组合成新的27维特征向量对支持向量机进行训练。实验表明提出的算法对LSB匹配隐写有较好的分析效果, 特别在嵌入率低的情况下, 算法具有较好的分析能力。     

小波细节信息的LSB隐写分析算法

为了准确地估计出隐藏图像的嵌入率,利用LSB隐写对图像小波细节信息影响较大这一特点,首先给出了图像的小波细节信息和小波细节信息能量的定义,同时利用LSB隐写图像计算出其原始图像的小波细节信息能量;然后根据隐写图像与原始图像的小波细节信息能量,估计出LSB隐写图像的嵌入率。实验证明,该方法在隐藏图像嵌入率不是很低的情况下,能够比较准确地估计出隐藏图像的嵌入率。     

抗隐写密钥分析的LSB隐写算法

LSB算法是一种典型的空间域信息隐藏算法,由于嵌入信息量大、算法简单而成为最常见的信息隐藏算法,也同时成为了隐写分析者很感兴趣的对象。针对隐写位置密钥的攻击,本文提出了一种改进的LSB隐写算法,先在图像各像素的LSB位嵌入噪声信息,再在密钥的控制下有选择性地在部分像素点嵌入隐藏信息。在已知载体图像或已知多幅用同一载体进行信息隐藏的载密图像的情况下,可以有效抵御针对隐写位置密钥的攻击,提高了LSB算法的安全性。同时该思想也可应用于基于DCT域等频域的隐藏算法中。     

一种针对LSB匹配隐写的负载定位新算法

针对最不重要比特位(Least significant bit, LSB)匹配隐写算法,本文提出了一种新的负载定位算法。将隐写负载定位看作二分类问题,将载密图像每个像素位置看作待分类样本,通过提取载密图像集中每个像素位置在8个方向上的相邻像素差分平方均值特征,利用支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,将每个像素位置划分到正确的类别——负载位置或非负载位置。本文从理论和实验两方面验证了所提分类特征的有效性。针对LSB匹配隐写,本文方法与最大后验概率(Maximum a posteriori, MAP)载体估计方法做出比较,在低嵌入率条件下,本文方法的定位性能有明显提高。     

基于区域随机性度量的LSB匹配隐写分析

依据图像信源区域平稳性质,分析LSB匹配隐写对图像区域统计特性的影响,提出一种基于区域随机性特征的隐写分析方法.运用分块处理划分图像区域,对各区域像素进行Hilbert扫描并提取像素最低有效位比特序列,进而将比特序列作异或运算所得到的参量定义为区域随机性度量指标,最后统计并分析区域随机性指标直方图,提取直方图信息熵、特殊取值及原点矩3类特征,结合Fisher线性分类器对载体、载密图像进行判别.实验结果表明,该方法在不同图像库和不同嵌入率条件下对LSB匹配隐写均表现出良好的检测性能,与现有典型检测算法相比其检测性能具有明显提高.     

彩色BMP图像LSB隐藏的检测算法

该文介绍了一种基于图像相近颜色对的RQP信息隐藏检测算法,并提出了可靠估计隐藏信息长度的方法。信息的LSB嵌入会引起图像颜色对的变化,通过对这一变化过程建模可以可靠地估计隐藏信息的长度。该方法简单实用,实验结果表明,对彩色BM P图像具有较高的准确率。该方法同样适用于其它类型图像的LSB信息隐藏。     

针对LSB的RS隐写分析研究及改进

介绍了基于数字图像的信息隐藏技术的基本内容及方法,着重研究了图像信息隐藏的反向检测技术——隐写分析技术,总结了其方法和分类。针对隐写分析中的RS(Regularand Singular groups method)检测算法进行了深入的研究,提出了改进算法,在一定程度上减小了RS检测算法对统计假设的依赖性,并且在不改变像素间相关特性的同时可以对图像进行二次检验,增加了检测结果的准确性。在不同的掩码和嵌入率下进行了大量实验,实验结果验证了该改进算法的有效性,基于该改进算法编写了检测程序,实现了对灰度及彩色图像的LSB(Least Significant Bit)隐藏检测。     

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.     

基于小波估计和直方图特征的LSB匹配分析

针对隐写分析中的难点——空域LSB匹配隐写进行检测和分析,描述LSB匹配加性隐写的特点,将匹配隐写建模为图像受到一定强度的脉冲噪声干扰,采用小波变换对退化的图像进行恢复作为载体的估计。对检测图像和恢复图像提取多个直方图特征比值作为特征向量,利用支持向量机对500幅高质量未压缩的自然图像组成的载体、载密图像库进行检测,结果证明该算法在低嵌入率下可获得较好的检测效果。     

图像LSB密写的信息隐藏量分析

介绍了一种基于统计特性的LSB密写分析方法,对其进行了改进并提出了可靠估计信息隐藏长度的方法。该方法利用相邻像素相关性定义了统计量,可根据阈值判断秘密信息的有无。对待检测图像进行二次嵌入,根据统计量的变化建立模型,能可靠估计秘密信息隐藏长度。实验表明,估计出的信息量比较准确。     

一类可抵御SPA分析的动态补偿LSB信息隐藏方法

针对常用的LSB信息隐藏,SPA(Sample Pair Analysis)分析方法能以很高的精度估计出图像中隐藏信息的比率.文章通过对隐藏信息后的图像进行动态补偿,给出了一类可抵御SPA分析的LSB信息隐藏方法.该方法使得即使嵌入比率接近于100%,使用SPA方法分析仍将得到一个接近于0的低于判决门限的估计值,从而做出错误的判决.同时,将动态补偿的相关参数作为密钥的一部分,进一步提高了隐藏系统的安全性.实验表明:该方法同时还能有效抵抗RS分析及SPA和RS的多种改进方法的攻击.