基于CL多小波变换和组合位平面理论的秘密信息共享算法

针对信息隐藏算法容量和不可见性与鲁棒性矛盾的特点,提出了一种新的基于Chui-Lian(CL)多小波变换和组合位平面(CBP)理论的数字图像载体预处理算法,并将该算法用于以数字图像为载体的信息隐藏,以实现秘密通信和图像共享。其中,CL多小波变换能够将载体图像划分为4个能量等级不同的最低分辨率子图像,组合位平面理论可将子图像解析为不同的位平面层次,在隐藏秘密信息时,可根据最低分辨率子图和组合位平面的能量等级由高到低分别嵌入鲁棒信息、秘密信息和脆弱信息。实验结果表明,在25%的嵌入率时,与基于离散余弦变换和最低有效位方法的信息隐藏算法（DCT-LSB）、基于离散小波变换和最低有效位方法的信息隐藏算法（DWT-LSB）相比,所提算法针对若干常见攻击的鲁棒性有一定程度提升,峰值信噪比（PSNR）分别提高了37.16%和20.00%。     

基于风格迁移纹理合成与识别的构造式信息隐藏

传统的信息隐藏算法大都通过修改载体达到隐藏秘密信息的目的,但不可避免地会在载体数据中留下修改痕迹,故常难以抵抗隐写分析技术的检测,为此无载体信息隐藏应运而生.无载体信息隐藏并非不使用载体,而是不对载体数据进行修改.为了提高无载体信息隐藏算法的隐藏容量和鲁棒性,提出了一种基于风格迁移纹理合成与识别的构造式信息隐藏算法.该算法首先选取不同类别的自然图像和纹理图像分别建立内容图像库和纹理风格图像库,并根据内容图像库中自然图像的类别构建二进制码的映射字典;其次为了接收方能够从含密图像中提取出秘密信息,需要构建带标签的纹理图像库,并将其作为训练集输入到卷积神经网络中,通过迭代训练获得纹理图像识别模型.在秘密信息隐藏时,根据秘密信息片段选择对应类别的自然图像,并按照一定的顺序组合成含密拼接图像,随后从纹理图像库中随机选择一张纹理图像,通过风格迁移的方法将含密拼接图像转换成含密纹理图像,从而完成秘密信息隐藏过程.在信息提取过程中,通过纹理图像识别模型可准确识别出含密纹理图像原本对应的图像类别,再对照映射字典即可提取出秘密信息.实验结果表明,所提算法生成的含密纹理图像具有良好的视觉效果,秘密信息隐藏容...     

基于图像秘密共享的密文域可逆信息隐藏算法

针对当前密文域可逆信息隐藏算法嵌入秘密信息后的携密密文图像的容错性与抗灾性不强,一旦遭受攻击或损坏就无法重构原始图像与提取秘密信息的问题,提出了一种基于图像秘密共享的密文域可逆信息隐藏算法,并分析了该算法在云环境下的应用场景。首先,将加密图像分割成大小相同的n份不同携密密文图像。然后,在分割的过程中将拉格朗日插值多项式中的随机量作为冗余信息,并建立秘密信息与多项式各项系数间的映射关系。最后,通过修改加密过程的内置参数,实现秘密信息的可逆嵌入。当收集k份携密密文图像时,可无损地恢复原始图像与提取秘密信息。实验结果表明,所提算法具有计算复杂度低、嵌入容量大和完全可逆等特点。在（3,4）门限方案中,所提算法的最大嵌入率可达4 bpp;在（4,4）门限方案中,其最大嵌入率可达6 bpp。所提算法充分发挥了秘密共享方案的容灾特性,在不降低秘密共享安全性的基础上,增强了携密密文图像的容错性与抗灾性,提高了算法的嵌入容量与云环境应用场景下的容灾能力,保证了载体图像与秘密信息的安全。     

采用可逆信息隐藏技术的高性能彩色图像对比度增强算法

针对彩色图像可逆信息隐藏中相对较少的嵌入容量和数据嵌入后的图像质量问题,提出基于可逆信息隐藏的高性能彩色图像对比度增强算法.该算法将原始RGB图像转换成HSV(色调,饱和度,亮度)图像,在预处理时,合并像素直方图单侧2个高度最低的条柱,并设置一个失真阈值防止图像失真;数据嵌入过程中,在保持色调分量不变的同时增大单个像素能嵌入秘密信息的长度,且在增大数据嵌入量的同时减少了图像失真;在多次执行数据嵌入过程后,直方图实现均衡化,从而有效地增强图像的对比度.在Kodak和USC-SICI图像集上的实验结果表明,与同类算法(UCE和HSP算法)相比,所提算法在嵌入容量指标和色彩差异指标CIEDE2000的性能上分别平均提升28.6%和34.7%.     

基于BitTorrent协议Have消息的信息隐藏方法

针对以比特流（BitTorrent）协议消息为载体的信息隐藏算法在隐蔽性和嵌入容量上所存在的问题,提出一种以Have消息序列为载体的信息隐藏方法。首先,在秘密信息嵌入前设置容量分析模块,判断信息嵌入量是否超出信息隐藏容量上限;其次,在信息嵌入时使用改进的奇偶映射信息编码方式,将秘密信息嵌入到Have消息的排序中;最后,在信息提取时引入循环冗余校验（CRC）方法,验证秘密信息是否传输正确。实验结果表明,相比原有的奇偶映射编码方式,所提方法的嵌入容量明显提高,且通过对Have序列统计特性的分析,所提方法对Have序列统计特性的影响较小,隐蔽性较强。     

基于码分复用的音频文件大容量可逆信息隐藏算法

针对音频文件可逆信息隐藏算法嵌入容量小、安全性不高的问题,文中提出了一种基于码分复用(Code Division Multiplexing,CDM)的音频文件大容量可逆信息隐藏(Reversible Data Hiding,RDH)算法.所提算法采用正交扩展序列将秘密信息可逆地嵌入音频文件中,不但可以保障所嵌入信息的无损提取,而且能够完全恢复原始音频信号;同时,基于嵌入向量的正交特性,将机密信息叠加嵌入到原始载体图像中,在嵌入过程中,不同嵌入向量中的大部分元素相互抵消,使得所提算法在大容量信息嵌入的情况下可取得更高的音频保真能力.而且,接收方只有采用相同的嵌入向量才能实现嵌入信息的正确提取与原始音频信息的无损恢复,有效提升了算法的安全性能.实验结果表明,与其他音频可逆信息隐藏算法相比,基于码分复用(CDM)的音频文件可逆信息隐藏(RDH)算法在相同文件失真情况下具有更大的可逆信息嵌入容量.     

基于3D高效率视频编码背景的信息隐藏算法

针对秘密信息在公开网络传输的安全性和容量性问题,提出了一种基于高效率视频编码（HEVC）背景的信息隐藏算法。利用HEVC中多视点图像的背景图作为载体,首先对其进行lαβ分解得到三个灰度分量子图,然后选取α和β分量子图作离散余弦变换,最后将秘密信息重复嵌入到载体区域中。隐藏区域选取能量权重较低的α及β分量子图的离散余弦变换中频系数区域,且进行重复嵌入,使得算法具有良好的不可见性和鲁棒性。实验结果表明,所提算法比基于帧间和帧内算法不可见性分别提高16.1%和11.4%,鲁棒性分别提高55.5%和20.2%。     

基于混沌系统的图像可逆信息隐藏算法

为了提高图像可逆信息隐藏算法的安全性、透明性、嵌入容量,提出了一种基于混沌系统的图像可逆信息隐藏算法.该隐藏算法通过将载体图像直方图峰值点与其两侧多个连续零值点之间建立关系的方式,实现在载体图像的单个峰值点嵌入多个秘密信息位,以保证较高的透明性和较大的嵌入容量.为了保证嵌入载体图像内的秘密信息的安全性,采用混沌系统对秘...     

基于位平面改进的图像信息隐藏算法

为了解决由于因特网的飞速发展引发的网络信息安全问题, 前人提出了一种基于最低有效位算法的图像信息隐藏技术, 巧妙地利用媒体信息冗余属性, 将秘密信息隐藏在其他媒体信息, 得到一个可以公开传播的嵌密载体,使非法者不能意识到隐藏数据从而实现信息的存储和传输. 针对这种算法隐藏信息量不够大的问题, 将秘密信息从只在最低一位进行隐藏, 改变为采用先匹配, 若匹配失败再替换的原则, 将秘密信息每个连续两位依次嵌入载体图像中每个字节最低四位的两位中, 提高了传统最低有效位算法的隐藏量. 结果表明, 该算法隐藏量大, 隐藏前后图像质量变化小, 安全性高, 并且能够正确提取出秘密信息, 满足用户对信息隐藏的要求.     

基于压缩感知和GHM多小波变换的信息隐藏算法

针对基于秘密信息置乱方法等类型的信息隐藏算法不可见性低和抗攻击性弱这一问题,提出了一种基于压缩感知和GHM多小波变换的信息隐藏算法。首先,将载体图像进行一次GHM多小波变换,再对所得到的中间能量区域进行一次小波变换得到HH分量,将HH分量进行奇异值分解;其次,将秘密图像进行小波变换,将得到的小波系数进行压缩感知得到观测矩阵,再对观测矩阵元素进行奇异值分解;最后,利用秘密图像的奇异值替换掉载体图像的奇异值来完成秘密信息的嵌入。实验结果表明,相比两种加密算法,算法不可见性（PSNR值）分别提高5.99%和22.11%;对低通滤波、椒盐噪声、高斯噪声、JPEG压缩等常见攻击具有良好的鲁棒性,相关系数（NC）平均增强了4.11%和11.53%。     

一种利用小波对比度的图像隐藏算法*

基于小波对比度,提出了一种新的迭代混合图像隐藏算法。该算法将各图像块的小波对比度绝对值之和作为视觉敏感性的测度,选取适合嵌入秘密信息的图像块;最后以迭代混合的方式将混沌置乱后的秘密图像嵌入这些图像块,成功地将256灰度级秘密图像隐藏在载体图像中。仿真结果表明该算法在实现大容量信息隐藏的同时,载密图像仍具有很好的视觉质量。     

基于位平面和HVS的信息隐藏算法

针对数字图像嵌入量增大的同时视觉隐蔽性明显降低的问题,提出了基于位平面和HVS（人类视觉系统）的信息隐藏算法。同时考虑图像的位置迁移和像素的灰度变换,先将秘密图像按位平面分层,按改进的Arnold变换算法置乱,再将得到的位平面与掩饰图像的最高有效位平面匹配,降低秘密序列所占空间,然后根据人眼视觉的掩蔽效应确定嵌入深度表,进行分层的信息嵌入。实验结果表明,算法在保证视觉效果的同时,可嵌入的信息量进一步提高,可嵌容量在28%以上,峰值信噪比大于45dB,同时具有较好的鲁棒性。     

基于尺度不变局部特征的零低频信息隐藏算法

针对目前信息隐藏算法抵抗隐写分析能力弱的问题,提出一种基于尺度不变（BRISK）局部特征的零低频信息隐藏算法。首先,对载体图像进行一阶CL多小波变换,在低频◢LL◣▼2▽中提取BRISK特征点生成图像特征矩阵;其次,利用zig-zag和Logistic混沌置乱对秘密信息做去相关性处理;再次,将图像特征与加密信息通过对比特征值形成关联序列;最后,将关联序列嵌入到高频◢HL▼2▽、HH▼2▽◣的低3位。算法将高能量区域的特征矩阵与两次加密信息所构建的关联信息隐藏于高频区域,有利于算法的鲁棒性和抗分析性。在高阶统计量对200幅图片的分析测试下,最大检出率低于7.516%,表明所提算法具有良好的抗分析性。     

基于视觉冗余性的图像信息隐藏

信息隐藏的原理就是利用载体中存在的冗余信息来隐藏秘密对象。依据人类对于图像的视觉冗余特性研究了空域上的信息隐藏，给出了基于最低有效位（LSB）和其他多位隐藏和检测方法的算法和流程，并且通过编程实现；进一步对不同比特位隐藏效果作出定量、定性分析，从视觉冗余性角度讨论了数据嵌入位置问题；最后利用熵值评价隐藏结果。实验结果表明，该方法能够根据视觉冗余性寻找到最佳嵌入位置，将对信息隐藏技术有一定的指导作用。     

一种大容量的DCT域信息隐藏算法

基于DCT（离散余弦变换）域的信息隐藏算法是目前应用最广的变换域算法,此类算法的最大不足是嵌入信息量小。通过分析DCT域隐藏算法隐藏容量少的原因,提出了一种大容量的DCT域信息隐藏算法。算法首先对载体图像进行频谱均匀化处理,然后对图像进行全局DCT变换,并将隐藏信息嵌入到载体图像的低频DCT系数上,信息嵌入采用分段量化的方法实现,提取隐藏信息时不需要原始载体图像。实验结果表明,该算法的嵌入容量大,不可感知性好。     

一种基于跨域对抗适应的图像信息隐藏算法北大核心CSCD

图像信息隐藏是保障信息安全的重要手段。随着深度学习的快速发展,各类基于该技术的以图藏图式隐写算法被提出,它们大多在图像质量、隐藏安全性或嵌入容量等方面的均衡性上存在不足。针对该问题,文章提出了一种基于跨域对抗适应的图像信息隐藏算法,首先,设计超分辨率网络,将秘密信息藏入放大和缩小后不变的图像内容中,提高秘密信息的嵌入容量;然后,在编码网络中加入注意力机制,使编码网络能够关注主要特征并抑制冗余特征,提高生成图像的分辨率;最后,在生成器网络中加入域适应损失指导载密图像的生成,模型整体采用生成对抗的方式进行训练,减小载体图像和载密图像之间的跨域差异。实验结果表明,与其他以图藏图隐写算法相比,文章所提算法在保证图像质量的同时,提高了信息隐藏的安全性和嵌入容量。     

基于图像伪装与双向差值扩展的密文域可逆信息隐藏算法

数字图像在云环境下的安全性问题已成为信息安全领域的研究热点之一。为解决传统密文域可逆信息隐藏算法缺乏伪装性,容易受到恶意攻击与信息隐藏空间容量小的问题,提出了基于图像伪装加密与双向差值扩展的大容量密文域可逆信息隐藏算法。该算法首先利用矢量量化与离散小波变换两种技术对原始图像进行伪装加密,从而保证隐蔽性,使得图像在云环境中安全传递;其次采用基于双向差值扩展的信息隐藏技术对伪装加密图像进行秘密信息的嵌入,以实现高容量的信息隐藏。实验结果表明,所提算法不仅实现了图像伪装,而且最终得到的含密伪装图像与原始图像在视觉上无明显差别,峰值信噪比达到40 dB以上,对原始图像起到了很好的伪装效果;同时实现了高容量的秘密信息嵌入,图像平均嵌入率接近0.6 bpp,表现出了良好的实验性能。     

基于生成对抗网络的信息隐藏方案

针对信息隐藏中含密载体会留有修改痕迹,从根本上难以抵抗基于统计的隐写分析算法检测的问题,提出一种基于生成对抗网络（GAN）的信息隐藏方案。该方案首先利用生成对抗网络中的生成模型G以噪声为驱动生成原始载体信息;其次,使用±1嵌入算法,将秘密消息嵌入到生成的载体信息中生成含密信息;最终,将含密信息与真实图像样本作为生成对抗网络中判别模型D的输入,进行迭代优化,同时使用判别模型S来检测图像是否存在隐写操作,反馈生成图像质量的特性,G&D&S三者在迭代过程中相互竞争,性能不断提高。该方案所采用的策略与SGAN（Steganographic GAN）和SSGAN（Secure Steganography based on GAN）两种方案不同,主要区别是将含密信息与真实图像样本作为判别模型的输入,对于判别网络D进行重构,使网络更好地评估生成图像的性能。与SGAN和SSGAN相比,该方案使得攻击者在隐写分析正确性上分别降低了13.1%和6.4%。实验结果表明,新的信息隐藏方案通过生成更合适的载体信息来保证信息隐藏的安全性,能够有效抵抗隐写算法的检测,在抗隐写分析和安全性指标上明显优于对比方案。     

定长编码和哈夫曼编码的密文域可逆信息隐藏

目的 密文域可逆信息隐藏是一种可以在加密图像中嵌入秘密信息、保证秘密信息可以无错提取以及明文图像可以无损恢复的技术,越来越受到研究者们的关注,并广泛应用于云服务器端的用户隐私保护。针对密文域可逆信息隐藏算法中嵌入率不高的问题,提出一种联合定长编码和哈夫曼编码的密文域可逆信息隐藏算法。方法 使用定长编码与哈夫曼编码相结合的分组编码方式对原始明文图像高位平面进行压缩,通过重排列将空出空间排放在低位平面中,并使用流密码加密重排后的图像。然后将秘密信息嵌入密文图像低位平面的空出空间中。合法接收方可分离地实现秘密信息的无错提取以及原始明文图像的无损恢复。结果 实验结果表明,所提算法的嵌入率在UCID （an uncompressed color image database）、BOSSBase （Break Our Steganographic System）和BOWS-2（Break Our Watermarking System 2nd）这3个数据集上达到2.123 4 bit/像素、2.410 7 bit/像素和2.380 3 bit/像素,分别比同类算法高出0.246 6 bit/像素、0.088 1 bit/像素和0.135 6 bit/像素。结论 所提算法利用自然图像相邻像素间的相关性,对具有比特连续性的高位平面进行编码、压缩,从而为秘密信息的嵌入腾出更多空间,提升了嵌入率。