基于音频LSB隐写的统计检测算法

现有音频隐写软件大多基于最低比特位（LSB）隐写,对LSB隐写的检测算法研究具有重要意义。借鉴图像隐写检测中相关位平面和相邻像素相关性的分析思想,结合16 bit wav音频LSB的隐写特性,通过对音频数据相邻向量对的奇偶和大小分情况讨论,得出隐写会使相邻向量对的统计值增大的结论。通过经验阈值的设定,实现对音频LSB隐写的有效统计检测。理论和实验证明了该算法的正确性。     

基于相邻灰度值对互补嵌入的LSB匹配隐写改进算法

LSB匹配隐写具有嵌入量大.视觉隐蔽性高的优势,但采用LSB 匹配隐写算法对于载密图像的灰度直方图有明显的平滑作用,因此攻击者可以基于直方图分析图像是否载密.通过研究LSB匹配算法对直方图产生影响的机理,提出一种基于相邻灰度值互补嵌入的LSB 匹配改进算法.该算法利用匹配像素灰度值加减1对直方图的影响具有互补性的特点,以相邻灰度值匹配像素对为对象进行成对嵌入,有效地保持了直方图特性,极大地提高了算法的抗统计分析性能.     

基于纹理复杂度和差分的抗盲检测图像隐写算法

通过分析纹理复杂度对图像隐写分析的影响,提出一种基于纹理复杂度和像素差分的隐写算法。首先,将图像划分为大小相同的分块,通过分块中起点位置的不同计算分块中不同小块的纹理复杂度,选择复杂度最高的图像小块;然后,计算小块的相邻像素差分值,并根据秘密消息的长度和不同方向上的差分值分布确定嵌入阈值,在大于该阈值的差分值中嵌入秘密消息。对多种嵌入算法在不同图像库上做通用盲检测实验,实验结果表明,该算法在抵抗小波高阶统计量分析等盲检测算法能力方面,优于LSB匹配、图像边缘自适应嵌入等隐写算法。     

基于边缘匹配与最低有效位的图像隐写方法

提出一种基于边缘匹配与最低有效位的图像隐写方法。根据人类视觉特性,利用像素与其相邻像素间的像素差值,将图像分为平滑区、过渡区、边缘区,在3个区域中分别采用不同比特数的最低有效位进行嵌入。实验结果表明,该方法能增加图像嵌入容量并可保持较高的载密图像质量。     

新的利用相邻像素相关性的盲隐写分析算法研究*

提出了一种新的基于统计特性的LSB隐写分析算法.该算法利用密写对图像中相邻像素相关性的影响来判断隐秘信息的有无.新算法只需考虑相邻像素对中像素值一个为奇数、另一个为偶数的情况,且只需分别统计奇数较大的相邻像素对的个数与偶数较大的相邻像素对的个数,统计量小,实现简单.实验结果表明,新的隐写分析算法具有较高的检测性能.     

基于矩阵编码的空域信息隐藏算法

普通的LSB替换嵌入算法虽然易于实现,但安全性差.位平面复杂度分割算法是一种较LSB替换算法容量更大的算法,但因其固有的复杂度统计特性,也影响了其安全性.研究了一种基于空域的信息隐藏算法,这种算法引入了矩阵编码,以提高嵌入效率;将隐藏信息嵌入到低3位位平面中,以提高嵌入容量;只有像素值大于规定阈值的像素,才能选为可嵌像素,以防止隐写图像失真.实验结果表明,该算法是一种隐蔽性高,嵌入量大,简单易行的信息隐藏算法.     

一种新的基于双伪随机数的图像隐写算法

为提高数字图像隐写中的隐藏信息容量,提出了一种基于双伪随机数的图像隐写算法.首先介绍了伪随机数生成和双像素嵌入信息原理,然后将随机产生的整数伪随机数看作一个辅助像素值,结合载体图像中的一个像素值将两位秘密信息同时嵌入到一个载体图像像素中,从而在像素改变较小的情况下提高隐藏容量.最后分析了算法的嵌入性能,并通过仿真实验证明,该方法在提高隐藏信息容量的同时,也具有很好的安全性能.     

基于不同扫描顺序差值的可逆信息隐藏算法

为实现敏感图像的大容量可逆信息隐藏,提出一种基于图像相邻像素差值的大容量无损隐藏算法。通过将图像分块,对每个分块按照不同的扫描顺序计算差值,对差值序列进行比较,选取最优扫描顺序生成的差值直方图。从差值直方图中选取2个最大峰值点,每个峰值点选取最近的多个零值点,在峰值像素点插入多位秘密信息,从而实现图像大容量的可逆信息隐藏。仿真结果表明,该算法能根据不同分块图像的像素分布动态选择最优扫描顺序,且利用双峰值多零点嵌入,在嵌入隐秘信息后的峰值信噪比相差不大的情况下,可大幅提高隐写容量。     

基于奇异值的鲁棒图像隐写算法

为提高数字图像隐写算法的鲁棒性和透明性,提出一种基于奇异值分解和矩阵编码的图像隐写算法。分析奇异值分解的稳定性,采用EMD （exploiting modification direction）矩阵编码方法,将秘密信息嵌入在将图像块进行奇异值分解所得的奇异值向量中。图像块奇异值的稳定性保证隐写算法的鲁棒性,采用EM D编码算法嵌入秘密信息比特使得算法具有较高的嵌入效率。实验结果表明,该算法嵌入秘密信息后图像失真小,与原始 EM D算法相比,该算法具有更好的鲁棒性。该算法能够很好的应用于噪声环境下的图像隐写技术。     

一种基于BMP图像相邻像素的隐写分析方法

首先介绍BMP文件结构及特点以及相邻像素相关的特性,基于此提出了一种新的隐写分析算法,该算法分别计算每个像素与其八个领域像素的异或值的和,再统计根据计算的值归类,以此扫描完成整个图像。最后统计图像中各个异或值和相同的数目,以此来判断是否含有隐秘信息。实验编程环境为VS2008,通过实验结果表明,此检测算法统计量小、实现简单,在隐秘信息嵌入量较多时具有较高检测率。     

减少相邻位平面间冗余度的加密图像可逆信息隐藏

目的 针对现有的加密域可逆信息隐藏算法在对位平面压缩时未能充分利用位平面间的相关性的问题,为了降低位平面的压缩率从而提高嵌入容量,提出一种减少相邻位平面间冗余度的加密域可逆信息隐藏算法。方法 算法将图像进行分块并将块的位置进行置乱,置乱并未改变位平面的块内像素的相关性,使得位平面的块同样利于压缩。将块置乱后的图像的高位平面与次高位进行异或操作后得到新的次高位平面,再用新的次高位异或比它低一位的位平面。依次对其余的低位平面进行同样的操作后得到新的低7个位平面,将它们与原始最高位相结合得到新的图像的8个位平面。使用BBE（binary-block embeding）算法对新的图像的位平面进行压缩为嵌入信息腾出空间。为了保证加密图像的安全性,对腾出空间后的图像进行异或加密。结果 对相邻位平面进行异或后使除了最高位平面外的低位平面更平滑,减少了不能使用BBE算法压缩的块及压缩的不好的块的个数,更有利于用BBE算法对图像进行压缩。提出的算法与现有的基于位平面压缩的算法相比得到了较高的嵌入率,对不同纹理的图像而言,嵌入的容量平均提高了0.4 bit/像素。结论 实验结果表明,提出的算法在保证安全性的同时可以腾出更多的空间来嵌入额外的信息,在实际生活中能根据需求灵活地嵌入信息。嵌入的信息能无损地提取,且图像能完全恢复。总的来说,提出的算法具有良好的性能。     

基于预测误差编码的加密域可逆数据隐藏算法

为提高加密图像可逆数据隐藏的嵌入容量与安全性,提出一种改进的加密域可逆数据隐藏算法。以分块加密方式保留图像块内相邻像素间的相关性,利用多元线性回归模型对图像块内特定像素进行预测,同时以位替换方式将预测误差码元和秘密信息同时嵌入目标像素中,通过差分对称编码提升编码效率并扩展嵌入空间,使得接收者在仅拥有加密密钥和嵌入密钥的情况下可无失真地恢复原始图像和提取秘密信息。实验结果表明,该算法在BOWS-2和UCID数据集上的平均嵌入率分别达到1.717和1.310 bit/pixel,在提高嵌入容量和安全性的同时实现了信息提取操作和图像恢复操作的完全分离。     

基于Peano曲线扫描的大容量密文域可逆信息隐藏方案

针对现有密文域可逆信息隐藏算法中存在嵌入率低、安全性不足等问题进行了研究,提出了一种利用图像像素间相关性的大容量密文域可逆信息隐藏方案.首先利用图像位平面间相关性减小冗余,再使用Peano曲线对位平面进行扫描,利用游程霍夫曼编码对每个位平面进行压缩,而后利用图像高位信息对低位空间进行填充,最后用填充消息作为隐藏密钥对秘密信息异或加密实现嵌入.实验结果表明,该方法可完全可逆地恢复原始图像,平均最大嵌入容量达2.53 bpp.     

基于高7位平面嵌入的灰度图像可逆数据隐藏算法

现有基于直方图平移的可逆数据隐藏算法都致力于提高嵌入率,而忽略了算法所产生边界图的大小;数量较大的边界图将不能够有效存储进而影响算法的实施。本文对现有典型算法存在的这一问题进行分析,并给出了解决方法。最后本文提出了基于高7位平面嵌入的灰度图像可逆数据隐藏算法,与传统可逆数据隐藏算法使用全部位平面进行数据嵌入不同,本文所提出的算法使用高7位平面当做数据载体。由高7位平面构成的载体图像具有像素值分布更加集中的特点,因而使用该载体图像进行可逆数据嵌入能够有效的控制边界图大小并且明显的提高嵌入率。实验结果表明,本文所提出的算法在提高嵌入率的同时,还能使嵌入附加数据的图像具有高的峰值信噪比值。     

彩色图像信息密写新方法

为实现彩色图像中的安全隐写,首先通过混沌映射算法将图像去相关处理,再经过离散正弦变换, 提出以彩色图像为载体的安全隐写方法,应用二值图像信息嵌入技术,将隐蔽信息隐藏在颜色分量的较高层位面中,可实现优良的隐蔽性和较大的嵌入量。所使用的二值图像数据隐藏方案包括一组完备的规则,能够准确判断边缘像素是否可承载嵌入数据,保证嵌入数据的无差错盲提取,并可引入密钥以增强安全性。实验表明,在彩色图像中数据嵌入量达到每像素1.5 b时视觉不可察觉,峰值信噪比保持在40 dB以上,直方图无异常,并能抵御多种有效的隐写分析算法,兼顾了隐蔽信息容量和安全性。同时,解决了含密图像进行压缩或作任何有损的格式变换、数据嵌入、信息提取、抵御隐写分析算法难题。     

基于DNA序列的彩色图像加密算法

结合混沌系统和DNA密码学,提出了一种基于DNA序列的彩色图像加密算法。该算法应用了DNA序列的加法、减法、异或运算,并且把彩色图像分解为位平面进行处理。首先对彩色图像位平面分解、DNA编码;然后对DNA平面置乱、DNA加法运算、DNA异或运算;最后进行DNA解码、位平面合并,得到密文图像。实验结果表明,原始图像加密后的图像类似噪声,加密后的直方图变得更平滑,对密钥有很高的敏感性,密文图像的随机性好,密文图像相邻像素之间相关性低。     

An information hiding scheme with minimal image distortion

This paper proposes an embedding scheme which can embed a message into an image and obtain minimal image distortion for applications which need a high-visual-quality stego-image. The message to be embedded is divided into sub-messages each of which is embedded into a pixel vector with three pixels. A sub-message is extracted from a stego-pixel vector by calculating the differences between pixels. The embedding capacity of an image using the proposed scheme can be more than one bit per pixel and the modification of a pixel is not more than one. Since the modification of pixels is minimal, applications using the proposed scheme can obtain a stego-image with higher visual quality than existing studies.     

基于异或-置乱框架的图像可逆数据隐藏仿真

针对因图像加密、解密过程中图像还原度较差,数据嵌入率较低,导致图像传输过程中图像质量差,安全性低的问题,提出一种基于异或-置乱框架的图像可逆数据隐藏方法。分析相邻像素间位异或-置乱法,使用位异或和像素位置置乱方式对初始图像做加密处理,得到初始加密图像,根据隐藏密钥特征选取一部分像素,利用替换方法把选取像素嵌入隐藏数据中,使用加密密钥将隐藏数据提取出来,最后通过邻域预测方式对加密图像做解密处理,并根据像素波动性算出各邻域模块最高位是否发生改变,还原初始图像。仿真结果表明,采用所提方法得到的图像还原性较好,数据嵌入率较高,可以有效保护图像传输中的安全,并保证图像质量,具有一定的实践价值。     

结合层次结构和直方图平移的无损数据隐藏

针对现有基于差值直方图方法利用原始图像结构关系上的不足,提出了一种基于层次结构和差值直方图平移的无损数据隐藏方法RDH-HSDHS。RDH-HSDHS利用原始图像数据块中像素的差值形成直方图,充分利用图像中相邻像素间的相关性嵌入数据,为了进一步利用数据块中的参考像素进行数据嵌入,将参考像素组成新的图像进行下一层水印嵌入,直到当前层的嵌入容量小于解码所需的附加信息的长度或隐秘图像质量小于给定阈值。实验仿真结果表明,RDH-HSDHS能较好利用原始图像的全局和局部特性,在嵌入容量和隐秘图像质量之间达到较好的折中,在隐秘图像质量超过30 dB的同时,嵌入容量大于0.75 bit/pixel。另外,与相似方法的性能比较证明了提出方法的优势。该方法能有效应用于高质量需求的图像载体中进行信息隐藏。     

An efficient high payload ±1 data embedding scheme

Embedding of confidential data in the least significant bit of an image is still an attractive method of steganography. Utilizing the full capacity of cover images by embedding one bit of data per pixel, using methods such as LSB flipping or LSB matching, usually decreases the security, making the algorithm vulnerable to steganalytic attacks. In this paper, we propose a novel efficient high payload ±1 steganographic method based on a special two variable binary function. This function uses the information of the least two significant bit planes of the cover image for the embedding and extraction purposes. Embedding efficiency, defined as the number of embeddable bits per one change in the cover medium, is a good criterion for concurrent evaluation of the capacity and security. Rather than randomly selecting +1 or −1, we achieve higher embedding efficiencies by choosing the correct modification component. In the generalized form of the proposed method, n bits of data are embedded in n pixels of the cover medium, by causing one unit change in only one third of these pixels. Analytical and experimental results demonstrated that the proposed method provides higher embedding efficiency than the other LSB embedding schemes. The proposed method is also applicable to other digital cover media.