一阶统计特征保持的图像信息伪装算法

首先分析了基于位平面替换的信息伪装算法的状态转移模型，推导了随机消息序列嵌入LSB平面后的隐秘图像统计特征，在此基础上构造了基于直方图修整的秘密消息嵌入方法．该算法具有良好的一阶统计特征保持特性，易于实现．实验表明，RS分析、样值对分析等针对LSB算法的隐写分析算法未能检测出隐蔽信息．该算法具有良好的抗隐写分析性能，且同样适用于彩色图像．     

基于LSBMR图像边缘自适应隐写的检测

在图像边缘自适应LSB匹配改进隐写算法中,秘密信息嵌入位置的选择仅由某个方向上像素对的差值决定,未考虑该像素与其邻域内其他像素的差值变化的特点.针对该问题,对隐写前后图像的八方向差分直方图进行分析,提出一种基于LSB匹配改进算法(LSBMR)边缘自适应隐写检测的算法.该算法计算图像的八方向绝对差分直方图,提取直方图中隐写前后变化较为明显的频数用以构建特征向量,并使用支持向量机完成检测.对较低嵌入率下(≤0.5 bpp)的EALSBMR隐写结果进行检测,结果表明该算法的平均检测率均高于现有典型的隐写分析算法.     

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.     

基于污染数据分析实现LSB秘密消息的检测

信息隐藏技术已经成为网络信息安全的一个重要研究方向，如何有效地监控和检测网络中传递的秘密消息对于保障国家安全具有重要的现实意义．针对互联网上大量的隐写软件利用彩色厦灰度图像的最低有效比特位（LSB）隐藏秘密消息，基于污染数据分析，提出了一种新的隐写分析方法，并给出了此算法的数学模型．该方法不仅可以快速有效地检测出图像中秘密消息的存在性，同时还可以精确地估计出连续及随机间隔嵌入算法下所嵌入秘密消息的长度．     

基于图像平滑度的空域LSB嵌入的检测算法

对图像像素值与邻域均值的差的分布进行建模,以该分布的方差定义了图像平滑度的概念,进而通过对消息嵌入、LSB平面取反带来的图像平滑度的变化进行分析,提出了针对空域LSB替换伪装算法的秘密消息长度估计算法,该算法可以准确地估计图像中嵌入的秘密信息数据量的大小.文中算法物理意义直观、实现简单、计算量小、计算速度快,有利于实现实时检测.实验结果表明该方法是有效的.     

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。     

对基于小波对比度和LSB逐层隐写方法的分析

基于小波对比度和LSB的逐层隐写方法按图像小块的小波对比度确定可嵌入位平面层数,然后在时空域中逐层对可在该层嵌入信息的小块嵌入秘密信息,具有较大的信息嵌入量和良好的视觉隐蔽性.针对这种隐写方法,本文从图论的角度直观分析了隐写行为,导出两个基于直方因特性的统计量,理论证明了这两个统计量与嵌入率间存在的线性关系和不同的比例关系,并据此提出隐写检测方法.理论分析和实验结果均表明:本文方法不但能检测出秘密信息的存在性,而且可以大致估计出秘密信息嵌入量.本文方法对分析检测其它位平面逐层隐写也有借鉴作用.     

基于图象差分的信息伪装算法

信息隐藏技术已经成为信息安全领域的研究热点,隐写分析方法的提出对信息伪装算法的安全性提出了挑战。文章在研究图象差分的基础上,提出了一种新的信息伪装算法。该算法构造了图象差分和秘密信息之间的一种映射关系,以图象差分为直接操作对象嵌入秘密信息,间接的修改图象的象素值,能够良好的保持图象直方图的统计特性,有效抵抗RS算法和PS算法,且隐藏容量大、易于实现。     

基于直方图特性的LSB匹配隐写分析研究

为了提高对高精度原始图像LSB匹配数字隐写的检测能力,提出了基于直方图特性的LSB匹配隐写分析方法.根据高精度原始图像在LSB匹配数字隐写过程前后灰度直方图、差分直方图以及小波分解后的子带系数直方图的特性差异,提取了23维的特征向量,并使用支持向量机对其进行训练,建立区分载体图像与载密图像的分类器达到检测秘密信息的目的.实验结果表明,该方法在性能上要优于文献[5]的局部极值法.     

抗统计分析的新型LSB隐写算法

针对目前广泛使用的最低比特位(LSB)信息隐藏算法容易被基于统计检测的隐写分析方法如RS分析或X2分析等检测出来,提出一种新型的LSB隐写算法,能有效地抵抗基于统计检测的隐写分析。对传统LSB缺点和统计检测方法的特点做了分析,改进了传统的LSB隐写算法。采用模拟实验方法证明,改进后的新型LSB隐写分析算法能有效地抵抗统计分析检测。     

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。     

大容量的信息隐藏算法

提出一种基于空间域的自适应多平面位的信息隐藏算法,该算法计算复杂度低、信息隐藏量大。实验表明在不影响图像视觉效果的前提下,其信息隐藏量比LSB算法大,并具有更高的安全性。该算法的主要思想是对每个像素点进行判断,根据HVS的特性,在最高非0有效位后的指定位(y)开始嵌入隐藏信息,嵌入到另一个指定位(z)为止。     

安全空域掩密算法

分析了在最低有效位LSB信息嵌入过程中引入矩阵编码技术对LSB算法的安全性的影响,指出矩阵编码算法由于降低了信息嵌入过程中改变图像像素LSB的概率,从而增加了空域掩密算法的安全嵌入信息的容量。改进了传统的LSB信息嵌入算法,改变其单一嵌入模式,加入称为“偏移嵌入”的信息嵌入方法,使改进后的算法可有效地抵抗RS攻击。     

一种针对jpg图像LSB匹配隐写术的检测算法

本文着眼于研究检测jpg图片的隐写信息。LSB匹配隐写算法吸引了众多研究者的目光，因为它们很易于实现。相对于LSB替换算法，LSB匹配算法的检测要困难得多，这是由于它的隐写过程没有引入非对称性。本文根据jpg图片隐写后相邻色彩数显著增加的统计特性，提出自己的判决函数，并且进行了实验，证明了该算法的优越性。     

一种针对jpg图像LSB匹配隐写术的检测算法

本文着眼于研究检测jpg图片的隐写信息。LSB匹配隐写算法吸引了众多研究者的目光,因为它们很易于实现。相对于LSB替换算法,LSB匹配算法的检测要困难得多,这是由于它的隐写过程没有引入非对称性。本文根据jpg图片隐写后相邻色彩数显著增加的统计特性,提出自己的判决函数,并且进行了实验,证明了该算法的优越性。     

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.     

一种改进的空域LSB掩密算法

本文基于对RS掩密分析技术的分析,利用矩阵编码技术对现有的空域LSB掩密算法提出了改进,改进后的算法可以在一定程度上抵抗RS攻击,从而进一步提高了LSB算法的安全性。     

使用四叉树分割进行自适应空域隐写

目的 针对自适应隐写术可有效避免对载体敏感区大量修改的关键问题,为间接提高安全性和增大隐写容量,在四叉树分割和自适应像素对匹配（APPM）的基础上提出一种自适应空域隐写术。方法 首先该方法以图像块的纹理复杂度作为一致性测度并且设置图像块大小为判别准则进行图像分割,根据四叉树分割结果中面积较小的图像块属于复杂区域,较大的属于平滑区域,按照图像块面积大小将图像分成由高复杂、中复杂、低复杂三大区域构成。其次嵌密方式采用APPM,根据密信容量和载体图像选择进制数B。最后,为了保证安全性和提高容量,优先选择高复杂区嵌入不低于B进制的密信,在中复杂区进行B进制的密信嵌入,在低复杂区选择不高于B进制的密信嵌入。结果 为了验证提出的方法,选8幅经典图作为实验,在嵌入率1.92 bit/pixel的情况下,与已有PVD系列算法和DE算法相比具有更高的PSNR值,PSNR值高达48 dB。此外与APPM算法比较,在嵌入率2.5 bit/pixel情况下,该算法的平均KL距离相比传统APPM算法减小了25.37%,平均一阶Markov安全指标值相比传统APPM算法减小了12.11%,对应的平均PSNR值相比传统APPM算法提高0.43%,在嵌入率1.5 bit/pixel情况下,该算法的平均KL距离相比传统APPM算法减小了37.84%,平均一阶Markov安全指标值相比传统APPM算法减小了26.61%,对应的平均PSNR值相比传统APPM算法提高1.56%。此外,从RSP图库中随机选1 000幅图作为数据集,在嵌入率0.5,0.6,0.7,0.8,0.9和1.0 bit/pixel条件下,结合SPAM特征和SVM分类器的最小平均错误率均高于LSB系列经典算法和APPM算法。结论 1）考虑了人类视觉系统对图像不同区域的敏感性不同,通过对图像进行四叉树分割预处理,优先选择非敏感区进行隐写,保证了一定的安全性要求,低嵌入率下抗SPAM检测和统计不可见性方面比较有优势。2）在四叉树分割中,对于隐写前后图像的四叉树分割结果不同的异常情况,采用一种图像块纹理复杂度调整方案,保证了密信正确完整提取。3）利用了APPM算法的大容量特性,可以隐写嵌入率大于1 bit/pixel的密信,比较适用于大容量的密信隐写,而且可以嵌入任意进制的密信,最大程度地减少嵌入失真,此外,进行了四叉树分割预处理,在安全性方面优于传统APPM算法。