Varying index varying bits substitution algorithm for the implementation of VLSB steganography

Variable least significant bits (VLSB) steganography is a pretty powerful and secure technique for data hiding in cover images, having variable data hiding capacity, signal-to-noise ratio, peak signal-to-noise ratio, and mean square error (MSE). This study presents a new algorithm for the implementation of VLSB steganography named varying index varying bits substitution (VIVBS). The VIVBS algorithm is a very secure, high capacity, flexible, and statistically unpredictable mechanism to conceal information in cover images. The method uses a secret stego-key comprising a reference point, and variation of the number of bits to be hidden with varying indices of pixels in the cover image. The secret key adds an extra feature of security to steganography, making it much immune to steganalysis. The VIVBS algorithm is capable of providing variable data hiding capacity and variable key size which can be changed by changing the range of least significant bits used. A data hiding capacity of 43.75% with a negligible MSE 14.67 dB has been achieved using the VIVBS algorithm. For larger data hiding capacity, the MSE and distortion increases significantly which make the existence of information predictable but the key size also increases significantly, making the retrieval of hidden information difficult for the unauthorized person.     

一种基于G.723.1的大容量自适应信息隐藏算法

隐藏容量比较小一直是低速率语音编码中信息隐藏的一个缺点。提出了一种在G.723.1中实现大容量信息隐藏算法,基于在参数编码静音期隐藏信息的理论,深入分析了噪声编码帧的各个参数的特点,给出了在噪声帧中进行信息隐藏的方法和隐藏位的分布,并进行了实现和实际测试。实验结果表明,噪声隐藏方法具有很好的隐蔽性,自适应信息隐藏算法明显地提高了G.723.1隐藏方法的隐藏速率。     

基于改进局部二值模式的YASS检测方法

如今互联网已经逐渐渗透到人们生活的诸多方面,成为日常通信的重要途径。信息隐藏作为一种通信技术,通过将秘密信息嵌入常见载体中以达到隐蔽通信的目的。图像隐写是利用图像作为载体进行信息隐藏的一门技术与科学,YASS（Yet Another SteganographicScheme that Resists Blind Steganalysis）通过随机选取图像的子块进行DCT变换和QIM信息嵌入,具有较高的安全性。文中通过引入图像的局部二值模式（LBP）这一概念,根据YASS算法特点,分析图像的局部纹理变化,改进局部二值模式,利用局部有序对比模式（LOCP）的特征进行隐写分析。通过大量实验表明,相比传统的YASS隐写分析,文中所提方法在分析检测正确率等方面都有更好的效果。     

多媒体信息技术及安全概述

云计算、物联网、智慧地球与隐写、数字水印等一起构成了多媒体信息形式,对人们的生活产生了巨大影响。近年来这些技术有很大的发展,但在技术方面还存在不少的挑战,同时也在很多地方暴露出了安全和隐私方面的问题,随着人们生活的日益多媒体化,这些问题更加突出,受到越来越多的关注。文章参考国内外的一些调查和研究,从技术发展和安全的角度对新形式下的多媒体信息技术进行了总结。     

一种空域频域结合的图像隐写算法

为了获取较大隐写容量和较好的不可感知性,使用图像空域边缘特点结合人眼视觉感知特性,提出一种空域频域相结合的大容量图像隐写算法,既考虑了图像在空域中的边缘信息,又考虑了图像亮度等因素对嵌入区域的影响。使用对比灵敏度和纹理能量对嵌入区域进行整合,根据容量大小和不可感知程度来选择频域或空域对图像嵌入秘密信息。通过实验表明,该算法在得到了较大的隐写容量的同时也获得了较好的不可感知性。     

利用跨模态信息检索的鲁棒隐蔽通信

目的 隐蔽通信是信息安全领域的一个重要研究方向,现有基于多媒体数据流构建隐蔽信道的方法,未考虑网络传输时波动产生的数据包丢失问题。本文提出一种基于跨数据模态信息检索技术的对网络异常具有鲁棒性的隐蔽通信方法,同时可以满足高隐蔽性和高安全性的要求。方法 提出了一个名为RoCC(robust covert communication)的通用隐蔽通信框架,它基于跨模态信息检索和可证明安全的隐写技术。所提方法将直接通信和间接通信两种形式相结合。直接通信通过VoIP(voice over internet protocol)网络通话服务进行,传递实时生成的音频流数据,接收方可以通过语音识别将其还原为文本;而间接通信则借助公共网络数据库进行载密数据的传输,接收方通过文本语义相似度匹配的方式来还原完整语义的载密文本数据,这有助于解决网络数据包丢失和语音识别误差导致的文本语义丢失的问题。结果 经实验测试,本文方法在协议上具有更好的通用性,相对Saenger方法在丢包率抵抗能力方面提高了5%,所用隐写算法满足可证安全性。同时,RoCC的数据传输率有73~136 bps(bit per second),能够满足实时通信需要。结论 RoCC隐蔽通信框架综合可证明安全隐写、生成式机器学习方法和跨模态检索方法的优势,与现有的方法比较,具有更加隐蔽和安全的优势,并且是当前对数据传输丢包异常最鲁棒的模型。     

基于STC码和分频段嵌入的JPEG隐写技术研究

针对JPEG图像提出了一种基于STC（Syndrome-Trellis codes）编码和分频段嵌入的信息隐藏技术。STC编码是一种二元隐写码,可以用来提高嵌入效率,增强数字隐写系统的安全性。在所提算法中,将离散余弦变换系数（DCT系数）分为六个频段,包括直流、低频、中低频、中频、中高频和高频,与STC编码相结合在不同频段设置不同的嵌入率,通过调节各频段的编码系数,在高频段取得最高的嵌入效率和最低的数据嵌入率,并逐步增加在中高频、直流、中频、中低频和低频段的嵌入率,提高算法的安全性。为了评估所提算法的抗检测性,采用四种隐写分析算法进行测试分析。四种隐写分析算法的检测结果表明,所提算法在多种JPEG图像质量因子下的安全性优于文献中多种隐写算法。     

结合代数多重网格的钻石编码隐写算法

针对隐写算法安全性的问题,提出一种结合代数多重网格（AMG）的钻石编码（DE）隐写算法。首先,通过AMG方法将图像的像素点分成粗细网格两个部分。然后,结合DE把机密信息分别嵌入到粗细网格两个像素序列中。其中,粗网格部分像素的改变对整幅图像的质量影响较小,而细网格部分像素的改变对整幅图像的质量影响较大。又因为DE的k值跟信息隐藏容量密切相关,随着k值的增加像素改变量变大,所以用DE嵌入的过程中,粗网格部分选择的k值不小于细网格。最后,选择DE的k值等于1与2,提出了三种隐写方案。与最低有效位（LSB）置换、随机LSB匹配、DE算法和自适应边缘检测算法进行比较,实验结果表明,三种隐写方案的一阶Markov安全指标皆优于其他对比隐写算法。     

基于双边转移概率矩阵的JPEG图像隐写检测

针对当前基于JPEG图像的典型隐写算法,基于离散余弦变换(DCT)域分块内及分块间相邻系数之间的相关性进行分析,通过将相邻三个系数的中间位置的系数作为条件,统计两边系数的条件分布概率矩阵,将提取的所得矩阵作为隐写检测敏感特征,提出了一种基于DCT系数双边转移概率分布的JPEG图像隐写检测算法。实验结果表明,在不同嵌入率下,该算法的检测性能均优于已有检测算法。     

面向高级音频编码的通用隐写分析方法

针对面向高级音频编码(AAC)音频压缩标准的内容安全和隐写分析算法相对滞后的问题,提出一种面向AAC压缩域的通用隐写分析方法。该算法利用相邻的修正的离散余弦变换(MDCT)系数之间的相关性,构建基于帧间帧内多阶差分相关性的隐写分析子特征,结合AAC编码特性对子特征进行加权融合,得到用于通用隐写分析的特征集合,并采用随机森林组合分类器,实现了面向AAC MDCT系数修改的通用隐写分析。实验结果表明,所提算法对现有隐写算法能够实现有效的通用检测,在相对嵌入率为50%的条件下,各种隐写算法的检测率都能达到80%以上。