迭加与量化水印嵌入方案的比较及量化参数优化

分别研究了迭加法和量化法的隐蔽性和稳健性，并且提出了量化调制水印方案中的参数优化方法。对两类方法的分析比较表明，迭加法适用于在高频分量嵌入水印，而量化法适用于在低频分量嵌入水印。并以实验验证了这一结论。     

隐蔽图像后门攻击

目的 图像后门攻击是一种经典的对抗性攻击形式,后门攻击使被攻击的深度模型在正常情况下表现良好,而当隐藏的后门被预设的触发器激活时就会出现恶性结果。现有的后门攻击开始转向为有毒样本分配干净标签或在有毒数据中隐蔽触发器以对抗人类检查,但这些方法在视觉监督下很难同时具备这两种安全特性,并且它们的触发器可以很容易地通过统计分析检测出来。因此,提出了一种隐蔽有效的图像后门攻击方法。方法 首先通过信息隐藏技术隐蔽图像后门触发,使标签正确的中毒图像样本(标签不可感知性)和相应的干净图像样本看起来几乎相同(图像不可感知性)。其次,设计了一种全新的后门攻击范式,其中毒的源图像类别同时也是目标类。提出的后门攻击方法不仅视觉上是隐蔽的,同时能抵御经典的后门防御方法(统计不可感知性)。结果 为了验证方法的有效性与隐蔽性,在ImageN et、MNIST、CIFAR-10数据集上与其他3种方法进行了对比实验。实验结果表明,在3个数据集上,原始干净样本分类准确率下降均不到1%,中毒样本分类准确率都超过94%,并具备最好的图像视觉效果。另外,验证了所提出的触发器临时注入的任意图像样本都可以发起有效的后门攻击。结论 ...     

利用分块相似系数构造感知图像Hash

提出一种基于图像分块相似系数的感知稳健图像Hash.先对图像预处理,再进行重叠分块,在密钥控制下,利用高斯低通滤波器生成伪随机参考图像块,分别计算每个分块与参考图像块的相关系数得到图像特征序列.依此将相邻两个分块特征值合并以缩短Hash长度,同时对压缩后的特征序列进行重排,进一步提高图像Hash的安全性.最后对归一化特征值进行量化,并运用Huffman方法对其编码,进一步压缩Hash长度.理论分析和实验结果表明,该图像Hash方法对JPEG压缩、适度的噪声干扰、水印嵌入、图像缩放以及高斯低通滤波等常见图像处理有较好的鲁棒性,能有效区分不同图像,冲突概率低,可用于图像篡改检测.     

NFT图像隐写

NFT(non-fungibletoken)图像为元宇宙中进行创作、交易、分享和收藏的数字艺术作品。不同于自然图像,NFT图像的内容为用户自主定义,在数据空间分布较广,这为秘密信息的隐藏提供了极大便利,因此借助NFT图像进行隐蔽通信成为图像隐写的一个新分支。提出了一种NFT图像的隐写方法。对一幅给定的NFT图像,对高频与边缘轮廓部分进行增强,以丰富图像中有利于掩盖隐写修改痕迹的细节部分,从而使增强后的图像更适合隐写,将其作为载体。根据增强前后图像像素的差异确定载体图像各像素加1或减1的倾向修改方向,并根据此差异调整载体各像素的修改代价以满足确定的倾向修改方向,进一步提升隐写抗检测性。利用主流隐写编码框架在载体图像中进行信息嵌入。实验结果表明,所提方法应用于NFT图像时的抗检测性优于现有的数字图像隐写方案,对于HILL、Mi POD、DFEI隐写方案,所提方法可分别将隐写分析错误率（PE值）平均提升8.7%、9.2%、6.2%（所有嵌入率与隐写分析特征情况平均值）。所提方法适用于NFT图像,为除自然图像与生成图像以外的第3类载体（即NFT图像）提供了针对性的隐写方法。待NFT图像数量较为...     

针对未绑定问题的买卖方水印协议

提出了基于分离加密域水印算法在客户端嵌入水印的思想,并研发了3个子协议:水印嵌入子协议、水印争端子协议、"未绑定"争端子协议。同时,结合部分加密和置换函数等相关密码技术,进一步弥补了理论上存在的水印协议漏洞。理论分析及仿真表明:本文研发的水印协议不仅有效地解决了"未绑定"问题,而且解决了"角色诚信"对协议安全的威胁,另外也避免了完全加密对协议性能的影响。     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

基于宋词生成的大容量构造式信息隐藏算法

在基于文本生成的信息隐藏算法研究中,如何在保证生成文本质量的同时提高隐藏容量是主要存在的挑战.为此本文提出一种基于宋词生成的构造式信息隐藏算法.首先对宋词文本数据进行预训练,然后基于自回归语言模型搭建宋词生成模型;其次根据宋词词牌固有的格式信息设计格律模块,在宋词生成阶段,需要向生成模型输入该格律模块,并通过符号集设计、编码等综合作用,生成宋词诗句.在利用宋词生成模型进行秘密信息隐藏的过程中,对格律模块进行重构,通过平仄韵词牌、词牌格式模板、关键字、韵律及押韵字符的不同选择,有效实现秘密信息的隐藏.信息提取是隐藏的逆过程,且提取过程不需要利用宋词生成模型,仅需根据模板和词典库来进行索引即可,提高了信息提取的效率.实验结果表明,本文提出的算法能够生成格式严格、韵律清晰、句子完整性高的宋词,且生成的宋词文本的信息隐藏容量均值可达21比特/句、安全性高,整体性能优于已报道的主流算法.     

《中国图象图形学报》数字图像/视频内容安全专刊简介

随着智能设备与社交媒体的广泛普及,图像/视频数据急剧增长,针对这些数据类型的安全问题日渐凸显：比如,大量用户敏感信息需要保护,图像/视频内容容易受到篡改等。如何有效保证图像内容的真实与完整,防止用户隐私泄露等逐渐成为当今研究的热门方向。该研究不仅对于保护隐私具有重要的意义,也对网络空间安全的未来提出新的思考和挑战。相关技术与成果对未来的学术、产业和社会都将具有重要影响。 为了促进我国数字图像/视频内容安全相关技术、方法与应用研究的深入开展,及时反映我国学者在相关领域的最新研究进展,《中国图象图形学报》邀请业内专家共同策划推出“数字图像/视频内容安全”专刊,主要收录国内学者在相关理论方法、关键技术、数据平台和典型应用等方面具有创新性、突破性的研究成果。 经过严格的评审,“数字图像/视频内容安全”专刊共收录学术论文18篇,包括9篇“综述”、3篇“篡改检测与内容恢复”论文、1篇“认证保护”论文和5篇“隐写方法”论文。 9篇“综述”主要围绕图像/视频隐写、水印、取证,深度伪造检测,活体检测等进行了概念和发展历程的介绍,相关方法的分类梳理和概述,并对主要实际应用场景的重难点进行了详细的阐述和论证。 1)《数字图像鲁棒隐写综述》结合网络有损信道中隐蔽通信应用需求,对现有的数字图像鲁棒隐写技术进行综述。 2)《鲁棒视频水印研究进展》对当前的视频水印技术进行了概述,对视频水印的概念、应用场景、分类方式、设计要求、发展历程和相关经典方法进行了介绍和梳理。 3)《视觉深度伪造检测技术综述》基于深度伪造技术研究进行了综述,并进一步给出了未来视觉深度伪造检测研究的重难点。 4)《人脸活体检测综述》对人脸活体检测技术进行了全面的梳理回顾,包括硬件方案、算法、数据集、技术标准以及实际应用。 5)《面向GAN生成图像的被动取证及反取证技术综述》阐述了相关研究背景,分析了自然图像与GAN生成图像的区别,并介绍了GAN生成图像的被动取证技术。 6)《明文图像可逆信息隐藏综述》以常见的明文图像为嵌入载体,以经典文献为主干,通过介绍基础理论来阐述可逆设计的起源与发展,并展望未来的突破方向。 7)《图像空域可逆信息隐藏研究进展》对明文域和密文域的研究进行归纳与分析,梳理各类方法的发展脉络及其关联。结合当前实际问题,如载体多元化、有损信道传输和安全性等,进一步展望未来的研究趋势。 8)《3D网格隐写与隐写分析回顾与展望》回顾了3D网格隐写和隐写分析的发展,并对现有研究工作做了系统的总结和科学的分类,讨论了3D隐写和隐写分析现有技术的局限性,并探讨了潜在的研究方向。 9)《视频内容安全评价发展探讨》从建立技术理论体系角度,围绕4个不良方面的内容监管梳理了视频内容安全评价体系。分析了内容评价面临的挑战机遇,并总结了十大待解决问题和展望了未来研究发展趋势。 本专刊同时也收录了9篇针对篡改检测、认证保护和隐写方法等的先进性前沿科技论文。其中,3篇论文分别针对“篡改检测与内容恢复”分别提出了一个基于区域损失的检测小篡改区域的U型网络;针对人脸交换篡改视频提出了一个在关键帧中进行特征提取与帧间交互的高效检测框架;一种提高图像自嵌入水印的认证粒度以及抵抗滤波等处理操作能力的方法。1篇论文针对“认证保护”中IoT数据获取面临能耗和安全的问题,提出了一种基于半张量积压缩感知的可验证图像加密方法。5篇论文以“隐写方法”为主题,分别提出一种基于超分辨率网络的空域图像边信息估计隐写方法、一种无损载体和鲁棒代价结合的JPEG图像鲁棒隐写、采用实离散分数阶Krawtchouk变换并应用于数字图像水印、一种基于自动生成字库的鲁棒文档水印方案、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。 我们期待广大读者和科技人员通过本期“数字图像/视频内容安全”专刊,更深入、全面地了解该领域的最新方法和应用,吸引更多学者从事相关研究并产生具有国际影响力的优秀成果,为本领域发展做出贡献。     

一种加密域鲁棒图像哈希算法

随着云计算的发展,越来越多的多媒体数据存储在云端,出于安全需要,往往需要对其加密后再上传至云端进行存储或运算等操作.针对加密图像,在不具备图像明文内容的情况下,为了认证图像内容的完整性和真实性,提出了一种基于Paillier同态加密的鲁棒图像哈希算法.该算法主要由3个部分构成:图像所有者端图像加密,云服务器端密文图像哈希计算以及接收者端明文图像哈希生成.具体地,图像所有者对图像进行Paillier加密,并将加密图像上传至云服务器,由云服务器利用Paillier密码系统的运算法则执行加密域DCT与Watson人眼视觉特征等的计算,并利用密钥控制的伪随机矩阵增加哈希的随机性,接收者解密并分析接收到的密文哈希,生成明文图像哈希.实验结果表明,所提算法在鲁棒性、唯一性和安全性上具有较理想的性能.     

利用运动矢量进行视频篡改检测

随着高质量的数字摄像机和功能复杂的视频编辑软件的出现,对视频进行恶意篡改已变得越来越容易;同时迅速庞大的视频数据也使得利用计算机自动检测恶意篡改的需求日益迫切.针对视频恶意篡改的特点并利用帧间内容的连续性,提出通过统计视频帧间预测的运动矢量,检测视频是否被恶意篡改.首先,提取各P帧的运动矢量幅度;然后利用滑动窗口、计算窗口中各运动矢量幅度与窗口中的幅度均值的距离.由于篡改点处运动矢量的幅度与所属窗口均值的偏移较大,从而能够有效检测出篡改及其位置.同时通过改变图像组大小进行再压缩,可以进一步降低漏检概率.实验表明所提方法能够有效地检测出视频在时间轴上的篡改.