基于广义字符序列的隐写术分析技术

隐写术分析是针对隐藏信息的攻击技术。载体为图像的隐写术分析技术通过分析隐蔽载体的特点来识别该载体中是否存在嵌入信息。嵌入信息的特点对隐蔽载体的影响很大,可为信息检测提供重要依据。该文提出广义字符序列的概念及2种当隐蔽载体为图像时基于明文的检测方法。实验结果表明,该方法可检测出隐藏信息、信息容量及嵌入信息载体的位置。     

空域序列隐写图像的密钥估计算法*

在已知嵌入消息长度的条件下,隐写密钥可以看做消息嵌入的起始位。将图像像素划分为不同类点,通过分析信息嵌入和最低位置反对各类点的影响,得到图像嵌入信息部分和未嵌入信息部分的差异,最终设计了针对空域序列LSB(least significant bits)隐写图像的密钥估计算法。实验结果表明,该算法可对隐写密钥进行快速有效的估计。     

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．     

基于双层湿纸嵌入的自适应图像隐写算法

为了提高隐写系统抗统计检测的能力,对影响隐写算法统计安全性的因素进行了分析,得出减小载密图像统计失真的3条途径。以此为基础,提出一种基于双层湿纸嵌入的图像自适应隐写算法。该算法根据邻域相关性,选取局部环境噪声强的像素作为嵌入对象,利用“湿纸码(WPC)”在其最低有效位及次低有效位嵌入秘密信息。对未压缩图像库的实验表明,该方法比现有算法具有更好的抗统计检测性能。     

基于超混沌系统的自适应图像加密算法

基于超混沌系统提出一种自适应图像加密算法。先对超混沌信号进行改造处理,并根据明文像素信息对序列进行变换,使得密钥序列对明文图像敏感;然后以前一个加密像素为基础,通过非线性运算产生中间密钥自适应加密后一个像素,直至所有像素加密完成;最后分别从统计特性、抗差分攻击、密钥敏感及密钥空间和执行效率对算法进行仿真分析,结果显示该算法具有安全性高、运行效率高等特点。     

基于时空相关性的视频隐写分析

视频中的扩频嵌入是一种典型的隐写方法,能够抵抗视频压缩、噪声添加等多种攻击。为了有效检测利用该方法嵌入的隐藏信息,将隐写过程建模为加性高斯噪声的叠加过程,分析了噪声叠加对视频序列的时间相关性和空间相关性的影响,提出了基于时空相关性的隐写分析算法。该算法利用视频序列中各帧的四方向差分直方图度量隐写对空间相关性的影响,同时利用相邻帧帧间差分的直方图度量隐写对时间相关性的影响。与现有算法相比,本文算法实现简单,实验结果表明本文算法具有更好的检测性能。     

基于拉普拉斯模型的序列隐写密钥估计

图像序列隐写是指利用载体图像特征数据（包括频域数据、空域数据）连续嵌入信息的隐藏方法。本文提出了一种针对图像扩展频谱序列隐写的密钥估计算法。该方法基于序列分析与突变检测的理论,利用序列概率比累积和检验方法（CUSUM-SPRT）对变化进行检测。考虑图像DCT系数满足拉普拉斯分布,给出了理想平稳拉普拉斯分布信号扩展频谱隐藏密钥估计的模型。采用随机微分方程法（SDE）生成拉氏分布的随机序列进行实验。对于非平稳信号的图像数据,在低信噪比（SNR）下,利用当地最有效序列检测法,给出了拉普拉斯分布的密钥估计模型。实验显示,该方法不但能检测出扩展频谱隐写,估计嵌入密钥,而且比Trivedi的方法更有效。     

可分离的密文域可逆信息隐藏

该文提出了一种可分离的密文域可逆信息隐藏方案,通过对LWE(Learning With Errors)公钥密码算法加密后数据的再编码,在密文的可控冗余中嵌入隐藏信息。嵌入信息后,使用隐写密钥可以有效提取隐藏信息,使用解密密钥可以无差错恢复出加密前数据,提取过程与解密过程可分离。理论推导论证了本方案信息提取过程与嵌入后明文解密过程的可分离性与结果的正确性,仿真实验结果表明与现有算法相比,本方案在实现可分离的的密文域可逆信息隐藏的基础上充分保证了密文域隐写后的可逆性,并且方案的实现与原始载体种类无关,适用性较强。     

抗隐写密钥分析的LSB隐写算法

LSB算法是一种典型的空间域信息隐藏算法,由于嵌入信息量大、算法简单而成为最常见的信息隐藏算法,也同时成为了隐写分析者很感兴趣的对象。针对隐写位置密钥的攻击,本文提出了一种改进的LSB隐写算法,先在图像各像素的LSB位嵌入噪声信息,再在密钥的控制下有选择性地在部分像素点嵌入隐藏信息。在已知载体图像或已知多幅用同一载体进行信息隐藏的载密图像的情况下,可以有效抵御针对隐写位置密钥的攻击,提高了LSB算法的安全性。同时该思想也可应用于基于DCT域等频域的隐藏算法中。     

基于Markov链安全性的LSB匹配隐写算法

隐秘信息的安全性是隐写算法关注的核心问题之一,设计大容量、高安全性的隐写嵌入算法是隐写方法的研究重点.基于Markov链安全标准,以Markov链散度距离最小作为优化嵌入条件,指导LSB匹配嵌入函数,提出了一种优化LSB匹配隐写算法.实验表明该隐写算法在大容量嵌入的同时,保持了载密图像的二阶统计特性,提高了隐写的安全性.     

应用五株采样提升算法的抗盲检测图像隐写算法

在分析图像盲检测算法原理的基础上,提出了一种在形态小波高频系数上进行消息嵌入的抗盲检测隐写算法.该算法利用五株采样提升实现图像的小波变换,在大于一定门限的小波高频系数中嵌入消息,并通过建立的嵌入信息表来修正嵌入规则以保持小波系数直方图近似不变,在门限处引入直方图调整策略以减小系数直方图在门限处的变化.由于通用盲检测算法大多基于概率密度函数的变化实现图像隐写的检测,因此本文算法可以获得对通用盲检测算法的抵抗能力.实验结果表明,本文算法在抵抗小波高阶统计量分析、直方图特征函数质心等盲检测算法能力方面,优于LSB匹配、像素值差分等隐写算法.     

基于特征融合聚类的JPEG盲隐写分析

传统隐写分析所需的隐写算法、嵌入率和图像来源等先验知识在实用中很难满足,上述条件未知的盲隐写分析场景下,使用聚类分析方法可以有效区分隐写者与非隐写者。设计一种适合所选特征的融合方案,用以提高JPEG聚类隐写分析的准确率,将偏序Markov模型特征的主成分与校准特征融合,充分利用特征互补并降低冗余,可以在参与者中更好地识别出隐写者,从而提高识别准确率。实验结果表明,在不同隐写算法和嵌入率条件下,采用该方法比现有方法准确率平均提高约2%,最高提高约16%。     

细胞神经网络与改进AES的超混沌图像加密方案

针对当前一类基于混沌系统的图像加密算法的应用进行研究,提出了一种五维细胞神经网络和AES（高级加密标准）加密算法相结合的超混沌图像加密算法。该方法定义了五个数和提取一个与明文像素值相关的参数作为密钥,通过细胞神经网络生成的超混沌序列作为AES加密算法的目标密钥;将明文与目标密钥进行异或处理;将目标密钥代入算法进行若干次AES加密算法进行加密得到密文。通过实验仿真表明,该算法能较好地抵抗差分攻击、统计特性分析等,而且还能有效抵抗明文攻击,加密效果较好。     

基于物理层网络编码的通信信号分析方法

针对物理层网络编码(PNC)系统难截获的特点,为了实现基于物理层网络编码通信信号的盲恢复,提出一种基于译码辅助的盲恢复算法。该算法首先对第二时隙映射信号进行分析,主要包括调制参数和编码参数等信息;其次,对第一时隙同频混合信号进行最佳采样点分析,通过聚类匹配的方法对采样点信息进行判决;最后,利用译码算法对判决信息进行分组纠错,恢复通信双方的信息序列。实验结果表明,所提算法能够成功实现PNC混合信号的盲恢复,在信噪比为11dB时,误码率可以达到10-3。     

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。     

针对F5算法的盲检测隐写分析

通常基于统计特征的隐写分析算法特征针对性强,而通用隐写分析算法适应性强.结合两者的优点,提出了一种针对F5数字隐写技术的盲检测算法.根据F5算法对载体图像统计特性带来的影响,提取了21个特征.在分类器设计方面,选用了对样本数量和质量依赖性小的支持向量机.最后对不同训练样本下算法的识别能力进行了实验仿真.实验结果表明,使用高嵌入率载密图像进行训练能达到很好的检测效果,在虚警率为4%的条件下,对25%载密图像的检测结果都达到了95%以上.     

基于Markov链安全性的二阶统计保持隐写算法

如何设计高阶统计安全的大容量隐写算法是当前隐写研究的难点和热点。该文基于Markov链安全性指标和动态补偿的思路,提出一种二阶统计保持的隐写算法。该算法在不降低嵌入量的前提下尽量保持了载体图像的二阶统计特性。实验结果表明,该算法在较大容量数据嵌入过程中,能较好保持二阶统计特性,取得隐写安全性的提高。     

基于Boosting算法融合的图像隐写分析方法

现有盲检测技术在实际检测中,由于嵌入算法未知导致检测困难。为此,提出一种基于Boosting算法融合的图像隐写分析方法。通过训练分类器建立不同隐写算法下的分类器模型,利用Boosting算法计算各分类器的分类性能,对各分类器的概率输出进行融合,得到最终检测结果。基于典型空间域隐写算法和JPEG隐写算法的实验结果表明,该方法实现了对多种隐写算法的有效检测,应用Boosting算法融合后整体检测性能提升了约2％。     

基于准三维变换的视频隐写算法

结合离散余弦变换(DCT)的能量压缩能力和离散小波变换(DWT)的多分辨率特性,提出一种基于准三维变换的视频隐写算法。该算法利用二维小波变换描述视频序列的帧内信息,通过一维离散余弦变换描述视频序列的帧间信息,从而有效利用视频序列的空间及时间冗余,将秘密信息嵌入在DCT系数的量化过程中,保证了视频序列的稳定性及秘密信息提取的准确性。实验结果表明,该算法具有较好的视觉不可见性与较高的嵌入容量,且可实现秘密信息的盲提取。     

基于运动矢量直方图不变的数字视频隐写算法

针对现有基于运动矢量(MV)的数字视频隐写算法对载体直方图统计特性带来较大改变这一问题,提出一种基于运动矢量直方图不变的数字视频隐写算法。利用保持直方图数据映射方法,把秘密信息隐藏在视频运动矢量中;同时,利用数据匹配编码对嵌入之前的秘密信息进行编码处理,得到了与视频运动矢量统计特征基本匹配的数据流,使算法接近于信息论下的完美安全。实验结果表明：算法有效控制了运动矢量直方图的改变,同时码率的增加也被有效地控制在1%以内,隐写分析检出率平均下降了30%~50%。