基于相对熵的直方图差异与JPEG隐写的定量分析

针对图像隐写分析中常用的直方图特征,给出了一类基于相对熵的直方图差异计算方法,并提出了一种基于相对熵的JPEG隐写的定量分析方法.首先根据两假设检验中的最优检验——似然比检验,分析了相对熵在衡量2个直方图间的距离时的优越性,并给出了2种基于相对熵的直方图差异计算方法.然后,以新的直方图差异特征为基础,训练支持向量回归分析器,以估计隐写对DCT系数的更改比率.针对JSteg和改进的F5隐写的实验结果表明:与其他的直方图差异特征相比,根据所提出的基于相对熵的直方图差异特征所训练的定量隐写分析器具有更高的估计精度和稳定性.     

基于权值分配的隐写分析算法

SRM算法是目前隐写分析中广泛使用的方法,但未能有效检测自适应隐写算法。为提高针对自适应隐写算法的检测率,该文通过改进SRM算法,利用不同区域的像素对隐写检测贡献的差异性,提出了一种基于权值分配的隐写分析算法。理论证明了权值分配能够提高隐写检测特征的分类能力,并设计了一种基于权值分配的特征提取框架。首先依据像素失真代价确定优先像素集,之后设计合理的权值函数对不同区域的像素噪声残差分配权值,最后提取四阶共生矩阵作为隐写检测特征。实验结果表明,在检测以HILL为代表的自适应隐写算法时,与SRM和PSRM检测算法相比,所提算法的平均错误率分别降低了2.09%和1.53%,说明能够有效实施针对自适应隐写算法的检测。     

基于少样本学习的通用隐写分析方法

近年来,深度学习在图像隐写分析任务中表现出了优越的性能.目前,大多数基于深度学习的图像隐写分析模型为专用型隐写分析模型,只适用于特定的某种隐写术.使用专用隐写分析模型对其他隐写算法的隐写图像进行检测,则需要该隐写算法的大量载密图像作为数据集对模型进行重新训练.但在实际的通用隐写分析任务中,隐写算法的大量载密图像数据集是难以得到的.如何在极少隐写图像样本的情况下训练通用隐写分析模型是一个极大的挑战.对此,受少样本学习领域研究成果的启发,提出了基于转导传播网络的通用隐写分析方法.首先,在已有的少样本学习分类框架上改进了特征提取部分,设计了多尺度特征融合网络,使少样本分类模型能够提取到更多的隐写分析特征,使其可用于基于秘密噪声残差等弱信息的分类任务;其次,针对少样本隐写分析模型难收敛的问题,提出了预训练初始化的方式得到具有先验知识的初始模型;然后,分别训练了频域和空域的少样本通用隐写分析模型,通过自测和交叉测试,结果表明,检测平均准确率在80%以上;接着,在此基础上,采用数据集增强的方式重新训练了频域、空域少样本通用隐写分析模型,使少样本通用隐写分析模型检测准确率与之前相比提高到87%以上;...     

对一种基于IP标识协议隐写的分析

针对一种基于IP标识位协议隐写算法进行了分析,提出可实现隐写分析的统计变量的构造方法,给出分析窗口内含密数据包比率的估计算法,对如何提高算法的安全性给出了改进策略,实验结果表明了该算法的有效性。     

基于逐像素概率预测的图像隐写定位研究

为进一步增强图像隐写分析的实用性,对内容自适应隐写术和非内容自适应LSB matching的隐写像素定位问题展开研究,提出一种端到端的图像隐写定位网络PSL_NET,在输入端输入一张图像,输出端定位出图像的隐写像素的位置。在预处理层中,利用空域富模型的高通滤波器提取残噪图像;在深度残差层中,通过深度残差学习增强隐写特征的表达能力;在像素预测层中,利用标记出隐写像素实际位置的掩码图像进行有监督地学习,增强网络对局部隐写像素的感知能力,无区别对待平滑或者纹理区域的像素,逐一预测图像每位像素是真实位或是隐写位,最终预测出图像的隐写像素位;从目标函数层面解决正负样本的不均衡问题,提升检测精度。在基于BOSSbase v1.01数据源展开的实验中,该网络对经自适应隐写术S-UNIWARD在负载为0.4?BPP嵌入的隐写图像的像素检测准确度为0.981?74,实验验证该网络同时适用于对经非内容自适应隐写术LSB matching嵌入后的隐写图像进行隐写像素定位。     

基于显著性检测的图像隐写分析方法

针对图像隐写分析难度大、现有的检测模型难以对图像隐写区域进行针对性检测的问题,提出了一种基于显著性检测的图像隐写分析方法.该方法利用显著性检测技术引导隐写分析模型更加关注图像隐写区域的特征.首先,显著性检测模块生成图像的显著性区域;其次,区域筛选模块筛选出与隐写区域重合度较高的显著性图,利用图像融合技术与原始图像进行融...     

以数字图像为载体的隐写分析研究进展

隐写和反隐写的对抗是关系到信息安全的重要课题.文中针对常用隐写载体之一即数字图像,回顾反隐写技术的最新进展.根据隐写技术快速发展对反隐写研究提出的挑战,对近几年提出的新方法和新思路进行梳理和归纳.给出系统和扼要的评述,供隐写和反隐写研究者参考.重点围绕三方面展开讨论:对于克服了统计不对称性的LSB匹配嵌入法如何进行有效的检测或嵌入率估计;对于小嵌入率隐写进行分析的研究中有哪些进展;面对层出不穷的隐写新方法,如何实现不针对具体嵌入算法的通用隐写分析.对于反隐写研究的发展趋势和面临的新问题也作了讨论.     

F5隐写算法及其隐写分析研究

图像隐写分析是检测、提取和破坏隐写图像中秘密信息的技术,是信息安全领域的研究热点之一.由Westfeld提出的F5隐写算法是一种重要的图像隐写算法.分析了F5隐写算法及其隐写系统,讨论了一种针对F5隐写算法的隐藏检测方法,并给出了具体实现的算法.实验结果表明,F5算法采用矩阵编码,提高了嵌入效率.     

基于噪声感知残差网络的JPEG隐写分析方法

为了进一步挖掘自适应JPEG隐写图像中隐写噪声信号特征,提出基于噪声感知残差网络的JPEG隐写分析方法.该方法由噪声感知、噪声分析和判断三部分组成.其中,噪声感知部分提取图像噪声,利用图像去噪网络,更加全面地捕获隐写引入的扰动;噪声分析部分获得噪声信息的统计特征;判断部分确定图像是否携带隐写信息.此外,网络中的残差连接有效融合多尺度特征,并防止训练中出现梯度消失和爆炸.多种条件下的对比实验结果表明,该方法相较于对比算法,能够提升针对JPEG自适应隐写的检测性能并具有更好的泛化能力.     

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.     

数字隐写模型及形式化描述

为了使数字隐写模型研究与隐写技术研究同步发展,从通用到具体,依次提出3个数字隐写模型,并对各模型进行形式化描述,总结梳理隐写算法的本质原理,以指导隐写技术的进一步发展。首先,针对已有模型无法描述新兴隐写算法的问题,提出一个通用数字隐写模型,以描述当前所有隐写算法;其次,鉴于载体修改式的隐写算法在隐写术研究中的重要地位,提出基于载体修改的加性噪声隐写模型;然后,针对当前主流的图像自适应隐写算法,提出具体的最小化失真的数字图像自适应隐写模型。选取4个典型的隐写算法实例,采用所提隐写模型进行对应描述,以验证所提模型的有效性。     

基于GMM模型的自适应扩频隐写安全性分析

对自适应隐写的安全性问题进行分析,提出一种基于自然图像的高斯混合模型分析方法。在总嵌入强度相同的条件下,比较自适应和非自适应扩频隐写载密随机变量概率密度函数的特征函数,验证自适应扩频隐写的统计安全性高于等嵌入强度下非自适应扩频隐写。分析结果表明,该方法能为提升信息隐藏系统的抗统计分析性能提供理论依据。     

高效±k自适应图像隐写术

自适应隐写可避免修改载体的敏感区域, 有效提高隐写术的安全性. 总结分析了现有自适应隐写的边信息同步方法. 通过推广单调纹理函数思想, 构造一种基于自由度的纹理保序函数, 实现了自适应隐写边信息的快速同步. 结合湿纸编码和多层嵌入思想, 提出自适应 ± 1和± 2 隐写算法. 新算法既保证通信双方能快速同步边信息, 同时具有很高的抗检测性能. 理论分析和实验结果均表明了算法的有效性.     

一种改进的LSB数字图像隐藏算法*

目前针对常用的LSB信息隐藏,SPA分析(sample pair analysis)和RS方法(regularand singular groups method)能以很高的精度估计出图像中隐藏信息的比率。基于几何变换的性质,提出了一种可用于图像置乱技术的亚仿射变换,并利用矩阵编码思想改进LSB的嵌入方式,从而使嵌入数据获得了较好的抗隐写分析性能。实验结果表明,该算法能有效抵抗RS和SPA隐写分析,并保持图像的直方图统计特征,且适用于灰度图像和彩色图像,易于实现。     

基于合成语音的计算安全隐写方法

计算安全的隐写理论很早就被提出,但一直不能用于主流的以多媒体数据为载体的隐写术。原因在于计算安全隐写的前提是可以获得载体的精确分布或可以按照载体分布精确采样,而自然采集的图像、音/视频无法满足这个前提条件。近几年,随着深度学习的发展,多媒体生成技术逐渐成熟且在互联网上的应用越来越普遍,生成媒体成为合理的隐写载体,隐写者可以用正常的生成媒体掩盖秘密通信,即在媒体生成过程中隐写信息,并与正常的生成媒体不可区分。一些生成模型学到的分布是可知或可控的,这将为计算安全隐写推向实用提供契机。以当前广泛应用的合成语音模型为例,设计并实现了计算安全的对称密钥隐写算法,即在音频生成过程中,根据样本点的条件概率,按算术编码的译码过程将消息解压缩到合成音频中,消息接收方拥有相同的生成模型,通过复现音频合成过程完成消息提取。在该算法的基础上进一步设计了公钥隐写算法,为实现包括隐蔽密钥交换在内的全流程隐蔽通信提供了算法支撑,在保证隐写内容安全的同时,还可以实现隐写行为安全。理论分析显示,所提隐写算法的安全性由嵌入消息的随机性决定,隐写分析实验进一步验证了当前技术下攻击者无法区分合成的载体音频与载密音频。     

融合残差网络和极限梯度提升的音频隐写检测模型

针对目前音频隐写检测方法对基于校验网格编码(STC)的音频隐写检测准确较低的问题,考虑到卷积神经网络(CNN)在抽象特征提取上的优势,提出一种融合深度残差网络(DRN)和极限梯度提升(XGBoost)的音频隐写检测模型.首先,利用固定参数的高通滤波器(HPF)预处理输入的音频,并通过三个卷积层提取特征,其中第一个卷积层...     

Steganalysis of adaptive image steganography in multiple gray code bit-planes

For detecting the MBPIS (multiple bit-planes image steganography), which embeds the messages into the multiple Gray code bit-planes, a steganalysis method is proposed to estimate the embedding ratios based on sample pairs analysis. The proposed method combines appropriate trace sets of a more elegant and pellucid sample pair analysis model to estimate the modification ratio of each natural binary bit-plane. Then the modification ratios in Gray code bit-planes are estimated from the modification ratios in natural binary bit-planes based on the relationship between natural binary bit-planes and Gray code bit-planes. Finally, considering the matrix encoding in MBPIS, the embedding ratios are obtained from the modification ratios in Gray code bit-planes. Experimental results show that compared with existing steganalysis methods, the proposed method can not only detect the stego images of MBPIS more reliably, but also estimate the embedding ratios of MBPIS with smaller errors. When the embedding ratio in the first Gray code bit-plane is not less than 0.1, the average absolute error of the proposed method will less than it of the ID3SPA by 0.04 at least.     

A distortion cost modification strategy for adaptive pentary steganography

In this paper, a pentary steganography scheme is proposed employing the multi-layered STCs, which takes the embedding interactions into consideration. First, based on the definition of local correlation for the four-neighborhood, we link the modification direction of the central pixel with that of its four-neighborhood. Secondly, a modification degree strategy (MDS) is proposed to adjust the costs of the pixels dynamically. And the cost of pixels is assigned utilizing the MDS, which divides the process of distortion calculation into two steps of initializing and updating distortion cost. Finally, the scheme is obtained incorporating the MDS with the existing adaptive scheme S-UNIWARD of pentary version. Experimental results show that the proposed scheme is capable of providing large capacity, and has a better performance than adaptive steganography scheme S-UNIWARD of pentary version in resisting the SRM and maxSRMd2 detection when the payload is larger than 0.5 bpp. Also, the strategy could be combined with other adaptive steganography schemes of pentary version. Besides, the proposed scheme outperforms some ternary adaptive schemes with both feature sets SRM and maxSRMd2 when the payload is from 0.05bpp to 0.5bpp.