图像空间域压缩感知通用隐写分析方法

根据灰度图像的纹理特征,提出一种空域压缩感知通用隐写分析(Compressive Sensing Universal Steganalysis,CSUS)方法。首先,使用方向提升小波变换(Directional Lifting Wavelet Transform,DLWT)对图像进行稀疏表示,并对稀疏系数进行直方图统计;然后,结合广义高斯分布(Generalized Gaussian Distribution,GGD)模型设计压缩感知(Compressive Sensing,CS)测量矩阵,并运用该矩阵感知稀疏系数得到CS观测值,以此作为纹理特征量;最后,通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现图像隐写的分类判断。采用5种隐写算法对4种图像数据库的图像进行隐写,利用本文提出的CSUS方法与经典的隐写分析方法进行隐写分析与对比。实验结果表明,本文CSUS方法对空域隐写具有较高精度及较好的通用性,并能够降低感知特征的维数。     

利用Gabor小波的空域自适应隐写算法

为改善利用方向性滤波器获取载体图像纹理区域的性能,进一步提升隐写算法的抗检测能力,将Gabor小波应用到隐写算法中,在WOW算法基础上提出一种空域自适应隐写算法.首先利用Gabor小波构造的方向性滤波器组分别从8个方向对载体图像进行残差权重预测,并以Hlder范数形式定义损失函数,然后利用均值滤波器对所得损失函数进行滤波处理得到新的损失函数,最后通过校验格编码按照最终得到的损失函数在载体图像中嵌入秘密信息.抵抗富模型检测实验结果表明,同等水平的信息嵌入率下,所提算法的安全性能优于同类隐写算法.     

基于多域特征的JPEG图像盲检测算法

为了提高图像信息隐藏盲检测的检测率,实现了一种从多个域提取统计特征的JPEG图像通用隐写分析算法.采用联合概率密度来计算离散余弦变换(DCT)系数间的相关性,将其扩展到小波域和空域,提取特征值;并使用同样的方法提取校准图像的特征值.二者的差值组成最终的特征向量训练分类器.对5种典型的JPEG隐写术,使用3种不同图像库进行了一系列的实验,结果表明：在嵌入率只有0.05 bpnc时,该算法检测率大于72%,与目前几种典型的通用隐写分析算法相比,具有更好的检测效果;特征约简能弱化高维特征向量间的相关性,提高分类精确度并大大节约分类时间,是通用隐写分析系统框架中一个重要的步骤.     

基于SVM对隐写分析RS算法的改进

RS分析方法是隐写分析理论中检测LSB隐写的一种典型算法,但其对低密写率的情况下其正确检测率是不理想的.针对这种情况,结合统计学习理论,利用一种基于支持向量机(SVM)来改进RS隐写分析算法,在保留RS特征选取策略的前提下,改用支持向量机(SVM)对选取的特征集进行分类识别.实验结果表明,原始无损存储图像,经改进后的算法比RS隐写分析算法具有更优的性能.     

基于多特征的F5隐写分析算法

通过分析F5算法给载体图像带来的统计变化,从DCT系数直方图的变化、DCT系数0游程的增加及对图像空域像素8×8块边界不连续性的变化等方面提取了用于检测F5算法的35个特征。最后利用SVM进行分类识别。本算法结合了专用隐写分析算法特征的有效性及通用隐写分析算法的多特征识别技术,对F5信息伪装的检测尤其是对低嵌入率图像的检测有很大的提高。实验仿真部分通过多种实验条件下的实验结果说明该算法具有很好的检测效果及很强的实用性。     

一种针对MB数字隐写的改进隐写分析方法

介绍了应用于JPEG图像的MB数字隐写算法及其检测算法,通过实验分析了运用该算法嵌入秘密消息前后JPEG图像的DCT系数独立直方图的一阶统计特征的变化,并深入研究了载体和载密图像裁剪后该特征的不同变化趋势,在此基础上提出了一种改进的隐写分析方法,改进后的算法对载密图像的正确检测率较高。     

结合重采样图像多分类的隐写分析算法

针对包含不同重采样图像和单次采样图像的混合异构图像进行隐写分析时,由于其统计特性的差异会造成隐写检测分类器中测试样本和训练样本的“失配”现象,从而降低隐写分析算法的检测性能.文章首先分析了不同插值算法和不同重采样因子的重采样图像作为训练样本和测试样本时,训练样本和测试样本“失配”对隐写分析的影响,随后构造了一种基于SVM的多分类器,用以对重采样图像进行多分类,最后提出了一种结合重采样图像多分类的隐写分析算法,降低了“失配”对隐写分析算法的影响,提高了混合异构图像环境下隐写分析算法的检测效果,并以LSBM隐写算法为例进行实验,实验结果验证了本算法的有效性.     

使用混合DCT特征检测空域隐写术

文章研究了一类流行的混合DCT特征对空域隐写术的检测能力。通过该特征对6种常见的空域隐写算法的隐写检测实验,得到以下新结论:①尽管该特征是针对JPEG隐写术设计的盲检测特征,它们也能有效检测常见的空域隐写术;②仅使用混合特征中的共生矩阵和Markov特征能够获得较混合特征更高的检测性能;③共生矩阵特征和校准技术的应用可以提升特征对产生分块效应的空域隐写术的检测能力。     

一种利用相邻像素相关的隐写分析算法

自然图像在一定邻域内具有相关性,且相关性的大小随着像素间距离的增大而减小。基于图像的这种统计特性,提出一种隐写分析方法。对图像LSB(the least significant bit)序列间隔1、间隔2进行按位异或运算,统计运算结果中“1”的数目,根据图像LSB序列和嵌入的秘密消息序列的统计差异,利用统计结果通过卡方显著性检验判断图像中是否嵌入有隐秘消息。实验结果表明,在有效控制虚警概率的前提下本算法对LSB匹配隐写有良好的检测性能。另外算法从图像像素的相关特性着手进行隐写分析,在检测过程中不针对具体隐写算法,具有较强通用性。     

基于轮廓波变换的隐写分析算法

基于轮廓波变换对图像表示的优良性质,提出了一种基于轮廓波变换的通用隐写分析算法。综合了轮廓波变换高频子带系数、高频子带噪声残差、高频子带特征函数高阶统计模型,利用支持向量机(support vector machine,SVM)对JSteg、Jphide、F5、Outguess等隐写算法的不同嵌入率进行分类和检测。实验结果表明基于轮廓波变换隐写分析算法对大部分隐写算法具有优良的探测性能。与传统的小波变换相比,轮廓波变换能够更有效地捕捉到图像因密信的嵌入而引起的细微变化。     

针对BPCS隐写的隐写分析法

为实现对位平面复杂度分割（BPCS）隐写的有效检测,分析了图像复杂度直方图在像素块替
换前后的变化,针对载密图像的位平面复杂度直方图出现明显的不连续点,定义了新的直方
图不连续性测度,并提出了改进的检测算法. 与已有算法相比,改进算法的虚警率和漏检率
降低20%以上,并且易于实现,有利于实现实时检测.     

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。     

支持向量机在图像隐秘检测中的应用

研究了支持向量机的学习算法，提出了基于支持向量机的图像隐秘检测算法，选取了两种隐秘软件F5r11和Jsteg4．1进行了大量的隐秘检测实验．通过实验发现，二次规划函数中惩罚因子C的选取对识别率影响较大，给出了不同C值之下的检测结果．实验结果证明，该算法的识别率较Fisher线性判别算法有了明显提高．     

基于H.264标准的视频混沌密写算法

基于目前最新的视频编码标准H.264,运用混沌加密和混沌密写,提出一种视频混沌密写算法。采用标准视频序列进行了仿真,并分析了算法的性能。结果表明:该算法不仅能快速和有效地进行密写,而且解码后视频序列的视觉效果和峰值信噪比(PSNR)基本上不受密写影响。     

Steganography in low bit-rate speech streams based on quantization index modulation controlled by keys

Since low bit-rate speech codecs used for voice over internet protocol (VoIP), such as iLBC (internet low bit-rate codec), G.723.1 and G.729A, have less redundancy due to high compression, it is more challenging to embed information in low bit-rate speech streams of VoIP. In this study, a new method is proposed for steganography in low bit-rate speech streams of VoIP. The core idea of this method is setting up a graph model for the codebook space of the quantizer. Based on the graph model, the method realises a quantization index modulation (QIM)-controlled algorithm for partitioning the codebook space. It can be proved that this method can minimize signal distortion while steganography taking place. Taking into account codeword partition balance and partition diversity, the proposed steganographic algorithm was based on QIM controlled by secret keys, i.e., mapping the ways of codebook division into secret keys, thereby significantly improving the undetectability and robustness of VoIP steganography. Performance measurements and steganalysis experiments showed that the proposed QIM-controlled steganographic algorithm was more secure and robust than the QIM algorithm, the conventional RANDOM algorithm and the original codebook algorithm.     

基于高斯混合模型的自适应隐写安全性分析

信息隐藏安全性研究可用以指导隐写算法设计,对信息隐藏来讲具有重要的意义。近年来,为了提高算法的安全性,自适应隐写算法层出不穷,但自适应隐写算法安全性的理论研究并未同步展开。以自然图像的高斯混合模型为基础,论证了在图像复杂度不同的区域采用不同嵌入率的自适应隐写算法的安全性高于非自适应隐写算法,并对论证结果的实际意义进行了分析,得出几点对隐写算法参数设计及图像载体的选择具有指导意义的结论。     

一种检测多类自适应隐写的盲检测方法

自适应隐写算法将秘密消息嵌入到图像纹理复杂的边缘区域,在图像平坦区域不嵌或少嵌.由于图像的复杂纹理能够很好地掩护秘密信息.因此在此区域隐写就更难被检测.针对此问题,用不同模板对图像滤波得到图像噪声残留,提取噪声残留的共生矩阵,并联合由图像水平、垂直及对角线3种不同方向的差分直方图中提取的特征作为分类特征.通过对3种典型的自适应隐写算法的测试,表明该算法能够取得较好的盲检测效果.     

H.264帧间模式选择新算法

基于H.264视频序列连续2帧时间与空间邻域内已编码宏块(MB)的模式上下文信息,自适应地为当前编码宏块选择合适的候选模式类. 把亮度16×16块和8×8块各自包含的4×4残差子块的变换系数绝对值和组成2个矩阵,利用在其上定义的梯度值分别设计了新颖的宏块级和亚宏块级模式选择准则. 实验结果表明,与joint video team(JVT) J033和JVT K021中提出的模式选择快速算法相比,本算法分别平均节省了近11％和7％的编码时间,而几乎没有带来编码率失真性能损失.     

图像LSB隐藏游程检测算法

当前,基于图像LSB的隐藏算法已经成为一种主流的信息隐藏技术。根据LSB隐藏将导致图像空域像素区内LSB长游程长度偏移(减小)的特点,本文提出了能够度量这种偏移的游程检测算法,并给出了算法原理和实现方法。该算法基于盲检测、不需要训练图像数据库、在满足一定假设条件下,检测性能优良而且算法简单易于工程实现,具有一定的实用价值。