基于带权隐秘图像的2LSB隐写分析方法 

图像2LSBTwo Least Significant Bits,最低两位比特替换隐写在各个位平面上的信息隐写可以是相互独立的,其隐写比率可以不同。文章基于带权隐秘图像检测方法的原理,给出了最低两位平面含隐写信息的带权隐秘图像模型,依据该模型构建了2LSB替换隐写比率估计方法。该方法首先运用现有LSB检测方法对次低位隐写比率做出了估计,然后依据文章建立的最低两位平面带权隐秘图像的模型,给出最低位隐写比率的估计。实验结果表明,本方法能较精确地估算出图像最低两位平面上各个位平面的隐写比率。     

一种针对LSB替换隐写的消息定位方法

目前已有很多算法可以对LSB替换隐写进行有效检测.文章进一步研究针对LSB替换隐写的消息嵌入位置定位方法,从而为隐藏信息的提取提供关键信息.首先分析LSB替换消息嵌入过程对WS残差的影响,得到单幅图像的WS残差分布;然后提出单幅图像上修改位置的定位方法;最后提出基于修改点定位的消息定位算法.实验结果表明了该算法的有效性.     

空域图像隐藏信息检测技术研究

隐藏信息检测技术是对信息隐藏技术的攻击技术,是对抗非法信息传播的一个重要手段,也是衡量隐藏系统安全性的一个重要手段.针对常用的数字图像隐写载体,回顾图像隐藏信息检测技术的研究进展.重点针对空域LSB替换隐写的检测与隐藏信息量估计进展,针对克服了统计不对称性的LSB匹配嵌入检测或嵌入率估计进展,以及针对调色板图像隐写的检测研究进展.对于反隐写研究的发展趋势和面临的新问题也作了讨论.     

基于汉明距离统计的隐写分析算法

针对LSB匹配隐写算法会改变自然图像LSB(最低有效位)序列相关性的特点,提出了"汉明距离统计"方法。在合理假设的情况下,分别对随机序列和自然图像LSB序列的汉明距离统计分布进行推导和实验,构造了能够度量二者相关性本质差异的统计量,并据此设计了适用于LSB匹配的隐写分析算法。实验结果表明算法具有较好的检测性能。     

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Contourlet变换的图像隐写盲检测方法

图像通用盲检测技术主要通过机器学习实现,隐写分析特征直接决定了盲检测技术的性能。基于图像信源在多尺度和多方向性的统计特性,文章将Contourlet变换与隐写分析相结合提出一种盲检测方法。首先通过分析不同内容的图像细节分量隐写前后特征函数的变化,选用带通特征函数矩。通过分析比较两种不同的图像预测方法对隐写检测性能的影响,提取待检测图像及其预测误差高频子带系数的特征函数矩作为检测特征,通过支持向量机进行分类。以BOWS和UCID图像库为测试图像的实验结果表明,该方法较现有典型方法具有更好的检测性能。     

基于图像的LSB隐藏算法位平面分析及算法改进

LSB算法是一种简单而通用的信息隐藏方法，具有不可见性好和可隐藏信息量大的特点，但其鲁棒性较低；分析了以图像为载体的LSB算法位平面特征及其易攻击性，提出了一种改进方法，给出了实现方案；实验结果表明，算法改进后能够很好的抵御针对LSB算法的位平面攻击，在隐藏大量信息的情况下，保持了载体图像的视觉特性和纹理特性。     

基于递进多目标蛙跳优化的LSB±K隐写算法

设计一种采用非支配排序、拥挤机制和种群重构等策略的递进多目标混合蛙跳算法,可有效保证Pareto前沿的多样性和均匀性.将该多目标优化算法用于设计LSB±K隐写算法.在优化过程中对图像分块,对应所有图像子块组成的矩阵构成优化算法的可行解,矩阵元素代表对应图像块像素的嵌入位数.以载体图像与载密图像差分图的直方图特征函数质心差和隐写容量为两个优化目标,对不同图像块的嵌入位数进行优化.实验结果表明,采用递进多目标混合蛙跳优化的LSB±K隐写算法,与相近抗分析性能下的LSBM隐写及单目标优化LSBM隐写相比,嵌入容量提高了30%;与相同容量的LSB±2隐写及单目标优化LSB±2隐写相比,抗分析能力更强.     

快速图像自适应隐写算法

图像自适应隐写将隐秘信息的嵌入集中在难以建模的区域,使隐写的抗检测性有了很大提升,目前已成为隐写术的主流研究方向。但自适应隐写,无论是信息的嵌入过程还是提取过程的计算复杂度都很高,难以满足实际的应用需求。研究基于STC(Syndrome-Trellis Codes)的图像自适应隐写的快速算法,通过分析STC校验矩阵的结构特点,提出基本行向量的概念,给出计算基本行向量长度的公式。利用矩阵扩展,将大规模的矩阵乘法计算简化为基本行向量的小矩阵乘法计算,降低信息提取过程的计算复杂度;通过分析信息嵌入过程,探索并行化计算失真的方法,降低信息嵌入过程的计算复杂度。理论计算与实验结果均表明,该快速隐写算法是有效的。     

基于Fisher信息的最优隐写方法

为了提高隐写算法的安全性,提出一种基于Fisher信息的最优隐写框架.将隐写算法设计建模成以嵌入转移概率为决策变量、以Fisher信息最小化为目标的最优化问题.推导出Fisher信息是嵌入转移概率的二次型,通过二次规划求解最优嵌入转移概率.给出了一个最优隐写算法实例——最优LSB matching算法,实验结果表明,最优LSB matching算法的Fisher信息小于传统LSB matching算法,隐写安全性提高.     

基于对抗攻击的图像隐写策略搜索

传统的隐写方法依赖于难以构建的复杂的人工规则。基于富特征模型和深度学习的隐写分析方法击败了现有最优的隐写方法,这使得隐写的安全性面临挑战。为此提出了一种基于对抗攻击的图像隐写策略的搜索方法,以寻找合适的隐写策略。隐写模型首先根据已知隐写算法初始化失真代价,然后建立含参的代价调整策略。对手模型区分载体和载密图像的分布,以发现潜在的隐藏行为。针对对手模型,利用定向对抗攻击得到相应的基于梯度符号的评价向量。在隐写模型与对手模型之间建立对抗博弈过程,据此搜索目标隐写策略。隐写模型和对手模型均用深度神经网络模型实现。构建了4种隐写配置并同3种隐写方法进行了实验比较。结果表明,该方法能有效搜索到图像隐写策略,与人工设计的经典方法和最新的隐写方法相比具有竞争力。     

一种基于图像偏离度直方图的 LSB匹配隐写检测算法

LSB匹配采用±1修改模式,以使其LSB与待嵌入比特匹配,增强了隐写的安全性,对于它的检测是当前的热点、难点。提出一种基于图像局部统计一致性的隐写分析算法。偏离度的概念被引出来刻画临域像素的空间相关性,在偏离度直方图上提取了对隐写敏感的特征,并加以优化。实验结果表明：在未压缩高精度图像库上也具有良好的检测效果。     

空间域彩色水印嵌入算法研究

针对彩色水印图像的嵌入问题,介绍了数字水印技术中的最低有效位(LSB)算法,研究了利用Arnold变换进行图像置乱的基本原理,提出了一种基于Arnold变换的空间域彩色水印图像的嵌入算法。仿真结果表明,将一幅彩色图像的R、G、B分量经过Arnold变换后,嵌入到载体图像的最低有效位(LSB)中,可以有效地实现彩色水印信息的隐藏,水印信息具有良好的透明性和安全性.     

抗SPA攻击的快速LSB均衡隐藏算法

提出了一种新的LSB隐藏方法,根据待嵌载体图像像素值的奇偶性和嵌入信息的内容,选择像素值加1或加2的嵌入方式,使得SPA(sample pair analysis)攻击的假设条件在嵌入前后保持平衡,致使SPA攻击失效。在使用该方法嵌入率达到100%时,SPA攻击的估计值仍然小于判决门限。实验不仅验证了新方法抵抗SPA攻击的能力,也验证了新方法可以抵抗RS等检测。新方法嵌入方式简单,且无需在嵌入后再做附加处理,便于实现。     

Assorted benchmarking for steganography based on blind steganalyzer accuracy fitting

KL divergence gives a precise estimation of the difference between cover and stego mediums, but the high computational complexity makes it impropriate for steganography benchmarking. The existing benchmarking methods use other statistics to evaluate the divergence between cover and stego features, but the performance is relatively poor. To solve this problem, we propose an assorted benchmarking for steganography based on blind steganalyzer accuracy fitting. The two complementary basic statistics, i.e., the mean value of single dimensional mutual information and the maximum mean discrepancy, are combined to obtain a better estimate of the divergence between cover and stego features.     

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.