JPEG图像隐写及隐写分析算法设计与实现

在介绍信息隐藏技术以及JPEG图像隐写发展现状的基础上,讨论了JPEG图像格式以及JPEG图像隐写算法,并实现了F5隐写算法。在实现F5算法的同时,还介绍实现了算法采用的混洗、矩阵编码等提高算法安全性的技术。     

基于JPEG图像结构特征的隐写分析算法

该算法用来检测JPEG图像中是否藏有秘密信息。根据JPEG图像的结构特征,首先提取量化矩阵,然后根据图像与该量化矩阵的关系判断是否含有秘密信息。本文在理论上分析了算法的正确性,并在实验上验证了算法的有效性。     

基于图像校准的通用型JPEG隐写分析

对JPEG图像隐写分析而言,直接在嵌入域中提取特征一般会取得更好的效果.然而,在现有的JPEG隐写术中,由于所嵌入秘密信息的能量要远远小于载体图像本身所具有的能量,因而秘密信息嵌入所引起的载体图像微小失真很难直接从给定的待测图像中发现.基于此,文中在已有JPEG图像全局校准方案的基础上,提出了对JPEG图像进行局部校准的新思路.并在此基础上提出了一种全局与局部校准相结合的通用型JPEG隐写分析算法.通过从待测图像和局部校准图像量化后DCT系数的差分信号中提取特征、以及对从待测图像和全局校准图像分别提取的特征进行差分等方式,使得提取的特征对秘密信息的嵌入更为敏感.此外,文中应用Markov转移概率矩阵,分别提取块内以及横向和纵向块间量化后DCT系数在幅值和符号两个方面的相关性作为特征.仿真结果表明,与已有的JPEG隐写分析算法相比,文中所提出的算法具有更好的检测效果.     

基于卷积神经网络的JPEG图像隐写分析参照图像生成方法

基于深度学习的JPEG数字图像隐写分析模型检测能力已超越基于人工设计特征隐写分析模型,但检测能力仍存在提升空间.以进一步提升JPEG隐写分析模型的检测能力为目标,借助深度学习方法,为基于深度学习的JPEG隐写分析模型提供辅助信息,从数据输入角度,探索进一步提升隐写分析模型检测能力的途径.基于卷积神经网络,构建隐写分析参照图像生成模型,对待检测图像进行变换,从而获得对应参照图像.之后,将待检测图像与对应参照图像作为隐写分析模型的输入数据,进一步挖掘待检测图像中存在的隐写分析相关信息.为验证所提出算法的有效性,进行针对JPEG自适应隐写算法的对比实验.实验结果表明：所设计的参照图像生成模型能够提升现有基于深度学习的隐写分析模型检测能力,提升效果最多可达6个百分点.     

图像隐写分析技术综述

通过归纳典型专用隐写分析方法和通用隐写分析方法的机制,指出在该领域中,低嵌入率的检测问题、图像源不匹配问题和隐写分析方法的适用性问题是3个亟待解决的问题,进而提出基于富模型和数字取证的隐写分析是两大研究趋势,前者合并不同域的差异特征后,利用集成分类器区分载体和含密图像,后者先用数字取方法证识别图像的类型,再采用该类的隐写分析器检测图像,由此克服图像源不匹配问题,提高检测性能.     

基于统计特征的JPEG图像隐写分析技术

介绍一种新的基于特征统计的JPEG图像隐写分析技术.利用选择的特征组,进行多元回归分析设计一个线性分类器,可以精确地判定图像中隐藏信息的存在性.这种方法可以检测各种JPEG图像信息嵌入系统,如J-Steg,OutGuess和F5算法.相对于现有的基于图像质量度量(QM)的统计方法,新方法的检测准确率更高(对同一嵌入率,本方法准确性提高了至少10%)     

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.     

基于JPEG图像的信息隐藏体系的研究

本文是介绍基于JPEG图像信息隐藏整个体系结构的研究,包括秘密信息的嵌入、提取和对隐写图像的分析,并且提出了一种比较完善的信息隐藏和提取的设想,通过与信息安全的结合,将IDEA分组密码体制应用于水印图像的加密和解密,加密后的二值序列顺序嵌入到载体图像的低频DCT系数上。最后就是对于隐写分析做了概括性的论断。     

基于DCT域共生矩阵的JPEG图像隐写分析

提出一种新的针对JPEG图像的通用隐写分析方法,该方法直接提取DCT系数,利用共生矩阵去挖掘出块中低频系数的相关性,最后形成120维特征并用SVM进行分类。针对4种公认的安全性较高的JPEG类嵌入方法F5、Outguess、MB（未去除分块特性MB1,去除分块特性MB2）,对CorelDraw1096张图库进行了实验,结果表明,该方法的识别率和运算速度明显优于现有算法。     

基于MPUI模型的JPEG2000图像最大隐写容量

隐写容量是信息隐藏的4项性能指标之一,目前,相关科研工作者对其他3项指标,即鲁棒性、透明性和计算复杂性进行过大量的研究,但隐写容量方面的研究却很少.该研究有力地完善了信息隐藏的理论体系,根据JPEG2000压缩标准以及人眼对小波系数改变的敏感程度,借助小波系数的失真代价函数,区分出小波系数的承载秘密信息能力：失真代价函数值越小,该小波系数承载能力就越强;反之,该小波系数承载能力就越弱.当失真代价函数值大于1时,该系数不具有承载信息的能力,即为湿系数.通过最大隐写容量估算实验以及位满嵌入、过位嵌入和湿嵌入等评估实验,验证了所提方法的有效性.     

利用DCT域特征的JPEG图像数字水印及数字图像隐藏盲检测

对基于DCT系数的隐藏进行了分析,提出了一种频域特征的新算法。该算法无需任何的训练过程,对JPEG图像的各种数字图像隐藏和水印具有广泛的效果。将该算法成功地应用于通过数码相机、Internet和从无损格式图像压缩获得的图像样本。测试结果显示该算法对于基于DCT变换的数字隐藏检测具有良好的效果。     

基于校准DCT特征的JPEG图像隐写分析

提出一种基于校准DCT特征和支持向量机的JPEG图像隐写分析方法。在JPEG图像的DCT域,采用联合概率密度计算DCT系数块内和块间相关性,联合低频AC系数统计特征,利用校准技术提取243维特征,然后使用支持向量机进行训练和分类。对三种常见的JPEG图像隐写算法(F5、Outguess、MB1)进行了二分类实验。实验结果表明:在嵌入率较低的情况,该算法的检测率优于其他算法。     

基于乘同余的LSB数字图像信息隐写

为了提高针对LSB隐写的抗隐写分析能力,提出在数字图像上利用乘同余的离散特性实现LSB信息隐写,使嵌入信息在载体图像噪声空间内得到均布,提高隐写信息的抗分析能力的方案;研究乘同余和载体图像位面噪声特征;对比分析信息隐写前后的图像噪声特征,并通过实验验证基于乘同余的LSB数字图像信息隐写方法可加强隐藏信息的隐秘性。     

针对图像Two-LSBs隐写的分析方法

针对图像Two-LSBs隐写算法,提出了一种新的隐写分析方法.该方法根据Two-LSBs隐写对图像像素相关性的改变来判断秘密信息的有无,同时还可以准确地估计隐写嵌入率和秘密信息的长度.实验结果表明该分析方法的有效性,当嵌入率高于20%时检测正确率可达90%.     

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%。     

JPEG2000感兴趣区域编码的新方法

对于感兴趣区域编码一直是图像压缩的热点之一。结合新一代静止图像压缩标准JPEG2000,介绍了JPEG2000中两种经典的ROI压缩算法：最大化位移法和一般位移法,分析了这两种方法的实现原理和优缺点,提出了一种新的JPEG2000感兴趣区域编码方法。该方法利用JPEG2000中“失真可伸缩性”的特点,对于感兴趣区域和背景区域给定的目标质量,在质量层上根据给定的目标质量对包进行丢弃处理以达到压缩的目的,没有经典ROI（Region Of Interest）压缩方法的移位处理,所以压缩效率略好于经典压缩方法,压缩时间小于经典ROI方法所需的时间。实验结果表明,在相同的压缩比特率下,压缩效果和压缩时间优于JPEG2000中经典的压缩方法     

一种隐写分析盲性的评价及提高方法

现有隐写分析系统通常假定隐写算法及其配置已知,但该条件在实际的应用环境中很难满足。实际上,不同的隐写分析系统对未知隐写算法和配置有不同的适用性。将该适用性定义为盲性并在隐写系统概率模型的基础上给出一种具体的评价指标,分析提高盲性的方法,包括特征的融合优选和决策层的融合。实验表明,提出的指标能够有效指示隐写分析系统对具体隐写系统的适用性,所提方法确实提高了盲性。     

基于HMT模型的block-DCT域隐写图像移除攻击

针对block-DCT（Discrete Cosine Transform）域加性噪声隐写图像,基于隐马尔科夫树HMT（Hiding Markov Tree）模型,提出一种新的隐写图像移除攻击算法。在分析研究HMT模型结构特点和离散的小波变换DWT（Discrete Wavelet Transform）域、block-DCT域系数特性的基础上,构建了准确刻画图像block-DCT变换统计特性的HMT模型,将隐写图像秘密信息的移除问题转化为约束优化求解问题。在Matlab7.0平台进行仿真实验,结果表明：基于该算法移除秘密信息后的图像,其质量（信噪比和视觉效果）明显高于传统的噪声移除方法。     

隐写术的研究与应用

近几年来,隐写术领域已经成为了信息安全的焦点.因为每个Web站点都依赖多媒体,如音频、视频和图像.隐写术这项技术可以将秘密信息嵌入到数字媒介中而不损坏它的载体的质量.第三方既觉察不到秘密信息的存在,也不知道存在秘密信息.因此密钥、数字签名和私密信息都可以在开放的环境(如Internet,或者内联网)中安全的传送.主要介绍隐写术的基本原理以及各方面的应用.