基于图像的无载体信息隐藏技术研究

近年来,无载体信息隐藏成为了热门的研究方向,其中,基于图像的无载体信息隐藏算法具有较高的研究价值。文章对图像的无载体信息隐藏的相关算法进行了分类并简要梳理。首先,介绍了算法的图像编码算法,并根据算法评估指标对同一类别的算法进行了分析对比,然后得到该类别算法的优点和不足,最后,总结了图像的无载体信息隐藏存在的问题,给出了未来的研究和改进方向。     

基于滑动窗口的流媒体信息隐藏检测方法

基于网络协议和网络流媒体的动态信息隐藏及检测是近年来研究的热点.本文针对流媒体动态信息隐藏的特点,提出了在网络环境中进行实时的信息隐藏检测的基本模型.重点研究了基于滑动窗口的流媒体检测方法,对滑动窗口的大小与检测精度之间的关系作了深入研究.实验结果表明适当选取检测窗口的大小可以提高检测的精度.     

基于数字图像的隐藏信息检测算法

介绍了较为常见的信息隐藏分析方法,详细阐述了Sorina Dumltrescu,Xiao Linwu等提出的点对信息隐藏检测方法,并对该算法进行优化;在使用几种主流的隐写工具对一些BMP图像做信息隐藏后,使用上述算法做了测试,从实验所得数据来看此分析方法具有很高的检测准确率。     

基于图像的信息隐藏分析技术综述

信息隐藏分析技术就是对信息隐藏系统进行攻击的技术。该文简要介绍了信息隐藏技术和信息隐藏分析技术，分析了基于数字图像的信息隐藏分析技术，并对现有的多种信息隐藏分析方法和研究现状进行了深入讨论。     

基于BCH码的信息隐藏方法

基于信道编码的容错冗余特性,文章提出了一种利用BCH码实现信息隐藏的方法。在不改变载体的信源编码结构的前提下,利用伪随机序列调整嵌入步长,将秘密信息当做噪声随机地嵌入到载体的信道编码码流中,避免了传统信息隐藏方法中秘密信息嵌入位置集中的问题。理论分析和实验结果表明,当载体一定时,信道误码率越高,隐藏容量越小;载体信道编码的信息码长越短,隐藏容量越大;载体信道编码的纠错能力越强,隐藏容量越大。实验结果还表明,隐藏信息对载体的恢复并无显著影响。     

空间域LSB的信息隐藏检测技术研究

基于图象的信息隐藏检测技术是隐写分析技术的基础,对于保障网络信息安全和提高信息隐藏算法的安全性具有重要意义。本文针对基于空间域图象的LSB信息伪装的方法,介绍了隐写分析的原理,以及现有的信息隐藏检测算法,并对这些算法进行了评价。最后指出了信息隐藏检测技术未来发展的方向,以及发展前景。     

基于码书关联网络的基音调制信息隐藏检测

基音调制信息隐藏在进行基音预测时嵌入机密信息,可在低速率语音压缩编码过程中进行高隐蔽性的信息隐藏,文中试图对该种隐写进行检测.文中发现该种隐写将导致压缩语音流中相邻语音帧自适应码书的关联特性发生改变,文中以此为设计隐写分析算法的关键线索.为了量化该种关联特性,文中设计了码书关联网络模型并基于该模型得到了对隐写敏感的特征向量.最后,基于所得特征向量并结合SVM(Support Vector Machine,支持向量机)构建了隐写检测器.针对典型的低速率语音编码标准G.729以及G.723.1的实验表明,文中方法性能优于现有检测方法,实现了对基音调制信息隐藏的快速有效检测.     

基于图像的信息隐藏检测算法和实现技术研究综述

基于图像的信息隐藏及分析技术是信息安全领域的一个重要方面。信息隐藏技术包括了隐写术和数字水印。信息隐藏检测技术是信息隐藏技术的攻击技术。通过基于图像的信息隐藏检测技术,可以判断图像中是否存在信息的隐藏和嵌入。基于图像的信息隐藏检测技术包括了数字图像特征分析、检测算法和实现技术。提出了基于图像的信息隐藏检测技术的知识体系。重点阐述了多种基于图像的信息隐藏检测算法,并进行了理论分析和实验测试。分析了现有的几种基于图像的信息隐藏的实现技术,提出了一个面向Internet应用的检测系统模型。     

基于生成对抗网络的信息隐藏方案

针对信息隐藏中含密载体会留有修改痕迹,从根本上难以抵抗基于统计的隐写分析算法检测的问题,提出一种基于生成对抗网络（GAN）的信息隐藏方案。该方案首先利用生成对抗网络中的生成模型G以噪声为驱动生成原始载体信息;其次,使用±1嵌入算法,将秘密消息嵌入到生成的载体信息中生成含密信息;最终,将含密信息与真实图像样本作为生成对抗网络中判别模型D的输入,进行迭代优化,同时使用判别模型S来检测图像是否存在隐写操作,反馈生成图像质量的特性,G&D&S三者在迭代过程中相互竞争,性能不断提高。该方案所采用的策略与SGAN（Steganographic GAN）和SSGAN（Secure Steganography based on GAN）两种方案不同,主要区别是将含密信息与真实图像样本作为判别模型的输入,对于判别网络D进行重构,使网络更好地评估生成图像的性能。与SGAN和SSGAN相比,该方案使得攻击者在隐写分析正确性上分别降低了13.1%和6.4%。实验结果表明,新的信息隐藏方案通过生成更合适的载体信息来保证信息隐藏的安全性,能够有效抵抗隐写算法的检测,在抗隐写分析和安全性指标上明显优于对比方案。     

一种基于短重码间距统计的隐写分析方法

根据序列中短重码的分布特征提出一种基于位平面相关性的隐写分析方法.文中定义了短重码间距统计概念,推导分析了统计分布特征.并由短重码间距统计可以反映序列相关性的特点,利用其统计结果在间距等于图像宽度处的统计优势,通过Poisson分布显著性检验检测隐秘消息.实验结果表明,在有效控制虚警概率的前提下,此算法对LSB(least significant bit)匹配隐写有良好的检测性能.另外此算法从位平面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.     

GIF图像的EzStego隐藏算法及其分析

随着信息隐藏技术的发展,信息检测技术也越来越被人关注,其中检测分析的也变得更加重要.通过对GIF图像的信息隐藏嵌入方法中典型的EzStego算法做了分析,并根据其工作原理,实现了一种利用GIF图像中相邻像素之间平滑度的统计特征进行分析的方法.实验结果表明,该方法能有效地检测EzStego算法隐藏的信息.同时,对该方法的适用范围进行了分析.     

彩色图像信息密写新方法

为实现彩色图像中的安全隐写,首先通过混沌映射算法将图像去相关处理,再经过离散正弦变换, 提出以彩色图像为载体的安全隐写方法,应用二值图像信息嵌入技术,将隐蔽信息隐藏在颜色分量的较高层位面中,可实现优良的隐蔽性和较大的嵌入量。所使用的二值图像数据隐藏方案包括一组完备的规则,能够准确判断边缘像素是否可承载嵌入数据,保证嵌入数据的无差错盲提取,并可引入密钥以增强安全性。实验表明,在彩色图像中数据嵌入量达到每像素1.5 b时视觉不可察觉,峰值信噪比保持在40 dB以上,直方图无异常,并能抵御多种有效的隐写分析算法,兼顾了隐蔽信息容量和安全性。同时,解决了含密图像进行压缩或作任何有损的格式变换、数据嵌入、信息提取、抵御隐写分析算法难题。     

基于点阵式字符编码与实体颜色的工程图密写技术研究

针对数字工程图的版权保护问题和现有密写技术鲁棒性和实用性不强的特 点,提出了一种基于点阵式字符编码与实体颜色的工程图密写技术算法。该算法先对要隐藏 的信息进行点阵式编码处理,使字符具有图像的特性,然后根据Logistic 混沌系统对该点阵 式编码信息进行二值化处理加密,结合HVS 将加密后信息和加密信息的校验码嵌入到工程 图的实体颜色中,从而实现信息的隐藏和自校验。实验结果显示该算法对平移、旋转和编辑 等攻击具有较好的鲁棒性和较高的嵌入量, 较好地解决了数字工程图的版权保护问题。     

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。     

基于视觉感知机理的大容量彩色图像盲隐写算法

针对现有彩色图像隐写算法大多将灰度图像的算法直接用于彩色通道,未能运用彩色视觉感知机理的问题,提出一种YUV空间上的、基于视觉感知机理的大容量彩色图像盲隐写算法。主要方法是在Y分量上通过标准差来分析载体图像的局部复杂性,利用视觉感知机理将信息分成两部分隐写于Y和V分量中,灵活性较差的U分量则作为隐写信息的通道指示器,无需大的改变。大量实验结果表明,所提算法与其他方法相比在嵌入大容量信息后依然能够保持很好的不可感知性,而且可以抵抗直方图对比和RS隐写分析方法,因而所提算法是合理、简洁、有效的。     

基于颜色编码和图像隐写术的可逆灰度方法

针对现有方法存在合成灰度图像视觉质量欠佳、重建彩色图像还原度不足的问题,提出一种基于颜色编码和图像隐写术的可逆灰度方法。其利用可逆神经网络构建更高效的颜色编解码器,并引入密集卷积块和通道注意力机制进一步提升网络模型的性能,综合减少编解码过程中的颜色信息丢失。之后,为使灰度图像负载编码信息以及减小嵌入过程导致的图像失真,设计了一种基于修改方向的图像隐写算法,通过自适应权值参数选择,以接近最优的方式满足不同的嵌入容量需求,减少对灰度图像的修改。在Kodak和McMaster数据集上的实验表明,与现有代表性可逆灰度方法相比较,该方法能够生成质量更高的可逆灰度图像以及重建更加还原的彩色图像,在图像可视化时具有更好的视觉效果,在标准参考图像的相似性评价指标方面也取得了更优的性能。     

基于小波包分解与矩阵编码的自适应音频隐写算法

针对音频隐写算法载体利用率较低、不可感知性较差、嵌入效率不高的问题,提出了一种基于小波包分解与矩阵编码的自适应音频隐写算法。算法通过对比音频文件在MP3压缩前后小波包分解系数上的差异,将小波系数不变的位数作为嵌入载体,有效提高了嵌入容量;另外采用混沌模型产生随机三元组对矩阵编码算法进行改进,提高了算法的安全性与嵌入效率。算法在容量方面较直接选取中频子带小波系数作为嵌入载体的隐写算法提升约30%;信噪比(SNR)较使用固定三元组的矩阵编码隐写算法提升约9%。实验结果证明了算法的正确性,能基本满足大容量安全通信的需要。     

基于24位BMP图像的抗RQP检测LSB算法

针对24位BM P彩色图像RQP算法,提出一种改进的LSB隐写算法。在隐秘过程中将载体图像的像素按颜色值分为若干集合,将每个集合的所有像素作为统一整体进行信息隐藏。其核心思想是通过减小隐秘图像中单一颜色数和相邻颜色对数的相对变化,实现对RQ P隐写分析算法的抵抗能力。实验选取120幅24位BM P彩色图片作为载体进行信息隐藏,分析结果表明,该算法在保证一定隐藏容量的基础上,对RQ P隐写分析有较强的抵抗能力和视觉隐藏效果。     

使用四叉树分割进行自适应空域隐写

目的 针对自适应隐写术可有效避免对载体敏感区大量修改的关键问题,为间接提高安全性和增大隐写容量,在四叉树分割和自适应像素对匹配（APPM）的基础上提出一种自适应空域隐写术。方法 首先该方法以图像块的纹理复杂度作为一致性测度并且设置图像块大小为判别准则进行图像分割,根据四叉树分割结果中面积较小的图像块属于复杂区域,较大的属于平滑区域,按照图像块面积大小将图像分成由高复杂、中复杂、低复杂三大区域构成。其次嵌密方式采用APPM,根据密信容量和载体图像选择进制数B。最后,为了保证安全性和提高容量,优先选择高复杂区嵌入不低于B进制的密信,在中复杂区进行B进制的密信嵌入,在低复杂区选择不高于B进制的密信嵌入。结果 为了验证提出的方法,选8幅经典图作为实验,在嵌入率1.92 bit/pixel的情况下,与已有PVD系列算法和DE算法相比具有更高的PSNR值,PSNR值高达48 dB。此外与APPM算法比较,在嵌入率2.5 bit/pixel情况下,该算法的平均KL距离相比传统APPM算法减小了25.37%,平均一阶Markov安全指标值相比传统APPM算法减小了12.11%,对应的平均PSNR值相比传统APPM算法提高0.43%,在嵌入率1.5 bit/pixel情况下,该算法的平均KL距离相比传统APPM算法减小了37.84%,平均一阶Markov安全指标值相比传统APPM算法减小了26.61%,对应的平均PSNR值相比传统APPM算法提高1.56%。此外,从RSP图库中随机选1 000幅图作为数据集,在嵌入率0.5,0.6,0.7,0.8,0.9和1.0 bit/pixel条件下,结合SPAM特征和SVM分类器的最小平均错误率均高于LSB系列经典算法和APPM算法。结论 1）考虑了人类视觉系统对图像不同区域的敏感性不同,通过对图像进行四叉树分割预处理,优先选择非敏感区进行隐写,保证了一定的安全性要求,低嵌入率下抗SPAM检测和统计不可见性方面比较有优势。2）在四叉树分割中,对于隐写前后图像的四叉树分割结果不同的异常情况,采用一种图像块纹理复杂度调整方案,保证了密信正确完整提取。3）利用了APPM算法的大容量特性,可以隐写嵌入率大于1 bit/pixel的密信,比较适用于大容量的密信隐写,而且可以嵌入任意进制的密信,最大程度地减少嵌入失真,此外,进行了四叉树分割预处理,在安全性方面优于传统APPM算法。     

On the decoding of the (24, 12, 8) Golay code

An improved syndrome shift-register decoding algorithm, called the syndrome-weight decoding algorithm, is proposed for decoding three possible errors and detecting four errors in the (24, 12, 8) Golay code. This method can also be extended to decode two other short codes, such as the (15, 5, 7) cyclic code and the (31, 16, 7) quadratic residue (QR) code. The proposed decoding algorithm makes use of the properties of cyclic codes, the weight of syndrome, and the syndrome decoder with a reduced-size lookup table (RSLT) in order to reduce the number of syndromes and their corresponding coset leaders. This approach results in a significant reduction in the memory requirement for the lookup table, thereby yielding a faster decoding algorithm. Simulation results show that the decoding speed of the proposed algorithm is approximately 3.6 times faster than that of the algebraic decoding algorithm.