多媒体隐写研究进展

大数据分析可以跳过数据内容而仅从数据背景挖掘情报,传统的加密通信已经难以满足安全通信的需求。隐写技术是将秘密消息嵌入各种载体(如数字图像、音频、视频或文本)中实现隐蔽通信的技术,是应对大数据情报获取的有效手段,是密码技术的必要补充。人工智能,尤其是深度学习,在计算机视觉、语音和自然语言处理等领域的巨大成功,给隐写术带来了新机遇,提出了新挑战,促使基于图像、音/视频和文本的隐写术出现了一系列新思想、新方法。本文介绍隐写术的概念、分类、主要作用和研究意义,概述隐写术的发展历史、研究近况和应用场景。注意到各类载体上的隐写术虽然有差别,但是其核心追求有共通之处,可以提炼成通用的隐写编码问题。所以本文首先介绍隐写编码的基本思想与关键技术,然后针对最重要和流行的载体、图像、视频、音频和文本,分别介绍隐写术的进展。总体而言,本文从隐写编码、图像隐写、视频隐写、音频隐写和文本隐写5个方面概述隐写术的国际/国内发展现状,总结差异,对比优势和劣势,并分析发展趋势。     

基于注意力机制的高容量通用图像隐写模型

随着深度学习与隐写技术的发展,深度神经网络在图像隐写领域的应用越发广泛,尤其是图像嵌入图像这一新兴的研究方向.主流的基于深度神经网络的图像嵌入图像隐写方法需要将载体图像和秘密图像一起输入隐写模型生成含密图像,而最近的研究表明,隐写模型仅需要秘密图像作为输入,然后将模型输出的含密扰动添加到载体图像上,即可完成秘密图像的嵌入过程.这种不依赖载体图像的嵌入方式极大地扩展了隐写的应用场景,实现了隐写的通用性.但这种嵌入方式目前仅验证了秘密图像嵌入和恢复的可行性,而对隐写更重要的评价标准,即隐蔽性,未进行考虑和验证.提出一种基于注意力机制的高容量通用图像隐写模型USGAN,利用注意力模块, USGAN的编码器可以在通道维度上对秘密图像中像素位置的扰动强度分布进行调整,从而减小含密扰动对载体图像的影响.此外,利用基于CNN的隐写分析模型作为USGAN的目标模型,通过与目标模型进行对抗训练促使编码器学习生成含密对抗扰动,从而使含密图像同时成为攻击隐写分析模型的对抗样本.实验结果表明,所提模型不仅可以实现不依赖载体图像的通用嵌入方式,还进一步提高了隐写的隐蔽性.     

引入超分辨率下采样误差的图像边信息估计隐写

目的由于空域图像下采样过程中提供的量化误差边信息能够有效提升隐写安全性,为了得到下采样之前的高分辨率图像,提出一种基于超分辨率网络的空域图像边信息估计隐写方法。方法受原始下采样边信息隐写方法的启发,使用超分辨率网络生成被称为预载体的高分辨率图像。同时利用现有的空域图像对称失真算法得到每个像素点的修改失真,然后以浮点型精度对预载体下采样,得到和载体同分辨率的图像形式,利用对应像素点间的差值指导像素点的修改方向,实现基于初始失真的非对称失真调整。首先以峰值信噪比和极性估计准确率为指标对比了多种超分辨率网络以及基于传统插值方法的上采样性能,并通过调整初始失真分别进行隐写和隐写分析实验,选择使安全性提升最大的残差通道注意力机制网络及其对应调整系数作为本文的下采样边信息估计隐写方法。结果使用隐写领域中常用的3个数据库、两种传统初始失真函数以及两类隐写分析方法进行实验。在跨数据集的隐写安全性上,相比传统隐写方法,在对抗基于手工特征和基于深度学习的隐写分析时,本文方法的安全性均有显著提升,如在测试集载体图像上,嵌入率为0.5 bit/像素时,安全性分别提升6.67%和6.9%;在训练集载体图像上,本...     

Is quantum key distribution suitable for steganography?

Recently a quantum steganographic communication protocol based on quantum key distribution (QKD) was proposed, where it is believed that QKD is a kind of suitable cover of a steganographic communication because QKD itself is not deterministic communication. Here we find that, as a special cryptographic application, the procedure of QKD can be used for deterministic secure communication, and consequently it is not suitable for steganography. Due to similar reasons, other quantum cryptographic schemes, including quantum secret sharing and quantum secure direct communication, are not suitable for steganography either.     

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。     

利用跨模态信息检索的鲁棒隐蔽通信

目的 隐蔽通信是信息安全领域的一个重要研究方向,现有基于多媒体数据流构建隐蔽信道的方法,未考虑网络传输时波动产生的数据包丢失问题。本文提出一种基于跨数据模态信息检索技术的对网络异常具有鲁棒性的隐蔽通信方法,同时可以满足高隐蔽性和高安全性的要求。方法 提出了一个名为RoCC(robust covert communication)的通用隐蔽通信框架,它基于跨模态信息检索和可证明安全的隐写技术。所提方法将直接通信和间接通信两种形式相结合。直接通信通过VoIP(voice over internet protocol)网络通话服务进行,传递实时生成的音频流数据,接收方可以通过语音识别将其还原为文本;而间接通信则借助公共网络数据库进行载密数据的传输,接收方通过文本语义相似度匹配的方式来还原完整语义的载密文本数据,这有助于解决网络数据包丢失和语音识别误差导致的文本语义丢失的问题。结果 经实验测试,本文方法在协议上具有更好的通用性,相对Saenger方法在丢包率抵抗能力方面提高了5%,所用隐写算法满足可证安全性。同时,RoCC的数据传输率有73~136 bps(bit per second),能够满足实时通信需要。结论 RoCC隐蔽通信框架综合可证明安全隐写、生成式机器学习方法和跨模态检索方法的优势,与现有的方法比较,具有更加隐蔽和安全的优势,并且是当前对数据传输丢包异常最鲁棒的模型。     

基于数字化卡登格的生成图像隐写方案

针对图像隐写中载体修改会留有修改痕迹的问题,文章提出一种基于数字化卡登格的图像隐写方案.首先自动生成数字化卡登格,作为信息隐写和提取的密钥;其次以空白图像作为载体,根据数字化卡登格的区域填充秘密信息;在整个隐写过程保持秘密消息不变的情况下,再利用深度生成模型补全受损的图像,生成具有自然语义的含密图像.文章方案不受载体类...     

基于联合失真的AAC安全隐写算法

随着互联网技术的普及,越来越多的音视频通信应用融入到了人们的日常生活中.AAC(Advanced Audio Coding),作为目前互联网应用中使用最广泛的音频压缩编码标准之一,拥有优秀的压缩效果和出色的音频质量,使得越来越多的音视频作品利用AAC进行编码传输,这也为信息隐藏提供了新的、更多、更好的隐写空间.本文分别...     

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。     

隐写术中的编码模型及方法研究

隐写术的目的是将秘密消息嵌入到多媒体数据中进行隐蔽传输。为了提高安全性,嵌入过程希望对载体做尽量少的修改并避免对敏感区的修改。这个数据嵌入问题可以用隐写码来解决。文章按照发送方拥有的边信息情况,将隐写编码问题分为三种模型：基本模型,湿纸模型和湿度级模型。对各种模型的下编码方法作了介绍,并以灰度图像上的±1隐写为例说明了隐写码可以大幅度提高隐写术的安全性。     

A high-capacity steganographic approach for 3D polygonal meshes

We present a high-capacity steganographic approach for three-dimensional (3D) polygonal meshes. We first use the representation information of a 3D model to embed messages. Our approach successfully combines both the spatial domain and the representation domain for steganography. In the spatial domain, every vertex of a 3D polygonal mesh can be represented by at least three bits using a modified multi-level embed procedure (MMLEP). In the representation domain, the representation order of vertices and polygons and even the topology information of polygons can be represented with an average of six bits per vertex using the proposed representation rearrangement procedure (RRP). Experimental results show that the proposed technique is efficient and secure, has high capacity and low distortion, and is robust against affine transformations. Our technique is a feasible alternative to other steganographic approaches.     

Digital steganography model and embedding optimization strategy

The existed digital steganography models and theories are not effective enough to guide the steganography processing. Based on previous studies, this paper proposes a complete digital steganography model based on additive noise. And then, with security analysis from KL divergence, the embedding optimization strategy is given through theoretical derivation needless of any side information: optimizing the embedding modification position and optimizing the embedding modification direction (+1 or???1). Through theoretical derivation, we also obtain the quantitative relationship between the pixels modification probability and the adjacent pixels difference, and prove that modification by ±1 randomly cannot enhance steganographic security definitely. The research in this paper can provide theoretical guidance for the design of steganography algorithms. Compared with previous studies, the proposed embedding optimization strategy has outstanding advantages of being easy to implement and being effective to improve steganographic security. The experiments by optimizing LSBM and MG algorithms show that the proposed embedding optimization strategy can effectively improve each algorithm’s steganographic security at a relative small payload.

     

NFT图像隐写

NFT(non-fungibletoken)图像为元宇宙中进行创作、交易、分享和收藏的数字艺术作品。不同于自然图像,NFT图像的内容为用户自主定义,在数据空间分布较广,这为秘密信息的隐藏提供了极大便利,因此借助NFT图像进行隐蔽通信成为图像隐写的一个新分支。提出了一种NFT图像的隐写方法。对一幅给定的NFT图像,对高频与边缘轮廓部分进行增强,以丰富图像中有利于掩盖隐写修改痕迹的细节部分,从而使增强后的图像更适合隐写,将其作为载体。根据增强前后图像像素的差异确定载体图像各像素加1或减1的倾向修改方向,并根据此差异调整载体各像素的修改代价以满足确定的倾向修改方向,进一步提升隐写抗检测性。利用主流隐写编码框架在载体图像中进行信息嵌入。实验结果表明,所提方法应用于NFT图像时的抗检测性优于现有的数字图像隐写方案,对于HILL、Mi POD、DFEI隐写方案,所提方法可分别将隐写分析错误率（PE值）平均提升8.7%、9.2%、6.2%（所有嵌入率与隐写分析特征情况平均值）。所提方法适用于NFT图像,为除自然图像与生成图像以外的第3类载体（即NFT图像）提供了针对性的隐写方法。待NFT图像数量较为...     

图像隐写容量归一化研究

为解决各类数字图像的隐写容量无法统一衡量的问题,提出了数字图像的最大隐写容量归一化的算法.在阐述最低有效位(LSB)隐写技术的基础上,表明了至多改变一位后的图像的最大嵌入容量小于等于像素数的2倍,实现数字图像的最大隐写容量的归一化,将批量隐写最大容量增加了1倍.在阐述和归纳图像隐写规则后,提出了相应的隐秘信息嵌入和提取算法,并通过实例验证了所提算法的有效性,为数字图像的隐写容量归一化提供了可行的解决途径.     

不携密的安全批量隐写模型

采用数字图像的缩放算法,提出了一种符合绝对安全性定义的批量隐写模型。通过对隐秘图像进行分块,利用缩放算法推演隐秘信息,载体图像不直接携带隐秘信息。首先,选取n幅载体图像,通过特定算法将载体图像放大到指定倍数;然后,推出秘密图像的像素信息与新图像中像素信息的相关性;最后,再缩小为原图大小进行传输。由于未直接修改图像像素,提取密图不需原始图像,提高了隐秘信息的安全性。实验结果和分析表明了算法的有效性,适用于图像隐蔽通信。     

基于BN优化SNGAN的自适应音频隐写

音频隐写术是将秘密信息(如文本、图像、音频、视频等)隐藏到载体音频中,不仅能够保证秘密信息本身的安全,而且能保证秘密信息传输的安全,已成为信息隐藏领域的研究热点之一.近年来,基于深度学习的音频隐写分析技术能够在充分挖掘隐写深度特征的基础上实现高效的隐写检测,导致隐写术的安全性降低,为隐写术带来了新的挑战.不过,生成对抗...     

结合高效特征融合的可变尺寸图像隐写分析

为提升隐写分析的效率和准确率,并适应多尺寸输入图像,提出一个基于高效特征融合的可变尺寸图像隐写分析模型。在预处理层中,将经空域富模型的多阶高通滤波器初始化的多尺寸卷积核加入网络学习中,以提升模型的收敛效率和检测性能;在特征提取层中,采用特征融合思想,设计两个由Ghost瓶颈层、残差模块、密集连接模块组成的子网络,并融合输出的抽象隐写语义特征和非线性的高维隐写特征,以获得隐写特征的依赖性信息,增强模型的特征表达能力;采用改良版空间金字塔池化以自适应可变尺寸的图像样本,并丰富隐写特征的多样性。经仿真分析可知,模型能正确捕获关键的隐写信号,具备较高的收敛效率,在嵌入率为0.2、0.4的WOW隐写算法的检测准确率分别为82.6%和96.5%,在嵌入率为0.2、0.4的S-UNIWARD隐写算法的检测准确率分别为81.4%和95.2%,显著高于SRM和YedroudjNet隐写分析模型。     

3D网格隐写与隐写分析回顾与展望

在计算机图形学中,3D形状可有多种表示形式,包括网格、体素、多视角图像、点云、参数曲面和隐式曲面等。3D网格是常见的表示形式之一,其构成3D物体的顶点、边缘和面的集合,通常用于表示数字3D物体的曲面和容积特性。在过去的20年中,基于3D网格载体的虚拟现实、实时仿真和交叉3维设计已经在工业,医疗和娱乐等场景得到广泛应用,以3D网格为载体的水印技术、隐写和隐写分析技术也受到研究者的关注。相比于图像与音视频等载体的隐写,3D网格具备嵌入方式灵活与载体形式多变等其自身的优势。本文回顾了3D网格隐写和隐写分析的发展,并对现有研究工作进行了系统的总结和分类。根据嵌入方式和嵌入位置将隐写算法分成4类：两态调制隐写、最低位隐写、置换隐写和变换域隐写;根据特征提取角度将隐写分析算法分为2类：通用型隐写分析和专用型隐写分析。随后,介绍了每个类别的技术,综合安全性、鲁棒性、容量以及运算效率分析了各类算法的优劣性,总结当前的发展水平,并提供了不同嵌入率下两种数据集上隐写分析算法之间的性能比较。最后讨论了3D隐写和隐写分析现有技术的局限性,并探讨了潜在的研究方向,旨在为后续学者进一步推动3D隐写和隐写分析技术提供指导。     

生成对抗网络驱动的图像隐写与水印模型

目的 图像信息隐藏包括图像隐写术和图像水印技术两个分支。隐写术是一种将秘密信息隐藏在载体中的技术,目的是为了实现隐秘通信,其主要评价指标是抵御隐写分析的能力。水印技术与隐写术原理类似,但其是通过把水印信息嵌入到载体中以达到保护知识产权的作用,追求的是防止水印被破坏而尽可能地提高水印信息的鲁棒性。研究者们试图利用生成对抗网络（generative adversarial networks,GANs）进行自动化的隐写算法以及鲁棒水印算法的设计,但所设计的算法在信息提取准确率、嵌入容量和隐写安全性或水印鲁棒性、水印图像质量等方面存在不足。方法 本文提出了基于生成对抗网络的新型端到端隐写模型（image information hiding-GAN,IIH-GAN）和鲁棒盲水印模型（image robust blind watermark-GAN,IRBW-GAN）,分别用于图像隐写术和图像鲁棒盲水印。网络模型中使用了更有效的编码器和解码器结构SE-ResNet（squeeze and excitation ResNet）,该模块根据通道之间的相互依赖性来自适应地重新校准通道方式的特征响应。结果 实验结果表明隐写模型IIH-GAN相对其他方法在性能方面具有较大改善,当已知训练好的隐写分析模型的内部参数时,将对抗样本加入到IIH-GAN的训练过程,最终可以使隐写分析模型的检测准确率从97.43%降低至49.29%。该隐写模型还可以在256×256像素的图像上做到高达1 bit/像素（bits-per-pixel）的相对嵌入容量;IRBW-GAN水印模型在提升水印嵌入容量的同时显著提升了水印图像质量以及水印提取正确率,在JEPG压缩的攻击下较对比方法提取准确率提高了约20%。结论 本文所提IIH-GAN和IRBW-GAN模型在图像隐写和图像水印领域分别实现了领先于对比模型的性能。