利用模运算及其周期性特点的安全隐写算法

为了提供较大的可调信息嵌入量和保持载密图像良好的视觉质量,提出一种基于模运算及其周期性特点的安全隐写算法。首先将秘密信息流转为n进制信息流表示,然后根据余数循环的特点,应用具有安全特性的模函数将一位n进制信息嵌入载体图像的一个像素中,直至信息嵌入完毕。选择不同的参数n可以得到不同的嵌入率和载密图像视觉质量。理论分析和实验结果表明,本文算法在保持高嵌入率的同时仍保持较好的载密图像视觉质量,且安全性好;其信息嵌入率选择具有高度弹性,可以根据实际要求选择在嵌入率和载密图像质量都很理想的隐写方案。与同类算法相比具有更强的实用性。     

改进的基于模函数的数据隐藏方案

Lee等人(LEE C F, CHEN H L. A novel data hiding scheme based on modulus function. The Journal of Systems and Software, 2010, 83(5): 832-843)提出了一种基于模函数的数据隐写方法,在图像质量可接受的情况下,每个像素的最大嵌入容量为4位二进制数。但是当每个像素的嵌入量为4位时,隐写图像的质量较差,容易引起攻击者的注意。对该方法进行了改进,缩小了像素改变的范围。理论分析及模拟实验表明,改进方法不但保留了原方法的各种优点,而且使PSNR值增加1.5~3.5dB,提高了隐写图像的视觉不可见性及抵御RS攻击的能力。     

利用UG参数化装配建模技术设计百叶窗管冲切模

一、引言基于Top-down的参数化装配建模技术一经面世,便因其与工程实际相符合而受到设计师们的欢迎。UG的装配建模技术完全支持Top-down的设计方法,它采用Context Control技术支持在装配环境中进行零件设计。配合使用WAVE技术和Interpart Expres-sions技术,可以更好地体现设计师的设计思想。从某种意义上说,模具的结构设计是一种完全面向装配的设计,这种设计要求设计师在满足加工对象功能要求的情况下,进行一种由内向外扩展式的装配设计。所以,在模具设计过程中,设计师们总是先完成模具的装配图设计,然后再进行详细的零件图设计,这一流…     

用VBA实现拉深模参数化设计中图形的连续插入

此系统把VBA和数据库技术相结合，通过人机对话方式输入零件的相关参数，自动绘制零件图和装配图，实现了拉深模各工作零件的参数化设计；对于形状相似的图形块采取连续插入的方式能提高参数化绘图的效率。     

基于隐式参数化耦合模型的车身集成优化

为提高车身截面优化效率,基于SFE CONCEPT构建白车身关注部位的隐式参数化模型,并与白车身有限元非参数化模型进行耦合,使参数化模型与有限元模型耦合边界处的连接关系随截面变化自动更新,通过试验验证耦合模型的有效性。基于试验设计（design of experiments, DOE）方法、近似模型、多目标优化等策略,对白车身耦合模型进行刚度和模态等多学科集成优化,实现车身局部结构快速轻量化设计。     

面向无载体信息隐藏的映射关系智能搜索方法

传统的搜索式无载体信息隐藏技术建立在固定的映射规则与庞大的图像库基础上,依赖于复杂的人工特征提取并且需要进行大量搜索来构建合适的图像库。针对这些问题,本文提出了一种面向无载体信息隐藏的基于深度学习映射关系智能搜索方法,该方法从已有图像库出发,基于深度神经网络,自动搜索一套高容量、高覆盖率的映射关系,从而解决传统人工方法存在的传输开销大、图像库建立困难的问题。除此以外,实验表明我们的方法相较于传统无载体方法有更强的鲁棒性。     

基于像素差和模函数的隐写方法

传统的利用像素差(PVD)进行隐写的方法,通常只考虑水平方向的PVD而忽略垂直方向的PVD。为此,将原始图像分成互不相交的2×2的像素块,在水平和垂直2个方向上分别采用基于模函数的方法和普通PVD的方法进行隐写,并针对2种方法的特点对越界情况进行调整。实验结果表明,该方案能改善隐写图像的质量,提高嵌入容量,并能抵抗常见攻击。     

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。     

基于图像攻击的隐藏信息盲检测技术

隐写分析技术是网络信息安全的重要组成部分.它的最根本问题是判断数字载体是否携带秘密信息.文中提出了基于攻击的隐藏信息盲检测方式,提取空域图像、DCT域图像一个二维特征向量,通过非线性神经网络分类器来判别图像是否含有秘密信息,并建立了7000多幅图像库(包括掩密图像与干净图像)进行了可行性、多样性仿真实验,取得了以下效果:(1)平均检测率90.085%(阳性检测率与阴性检测率的总平均);(2)不受限于隐写方案;(3)能够检测低嵌入率的掩密图像;(4)能够检测出经平滑、锐化、缩小、剪切和再压缩处理后的干净图像.     

一个基于图基约束集映射的参数化设计模型

文中提出了一个基于图基约束集映射的参数化设计模型 .对图基的概念作了阐述 .提出了一个适合于图基参数化的数据模型和约束集的多元组表示与映射方法 .给出了基于图基实例的约束求解方法和定位算法 ,并对计算方法作了归纳 .在此基础上 ,给出了一个基于图基的一致联动方法 .实践证明 ,基于图基联动的设计方法摆脱了传统的基于点、线、圆、圆弧低层次线素繁琐的交互设计工作 ,提高了 CAD系统的自动化程度 ,使设计人员对产品的设计、维护以及后续分析等过程都具有十分重要的意义 .     

基于图像复杂度的隐写方法研究*

为了提供较大的隐写容量和保持良好的载密图像质量,依据人眼对纹理、边界和黑暗区域变化敏感性弱的视觉特点,结合小波变换提出了一种图像复杂度描述方法,将图像小块分为纹理、边界、黑暗和平滑四个不同类别,利用模函数设计隐写算法,在不同区域嵌入不同量的信息。实验结果表明,新的复杂度描述方法能准确区分不同类型的小块,隐写算法在提高嵌入容量的同时保持了较好的视觉质量。     

基于小波对比度和模函数的安全密写算法

针对图像隐写中大容量、高保真度和安全性问题,依据人眼对变换剧烈及较暗区域均不敏感的视觉特点,结合模函数周期性运算,提出一种基于小波对比度和模函数运算的高保真图像隐写算法。该方法首先将载体图像按固定大小分块并计算其小波对比度,然后依据小波对比度确定各块嵌入深度,最后采用模函数运算嵌入秘密信息。实验结果表明,该方法能嵌入较多信息和保持良好的载密图像质量。     

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。     

图像非加性隐写综述

图像非加性隐写不仅能更好地维持图像元素的分布,而且具有较高的抗检测性能.首先对图像非加性隐写方法进行了梳理,将其分为两大类:非加性失真设计和非加性隐写编码设计.进一步将非加性失真设计总结为3类:基于理论模型、基于修改原则和基于对抗检测的方法,对这些方法进行了对比.最后分析了非加性隐写面临的困难问题和未来的发展思路.     

面向可逆图像处理网络的可证安全自然隐写

目的 自然隐写是一种基于载体源转换的图像隐写方法,基本思想是使隐写后的图像具有另一种载体的特征,从而增强隐写安全性。但现有的自然隐写方法局限于对图像ISO(International Standardization Organization)感光度进行载体源转换,不仅复杂度高,而且无法达到可证安全性。为了提高安全性,本文结合基于标准化流的可逆图像处理模型,在隐空间完成载体源转换,同时通过消息映射的设计做到了可证安全的自然隐写。方法 利用目前发展迅速的基于可逆网络的图像处理方法将图像可逆地映射到隐空间,通过替换使用的隐变量完成载体源的转换,从而避免对原始图像复杂的建模。同时,改进了基于拒绝采样的消息映射方法,简单地从均匀分布中采样以获得需要的条件分布,高效地将消息嵌入到隐变量中,并且保证了嵌入消息后的分布与原本使用的分布一致,从而实现了可证安全的自然隐写。结果 针对图像质量、隐写容量、消息提取准确率、隐写安全性和运行时间进行了实验验证,结果表明在使用可逆缩放网络和可逆去噪网络时能够在每个像素值上平均嵌入5.625 bit消息,且具有接近99%的提取准确率,同时隐写分析网络SRNet(st...     

结合代数多重网格的钻石编码隐写算法

针对隐写算法安全性的问题,提出一种结合代数多重网格（AMG）的钻石编码（DE）隐写算法。首先,通过AMG方法将图像的像素点分成粗细网格两个部分。然后,结合DE把机密信息分别嵌入到粗细网格两个像素序列中。其中,粗网格部分像素的改变对整幅图像的质量影响较小,而细网格部分像素的改变对整幅图像的质量影响较大。又因为DE的k值跟信息隐藏容量密切相关,随着k值的增加像素改变量变大,所以用DE嵌入的过程中,粗网格部分选择的k值不小于细网格。最后,选择DE的k值等于1与2,提出了三种隐写方案。与最低有效位（LSB）置换、随机LSB匹配、DE算法和自适应边缘检测算法进行比较,实验结果表明,三种隐写方案的一阶Markov安全指标皆优于其他对比隐写算法。     

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SHA-1实现的OPA密写算法

最佳奇偶分配密写（OPA）是针对调色板图像密写中的一种低失真、高隐蔽性的方法。对OPA的原理及实现进行了深入研究,并从写入方式入手,提出了一种新型的SHAj—OPA算法。新算法利用SHA-7算法在载体中选择随机嵌入点,以实现OPA密写的信息写入;同时保证在密写中不发生信息碰撞,进一步提高了密写过程的安全性和隐蔽性。     

Optimal reduced-order interval observer design for uncertain continuous-time linear systems

This article investigates the reduced-order interval observer (R-IO) design technique for continuous-time linear systems with unknown external disturbances and measurement noises. First, we propose a coupled R-IO structure with more design degrees of freedom, and it can be directly applied not only to solve the difficulty of the error system cooperativity construction but to relax the constraint on the sensor measurement noises. Second, the R-IO existence condition is derived as a set of matrix equations (MEs), and a complete solution, explicitly showing the available design parameters, to such an R-IO is further obtained by solving the MEs. Third, using the solution, an integrated optimization indicator of the R-IO performance is built as the valid selection mechanism of these parameters. Finally, the efficiency of the obtained results is illustrated through a numerical example and a practical example.