基于SI-UNIWARD失真函数的改进隐写方案

针对通用小波失真函数(UNIWARD)的失真代价的四舍五入误差为1/2时嵌入失真为零的问题,基于边信息的通用小波失真函数(SI-UNIWARD),提出了一种改进隐写方案。该方案首先对前载体的原始像素值进行四舍五入,然后重新定义了一组间距合理的四舍五入误差,产生了新的嵌入代价,重新使用了在SI-UNIWARD中禁用的00、40、04、44模式中的1/2离散余弦变换(DCT)系数,避免了检测性能的病态饱和,从而解决了零嵌入失真代价问题。实验表明,该方案与SI-UNIWARD相比,DCT系数的更改概率降低了3%,同时降低了空域中像素值间的数量差别和DCT系数的嵌入更改率,提升了检测误差性能,能够较好地利用边信息。     

基于DCT域相关性的非对称JPEG隐写

目前用于JPEG隐写的失真代价函数对同一DCT系数的加一与减一操作分配相同的代价值。但由于JPEG图像中DCT域的相关性,加一与减一修改对图像内容的影响不同,因此其对应的代价值也理应不同。文中基于DCT域相关性,提出了一种适用于JPEG隐写的通用代价值优化方法,主要考虑JPEG图像中相邻DCT块相同位置上系数的相关性。利用八邻域块中相同位置的DCT系数求平均的方法给出当前DCT系数的预测值。对现有的JPEG失真代价函数,按照向预测值靠拢的原则区分加一和减一的代价值。经过调整的代价值能引导隐写修改后的DCT系数最大程度地向预测值靠拢,增强DCT域相关性,从而提高隐写的安全性。该方法可以与任何现有的JPEG隐写失真代价函数结合使用。实验表明,所提方法几乎不增加原始算法的时间复杂度,同时能有效提高现有JPEG隐写方法的安全性,可使当前隐写分析工具的测试误差平均提升2.4%。     

一种基于低失真替换优先的文本隐写算法

针对同义词替换操作造成原始文本整体统计特性的破坏,提出了一种基于低失真替换优先的文本隐写算法。该算法以同义词在文本中的合适度为基础,构造失真函数衡量同义词替换后文本统计特性的改变程度;不仅为每个同义的词集合选取合适度最高的两个词组成替换组合,而且从全局的角度出发,对原始文本中的所有同义词替换组合所引起的失真度进行排序,优先选取失真度小的同义词替换组合来嵌入信息,从而降低了同义词序列统计特性的改变程度。实验结果表明,该算法可以很好地抵抗基于同义词结对和基于同义词相对词频统计特征的隐藏信息检测算法的攻击,具有较高的抗检测能力,提高了秘密信息的安全性。     

结合失真函数的稀疏域图像隐写算法

稀疏域图像隐写利用稀疏表示在载体图像中嵌入秘密信息。提出设计稀疏域图像隐写的失真函数,通过选择使失真函数最小的修改方式进行秘密嵌入,从而减小秘密信息嵌入对载体的影响。实验结果表明,该算法可以在保持图像视觉效果的同时,更有效地抵抗现有的隐写分析算法。     

对数字图像中的隐写术与隐写分析技术的研究

隐写术和隐写分析技术作为多媒体和信息安全领域的一个新的研究热点正受到越来越多的关注。本文研究的是以数字图像为载体的两种技术,分析了数字图像中的隐写术与隐写分析技术的原理,介绍了国内外一些常用的隐写和隐写分析方法,并对它们各自的优缺点进行了分析和评价。最后对隐写分析的未来发展方向进行了分析和展望。     

JPEG图像的信息隐写术与隐写分析

信息隐藏和检测技术在当代信息社会中日趋重要,并且得到广泛应用.JPEG是目前最流行的图像文件格式标准之一.概述了隐写和隐写分析的原理,介绍了JPEG图像格式,重点分析JPEG图像的几种典型的隐写术和隐写分析算法,比较了几种隐写术和隐写分析算法的优缺点,并指出了隐写术和隐写分析技术的发展趋势.     

一种基于块熵的均匀嵌入隐写算法

在均匀嵌入改进算法中,失真函数仅考虑非零系数的个数而未考虑统计分布对嵌入位置的影响。为此,结合块熵的概念,完善失真函数定义,设计一种新型的JPEG均匀嵌入隐写算法,将秘密信息更好地嵌入图像边缘、纹理等复杂区域。实验结果表明,相比BCH、EBS、UERD和SI-UNI算法,该算法的嵌入容量及抗隐写分析能力得到较大的提高。     

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.     

一种基于DCT系数的图像隐藏方法

近年来,随着网络和多媒体技术的快速发展,信息隐藏技术已经成为信息安全领域的一个研究热点。由于JPEG压缩方案中量化是损失信号的主要原因,所以可以在量化后的DCT系数中隐藏信息。文中提出了一种利用对JPEG压缩中的DCT系数进行处理的隐藏图像的方法,将待隐藏图像量化后的DCT系数转化成绝对值小于5的个位数,并将其隐藏在原始图像的量化后的DCT系数中。实验证明该方法能得到不错的隐藏效果,且对原始图像的影响很小。     

应用DCT块标准差的自适应隐写算法

目的为提高隐写方案的安全性,提出一种基于DCT(discrete cosine transform)块标准差的JPEG图像自适应隐写算法。方法 DCT块标准差可以反映图像各区域的复杂情况,为此根据取整失真、量化步长以及标准差设计了失真函数,然后结合STC(syndrome-trellis code)编码设计了隐写算法。结果引入DCT块标准差可使失真函数定义更合理,因此图像经隐写后总体失真减小,安全性能得到提高。结论实验结果表明,本文算法与其他同类算法相比具有更强的抵抗隐写检测能力,在质量因子为75时安全容量可达到0.35(嵌入总量和非零AC(交流)DCT系数个数之比)。     

无损载体和鲁棒代价结合的JPEG图像鲁棒隐写

目的传统隐写技术在实际社交网络信道上难以保护秘密信息的完整性。在社交网络中,图像往往经过有损压缩信道进行传输,从而导致隐蔽通信失效。为了保证经过压缩信道传输的载密图像鲁棒性,设计安全鲁棒的隐蔽通信技术具有实际应用价值。基于最小化图像信息损失,本文提出无损载体和鲁棒代价结合的JPEG图像鲁棒隐写。方法首先,指出构造无损载体能有效维持隐写安全性和鲁棒性的平衡,对经过压缩信道前后的JPEG图像空域像素块进行差分,构造无损载体以确定鲁棒嵌入域;其次,通过对离散余弦变换(discrete cosine transform, DCT)系数进行\"±1\"操作,并计算空域信息在压缩传输前后的损失,设计衡量DCT系数抗压缩性能的鲁棒代价;同时,验证在低质量因子压缩信道下鲁棒代价更能区分DCT系数的鲁棒能力,最后,利用校验子格编码(syndrome-trellis code, STC),结合无损载体和鲁棒代价对秘密信息进行嵌入。结果实验在BossBase1.01图像库上进行对比实验,相比于传统JPEG隐写技术,构造无损载体作为嵌入域能有效地将信息平均提取错误率降低24.97%,图像的正确提取成功率提高了21...     

一种针对JPEG2000图像量化指标调制的信息隐写算法

针对JPEG2000基本压缩编码系统,提出了一种基于量化指标调制的信息隐写算法.该算法可以有效保持离散小波系数的直方图特性,抵御图像隐写直方图攻击.实验证明了算法的可行性和有效性.     

JPEG图像隐秘检测算法

根据常用隐写算法Outguess、F5、Steghide对JPEG图像量化DCT系数首位数字直方图和独立直方图的改变,提出一种JPEG图像隐秘检测算法。该算法提取JPEG图像量化DCT系数首位数字直方图和独立直方图作为图像特征,共144维,并采用Fisher分类器进行识别。实验结果证明,该算法检测率高、适用性好。     

一种基于JPEG2000的无线图像传输方法

根据JPEG2000码流的分层结构,提出了一种适合于无线信道的图像传输方案。实验结果证明,该方法在加入极少冗余的同时,大大增强了图像的抗误码能力。     

基于噪声感知残差网络的JPEG隐写分析方法

为了进一步挖掘自适应JPEG隐写图像中隐写噪声信号特征,提出基于噪声感知残差网络的JPEG隐写分析方法.该方法由噪声感知、噪声分析和判断三部分组成.其中,噪声感知部分提取图像噪声,利用图像去噪网络,更加全面地捕获隐写引入的扰动;噪声分析部分获得噪声信息的统计特征;判断部分确定图像是否携带隐写信息.此外,网络中的残差连接有效融合多尺度特征,并防止训练中出现梯度消失和爆炸.多种条件下的对比实验结果表明,该方法相较于对比算法,能够提升针对JPEG自适应隐写的检测性能并具有更好的泛化能力.     

基于WordNet词义消歧的系统融合

最近混淆网络在融合多个机器翻译结果中展示很好的性能. 然而为了克服在不同的翻译系统中不同的词序, 假设对齐在混淆网络的构建上仍然是一个重要的问题. 但以往的对齐方法都没有考虑到语义信息. 本文为了更好地改进系统融合的性能, 提出了用词义消歧(Word sense disambiguation, WSD)来指导混淆网络中的对齐. 同时骨架翻译的选择也是通过计算句子间的相似度来获得的, 句子的相似性计算使用了二分图的最大匹配算法. 为了使得基于WordNet词义消歧方法融入到系统中, 本文将翻译错误率(Translation error rate, TER)算法进行了改进, 实验结果显示本方法的性能好于经典的TER算法的性能.     

基于JPEG/JPEG2000相结合的医学图像感兴趣区域压缩

提出了一种基于JPEG/JPEG2000相结合的医学图像感兴趣区域压缩方法.该方法对在人为选定医学图像的感兴趣区域采用无损的JPEG2000压缩,而对其他图像区域则采用高压缩比的JPEG压缩,从而较好地解决了医学图像的高压缩比和高质量之间的矛盾.通过对一副人脑MRI医学图像的压缩实验,得到了压缩比12:1,并且病灶区图像信息完整的压缩图像.