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...     

抗JPEG减半降采样的鲁棒隐写方案

目前大多数数字图像隐写方案都基于无损信道传输设计,含密图像一旦经过有损传输,秘密信息便不能正确提取.但是在网络传输中,出于带宽与存储成本考虑,数字图像传输经常是有损的.因此对有损传输具有鲁棒性的数字图像隐写方案应该被考虑.提出了一种用于JPEG格式图像的抗减半降采样处理的鲁棒隐写方案.发送方图像经过提出的调整方法增强,...     

基于自适应奇异值调制的抗转码视频隐写算法

近年来,随着网络和多媒体处理技术的飞速发展,互联网视频用户数量呈爆炸性增长之势,目前视频流量已占网络总流量的一半以上,这为以视频为载体的隐蔽通信提供了很好的应用背景。但是另一方面,几乎所有的视频网站都会对上传视频进行转码处理,转码后载体视频的码率、图像组GOP （Group of Pictures）结构、量化参数QP （Quantization Parameters）等关键压缩参数都会受到无法预知的影响,这极大地限制了当前绝大多数基于压缩域嵌入的视频隐写算法的应用。要利用视频网站对应的有损转码信道进行隐蔽通信,关键在于设计能抵抗转码攻击的高鲁棒性,并具有足够安全性的隐写方法。针对这一问题,本文提出了一种面向小波变换域,结合奇异值分解SVD （Singular Value Decomposition）和量化索引调制QIM （Quantization Index Modulation）的自适应鲁棒隐写方法。该方法基于目标网站的转码特性仿真实现本地编码器,在编码的过程中完成嵌入。嵌入在视频帧亮度分量的DWT （Discrete Wavelet Transform）域进行,通过采用自适应量化步长QIM的方法对分块最大奇异值进行调制达到嵌入消息的目的。另外,提出一种间隔修正的嵌入策略,很好地抑制了嵌入引起的视频闪烁效应。实验结果表明,提出方法提升了含密载体视频经过不同程度的转码后的秘密消息生存率,同时很好地保持了视觉质量和压缩效率。     

基于奇异值的鲁棒图像隐写算法

为提高数字图像隐写算法的鲁棒性和透明性,提出一种基于奇异值分解和矩阵编码的图像隐写算法。分析奇异值分解的稳定性,采用EMD （exploiting modification direction）矩阵编码方法,将秘密信息嵌入在将图像块进行奇异值分解所得的奇异值向量中。图像块奇异值的稳定性保证隐写算法的鲁棒性,采用EM D编码算法嵌入秘密信息比特使得算法具有较高的嵌入效率。实验结果表明,该算法嵌入秘密信息后图像失真小,与原始 EM D算法相比,该算法具有更好的鲁棒性。该算法能够很好的应用于噪声环境下的图像隐写技术。     

视频隐写分析技术研究综述

作为当今最流行的传播媒介之一,数字视频被普遍视为一种理想的隐蔽通信载体,视频隐写和视频隐写分析技术也因此吸引了信息隐藏领域研究者的广泛关注,成为该领域的研究热点之一。近年来,视频隐写技术的快速发展,使得视频隐写分析面临着巨大的挑战。本文对当前视频隐写分析领域的研究现状进行了综述概括,重点阐述了关于压缩域视频隐写分析技术的研究进展。针对不同类型的嵌入域,分别归纳了相应隐写分析技术的原理,并对其中的经典方法进行了详细介绍和分析。此外,还对未来视频隐写分析领域可能的研究重点和发展方向进行了讨论和展望。     

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.     

基于高阶MARKOV链模型的数字图像隐写安全性评估方法研究

当前隐写分析算法多利用载体高阶统计特性进行分析,因此如何准确反映隐写对载体高阶统计特性的影响,即对隐写算法统计安全性进行合理评估是隐写研究的重点之一。文章提出数字图像隐写高阶Markov链统计分布模型,在对常用图像扫描方法所构成的高阶Markov链包含相邻像素相关性信息的程度进行比较后,采用Hilbert扫描方式构建数字图像n阶Markov链模型,进而研究隐写对该模型经验矩阵的影响,提出数字图像隐写统计安全性的n阶Markov链测度,并证明其有界且在特定情况下与ε-secure安全性指标等价。实验说明了文章所提模型经验矩阵在隐写前后的改变情况,统计分布测度比较实验证实了该模型统计分布测度较ε-secure安全性指标和图像Markov链模型统计分布测度对隐写引起载体高阶统计分布改变的反映更为充分。     

鲁棒数字图像水印综述

鲁棒数字图像水印已经成为因特网迅速发展时必须提供的版权保护利器,但是,当前流行的鲁棒数字图像水印算法在水印的不可感知性上离真正的满意程度距离较远,往往是与原图有较明显的区别,并未完全达到优秀水印的要求.在介绍当前流行的鲁棒算法后,重点介绍了一种最新的基于人眼视觉模型,即基于NVF的鲁棒数字图像水印算法,并对该算法与流行的算法进行了不可感知性上的仿真对比.实验结果表明基于NVF的算法在版权水印隐藏的不可感知性上达到了令人满意的效果.     

针对EzStego隐写图像的检测方法

针对基于调色板图像的EzStego隐写算法,在分析比较了目前常见的χ^2统计分析与RS分析方法后,指出了这两种方法在低嵌入率的EzStego隐写图像检测中的不足及其产生问题的主要原因,考虑到EzStego隐写算法的以下两个显著特征：颜色对及顺序嵌入,提出了一种基于颜色对频度统计分析的新型检测算法。实验结果表明,这种方法适用于EzStego隐写图像的检测,在低嵌入率情况下,其检测率和虚警率优于χ^2统计分析与RS分析方法。该方法在使虚警率降低1～2倍的情况下,检测率达到87％,而其他两个方法的检测率只有63％～69％,该新方法19～24个百分点。     

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.     

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。     

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BMP图像的分散隐写技术研究

在分析BMP图像文件格式的基础上,设计了基于BMP图像的多文件分散式信息隐写方案。方案采用最不重要的比特位的方法对信息进行搭载,信息文件在搭载前采用AES算法进行加密处理,然后分割成多个信息文件块,分别搭载到多个BMP图像文件,方案通过验证信息文件的Hash摘要值来保证还原出的文件的完整性。经过测试与分析表明所提方案是可行的。     

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。     

一种抗统计分析的DCT域信息隐藏方法

本文给出了一种改进的基于DCF域的信息隐藏方法,在一定信息隐藏容量和较好载体图像视觉效果的前提下,能有效地抵抗基于IQM的统计分析方法。该方法把秘密信息隐藏在图像DCT域的低频区域,并对隐藏信息后的DCT系数做伪随机处理,以保持原图像的噪声分布。该方法已在计算机上进行了模拟,获得了较好的效果。     

基于量子生成对抗网络的信息隐藏方案

针对量子图像信息隐藏技术在面对基于统计的隐写分析算法检测时的不安全问题,提出基于量子生成对抗网络(QGAN)的信息隐藏方案.首先利用映射规则将秘密信息映射为单量子比特门,演化得到QGAN生成器G的参数化量子电路的输入态;然后通过QGAN中的生成电路生成含密量子图像;最后通过测量含密量子图像得到样本数据后与真实数据样本作为判别器D的输入进行迭代优化,使G能够得到接近于目标图像的含密图像.实验结果表明,所提方案能生成与目标图像分布较好拟合的含密图像,完成信息的非嵌入式隐藏.     

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。     

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.     

基于普遍对抗噪声的高效载体图像增强算法

在图像隐写领域,利用对抗样本技术实现载体图像增强是提升隐写安全性的重要手段。然而,现有基于对抗样本的载体图像增强算法需要对每张载体图像生成特定的对抗噪声,这导致算法时间效率低、实用性较差,并且增强后的载体图像对抗不同隐写分析器的迁移能力较弱。针对上述问题,文章提出一种基于普遍对抗噪声的高效载体图像增强算法,将对抗样本算法DeepFool作为基础,以对隐写分析器的攻击成功率为标准循环迭代构建普遍对抗噪声,将其与载体图像进行叠加完成载体图像增强,实现构建单个普遍对抗噪声便能对不同的载体图像进行增强。为进一步提高载体图像增强后抵抗不同隐写分析器的迁移能力,文章提出将针对不同隐写分析器的普遍对抗噪声进行融合得到复合普遍对抗噪声,实现对不同隐写分析器均具有良好隐写安全性的目的。实验结果表明,文章算法在载体图像增强的时间效率上相较于目前最先进的算法得到了极大程度提升,具有更强的实用性。此外,利用复合普遍对抗噪声进行载体图像增强能够显著提高不同隐写分析器的安全性。