小波变换与信息隐藏

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信息隐藏知识点整理

第一章1、信息安全主要分为两大领域：加密技术与信息隐藏技术。

（1）信息隐藏：将秘密信息秘密地隐藏于另一非机密的文件内容之中。

其形式可为任何一种数字媒体，如图像、声音、视频或一般的文档等。

其首要目标是隐藏的技术要好，也就是使加入隐藏信息后的媒体目标的降质尽可能小，使人无法看到或听到隐藏的数据，达到令人难以察觉的目的。

信息隐藏的原理：是利用载体中存在的冗余信息来隐藏秘密对象，以实现保密通信或者实现数字签名和认证。

信息隐藏与信息加密的区别：信息隐藏和信息加密不尽相同，信息加密是隐藏信息的内容，而信息隐藏是隐藏信息的存在性，信息隐藏比信息加密更为安全，因为它不易引起攻击者的注意。

信息隐藏技术的推动力有两个方面：第一方面是需要保护知识产权的用户；第二方面是对隐藏信息有兴趣的人们，希望以秘密的方式传送信息并且避免第三方接受者的察觉。

（2）加密技术：是指通过加密或者以打乱信息的方式来使信息只能到达指定接受者并解密信息。

2、信息隐藏具备的特性：（1）不可感知性：也称隐蔽性。

载入信息的伪装载体与原载体应当大体上是很接近的，从人的视觉上应该感觉不到任何变化。

（2）不可检测性：不可检测性是信息隐藏的目的。

（3）容量：容量增大，会降低不可感知性和不可检测性。

（4）鲁棒性：指嵌入水印后的数据经过经过各种处理操作和攻击操作以后，不可导致其中的水印信息丢失或被破坏的能力。

（5）安全性：指水印不易被复制、伪造、非法检测和移去，文件格式的变换不会导致水印丢失。

（6）复杂性：指水印的嵌入和提取算法复杂度低，便于推广应用。

3、目前隐写性最常见的用法：是将秘密信息隐藏到另一个载体中。

载体可以是图像、音频、视频和文本或者其他二进制数字编码。

隐写术处理的处过程：Cover medium+hidden information+stego-key=stego-medium其中掩密密钥可以用于隐藏和对信息解码。

隐写术的目标是：在传输隐藏信息时避免引起注意。

三维数据小波变换 haar matlab

一、三维数据的概念三维数据是指在三维空间中表现出的数据，通常包含了三个方向的信息，比如长度、宽度和高度。

在现实生活中，我们经常会遇到三维数据，比如地理空间数据、医学影像数据、工程结构数据等。

三维数据的处理和分析是一项重要的工作，涉及到许多领域，如计算机图形学、地理信息系统、医学影像处理等。

二、小波变换的概念小波变换是一种信号分析的方法，它可以将信号分解成不同尺度和频率的成分，从而更好地理解信号的特性和结构。

小波变换在信号处理、数据压缩、模式识别等领域有着广泛的应用。

其中，haar小波是一种最简单的小波函数，它具有良好的局部性质，可以方便地用于分析和处理信号和数据。

三、matlab中的小波变换matlab是一种常用的科学计算软件，它提供了丰富的工具和函数，方便用户进行数据分析和处理。

在matlab中，小波变换被广泛应用于信号处理、图像处理、数据压缩等领域。

matlab提供了丰富的小波变换函数和工具箱，用户可以方便地对三维数据进行小波变换和分析。

四、三维数据的小波变换1. 三维数据的小波变换可以通过将三维空间中的信号进行分解和重构来实现。

2. 通过小波变换，可以将三维数据分解成不同尺度和频率的成分，从而更好地理解和分析数据的特性。

3. 小波变换可以帮助我们发现数据中的隐藏信息，提高数据压缩和分析的效率。

五、matlab中的三维数据小波变换实现1. 在matlab中，可以使用wavelet3函数来实现三维数据的小波变换。

这个函数可以指定小波基函数和分解尺度，方便用户进行灵活的小波分析。

2. matlab提供了丰富的图形界面和交互式工具，用户可以直观地对三维数据进行小波变换和分析。

3. 利用matlab中的小波变换工具，用户可以方便地对三维数据进行可视化、分解和重构，实现对数据的深入分析和理解。

六、结论三维数据的小波变换是一种重要的数据分析方法，它在信号处理、图像处理、数据压缩等领域有着广泛的应用前景。

一种基于小波变换的白适应音频流媒体信息隐藏算法

（５）
则称ｆ）是一个小波母函数（ＭｏｔｈｅｒＷａｖｅｌｅｔ）。（ｆ）依赖
・—
称为二进小波（ＤｙａｄｉｃＷａｖｅｌｅｔ）。
＋一“ — －＋一－・・ ● 一一＋
提供的ＩＣｏｎｖｅｒｓｉｏｎＯｐ接口的ＲａｓｔｅｒＤａｔａＴｏＰｏｉｎｔＦｅａｔｕｒｅＤａｔａ
‰ （ｆ）
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（２）
Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＷＴ）域内隐藏信息可以充分利用多分辨分析的特
．
（ｆ）称为小波基函数。其中ａ为尺度因子（伸缩因子），
性和能量压缩的能力。本文分别采用对不同频段小波系数直接计算隐藏门限以自适应调节隐藏比特数，并结合自适应误
于参数和生成的连续小波为：
’
音频流媒体的信息隐藏是信息隐藏领域的研究重点。但
是，流媒体通信的实时性、其信道本身的不可靠性和干扰性为基于该载体的隐藏算法增加了难度 “ 。在小波变换（Ｗａｖｅｌｅｔ
装：
¨ ●’ ．４４１１９￣１，２７２１０６ｍ・￣０２００１ ●．２ｒ
● ｍＴ日Ｊ丑ｌ９９１１９１１５８＇１５１１１５５．２１１１１５ｒ． ■－２１１６３．８１６１１７＇． ■ １１７８．２２８１ｆｉｌｌｓ．Ｉ１ ● ’１１Ｓ１１８￥１１１５１１０５１１８５１１０００

信息隐藏技术综述

信息隐藏技术综述在当今数字化的时代，信息的交流和传输变得前所未有的便捷，但与此同时，信息的安全保护也面临着巨大的挑战。

信息隐藏技术作为一种新兴的信息安全保护手段，正逐渐引起人们的广泛关注。

信息隐藏技术，简单来说，就是将秘密信息隐藏在一个看似普通的载体中，使得第三方在未授权的情况下难以察觉和获取隐藏的信息。

这个载体可以是图像、音频、视频、文本等常见的多媒体文件。

与传统的加密技术不同，加密技术是通过对信息进行编码转换，使得未经授权的人无法理解其内容；而信息隐藏技术则是让秘密信息“隐形”于普通信息之中，不引起他人的注意。

信息隐藏技术的发展有着深厚的历史渊源。

早在古代，人们就已经开始使用一些简单的信息隐藏方法，比如在特殊的纸张上用隐形墨水书写，或者通过特定的符号和图案传递秘密信息。

随着计算机技术和数字多媒体的发展，信息隐藏技术也逐渐走向数字化和智能化。

图像信息隐藏是信息隐藏技术中的一个重要分支。

其基本原理是利用图像中像素的冗余性和人类视觉系统的特性，将秘密信息嵌入到图像中。

例如，可以通过修改图像像素的最低有效位来隐藏信息，这种方法对图像的视觉质量影响较小，但隐藏容量也相对有限。

还有一种常见的方法是基于变换域的信息隐藏，如离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）。

在这些变换域中嵌入信息，可以提高隐藏的安全性和鲁棒性。

音频信息隐藏则通常利用音频信号的时域或频域特征来嵌入秘密信息。

在时域上，可以通过调整音频样本的幅度、相位等参数来隐藏信息；在频域上，可以选择在一些人耳不敏感的频段嵌入秘密数据。

然而，由于音频信号对失真较为敏感，因此在进行信息隐藏时需要更加小心，以避免对音频质量造成明显的影响。

视频信息隐藏相对图像和音频来说更为复杂，因为视频包含了图像和音频的双重信息，同时还有时间维度的特性。

常见的视频信息隐藏方法包括在视频帧内的图像部分进行隐藏，或者在视频的编码参数中嵌入信息。

文本信息隐藏的难度相对较大，因为文本的冗余度通常较低。

信息隐藏技术

信息隐藏技术信息隐藏技术是一种在数字媒体中隐藏信息的技术。

它被广泛应用于数字水印、加密、数字音频、数字图像等领域，可以对信息进行隐藏和保护。

信息隐藏技术是一项非常有前途和应用价值的技术，它可以为数字内容的安全性和隐私性提供有效保障。

一、信息隐藏技术的背景信息隐藏技术是应对数字媒体信息抄袭、盗版、篡改和窃听等问题而被发展出来的。

在数字媒体时代，数字媒体的传播速度和交换方便性使得数字媒体的未来非常有前途。

但是数字媒体的复制性、转移性、修改性也带来了数字版权保护的重要问题。

不法分子可以利用数字技术轻易地破解数字版权保护技术，从而导致版权被侵犯。

信息隐藏技术是解决数字版权保护问题的有效技术。

它可以对含有机密信息的数字媒体进行保护，使其仅在特定的条件下才能被解密或解码。

这有助于防止不法分子盗取或篡改数字媒体，保护版权和隐私。

二、信息隐藏技术的原理信息隐藏技术的基本原理是，在数字媒体中插入隐藏信息，使得隐藏信息与原始媒体相结合时，仍然能够保持原始媒体的特征，难以被识别出来。

主要有以下三种方法：（一）基于空域的信息隐藏技术基于空域的信息隐藏技术是将隐含的信息嵌入到数字图像、视频、文档等数字媒体的像素值中，在原图或视频的像素值里添加少量嵌入信息的像素值。

在人眼无法察觉的范围内，将嵌入数据隐藏在数字图像中。

这种方法的优点是简单易操作、性能稳定、嵌入量高；缺点是易受到攻击者的削弱、修改等攻击，嵌入过量会模糊图像。

（二）基于频域的信息隐藏技术基于频域的信息隐藏技术是指将隐含的信息嵌入到数字媒体的频域系数值中，如小波变换、傅里叶变换等。

在修改过后的频域系数中嵌入数据，然后再将其转换回空域。

这种方法的优点是嵌入容量大、容易实现、难以被察觉和攻击；缺点是嵌入算法要求比较高，适用于特定场合。

（三）基于时域的信息隐藏技术基于时域的信息隐藏技术是指通过修改音频和视频信号的采样率来隐藏嵌入数据。

该技术的物理基础是在没有失真的情况下可以采用低通滤波器减小客观上不能听或看见的高频信号，增加隐藏的数据的嵌入度。

信息隐藏

内容摘要：在信息技术飞速发展的今天，人们对信息安全给予了更多关注。信息隐藏领域已经成为信息安全的焦点。因为每个Web站点以及网络通信都依赖于多媒体，如音频、视频和图像等。而信息隐藏这项技术将秘密信息嵌入到多媒体中，并且不损坏原有的载体。在没有专门检测工具的情况下，第三方既觉察不到秘密信息的存在，也不知道存在秘密信息。因此密钥、数字签名和私密信息都可以在Internet上安全的传送。本文主要研究信息隐藏在信息技术发展中的推动作用。中国论文联盟
信息隐藏的计算和技术实施策略
在信息隐藏算法中，主要有空间域算法和变换域算法。最典型的空间域信息隐藏算法为LSB算法。LFTurnet与RGVan利用LSB算法将信息隐藏在音频和数字图像中。Bender提出了通过修改调色板统计信息来嵌入秘密数据库的隐藏算法。Patchwork方法采用随机技术选择若干对像素，通过调节每对像素的亮度和对比度来隐藏信息，并保证这种调整不影响图像的整体观感。丁玮从数字图像的透明叠加方法出发，提出了基于融合的数字图像信息隐藏算法。并根据七巧板的游戏原理，提出了隐藏数字图像的Tangram算法，Marvel将数字图像看作嗓声，提出了空间域中的扩频数据隐藏方法。Lippman使用信号的色度，提出了在国家电视委员会的色度信道中隐藏信息的方法。Liaw和Chen提出了将秘密图像嵌入到载体图像中的灰度值替方法，为了适合灰度值替换，Wu和Tsai提出了使用图像差分的改进方法；Wu和Tsai还在人类视觉模型的基础上，提出了在数字图像中嵌入任何类型数据的数据隐藏方法；Tseng和Pan提出了一种安全的、大容量的数据隐藏算法；Provos通过随机嵌入和纠错编码的方法改进了信息隐藏的性能，Solanki等从信息论的角度出发，将视觉标准引入到通过量化来嵌入信息的方法，并由此提出了一种高容量的信息隐藏算法。

基于小波的数字图像隐藏算法

本身的研究日趋完善，波多尺度分析方法的应用小愈来愈广泛，其是在信号和图像处理中良好的时尤
向：计算机图形学及图像处理。
频特性，使得小波域中的信息加密技术成为近年来
１期
张永红，：等基于小波的数字图像隐藏算法
１７６
第１卷１
第１期
２１０１年１月
科
学
技
术
与
工
程
⑥
Ｖ１１Ｎｏ１Ｊｎ２１０．１，ａ．０１
１７一１１（０１１０６ —５６ｌ８５２１）— １６０
ＳｉｎｅＴｅｈｌｇｎｄＥｎｉｅｒｎｃｅｃｃｎｏｏｙａｇｎｅｉｇ
人待加密信息。变换域算法的优点是：１待加密（）信息分布到空间域的所有像素上，利于提高信息有
的不可见性；２能方便的与ＨＳ人类视觉系统）（）Ｖ（的某些特性结合；３能与现有的图象压缩方法兼（）容，而实现压缩图象的信息嵌入。与空域隐藏方从
图像进行小波变换，将把小波变换后的系数与秘密图像进行融合，最后利用小波逆变换进行图像重构得到结果图像。数值试验表明该方法的抗攻击能力较强，并保证了很好的视觉质量，且算法简单易行。
关键词小波变换信息隐藏置乱
中图法分类号
Ｔ９１７；Ｎ１．３
的研究热点。
１２离散小波变换（ＷＴ．Ｄ）

基于小波变换的两级信息隐藏及其实现

ＣｈｅｎｉｎＷａｇＢｉｇｎＹａｌｇａｎｎ
（ｏｅｅｏｎｏｍｔｎＳｉｃｎｅｈｏｏｙＮｒｗｓＵｉｒｔ，ｉａ１１７ＳａｎｉＣｉａＣｌｇｆｒａｉｃｎｅａｄＴｃｎｌ，ｏｔｅｎｖｓｙＸ ’ｎ７０２，ｈａｘ，ｈｎ）ｌｆＩｏｅｇｈｔｅｉ
维普资讯
Байду номын сангаас
第２５卷第９期
２００８年９月
计算机应用与软件
ＣｏｍｐｕｅｐｉａｉｎｎｏｔｒｔｒＡｐｌｃｔｏｓａｄＳｆｗａｅ
Ｖ０．５ＮＯ９１２．
Ｓｅ２０８ｐ．０
且检测与提取秘密信息时不需要原载体图像。实验结果表明，法很好地实现了信息隐藏功能，算且具有很高的鲁棒性。
关键词信息隐藏加密置乱
ＴＨＥＮＦｏＲＭＡＴＩＩｏＮＤＩＨＩＮＧＡＬＧｏ Ⅺ ＴＨＭＢＡＳＥＤｏＮＴＷＯ— ＬＥＶＥＬＤＷＴＡＮＤＴＳＲＥＡＬＩＩＺＡＴＩＮｏ
ｔｅｓｎｅｉｈｄｅｅｒｔｎｏｍｔｎｎｅｅｓｃｅｉｏｍｔｎｉｈｄｅｉｄｅａｄｈ曲ｆｑｅｃｏｆｃｅｔｏａｉｒｍｈｅｄｒｓｉｄｎｉｓｃｅｉｒａｏ，ａｄｔｎｔｅｒｔｎｒａｉｉｄｎｉｍｄｌｎｉｒｕｎｙｃｅｉｓｆｒｅ — ｎｆｉｈｈｆｏｓｎｅｉｎｃｒｉ
基于小波变换的两级信息隐藏及其实现
陈彦良王冰
（西北大学信息科学与技术学院陕西西安７０２）１１７

基于四元数可逆网络的医学图像信息隐藏

基于四元数可逆网络的医学图像信息隐藏作者：张彦鹏方家俊曹江倩石慧来源：《电脑知识与技术》2024年第18期關键词：可逆神经网络；信息隐藏；医学图像；四元数中图分类号：TP3 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2024）18-0023-040 引言多媒体技术的快速发展使医疗信息逐渐朝着数字化方向发展，医疗信息的存储、传输和共享也变得更为方便。

然而，医疗数据在进行数据传输上长期面临着非法攻击、非法拷贝、隐私泄露等诸多安全问题。

如何保护医疗信息的安全与患者的隐私成为医疗信息发展亟待解决的问题之一。

在此背景下，神经网络模型在图像信息隐藏方面的应用越加广泛，其中通过可逆神经网络可同时学习图像隐藏和揭示过程的机制以及四元数嵌入方法，能够有效实现秘密信息在医学图像上的嵌入和恢复，且较之于传统的图像密码学，该方法更能满足医学领域的要求。

深度学习模型已被应用于隐写术，且取得了比传统方法更好的表现。

Zhu等人[1]首先提出了一个基于自动编码器的网络来实现水印的嵌入和提取。

在此基础上，Ahmadi等人[2]引入了残差连接和基于CNN的变换操作模块来实现在任何变换空间中嵌入水印。

Luo等人[3]通过生成器取代固定的失真，进一步增强了网络对未知失真的鲁棒性。

Zhang等人[4]使用生成式对抗网络（GAN）来优化隐写图像的感知质量。

这些方法通常具有良好的隐藏安全性，秘密信息不太可能被隐写工具发现，但是它们只能隐藏少量数据。

Baluja[5]等人在2017年首次提出使用深度神经网络将整幅彩色图像隐藏在另一幅图像中。

在此基础上，Rahim等人[6]增加了一个有规律的损失，以确保端到端的联合训练，然而他们都存在颜色失真问题。

Zhang等人[7]通过减少秘密图像的有效载荷，缓解了这种影响。

Weng等人进一步提出了一种基于时域残差建模的视频隐写深度网络。

然而，上述方法都采用隐藏网络和揭示网络两个子网络来进行图像隐藏：隐藏网络将秘密信息隐藏成覆盖图像来生成一个隐写图像和揭示网络从该隐写图像中恢复秘密信息，参数之间通过简单连接实现。

信息隐藏原理及应用第八章隐写分析技术

02
隐私保护的隐写分析
在保护隐私的前提下进行隐写分析，以平衡信息隐藏和隐私保护的需求。
03
动态隐写分析
研究如何对动态变化的隐写信息进行分析，以应对不断变化的隐藏方法。
06
案例研究
基于统计分析的隐写算法研究
总结词
基于统计分析息。
隐写技术的分类
基于LSB的隐写术
利用图像的最低有效位来存储信息。
基于LSB的改进算法
如LSB+、LSB等，通过改进LSB 算法来提高隐写信息的隐藏效果和安全性。
基于DCT的隐写术
利用图像的离散余弦变换系数来隐藏信息。
基于像素的隐写术
利用图像像素的色彩信息来隐藏信息。
基于小波变换的隐写术
利用小波变换系数来隐藏信息。
频谱分析技术
总结词
利用数字图像的频率特性进行隐写分析的技术。
VS
详细描述
频谱分析技术通过分析图像的频率特性来检测隐写信息。在嵌入隐写信息时，通常会引入一些频率特性的变化，频谱分析技术正是利用这些变化来检测隐写信息。常见的频谱分析技术包括傅里叶变换分析、小波变换分析和离散余弦变换分析等。
THANKS
感谢观看
这类算法通常将信息隐藏在图像或音频信号的频谱中，通过改变某些频率分量的幅度或相位来隐藏信息。常见的基于频谱分析的隐写算法包括基于傅里叶变换的隐写算法和基于小波变换的隐写算法。
基于特征分析的隐写算法研究
总结词
基于特征分析的隐写算法主要利用图像或音频信号的特征来隐藏和提取信息。
详细描述
这类算法通常将信息隐藏在图像或音频信号的某些特征中，如边缘、纹理、共振等。通过改变这些特征的属性来隐藏信息。常见的基于特征分析的隐写算法包括基于边缘检测的隐写算法和基于音频共振的隐写算法。

基于整数小波变换的自适应数字音频信息隐藏

ｄｎｔｃｉｕｉｐｏｏｅ．ｔａｅｍｂｄｅｉｔｔｅｅｓｉｎｆａｔｔｐａｅ（ＳｉｇｅｈｑｅｓｒｐｓｄＤａａｒｅｅｄｄｎｏｈＬａｔｇｉｃｎＢｉｌｎＬＢ）ｏｎｅｅｗａｅｅｃｅｃｅｔ，ｎＳｉ — ｆｉｔｇｒｖｌｔｏｆｉｎｓｉ
ｈｇｕｉｕｌｎｕｌｒｃｖｒ．ｅｍｅｈｄｉｓｃｅｓｌｐｌｄｉｅｓｘｔｐｓｏｉｉｌａｄｏ．ｉｈａｄｏｑａｉａｄｆｌｅｏｅｙＴｈｔｏｓｕｃｓｆｌａｐｉｎｔｉｙｅｆｄｇｔｕｉｓｙｔｕｙｅｈａ
ｌｏｆｉｔｏｆｍｅｕｉｅｕｎｅｓｏｉａ）ｐｒｆｄｃｅｃｎｓｔｒａｎｗａｄｏｓｑｅｃ（ｔｇｓｎ１．ｘｅｉｎａｒｓｌｓｏｈｔｔｉｍｅｏｓｌｒｅｐｙｏｄｅｉｅｏｅｇＥｍｅｔｌｅｕｔｈｗｔａｈｓｓｔｄｉａｇａｌａ，ｈ
Ｅｍａ：ｚｅｇｕｓ．ｕｃ — ｉｙｈｎ＠ｎｉｅ．ｌｔｄａＺＮＧＹ，Ｉｅ－ｅＺＨＥｕＬＵＷｎｊ，ＨＡＯＹｎ－ａ．ａｔｅｄｇｔｌａｄｏｉｆｒｔｎｉｉｇｂｓｄＯｌｉｔｇｒｗａｅｔｔａｓｉｉｇｎｎＡｄｐｉｉｉｕｉｎｏｍａｉｈｄｎａｅｉｎｅｅｖｌｒｎ — ｖａｏｅ
ｆｒｔｃｎｑｕ．ｍｐｔｒＥｎｉｅｒｎｎｄＡｐｌａｉｎｓ２１，６（３：４．５．ｏｍｅｈｉｅＣｏｕｅｇｎｅｉｇａｐｉｔｏ，００４２）１８１０ｃ

基于小波变换的信息隐藏算法研究

应用，通过在原始数据中嵌入秘密信息水印来证实该数据的所有权或完整性，达到版权保护和信息安全的目的。根据空间域和小波域的特点，出了一种基于图像分割和小波变换的信息隐藏算法。对提出的算法进行了仿真实验，提并对嵌入信息的图
像进行各种攻击测试。实验表明，该算法对嵌入信息具有不可见性和良好的鲁棒性。关键词数字水印版权保护小波变换鲁棒性
维普资讯
第７卷
第１５期
２００７年８月
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ．Ｎｏ．５１７１
Ａｕ．２７ｇ００
１７・８９２０）５３０・４６１１１（０７１－９７０
ＳｉｎｅＴｃｎｌｇｎｎｉｅｒｎｃｅｃｅｈｏｏｙａｄＥｇｎｅｉｇ
相结合的算法进行嵌入，嵌入过程可以描述如下：
１从Ｏ到一１）：
假设为原始图像，待隐藏的二值图像为。
（）１为了增加攻击的复杂性，先对待隐藏图首
２０年４月２１０７收到３第一作者简介：陈
网络。
…
①从ＨＨ子带中选出ｎ个系数｛ｉ＝０１Ｘ，，，中图法分类号Ｔ９来自７；文献标识码Ｎ１．３
Ａ
像进行Ａｌｍｏｄ变换。
１小波实现数字水印的原理
首先选定数字水印，并将水印图像进行置乱，得到置乱图像。其次，将需要版权保护数字图像进行小波变换后，纹理和边缘特征一般集中在高频子带中，把置乱的水印信息加在这些子带中，制较复大的系数上，以增强透明性，使人眼不易察觉。最后，对上述低频成分和３个高频成分进行小波逆变

信息隐藏技术考试要点整理

信息隐藏技术术语□信息隐藏是利用人类感觉器官对数字信号的感觉冗余，将一个信息（秘密信息）隐藏在另一个公开信息（载体）中，信息因此而受到保护.□秘密信息: 版权信息、秘密数据、序列号□载体信息: 图像、视频、音频、文本□信息隐藏方法的最大特点是：除了被通知的有关方面以外的任何人都不知道秘密信息存在这个事实。

信息隐藏与传统密码技术关系 ( 隐藏 vs 加密 )□传统加密技术的局限性□明确提示攻击者哪些是重要信息，容易引起攻击者的好奇和注意，并有被破解的可能性，而且一旦加密文件经过破解后其内容就完全透明了□攻击者可以在破译失败的情况下将信息破坏□加密后的文件因其不可理解性也妨碍了信息的传播□随着电脑硬件的迅速发展，破解技术日益成熟□信息隐藏与密码技术的关系密码技术仅仅隐藏了信息的内容，而信息隐藏不但隐藏了信息的内容而且隐藏了信息的存在信息隐藏技术分类【填空】信息隐藏:数字水印（脆弱水印、稳健水印（可见水印、不可见水印）、潜信道、叠像术、信息伪装（语义伪装、技术伪装）信息隐藏技术的应用□在Web网上对授予著作权的资料进行自动监控□数据保密（防止非法用户的截取与使用）□数据完整性的验证（确认数据在网络传输中是否被篡改过）□边缘信息的嵌入 (扩充数据 - 包括对主信号的描述或参考信息、控制信息以及其它媒体信号等。

)□电子证件/票据防伪二章、信息隐藏技术概论信息隐藏的概念□信息隐藏是把一个有意义的信息（秘密信息）隐藏在载体信息中得到隐蔽载体。

非法者不知道这个普通信息中是否隐藏了其它的信息，而且即使知道也难以提取或去除隐藏的信息。

□载体可以是文字、图象、声音及视频等。

为增加攻击难度，可先对消息M加密得到密文消息M’，再把M’隐藏到载体C中。

□信息隐藏技术主要由两部分组成: (1)信息嵌入算法(嵌入器) ，它利用密钥来实现秘密信息的隐藏。

(2)隐蔽信息检测/提取算法(检测器) ，它利用密钥从隐蔽载体中检测/恢复出秘密信息。

小波分析的原理及应用

小波分析的原理及应用什么是小波分析？小波分析是一种在时频领域中分析和处理信号的数学工具。

它通过将信号分解成一组不同频率的小波基函数来描述信号的时频特性，并能够提供更细致的时频信息。

相比于傅里叶变换，小波分析能够更好地适应非平稳信号。

小波分析的原理小波分析基于一组小波基函数，这些基函数是用来描述信号局部特征的。

小波基函数是由一个母小波函数通过平移和缩放得到的。

小波基函数可以在时域和频域之间进行转换，因此可以提供更为准确的时频分析。

以下是小波分析的基本原理：1.小波基函数的选择：在进行小波分析之前，需要选择适合信号特征的小波基函数。

不同的小波基函数适用于不同类型的信号，如哈尔小波、Daubechies小波和Morlet小波等。

2.小波变换：小波变换是将信号分解成一系列尺度和平移后的小波基函数的过程。

这样可以提供信号在不同频率和时间尺度上的信息。

3.尺度和平移参数的选择：小波分析中的关键问题之一是如何选择合适的尺度和平移参数。

不同的尺度和平移参数可以提供不同粒度的时频信息。

4.小波系数的计算：对于给定的信号，小波分析将其分解为一系列的小波系数。

这些小波系数表示信号在不同尺度和频率上的能量分布。

5.小波重构：通过将小波系数与小波基函数进行线性组合，可以将信号从小波域重新构建回时域。

小波分析的应用小波分析在许多领域中有着广泛的应用，包括：1. 信号处理小波分析在信号处理中被广泛应用。

通过小波变换，可以对非平稳信号进行时频分析，并能够提供更详细的时频特性。

小波分析可以用于音频处理、图像处理以及语音识别等领域。

2. 压缩与编码小波变换可以对信号进行压缩和编码。

通过选择合适的小波基函数和尺度参数，可以在保持较高的信号质量的同时，减小信号的数据量。

3. 金融分析小波分析在金融分析中也有应用。

通过小波变换，可以对不同频率的金融时间序列进行分析，揭示出不同周期的市场行情。

4. 医学图像处理小波分析在医学图像处理中也扮演重要的角色。

信息隐藏介绍

4.多媒体特性与信息隐藏
信息隐藏需要将秘密信息隐藏于另一媒体中，可以为文本文件、数字图像、数字音频和数字视频。信息隐藏的本质就是利用多媒体信息本身存在较大的冗余性，同时人眼和人耳对某些信息具有一定的掩蔽效应，这样就可以将信息本身的存在性隐藏起来，使人察觉不到有信息隐藏在媒体中，利用人们所见即所得的心里来迷惑攻击者，因此对常见的媒体的特性的了解就显得至关重要了。比如文本中的信息隐藏，可以通过调整自然语言结构和文本格式隐藏信息;数字图像的最终感受者是人眼，利用人的视觉系统的不完善性，就为图像的失真压缩和信息隐藏提供了非常巨大的施展空间，包括颜色值LSB( 最不显著位)法、调整调色板结构法、DCT(离散余弦变换)域嵌人法;音频中信息隐藏的各种方法，如扩频法、相位编码、回声编码方信息隐藏的理论探索法，一般都要利用人类听觉系统的特性，如听觉具有屏蔽效应，弱音会被强音淹没;人耳对声音信号的绝对相位不敏感，只对相对相位敏感;人耳对不同频段的敏感度也不同等等。而视频可以看成一系列静态图像的集合，所以很多用于图像的隐藏算法也同样适用于视频，只是视频的数据量更大，要求算法效率很高。
(1)替换技术
所谓替换技术，就是试图用秘密信息比特替换掉伪装载体中不重要的部分，以达到对秘密信息进行编码的目的。替换技术包括最低比特位替换、伪随机替换、载体区域的奇偶校验位替换和基于调色板的图像替换等。替换技术是在空间域进行的一种操作，通过选择合适的伪装载体和适当的嵌入区域，能够有效地嵌入秘密信息比特，同时又可保证数据的失真度在人的视觉允许范围内。
结构攻击是指利用由于信息的隐藏而造成载体原有结构的破坏或特殊结构的引入来判断是否含有隐密信息。比如正常的图像调色板结构中没有或很少有颜色的聚集，但有些隐密算法为了避免视觉攻击，隐藏信息时对调色板进行了缩减、排序等调整，使得调色板中产生大量颜色聚集。

信息隐藏保护数字高程模型数据技术进展

摘要：本文介绍了利用信息隐藏技术来保护数字高程模型数据的一些方法，包括数字水印技术、纹理隐藏地
形数据技术、地形伪装技术等。这些技术为Ｄ刚数据的保护提供了新的途径。
关键词：信息隐藏；数字高程模型；信息伪装
０引言
基于信息隐藏的应用技术能够解决当前信息安全领域中的
和储存效率也是使用过程中一个亟待解决的问题。针对这些问题，本文主要介绍地形信息的保护技术，来解
能表征地面的特征。纹理数据是一个二维的图像数据，和地形数据一起可以很直观地表示地理信息。该算法的基本思路是将高程
状和地面起伏状态。
选取带参数整数小波来实现ＤＭＥ数据的水印算法。水Ｅ具ｆｆ『Ｊ
很好的不可见性，嵌入水印以后的ＤＭＥ数据保持了很好的质量，地形的起伏特征没有发生变化，并且水印嵌入ＤＭＥ数据以后可以
数据隐藏在纹理图像中。
决ＤＭ据的保护和安全通讯问题。介绍了目前几种新的利用信Ｅ数
息隐藏和伪装保护ＤＭ据的技术，包括Ｄ．＜Ｅ数ＥＪ印技术、纹理隐藏
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LSB算法实现位图图象中的信息隐藏和提取

信息安全数字水印作业设计题目LSB算法实现位图图象中的信息隐藏和提取姓名：陈志文陈杭蔡艺军邱榕杰黄莘程__________________________ 学号：2606484 532 531 552 539 ______________________学院：工程技术学院 ___________专业：数字水印 _______年级：2006级________________指导教师：___________________________ （签名）2007 年12 月28 日一、实验原理LSB是L.F.Turner和R.G.van Schyndel等人提出的一种典型的空间域信息隐藏算法。

考虑人视觉上的厄不可见性缺陷，信息一般嵌入到图像最不重要的像素位上，如最低几位。

利用LSB算法可以在8色、16色、256色以及24位真彩色图像中隐藏信息。

对于256色图像，在不考虑压缩的情况下，每个字节存放一个像素点，那么一个像素点至少可以隐藏1位信息，一张640*480像素的256色图像至少可隐藏640*480=307200位（38400字节）的信息。

对于真彩色图像，同样可以按照如上的方法计算可以隐藏的信息量。

二、实验目的通过对LSB算法的编程实现，实现对信息的隐藏和提取。

三、实验环境（1）系统环境：CPU : In ter? Celero n（R） CPU 1.80GHzRAM : 526M（2）开发环境：IDE : Microsoft Visual Studio 2005Language: Microsoft C#四、实验内容在上述系统环境和开发环境中编程实现LSB算法，包括信息的隐藏和提取。

五、程序说明（1）程序运行界面如下图所示:图1信息隐藏界面(2)程序功能说明自动计算最大隐藏信息量并给出提示可以在24位位图中隐藏大小不超过最大隐藏信息量的任意类型文件自动备份原始图片自动检测伪装图片中是否包含隐藏信息正确提取出LSB 中的隐藏信息并还原出文件六、实现过程(1) LSBEncrypt 类该类用于实现LSB 的信息嵌入算法，类中各字段及方法说明如下: -字段private string _originalPicPath原始图片路径图2信息提取界面private string _hidinglnfoPath private FileStream _picStream private FileStream _infoStream方法private void HidelnfoLength()输入：无输出：无功能：将图像的第55至第66字节的LSB 替换为隐藏信息文件的长度private void HidelnfoContent()输入：无输出：无功能：将隐藏信息以每3个字节写入原始图像从第 67字节开始的每12字节块的LSB 中private byte[] ConvertToBinaryArray(long x) 输入： long x 要转换的长整型数，这个数的大小不会超过2的24次方输出： byte[]二进制表示的字节数组功能：将长整型数转换为24位二进制表示的字节数组private byte[] ConvertToBinaryArray(byte[] array) 输入： byte[] array 长度为3的字节数组输出： byte[]二进制表示的字节数组功能：将隐藏信息以每3个字节写入原始图像从第 67字节开始的每12字节块的LSB 中public void ExecuteEncrypt()输入：无输出：无功能：执行信息隐藏操作(2) LSBDecrypt 类该类用于实现LSB 的信息提取算法，类中各字段及方法说明如下:1字段隐藏信息路径原始图片的文件流隐藏信息的文件流private string _camouflagePicPath private string _infoSavePathprivate FileStream _camouflageStream private FileStream _infoSaveStream■方法private int GetlnfoLength() ;输入：无输出：int隐藏信息长度功能：从伪装图片的第55至第66字节中提取岀隐藏信息的长度private byte[] ExtractHidingBits(byte[] arr);输入：byte[] arr 长度为12的字节数组，含有隐藏信息输岀：byte[]从12字节块中提取出的3字节隐藏信息功能：利用位操作提取伪装文件流中每 12字节的LSB 位 public bool ExecuteDecrypt() ;输入：无输岀：bool执行成功返回true ，失败返回false功能：执行信息提取操作实验小结及思考(1) 程序测试信息隐藏载体位图图像：桌面\527\527.bmp伪装图片的路径还原岀的隐藏信息的保存路径伪装图片的文件流还原岀的隐藏信息的文件流七、图3载体图像要隐藏的信息：桌面\527\527.txt图4待隐藏的信息执行信息隐藏算法:图5隐藏信息成功信息隐藏选择伪装图片和还原出的隐藏信息的保存路径:图6信息提取还原出的文本文件test.txt:图7还原出的文件(2) 实验思考在信息隐藏的研究中，主要研究信息隐藏算法与隐蔽通信。

dwt密码学算法

dwt密码学算法密码学是一门研究如何保护信息安全的学科，它涉及到加密、解密和认证等方面的技术。

在密码学中，有许多不同的算法被用于加密和解密数据。

其中一种被广泛应用的算法是DWT密码学算法。

DWT（Discrete Wavelet Transform）密码学算法是一种基于小波变换的加密算法。

小波变换是一种数学工具，可以将信号分解成不同频率的子信号，从而更好地描述信号的特征。

DWT密码学算法利用小波变换的特性，将待加密的数据分解成多个频率子信号，然后对每个子信号进行加密处理。

DWT密码学算法的加密过程如下：首先，将待加密的数据分解成多个频率子信号。

然后，对每个子信号进行加密处理，可以使用不同的加密算法，如AES（Advanced Encryption Standard）算法。

最后，将加密后的子信号合并，得到最终的加密数据。

DWT密码学算法的解密过程与加密过程相反。

首先，将加密数据分解成多个频率子信号。

然后，对每个子信号进行解密处理，使用相应的解密算法。

最后，将解密后的子信号合并，得到原始的数据。

DWT密码学算法具有许多优点。

首先，它可以提供更高的安全性。

由于DWT密码学算法将数据分解成多个频率子信号进行加密，攻击者很难破解整个加密数据。

其次，DWT密码学算法可以提供更好的数据压缩效果。

由于小波变换的特性，DWT密码学算法可以将数据分解成不同频率的子信号，从而减少数据的冗余性，实现更好的数据压缩效果。

此外，DWT密码学算法还可以提供更好的数据隐藏效果。

由于小波变换的特性，DWT密码学算法可以将数据隐藏在不同频率的子信号中，从而实现数据的隐蔽传输。

然而，DWT密码学算法也存在一些局限性。

首先，DWT密码学算法对数据的长度有一定的限制。

由于小波变换的特性，DWT密码学算法要求待加密的数据长度必须是2的幂次方。

其次，DWT密码学算法对数据的实时性要求较高。

由于DWT密码学算法需要对数据进行分解和合并的操作，因此在实时应用中可能存在一定的延迟。