信息隐藏实验报告LSB隐写分析
信息隐藏实验三LSB图像信息隐藏剖析
实验三：LSB图像信息隐藏一、实验目的了解信息隐藏中最常用的LSB算法的特点，掌握LSB算法原理，设计并实现一种基于图像的LSB隐藏算法；了解如何通过峰值信噪比来对图像进行客观评价，并计算峰值信噪比值。
二、实验环境（1）Windows 7操作系统；（2）MATLAB R2012b版本软件；（3）BMP格式灰度图像文件。
三、原理简介任何多媒体信息在数字化时都会产生物理随机噪声，而人的感官系统对这些随机噪声并不敏感。
替换技术就是利用这个原理，通过使用秘密信息比特替换随机噪声，从而实现信息隐藏目的。
在BMP灰度图像的位平面中，每个像素值为8比特二进制，表示该点亮度。
图像高位平面对图像感官质量起主要作用，去除图像最低几个位平面并不会造成画面质量的明显下降。
利用这个原理可用秘密信息（或称水印信息）替代载体图像低位平面以实现信息嵌入。
本算法选用最低位平面来嵌入秘密信息。
最低位平面对图像的视觉效果影响最轻微，但很容易受噪声影响和攻击，可采用冗余嵌入的方式来增强稳健性加以解决，即在一个区域（多个像素）中嵌入相同的信息，提取时根据该区域中的所有像素判断。
四、实验步骤1. 隐藏提取及测试算法分为三个部分实现：（1）隐藏算法；（2）提取算法；（3）测试脚本。
1）隐藏算法源代码hide_lis.m如下：function o = hide_lsb(block,data,I)%function o = hide_lsb(block,data,I)%隐藏提取及测试%block:隐藏的最小分块大小%data:秘密信息%I:原始载体si = size(I);lend = length(data);N = floor(si(2)/block(2));%将图像划分为M*N个小块M = min(floor(si(1)/block(1)),ceil(lend/N));o = I;for i = 0 : M-1 %计算每小块隐藏的秘密信息rst = i*block(1) + 1;red = (i+1)*block(1);for j = 0 : N-1 %计算每小块隐藏的秘密信息的序号idx = i*N + j + 1;if idx > lendbreak;end%取每小块隐藏的秘密信息bit = data(idx);%计算每小块水平方向起止位置cst = j*block(2) + 1;ced = (j+1)*block(2);%将每小块最低位平面替换为秘密信息o(rst:red,cst:ced) = bitset(o(rst:red,cst:ced),1,bit);endend2）提取算法源代码dh_lsb.m如下：function out = dh_lsb(block,I)%function out = dh_lsb(block,I)%源代码dh_lsb.m如下：%block：隐藏的最小分块大小%I：携密载体si = size(I);%将图像划分为M*N个小块N = floor(si(2)/block(2));M = floor(si(1)/block(2));out = [];%计算比特1判决阀值：每小块半数以上元素隐藏是比特1时，判决该小块嵌入信息为1thr = ceil((block(1)*block(2) + 1)/2);idx = 0;for i = 0 : M-1%计算每小块垂直方向起止位置rst = i*block(1) + 1;red = (i+1)*block(1);for j = 0 : N-1%计算每小块将要数据的秘密信息的序号idx = i*N + j + 1;%计算每小块水平方向起止位置cst = j*block(2) + 1;ced = (j + 1)*block(2);%提取小块最低位平面，统计1比特个数，判决输出秘密信息 tmp = sum(sum(bitget(I(rst : red,cst : ced),1)));if (tmp >= thr)out(idx) = 1;elseout(idx) = 0;endendend3）测试脚本源代码test.m如下：fid = 1;len = 10;%随机生成要隐藏的秘密信息d = randsrc(1,len,[0 1]);block = [3,3];[fn,pn] = uigetfile({'* .bmp','bmp file(* .bmp)';},'选择载体');s = imread(strcat(pn,fn));ss = size(s);if (length(ss) >= 3)I = rgb2gray(s);elseI = s;endsi = size(I);sN = floor(si(1)/block(1))*floor(si(2)/block(2));tN = length(d);%如果载体图像尺寸不足以隐藏秘密信息，则在垂直方向上复制填充图像if sN < tNmultiple = ceil(tN/sN);tmp = [];for i = 1 : multipletmp = [tmp;I];endI = tmp;end%调用隐藏算法，把携密载体写至硬盘stegoed = hide_lsb(block,d,I);imwrite(stegoed,'hide.bmp','bmp');[fn,pn] = uigetfile({'*.bmp','bmp file(*.bmp)';},'选择隐蔽载体');y = imread(strcat(pn,fn));sy = size(y);if (length(sy) > 3)I = rgb2gray(y);elseI=y;end%调用提取算法，获得秘密信息out = dh_lsb(block,I);%计算误码率len = min(length(d),length(out));rate = sum(abs(out(1:len)-d(1:len)))/len;y = 1 - rate;fprintf(fid,'LSB:len:% d\t error rate:% f\t error num:% d\n',len,rate,len*rate);2. 计算峰值信噪比（1）峰值信噪比定义：2,2,,,,max ()x y x y x y x yx y p PSNR XY p p =-∑（2）峰值信噪比函数。
lsb信息隐藏
LSB算法的信息隐藏实验单位：三系一队姓名：马波学号：3222008030LSB信息隐藏实验一、实验目的1.掌握LSB算法原理2.熟悉信息隐藏与提取的流程3.锻炼算法的程序实现能力二、实验原理1.信息隐藏用秘密信息比特替换载体中的最不重要部分，可以达到对信息隐藏的目的。
在数字图像中，每个字节的最低位对图像信息的影响最小，因此将数字图像的最低位用信息比特替换可以实现信息隐藏。
由于载体图像的每个字节只隐藏一个秘密信息比特，所以只有当载体图像的大小是秘密信息大小的8倍以上时才能完整的将秘密信息隐藏。
提取信息位并隐藏的示意图：2.信息提取在隐藏了秘密信息的数字图像中，每个字节的最低位就是秘密信息比特位，只需将这些信息比特提取出来并组合，就可以恢复出原来的秘密信息。
提取信息示意图：三、实验内容A.将秘密信息隐藏在载体的最低位，检验算法的鲁棒性（1）读入秘密信息(此实验中秘密信息为二值图像)（2）把秘密信息的比特位放入载体的最低位（3）给隐藏了秘密信息的图像加入大小为1的噪声加入噪声大小为1时：加入噪声为2时：B．将秘密信息隐藏在载体的最高位，检验算法的鲁棒性（1）读入秘密信息(此实验中秘密信息为二值图像)（2）把秘密信息的比特位隐藏在载体的最高位（3）分别给隐藏了秘密信息的图像加入大小为1和2的噪声C．将秘密信息隐藏在载体的第三位，检验算法的鲁棒性（1）同A中的（1）（2）把秘密信息比特位隐藏在载体的第三位（3）分别给隐藏了秘密信息的图片加入大小为1、2和3的噪声五、实验总结1.当秘密信息隐藏在最低位时，对载体的改变小，载体质量较高。
但鲁棒性较差，有噪声干扰时很容易发生信息丢失从而无法恢复出秘密信息2.当秘密信息隐藏在最高位时，图像的鲁棒性增强，受到较大噪声干扰时仍能恢复出秘密信息，但对图像的改变较大，隐藏的位数越高图像的质量越低。
3.当隐藏的信息位介于最低位和最高位时，选择合适的位置，既可以提高信息隐藏的鲁棒性，又对图像的质量影响不大，所以，进行信息隐藏时可以考虑LSB的改进。
信息隐藏实验(LSB隐写,随机LSB隐写,RS隐写分析)
信息隐藏实验二LSB隐写分析姓名：周伟康学号：班级：一：实验要求1、针对自己实现的隐写算法（嵌入、提取），计算隐蔽载体的PSNR值，通过PSNR值来评估隐写对图像质量的影响，并与主观感受做对比。
2、实现一种隐写分析方法，对隐蔽载体进行检测（卡方、RS……）二：实验步骤1、编写随机选点函数，完善顺序和随机两种LSB信息嵌入和提取。
%随机间隔选点函数%[row, col] = randinterval(test, 60, 1983);function [row, col] = randinterval(matrix, count, key)[m, n] = size(matrix);interval1 = floor(m * n / count) + 1;interval2 = interval1 - 2;if interval2 == 0error('载体太小，不能将秘密消息隐藏其内！');endrand('seed', key);a = rand(1, count);%initializerow = zeros([1 count]);col = zeros([1 count]);r = 1; c = 1;row(1,1) = r;col(1,1) = c;for i = 2 : countif a(i) >= 0.5c = c + interval1;elsec = c + interval2;endif c > nr = r + 1;if r > merror('载体太小，不能将秘密消息隐藏其内！');endc = mod(c, n);if c==0c = 1;endendrow(1, i) = r;col(1, i) = c;end选取8*8的矩阵测试2、对比原始图像和隐藏信息后图像，计算隐蔽载体的均方差（MSE）进而计算峰值信噪比（PSNR），评估隐写对图像质量的影响。
信息隐藏技术_实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 了解信息隐藏技术的基本原理和实现方法。
2. 掌握信息隐藏技术在图像、音频和视频等数字媒体中的应用。
3. 通过实验验证信息隐藏技术的有效性和安全性。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 库：OpenCV、scikit-image、numpy、matplotlib三、实验内容1. 图像信息隐藏2. 音频信息隐藏3. 视频信息隐藏四、实验步骤1. 图像信息隐藏（1）选择一幅图像作为宿主图像，并选择一幅图像作为水印图像。
（2）将水印图像转换为二值图像。
（3）对宿主图像进行分块处理，将每个块转换为二值图像。
（4）根据密钥对水印图像进行置乱，提高安全性。
（5）将置乱后的水印图像嵌入到宿主图像的对应块中。
（6）提取水印图像，并与原始水印图像进行对比。
2. 音频信息隐藏（1）选择一段音频作为宿主音频，并选择一段音频作为水印音频。
（2）对宿主音频和水印音频进行分帧处理。
（3）根据密钥对水印音频进行置乱，提高安全性。
（4）将置乱后的水印音频嵌入到宿主音频的对应帧中。
（5）提取水印音频，并与原始水印音频进行对比。
3. 视频信息隐藏（1）选择一段视频作为宿主视频，并选择一段视频作为水印视频。
（2）对宿主视频和水印视频进行帧提取。
（3）根据密钥对水印视频进行置乱，提高安全性。
（4）将置乱后的水印视频嵌入到宿主视频的对应帧中。
（5）提取水印视频，并与原始水印视频进行对比。
五、实验结果与分析1. 图像信息隐藏实验结果表明，嵌入水印后的图像与原始图像在视觉效果上几乎没有差异，水印的嵌入效果良好。
同时，提取的水印图像与原始水印图像完全一致，证明了信息隐藏技术的有效性。
2. 音频信息隐藏实验结果表明，嵌入水印后的音频与原始音频在音质上几乎没有差异，水印的嵌入效果良好。
同时，提取的水印音频与原始水印音频完全一致，证明了信息隐藏技术的有效性。
3. 视频信息隐藏实验结果表明，嵌入水印后的视频与原始视频在视觉效果上几乎没有差异，水印的嵌入效果良好。
隐藏技术实验报告
一、实验背景随着科技的不断发展，信息传播速度的加快，信息安全问题日益突出。
为了保护国家、企业和个人隐私，防止信息泄露，隐藏技术应运而生。
隐藏技术主要包括信息隐藏、数字水印和隐写术等。
本实验旨在研究隐藏技术的原理和实现方法，并对其性能进行评估。
二、实验目的1. 理解隐藏技术的原理和实现方法；2. 掌握信息隐藏、数字水印和隐写术的基本操作；3. 评估隐藏技术的性能，包括鲁棒性、抗攻击能力和隐蔽性；4. 分析隐藏技术在信息安全领域的应用前景。
三、实验内容1. 信息隐藏（1）实验原理：信息隐藏技术是将信息嵌入到载体数据中，使得嵌入的信息对人类感知不可见，同时保证载体数据的完整性。
常用的信息隐藏方法有基于空域、频域和变换域的隐藏方法。
（2）实验步骤：1）选择载体数据，如图像、音频和视频等；2）将秘密信息嵌入到载体数据中，采用空域、频域或变换域方法；3）提取嵌入的秘密信息，验证隐藏效果；4）分析隐藏技术的性能，包括鲁棒性和抗攻击能力。
2. 数字水印（1）实验原理：数字水印技术是在数字媒体中嵌入不可见的水印，用于标识数字媒体的版权信息、完整性校验和来源追踪。
常见的数字水印技术有基于空间域、频域和变换域的水印嵌入方法。
（2）实验步骤：1）选择数字媒体，如图像、音频和视频等；2）将水印信息嵌入到数字媒体中，采用空间域、频域或变换域方法；3）提取水印信息，验证水印嵌入效果；4）分析水印技术的性能，包括鲁棒性、抗攻击能力和隐蔽性。
3. 隐写术（1）实验原理：隐写术是一种将秘密信息隐藏在公开信息中的技术，使得秘密信息对人类感知不可见。
常见的隐写术有基于文本、图像和音频的隐写方法。
（2）实验步骤：1）选择公开信息，如文本、图像和音频等；2）将秘密信息嵌入到公开信息中，采用隐写方法；3）提取嵌入的秘密信息，验证隐写效果；4）分析隐写技术的性能，包括隐蔽性、抗攻击能力和检测难度。
四、实验结果与分析1. 信息隐藏实验结果：通过实验，我们发现基于变换域的信息隐藏方法在鲁棒性和抗攻击能力方面表现较好，而基于空域的隐藏方法在隐蔽性方面表现较好。
信息隐藏实验十LSB信息隐藏的卡方分析
信息隐藏实验十LSB信息隐藏的卡方分析信息隐藏是一种将秘密信息嵌入到载体数据中的技术。
嵌入信息的最广泛应用之一是最低有效位（LSB）信息隐藏。
在LSB信息隐藏中，秘密信息位嵌入到像素的最低有效位中，而保持其他位不受影响。
该技术在数字音频、图像和视频领域得到广泛应用。
卡方分析是一种统计方法，用于衡量统计数据的拟合程度。
在LSB信息隐藏中，卡方分析可以用于分析嵌入数据的随机性。
通过计算嵌入数据和原始数据之间的差异，可以评估嵌入信息与载体数据的一致性。
LSB信息隐藏的实验中，首先需要得到原始的载体数据。
这可以是一幅图像、一段音频或一段视频。
然后，选择一个合适的秘密信息进行嵌入。
秘密信息可以是一串文本、一张图像或一个视频片段。
接下来，将秘密信息的二进制表示按位进行嵌入到载体数据的最低有效位中。
此时，嵌入数据已准备好。
进行卡方分析的下一步是计算频数。
对于每个像素，统计其最低有效位（被嵌入数据所占据的位）出现1和0的频数。
同时，计算原始数据中最低有效位出现1和0的频数。
比较两组频数可以得到嵌入数据和原始数据之间的差异。
卡方分析可以用来评估嵌入数据的随机性。
根据卡方分布表，可以计算卡方值。
通过比较卡方值和临界值，可以判断嵌入数据的随机性是否达到了预期。
如果卡方值小于临界值，则表明嵌入数据的分布与原始数据的分布存在显著差异，嵌入数据不具备较好的随机性。
LSB信息隐藏的卡方分析还可以用于评估嵌入数据的容量。
通过计算嵌入数据和原始数据之间的差异，可以推断嵌入数据的容量。
如果嵌入数据的容量越大，则嵌入数据与原始数据的差异越大。
卡方分析可以帮助评估嵌入数据的最大容量，以便在实际应用中选择合适的嵌入容量。
LSB信息隐藏的卡方分析还可以用于检测嵌入数据的存在。
通过比较卡方值和临界值，可以判断嵌入数据是否存在于载体数据中。
如果卡方值大于临界值，则可以得出嵌入数据的存在性。
这在数字取证和数字水印领域具有重要意义。
LSB信息隐藏的卡方分析是一种有力的工具，用于评估嵌入数据的随机性、容量和存在性。
信息隐藏实验报告总结(3篇)
第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展，信息安全问题日益突出。
信息隐藏技术作为一种隐蔽通信手段，在军事、商业、医疗等多个领域具有重要的应用价值。
本实验旨在通过实际操作，深入了解信息隐藏技术的基本原理，掌握其实现方法，并分析其在实际应用中的优缺点。
二、实验目的1. 理解信息隐藏技术的概念、原理和应用领域。
2. 掌握信息隐藏技术的实现方法，包括空域、频域和变换域等方法。
3. 分析信息隐藏技术的安全性、鲁棒性和可检测性。
4. 结合实际案例，探讨信息隐藏技术在各个领域的应用。
三、实验内容本次实验主要分为以下几个部分：1. 信息隐藏技术概述：介绍了信息隐藏技术的概念、原理和应用领域，并简要分析了信息隐藏技术的安全性、鲁棒性和可检测性。
2. 空域信息隐藏：通过将秘密信息嵌入到载体图像的像素值中，实现信息的隐蔽传输。
实验中，我们采用了基于直方图平移的算法，将秘密信息嵌入到载体图像中。
3. 频域信息隐藏：将秘密信息嵌入到载体图像的频域系数中，实现信息的隐蔽传输。
实验中，我们采用了基于DCT变换的算法，将秘密信息嵌入到载体图像的DCT系数中。
4. 变换域信息隐藏：将秘密信息嵌入到载体图像的变换域系数中，实现信息的隐蔽传输。
实验中，我们采用了基于小波变换的算法，将秘密信息嵌入到载体图像的小波系数中。
5. 信息隐藏技术的安全性、鲁棒性和可检测性分析：通过实验，分析了不同信息隐藏方法的优缺点，并探讨了如何提高信息隐藏技术的安全性、鲁棒性和可检测性。
6. 信息隐藏技术在各个领域的应用：结合实际案例，探讨了信息隐藏技术在军事、商业、医疗等领域的应用。
四、实验结果与分析1. 空域信息隐藏：实验结果表明，基于直方图平移的算法能够将秘密信息嵌入到载体图像中，且嵌入过程对图像质量的影响较小。
然而，该方法对噪声和压缩等攻击较为敏感。
2. 频域信息隐藏：实验结果表明，基于DCT变换的算法能够将秘密信息嵌入到载体图像的频域系数中，且嵌入过程对图像质量的影响较小。
信息隐藏实验报告一图像的位平面,LSB和MSB
信息隐藏实验报告一实验名称：图像的位平面，LSB 和MSB一、实验目的图像的位平面，LSB 和MSBLSB(Least Significant Bits)：最不重要位（或最低有效位） MSB(Most Significant Bits)：最重要位。
二、实验内容⑴用“按位与”运算清image 的第2、3、4、5、6、7位，结果分别保存在图像矩阵data02、 data03、 data04、 data05、 data06、 data07中，并显示所得结果；⑵用“按位与”运算取image 的第2、3、4、5、6、7位，结果分别保存在图像矩阵data12、 data13、 data14、 data15、 data16、 data17中，并显示所得结果；⑶用“按位与”运算清image 的第1-2、1-3、1-4、1-5、1-6、1-7位，结果分别保存在图像矩阵data02、 data03、 data04、 data05、 data06、 data07中，并显示所得结果； ⑷用“按位与”运算取image 的第3-8、4-8、5-8、6-8、7-8位，结果分别保存在图像矩阵data13、 data14、 data15、 data16、 data17中，并显示所得结果；⑸将彩色图像dsc.jpg 读入图像矩阵image ，重做上面的⑴－⑷项要求；⑹取彩色图像矩阵image 的某个分量(R 、G 、B 均可)，重做上面的⑴－⑷项要求；三、实验环境matlab7.0四、基本原理（算法思想）时域是对应于变换域而言的，即不对信号做任何频率变换而得到的信号域就是时域。
对于图像载体，其信号空间也就是像素的取值空间。
我们选择了RGB 颜色空间下的像素作为分析对象。
在RGB 颜色空间中，每一个像素都有三个分量，即红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)分量。
五、实验结果与结论（主要的程序代码、运行结果）⑴用“按位与”运算清image 的第2、3、4、5、6、7位，结果分别保存在图像矩阵data02、 data03、 data04、 data05、 data06、 data07中，并显示所得结果；教师签名2007．11实验时间成绩评 定信息隐藏 课程名称同组人姓 名 05软件工程班 级 计算机科学与技术系别⑵用“按位与”运算取image的第2、3、4、5、6、7位，结果分别保存在图像矩阵data12、data13、 data14、 data15、 data16、 data17中，并显示所得结果；⑶用“按位与”运算清image的第1-2、1-3、1-4、1-5、1-6、1-7位，结果分别保存在图像矩阵data02、 data03、 data04、 data05、 data06、 data07中，并显示所得结果；⑷用“按位与”运算取image的第3-8、4-8、5-8、6-8、7-8位，结果分别保存在图像矩阵data13、 data14、 data15、 data16、 data17中，并显示所得结果；⑸将彩色图像dsc.jpg读入图像矩阵image，重做上面的⑴－⑷项要求；代码略清image的第2、3、4、5、6、7位取image的第2、3、4、5、6、7位清image的第1-2、1-3、1-4、1-5、1-6、1-7位⑹取彩色图像矩阵image的某个分量(R、G、B均可)，重做上面的⑴－⑷项要求；代码image=imread('dsc.jpg');%将彩色图像读入图像矩阵image A=image(:,:,1);下略清image的第2、3、4、5、6、7位取image的第2、3、4、5、6、7位清image的第1-2、1-3、1-4、1-5、1-6、1-7位六、实验总结通过这次实验使我对图像的位平面有了一定的认识。
信息隐藏LSB算法实验报告
本科生课程考试答题本考生姓名＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿考生学号＿＿＿＿＿＿＿专业班级＿＿＿＿＿＿＿＿指导老师＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿考试科目＿＿＿＿＿＿＿＿＿考试日期＿＿年＿＿月＿＿日目录一、实验任务和要求 (2)1.1实验任务 (2)1.2实验要求 (2)二、实验算法LSB原理 (2)三、实验环境和采用的工具 (3)四、具体实现步骤 (3)4.1 LSB算法水印嵌入 (3)4.2 LSB算法水印提取 (4)4.3 LSB算法实验测试 (5)五、源码分析 (5)5.1 LSB算法水印嵌入 (5)5.2 LSB算法水提取 (9)5.3 计算PSNR值 (12)六、实验测试 (13)6.1 LSB水印的嵌入 (13)6.2 水印的提取 (14)6.3 对水印进行鲁棒性测试 (14)6.4 对水印进行有效性测试 (14)6.5 对水印计算PSNR值 (14)6.6 对水印容量进行分析 (15)七、结论 (15)一、实验任务和要求1.1实验任务•信息载体：每个人自己的一张外景照片；•水印信息：每个人将学号、姓名按上下两列写在白纸上，然后手机拍摄，转化为黑白图片，作为水印信息；•信息隐藏方法：LSB算法（空域或频域）。
1.2实验要求实验可采用matlab6.5以上版本（C++、Java等），程序分为嵌入与检测两部分，最好有友好的操作方式；程序代码需要注释，编码简洁可靠明了，易检查。
实验测试要求有：•需对信息处理进行鲁棒性测试；•对水印嵌入的有效性进行测试；•计算嵌入前后的PSNR值；•对水印容量进行分析。
二、实验算法LSB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。
LSB 最低有效位法(Least Significant Bit；LSB)是运用人类视觉系统无法觉察细微变化之掩蔽效果，将秘密信息隐藏在图像像素的最低位，具有计算速度快且容易秘密信息隐藏在图像像素的最低位，具有计算速度快且容易实现有点。
信息隐藏实验报告
信息隐藏实验报告实验题目【一】实现空域图像水印方法中的LSB算法：原始图像选取大小为512*512的elain图像或者goldhill图像，选择一个LSB水印算法以及适当的水印序列；利用选定的水印嵌入算法将水印信息嵌入到原始图像中。
在嵌入水印之后的图像中提取水印，是否可以判定图像中含有水印，同时计算含水印图像的峰值信噪比。
将含有水印的图像缩小为256*256之后，再放大为512*512，这时再提取水印，是否可以判定图像中含有水印。
实验结果缩略图：lsb.fig实验程序% LSB 算法:clear;A=imread('elain.bmp');B=A;message='www`s homework';m=length(message);n=size(A);k=1;for i=1:n(1)for j=1:n(2)if k<=m %如果消息输入完成则为0h=bitget(double(message(k)),8:-1:1);elseh=[0,0,0,0,0,0,0,0];endc=bitget(A(i,j),8:-1:1);if mod(j,8) == 0p=8;elsep=mod(j,8);endv=0;for q=1:7v=xor(v,c(q));endv=xor(v, h(p) );B(i,j)=bitset(A(i,j),1,v);if mod(j,8) == 0k=k+1;endendend% 提取信息out=char;tmp=0 ;t=1;for i=1:n(1)for j=1:n(2)c=bitget(B(i,j),8:-1:1);v=0;for q=1:8v=xor(v,c(q));endif mod(j,8)==0p=1;elsep=9-mod(j,8);endtmp=bitset(tmp,p,v);if mod(j,8)==0out(t)=char(tmp);t=t+1;tmp=0;endendend%显示图像figure;subplot(1,2,1);image(A);axis('square');title('原始图像');subplot(1,2,2);imshow(B);axis('square');title('加入水印后图像');out实验题目【二】实现基于扩频的图像水印算法：原始图像选取大小为512*512的elain图像或者goldhill图像，水印图像选取为以XXX印或者XX之印(XXX为自己的名字)为图案的、适当大小的二值黑白图像，再选取一个基于扩频的图像水印算法；利用选定的水印嵌入算法将水印信息嵌入到原始图像中。
信息隐藏实验报告LSB隐写分析
《信息隐藏技术》实验报告实验3：LSB信息隐藏攻击实验杭州电子科技大学网络空间安全学院一、实验目的1.主要内容对实验1中信息隐藏后的图像进行隐写分析。
2.基本要求要求学生能够将没有嵌入信息的图像和隐藏信息的图像区分开来。
二、实验内容及实现过程步骤1.可视攻击针对LSB 算法，通过可视攻击进行视觉比较，观察含隐藏信息与不含隐藏信息图像的不同。
原图嵌入LSB 水印2.概率分布分析方法（χ2分析）统计LSB 信息隐藏后，图像的像素灰度值的直方图，结合χ2分布密度函数计算载体含有秘密信息的概率值。
提取最低有效位 提取最低有效位部分分块概率为1，不确定含有秘密信息大部分分块的概率为1，可以确定含有秘密信息部分分块概率为1，不确定含有秘密信息大部分分块的概率为1，可以确定含有秘密信息三、实验结果分析计算隐秘分析算法判断结果的错误率：FP (false positive)：没有嵌入隐藏信息的图像错误地判断为嵌入了隐藏信息FN (false negative)：嵌入隐藏信息的图像错误地判断为没有嵌入隐藏信息判断标准：超过半数的分块概率为1，判别为加密少于半数的分块概率为1，判别为原始图像FP：4/9FN：0/9误判原因分析，图像像素值较低四、实验小结（包括小组分工，组员各自的贡献点；通过实验得出的结论；对隐写分析加深的理解）设计算法：邢征宇（卡方分析）刘煜程（可视攻击）结果分析：单志晗（FP）梁经纬（FN）总结：1. 能够真正理解两种方法的思想和每一个处理步骤的作用，才能真正写出matlab 程序并进行结果分析；2. 8 位的像素值从0 开始到255，但是数组的下标从1 开始到256，所以像素值的2i 对应数组下标2i-1，像素值的2i+1 对应数组下标2i，像素值只存在2i->2i+1 的变换，对应于只存在2i-1->2i 的下标值变换，在编写代码时需注意此类细节，否则实验结果将大打折扣；3. 当实验结果与预期的有偏差，不仅仅是检查理解实验有偏差、程序是否正确，而且需要改变不同的实现方法、不同的参数以及利用不同的图像来进行测试和比较，这样才可能更快判断出问题出在哪里，并找到解决办法，而且有的时候不一定是代码有误的问题。
LSB图像信息隐藏实验
学号：姓名: 专业年级班级:message=fope n( 'Message.txt' ，'广);[msg,msg」en ]=fread(message, 'ubitl' ) %按位以二进制形式读取文本内容与长度[m, n]=size(image1) %读取行和列p=1; %卩为秘密信息的位计数器[row,col]=ra ndi nterval(image1,msg_le n,1996);for i=1:msg_le nimage1(row(i),col(i))=image1(row(i),col(i))-mod(image1(row(i),col(i)),2)+msg(p,1);if p==msg_le nbreak ;end ;p=p+1;end%还原图像Hide_image(:,:,1)=image1;Hide_image=ui nt8(Hide_image);imwrite(Hide_image, 'Hide_image.tif'%输岀隐藏信息的图像subplot(121);imshow(image);title(subplot(122);imshow(Hide_image);title(else [ 'the photo is not a rgb style' ]fclose( 'all' );end• flfl*** 1T«in Mti WHVI4>||| Xlvn tliM •Gx□鶯*~■CB+ X' 1 □百'rht phcid is ■$E，71e P M EC"■ft实验算法2 :读取LSB隐藏的信息1•读取已经隐藏信息的图像。
如果为RGB图像，则读取图像的一层（该层为嵌入信息的那层）。
2. 用与LSB算法中相同的随机数种子产生相同的一串随机数。
LSB信息隐藏实验
实验一：LSB信息隐藏实验【实验目的】：一、掌握MATLAB基本操作二、实现LSB信息隐藏和提取【实验内容】：（请将你实验完成的项目涂“■”）实验完成形式：■ 用MATLAB函数实现LSB信息隐藏和提取□ 用MATLAB命令行方式实现LSB信息隐藏和提取□ 其它：（请注明）实验选择载体：□ 256×256灰度图像 □ 256×256RGB图像 ■ 任意大小的RGB图像实验效果和分析：■ 分析了LSB算法的抗攻击能力■ 能随机选择嵌入位（考虑安全性因素）■ 嵌入位均匀分布于载体■ 信息提取的检错/纠错■ LSB隐写分析□ 其它：（请注明）【实验工具及平台】：■ Windows+Matlab □ 其它：（请注明）【实验涉及到的相关算法】：1、与实验内容选择的项目对应；2、请使用流程图、伪代码、NS图或文字方式描述，不要．．贴代码1．海明码选择得是（7，4）海明码，它可以纠正一位错误，编码和解码分别用两个函数实现，关于它的算法，这里就不赘述了。
2．为了能随机选择嵌入位，我选择了Md5函数来选择嵌入位。
选择嵌入位的时候有3个密钥参与，提高了安全性，而且使嵌入位均匀分布于载体。
3．Lsb的嵌入方法是先将要隐藏的信息以二进制的形式读入，再随机选择它们要嵌入的位置。
如果要隐藏的信息的某一位为1，则它要嵌入的载体图象相应位置的像素值mod2的值为1；如果要隐藏的信息的某一位为0，则它要嵌入的载体图象相应位置的像素值mod2的值为0。
Lsb的提取方法是先将确定隐藏信息嵌入的位置。
如果该位置的像素值mod2的值为1；则此处隐藏的信息的1，如果该位置的像素值mod2的值为0；则此处隐藏的信息的0。
下面是整个算法的流程图：提取流程图【实验分析】：1、 请尽量使用曲线图、表等反映你的实验数据及性能2、 对照实验数据从理论上解释原因3、 如无明显必要，请．不要．．大量粘贴．．．．实验效果图 1．Lsb 的抗攻击能力比较差，下图是JPEG 压缩率与隐藏信息误码率的关系曲线：由上图可以看出，当存在轻微的jpeg 压缩，lsb 的误码率就达到了50％，这就很不理想了。
lsb隐写分析实验
lsb隐写分析实验实验三：LSB 隐写分析实验【实验⽬的】：1、理解LSB 隐写分析的思想和⽅法；2、掌握基于视觉分析的LSB 的隐写分析⽅法，以及基于卡⽅检验的LSB 隐写分析⽅法；3、能够分析上述隐写分析⽅法的能⼒；4、能够独⽴编写上述两种隐写分析matlab 程序并实现分析。
【实验内容】：（请将你实验完成的项⽬涂“■”）实验完成形式：■⽤MATLAB 函数实现LSB 隐写分析□⽤MATLAB 命令⾏⽅式实现LSB 隐写分析□其它：（请注明）实验选择载体：■ 512×512灰度图像□ 256×256RGB 图像□任意⼤⼩的RGB 图像实验效果和分析：■分析了视觉攻击对空域LSB 算法隐写分析的能⼒■分析了⼴义卡⽅检测对空域LSB 算法隐写分析的能⼒□分析了⼴义卡⽅检测对频域LSB 算法隐写分析的能⼒■⽐较不同隐写攻击抗⼴义卡⽅检测的能⼒■其它：分析了不同嵌⼊信息、不同参数下及使⽤了不同嵌⼊⽅法后⼴义卡⽅检测的分析能⼒【实验⼯具及平台】：■ Windows+Matlab □其它：（请注明）【实验涉及到的相关算法】：1、视觉攻击的流程图：2、⼴义卡⽅检测法流程图【实验分析】⼀、视觉攻击说明：本实验分别⽤图1嵌⼊30%的信息、图2嵌⼊60%的信息，来作最后⼀个位平⾯的⽐较图1 图2图3 原图为图1，嵌⼊率为30%图4 原图为图2，嵌⼊率为60%结论：通过视觉攻击分别对原图和隐写图的最后⼀个位平⾯的提取，可以很清晰的看出来，不含隐藏信息的平⾯的0和1是随机地均匀的分布；⽽隐藏了信息的平⾯的左边部分有明显的整齐的横条，它们是LSB被修改后像素值2i<->2i+1变化后形成的图像特征；⽽且嵌⼊率不同，横条占有的区域⾯积也不同。
单看隐写图的平⾯，就可以看出图像有异样（被划分成两部分），含整齐横条的部分则为嵌⼊了信息的部分。
⼆、空域⼴义卡⽅检测⽅法1、分析结果图表说明：⼀下四个图和表格，是嵌⼊了不同⽐例的信息量的图像分割成5*5个⼤⼩相同的样本进⾏检测的分析结果，其中嵌⼊信息为伪随机序列。
本科毕业设计-基于lsb的信息隐藏技术的实现
引言信息隐藏将在未来网络中保护信息不受破坏方面起到重要作用,信息隐藏是把机密信息隐藏在大量信息中不让对手发觉的一种方法。
信息隐藏的方法有很多种，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。
最低有效位算法LSB（Least significant bit）是一种简单而通用的信息隐藏方法，大部分的多媒体文件（如图像、音频和视频文件等）都可作为LSB算法中的载体。
本文讨论以图像为载体的LSB隐藏算法。
第一章绪论1.1 信息隐藏技术的来源随着互联网的迅速发展，网上提供服务越来越丰富，人们如今可以通过因特网发布自己的作品、重要信息和进行网络贸易等，但是随之而出现的问题也十分严重：如作品侵权更加容易，篡改也更加方便。
计算机和通信网技术的发展与普及，数字音像制品以及其他电子出版物的传播和交易变得越来越便捷，但随之而来的侵权盗版活动也呈日益猖獗之势。
因此如何既充分利用因特网的便利，又能有效地保护知识产权，已受到人们的高度重视。
信息隐藏技术作为网络安全技术的一个重要新兴课题，内容涉及数据隐藏、保密通信、密码学等相关学科领域，作为隐蔽通信和知识产权保护等的主要手段，正得到广泛的研究与应用。
为了打击犯罪，一方面要通过立法来加强对知识产权的保护，另一方面必须要有先进的技术手段来保障法律的实施。
信息隐藏技术以其特有的优势，引起了人们的好奇和关注。
人们首先想到的就是在数字产品中藏入版权信息和产品序列号，某件数字产品中的版权信息表示版权的所有者，它可以作为侵权诉讼中的证据，而为每件产品编配的唯一产品序列号可以用来识别购买者，从而为追查盗版者提供线索。
此外，保密通信、电子商务以及国家安全等方面的应用需求也推动了信息隐藏研究工作的开展。
中国自古就有这样的谚语，叫做“耳听是虚，眼见为实”，“百闻不如一见”，英语中也有“Seeing is believing”的说法。
这些都表明人们往往过分相信自己的眼睛，而这正是信息隐藏技术得以存在和发展的重要基础，在这一研究领域，大量事实告诉人们：眼见不一定为实！1.2信息隐藏技术的发展1.2.1历史上的隐写术现代信息隐藏技术是由古老的隐写术(Steganography)发展而来的，隐写术一词来源于希腊语，其对应的英文意思是“Covered writing”。
信息隐藏 实验十 LSB信息隐藏的卡方分析
实验十 LSB信息隐藏的卡方分析一，实验目的:了解什么就是隐写分析,隐写分析与信息隐藏与数字水印的关系。
掌握基于图像的LSB隐写的分析方法,设计并实现一种基于图像的LSB卡方隐写分析方法。
二，实验环境1, Windows XP 操作系统2, Matlab软件3, BMP格式图片文件三，实验原理隐写术与隐写分析技术就是互相矛盾又就是相互促进的,隐写分析就是指对可疑的载体信息进行攻击以达到检测、破坏,甚至提取秘密信息的技术,它的主要目标就是为了揭示媒体中隐蔽信息的存在性,甚至只就是指出媒体中存在秘密信息的可疑性。
图像LSB信息隐藏的方法就是用嵌入的秘密信息取代载体图像的最低比特位,原来图像的7个高位平面与代表秘密信息的最低位平面组成含隐蔽信息的新图像。
虽然LSB 隐写在隐藏大量信息的情况下依然保持良好的视觉隐蔽性,但使用有效的统计分析工具可判断一幅载体图像中就是否含有秘密信息。
目前对于图像LSB信息隐藏主要分析方法有卡方分析、信息量估算法、RS 分析法与GPC分析法等。
卡方分析的步骤就是:设图像中灰度值为j的象素数为hj,其中0≤j≤255。
如果载体图像未经隐写,h2i与h2i+1的值会相差很大。
秘密信息在嵌入之前往往经过加密,可以瞧作就是0、1 随机分布的比特流,而且值为0与1的可能性都就是1/2。
如果秘密信息完全替代载体图像的最低位,那么h2i与h2i+1的值会比较接近,可以根据这个性质判断图像就是否经过隐写。
定量分析载体图像最低位完全嵌入秘密信息的情况:嵌入信息会改变直方图的分布,由差别很大变得近似相等,但就是却不会改变h2i+h2i+1的值,因为样值要么不改变,要么就在h2i与h2i+1之间改变。
令显然这个值在隐写前后就是不会变的。
221*22i iih hh++=2212i ih hq+-=如果某个样值为2i,那么它对参数q 的贡献为1/2;如果样值为2i+1 ,对参数q 的贡献为-1/2。
LSB信息隐藏实验报告
Centr al South University信息隐藏实验报告学院: 信息科学与工程学院班级:信息安全1201学号:0909121724姓名:吕秋言时间: 2018年6 月实验一：基于图像的LSB信息隐藏一、实验目的该实验为验证性实验。
目的是通过实验使学生掌握经典信息隐藏算法，在Matlab环境下，编写基于图像的LSB信息隐藏算法程序。
用Matlab函数实现LSB信息隐藏及提取，并进行分析。
b5E2RGbCAP二、实验要求1、实验前要做好充分准备，包括：复习实验所涉及的知识点，掌握Matlab编程语言和调试环境。
2、实验时注意记录实验过程中产生的数据、出现的问题及解决问题的方法。
3、理论联系实际，认真分析实验结果，回答思考题。
4、实验后完成实验报告，并附相关截图。
三、实验环境计算机<安装Visual C++ 6.0和Matlab 6.5以上版本）四、实验原理隐秘算法核心是将我们选取的像素点的最不重要位依次替换成秘密信息,以达到信息隐秘的目的。
嵌入过程包括选择一个图像载体像素点的子集{j1,…,jl(m>},然后在子集上执行替换操作像素cji←→mi,即把cji的LSB与秘密信息mi进行交换(mi可以是1或0>。
一个替换系统也可以修改载体图像像素点的多个比特,例如,在一个载体元素的两个最低比特位隐藏两比特、三比特信息,可以使得信息嵌入量大大增加但同时将破坏载体图像的质量。
在提取过程中,找出被选择载体图像的像素序列,将LSB(最不重要位>排列起来重构秘密信息,算法描述如下:p1EanqFDPw嵌入过程:for(i=1。
i<=像素序列个数。
i++>si←cifor(i=1。
i<=秘密消息长度。
i++>//将选取的像素点的最不重要位依次替换成秘密信息sji←cji←→mi提取过程:for(i=1。
i<=秘密消息长度。
i++>{ i←→ji//序选取mi←LSB(cji>}五、实验内容与步骤基本演示环境：matlabLSB,Least Significant Bits，最低有效位，将图像加密处理。
LSB图片信息隐藏隐藏实验
上海电力学院高级程序设计（C）课程设计报告LSB信息隐藏实验题目：院系：计算机科学与技术学院专业年级：信息安全2012级学生姓名：涂桂花学号：指导教师：魏为民2015年4月14日目录一、实验目的 0二、实验内容和步骤 01. 操作环境 02. 系统配置 03. 操作步骤 04. 程序源代码 (3)三、实验结果 (3)1. 测试图片 (3)2. 测试结果 (3)3.截屏 (4)四．实验小结 (4)1. 遇到的问题总结合分析： (4)2. 未解决的问题 (4)3. 实验效果和分析 (4)4. 总结： (5)附件： (5)上海电力学院实验报告课程名称实验项目姓名学号班级专业同组人姓名指导教师魏为民实验日期一、实验目的1.用MATLAB函数实现LSB信息隐藏和提取。
2.了解信息隐藏的作用和实现方法原理。
3.学会分析了解隐藏算法。
二、实验内容和步骤如操作环境、系统配置、操作步骤、程序源代码等。
1.操作环境操作系统 Windows 7 旗舰版 64位 SP1 ( DirectX 11 )2.系统配置处理器AMD E1-2100 APU with Radeon HD Graphics 双核3.操作步骤1)打开MATLAB软件，新建文件夹名为“ LSB ”。
2)在“Command Window”窗口里输入“guide”，回车。
a.如下图所示建立图形界面。
将5个push button控件的“String”属性设置为下图相应显示的名字，Tag属性设置为pbt+String名的格式。
将4个axec控件的Tag属性设置为如下图所显示的名字。
3)分别右键点击5个push button控件，View Callbacks->CallBacks.信息安全 LSB信息隐藏实验涂桂花20123333 201225信息安全无给每个控件添加Callback代码。
再添加代码之前要为该fig文件命名。
我在本次实验命名为LSB3333.fig。
信息隐藏 实验十 LSB信息隐藏的卡方分析
实验十 LSB 信息隐藏的卡方分析一，实验目的：了解什么是隐写分析，隐写分析与信息隐藏和数字水印的关系。
掌握基于图像的LSB 隐写的分析方法，设计并实现一种基于图像的LSB 卡方隐写分析方法。
二，实验环境1， Windows XP 操作系统 2， Matlab 软件 3， BMP 格式图片文件 三，实验原理隐写术和隐写分析技术是互相矛盾又是相互促进的，隐写分析是指对可疑的载体信息进行攻击以达到检测、破坏，甚至提取秘密信息的技术，它的主要目标是为了揭示媒体中隐蔽信息的存在性，甚至只是指出媒体中存在秘密信息的可疑性。
图像LSB 信息隐藏的方法是用嵌入的秘密信息取代载体图像的最低比特位，原来图像的7个高位平面与代表秘密信息的最低位平面组成含隐蔽信息的新图像。
虽然LSB 隐写在隐藏大量信息的情况下依然保持良好的视觉隐蔽性，但使用有效的统计分析工具可判断一幅载体图像中是否含有秘密信息。
目前对于图像LSB 信息隐藏主要分析方法有卡方分析、信息量估算法、RS 分析法和GPC 分析法等。
卡方分析的步骤是：设图像中灰度值为j 的象素数为hj ，其中0≤j ≤255。
如果载体图像未经隐写，h2i 和h2i+1的值会相差很大。
秘密信息在嵌入之前往往经过加密，可以看作是0、1 随机分布的比特流，而且值为0与1的可能性都是1/2。
如果秘密信息完全替代载体图像的最低位，那么h2i 和h2i+1的值会比较接近，可以根据这个性质判断图像是否经过隐写。
定量分析载体图像最低位完全嵌入秘密信息的情况：嵌入信息会改变直方图的分布，由差别很大变得近似相等，但是却不会改变h2i+h2i+1的值，因为样值要么不改变，要么就在h2i 和h2i+1之间改变。
令 显然这个值在隐写前后是不会变的。
221*22i i i h h h ++=2212i i h h q +-=如果某个样值为2i ，那么它对参数q 的贡献为1/2；如果样值为2i+1 ，对参数q 的贡献为-1/2。
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《信息隐藏技术》实验报告实验3：LSB信息隐藏攻击实验
杭州电子科技大学
网络空间安全学院
一、实验目的
1.主要内容
对实验1中信息隐藏后的图像进行隐写分析。
2.基本要求
要求学生能够将没有嵌入信息的图像和隐藏信息的图像区分开来。
二、实验内容及实现过程步骤
1.可视攻击
针对LSB算法，通过可视攻击进行视觉比较，观察含隐藏信息与不含隐藏信息图像的不同。
提取最低有效位
原图
提取最低有效位
嵌入LSB水印
2.概率分布分析方法（χ2分析）
统计LSB信息隐藏后，图像的像素灰度值的直方图，结合χ2分布密度函数计算载体含有秘密信息的概率值。