lsb信息隐藏
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。
lsb隐写解题方法
LSB隐写解题方法一、什么是LSB隐写？LSB（Least Significant Bit）隐写是一种常见的信息隐藏技术，它通过在像素的最低有效位（LSB）中嵌入秘密信息，以实现对图像、音频或视频等媒体文件进行隐写操作。
在人类视觉系统中，最低有效位的变化往往不会引起明显的感知变化，因此LSB隐写可以实现相对较高的隐蔽性。
二、LSB隐写的原理LSB隐写的基本原理是通过修改像素的最低有效位来嵌入秘密信息。
在数字图像中，每个像素由RGB（红绿蓝）三个分量组成，每个分量占用8个比特位。
假设我们要嵌入一个比特位的秘密信息，可以将该比特位直接替换为要隐藏的信息比特位，以实现信息的嵌入。
三、LSB隐写的步骤3.1 选择载体图像首先，我们需要选择一个合适的载体图像，即将要嵌入秘密信息的图像。
一般来说，选择分辨率较高、色彩丰富的图像作为载体图像，以最大程度减小嵌入信息对图像质量的影响。
3.2 将秘密信息转换为比特流将要隐藏的秘密信息转换为比特流是嵌入过程的关键步骤。
对于文本信息，可以使用ASCII码将每个字符转换为8个比特位；对于二进制文件，可以直接将每个字节转换为8个比特位。
3.3 嵌入秘密信息在选择好载体图像和准备好秘密信息的比特流后，我们可以开始嵌入秘密信息。
具体操作是将秘密信息的比特位依次替换载体图像像素的最低有效位。
需要注意的是，嵌入信息后的图像与原始图像在视觉上几乎没有差别。
3.4 提取秘密信息提取秘密信息是LSB隐写的逆过程。
通过读取载体图像像素的最低有效位，我们可以逐比特位地恢复出嵌入的秘密信息。
提取后的秘密信息与原始信息完全一致。
四、LSB隐写的优缺点4.1 优点•隐蔽性强：LSB隐写嵌入的秘密信息在视觉上几乎不可察觉，很难被发现。
•容量大：由于每个像素的最低有效位都可以用来嵌入信息，因此可以在图像中嵌入较大容量的秘密信息。
4.2 缺点•对质量的影响：由于嵌入秘密信息会对载体图像进行微小的修改，因此可能会对图像质量产生一定的影响。
01_Lsb信息隐秘实验
s ji c ji mi
4
LSB上的信息隐秘Fra bibliotek5LSB上的信息隐秘
6
提取隐藏于LSB的信息
提取过程： for (i=1;i<=秘密消息长度;i++) { i ji //序选取
mi LSB(c ji )
}
7
提取结果
8
LSB信息隐秘实验
《信息隐藏实验教程》教学幻灯片 九
1
LSB 的基本概念
LSB是Least Significant Bits的英文缩写， 对应的中文意思是：最不重要位。有时也称之 为最低有效位或简称最低位。将其各个像素点 各个分量的LSB清0，操作如下： >>x=imread('c:\lenna.jpg');
0.00392 0.00392 0.00392 = 0.0068
修改LSB的结果
3
LSB上的信息隐秘
LSB所蕴涵的信号对于图像整体来说，的 确是最低有效的。我们将这种信号在一定意义 上理解为是一种冗余。这种冗余，为我们有效 的进行信息隐藏提供了宿空间。 嵌入过程： for (i=1;i<=像素序列个数;i++) si ci for (i=1;i<=秘密消息长度;i++) //将选取像素点的LSB依次替换
>>data=bitand(x,254);%与11111110与运算 >>subplot(121), imshow(data),title(‘清LSB的结 果’ )
2
LSB 的基本概念
在uint8格式下修改1个 单位对应的像素值是 0.0039。对于操作一，r、 g、b三个分量最大的可能 是同时减小0.0039，在 RGB立方体中对应的色彩 偏移是：
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。
lsb信息隐藏课程设计
lsb信息隐藏课程设计一、教学目标本课程旨在通过学习LSB（最低有效位）信息隐藏技术，使学生掌握信息隐藏的基本原理和方法，培养学生对计算机科学和网络安全领域的兴趣和好奇心。
具体的教学目标如下：1.知识目标：使学生了解LSB信息隐藏技术的概念、原理和应用场景，理解信息隐藏的基本技术及其优缺点。
2.技能目标：培养学生运用LSB信息隐藏技术进行信息隐藏和提取的能力，使其能够运用所学知识解决实际问题。
3.情感态度价值观目标：培养学生对计算机科学和网络安全领域的热爱，增强其对信息安全的意识，提高其遵守网络安全的自觉性。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括LSB信息隐藏技术的基本原理、实现方法和应用场景。
具体的教学大纲如下：1.第一章：LSB信息隐藏技术概述，介绍LSB信息隐藏技术的概念、原理和应用场景。
2.第二章：LSB信息隐藏技术的实现方法，讲解LSB信息隐藏技术的基本实现方法，包括图像、音频和视频等方面的应用。
3.第三章：LSB信息隐藏技术的扩展，介绍LSB信息隐藏技术的进阶应用，如LSB隐写分析、LSB加密等。
三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法，如讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
1.讲授法：通过讲解LSB信息隐藏技术的基本原理和实现方法，使学生掌握相关知识。
2.讨论法：学生进行分组讨论，分享学习心得和研究成果，提高学生的思考和表达能力。
3.案例分析法：分析典型的LSB信息隐藏案例，使学生更好地理解LSB信息隐藏技术的应用场景。
4.实验法：安排实验课程，让学生亲自动手实践，提高学生的实际操作能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将选择和准备以下教学资源：1.教材：《计算机网络安全技术与应用》等。
2.参考书：《数字隐写术》等。
3.多媒体资料：LSB信息隐藏技术相关的视频教程、演示文稿等。
4.实验设备：计算机、网络设备、图像处理软件、音频处理软件等。
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。
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。
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221*22i i i h h h ++=2212i i h h q +-=参数q 的贡献为-1/2。
LSB图像信息隐藏
LSB图像信息隐藏1.实验⽬的（1）了解信息隐藏中最常⽤的LSB算法特点，掌握LSB算法原理，设计并实现⼀种基于图像的LSB隐藏算法（2）了解如何通过峰值信噪⽐来对图像质量进⾏客观评价，并计算峰值信噪⽐2.实验内容（1）LSB隐藏算法（2）计算峰值信噪⽐3.实验原理 任何多媒体信息，在数字化时，都会产⽣物理随机噪声，⽽⼈的感观系统对这些随机噪声不敏感。
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，从⽽完成信息隐藏⽬标。
BMP灰度图像的位平⾯，每个像素值为8bit⼆进制值，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）替代载体图像地位平⾯以实现信息嵌⼊。
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，解决办法可采⽤冗余嵌⼊的⽅式来增强稳健性。
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。
4.实验记录（1）隐藏算法算法分为三个部分实现：隐藏算法提取算法测试脚本1）隐藏算法源代码hide_lsb.m⽂件：function o=hide_lsb(block,data,I) %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);% 将图像划分为M*N个⼩块N=floor(si(2)/block(2));M=min(floor(si(1)/block(1)),ceil(lend/N));o=I;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);endend;2)提取算法源代码dh_lsb.m⽂件：function out=dh_lsb(block,I) % 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(1));out=[];% 计算⽐特1判决阈值：即每⼩块半数以上元素隐藏的是⽐特1时，判决该⼩块嵌⼊的信息为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% 计算每⼩块图像隐藏的秘密信息序号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;end;end;end;3)测试脚本源代码test.m⽂件：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;end;si=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];end;I=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);通过运⾏测试代码，对灰度图xxx3.bmp⽂件进⾏LSB算法的信息隐藏，并⽣成⽂件bide.bmp。
信息加密与解密实验11-2 LSB图像信息隐藏原理
上机实验报告一、实验目的：1、掌握LSB图像信息隐藏原理2、简单使用matlab工具二、实验环境计算机一台Matlab三、实验内容（一）预备知识1、信息隐藏信息隐藏( Information Hiding)又称为信息伪装，是指在不使信息载体本身发生显著变化的前提下，将需要保密传递的信息隐藏到载体中，从而达到隐蔽传递目的的技术。
信息隐藏原理图2、图像的数据表示对下图所示8×8（64个像素点）的图像，每一个像素点的灰度值量化时可以取值为0到255（用8bit表示）。
因此，分辨率为m×n的数字图像文件就可以用m×n×8的三维矩阵存储。
图中从高到低可分为8个位平面，分别对应着8个灰度值比特位所在的平面。
对于数字图像,这8个位平面在图像中所代表的重要程度是不同的，其最低的1至2个比特位基本上是噪声，所在的位平面没有太多图像的有用信息，对这些位平面信息的改变,对整个图像没有明显的影响。
3、LSB算法的原理图像的能量集中在高几层位平面，图像对高几层的修改比较敏感；图像的最低位平面甚至是最低的几层位平面几乎不含有信息量，对修改不敏感；可以用保密信息去替换原始载体的最低位平面或最低几层位平面，从而实现信息隐藏，而又不致使载体发生视觉上的可察觉性改变。
4、LSB算法描述用所要隐藏的二值图像去替换载体图像8层位平面中的最低层，这就是LSB (least-significant bits)嵌人算法的核心。
提取隐藏信息时，只需要将载体图像最低层位平面取出，恢复成二值图像即可。
（二）使用LSB算法实现图像信息隐藏1、安装matlab7.12、桌面上找到matlab7.1的快捷方式，打开lsb代码（代码可在lsb中找到），修改“Current Folder”的路径为代码路径。
3、找到readme.txt可以查看.m文件里的大概内容，在左侧分别双击lsbmain.m，submain.m，先后运行程序。
网络安全中的信息隐藏和隐蔽通信技术
网络安全中的信息隐藏和隐蔽通信技术一、前言网络安全成为当今世界的一项重要议题，因为现在社会的信息化程度越来越高，几乎所有的交流都通过网络实现。
网络安全攸关国家安全和个人隐私，因此各国政府都加大了网络安全的投资力度。
信息隐藏和隐蔽通信技术是网络安全领域的一个重要分支，它们可以保护敏感信息不被不良分子盗取、窃取或篡改。
本文将对信息隐藏和隐蔽通信技术进行详细介绍，并探讨其实现方式和应用场景。
二、信息隐藏技术信息隐藏技术是一种将信息嵌入到其他数据中，达到隐藏信息的目的。
主要有四种方法，分别是LSB隐写术、DCT隐写术、量化隐写术和语言隐写术。
1. LSB隐写术LSB隐写术是一种将信息嵌入到图像或音频文件中，其中LSB代表最低有效位。
该技术将要隐藏的信息转化为二进制数据，然后将其插入到像素或采样的最低有效位中，从而实现信息的隐藏。
2. DCT隐写术DCT（离散余弦变换）隐写术是一种将信息嵌入到数字图像中。
它通过变换将原始图像转化为频域信号，然后将隐藏的信息嵌入到特定的频率中，达到隐蔽信息的目的。
3. 量化隐写术量化隐写术是一种将信息嵌入到视频流中，其基本原理与DCT隐写术相同。
它通过改变数据的量化值，将隐藏的信息嵌入到视频流中。
这种方法比LSB隐写术更加难以被检测。
4. 语言隐写术语言隐写术是使用一些特殊的技巧，将信息嵌入到一些明文中。
这种方法通常用于文字消息的隐蔽传输。
例如，在一篇文章中每隔若干个单词或字母插入一些隐藏的信息，读者很难察觉到这种变化。
三、隐蔽通信技术隐蔽通信技术是一种将通信内容嵌入到其他看似无关的通信中的通信技术，用于在可能存在监听和拦截的环境中安全通信。
主要有三种方法，分别是流量隐蔽、协议隐蔽和IP隐蔽。
1. 流量隐蔽流量隐蔽是一种将通信内容嵌入到网络流量中的技术，用于在可能存在网络监听、防火墙、IDS（入侵检测系统）和IPS（入侵预防系统）等安全设备的网络环境中安全通信。
它的基本思路是在隐蔽信道中将通信内容分割成小块，并将加密数据嵌入到每个小块中。
lsb图像信息隐藏课程设计
lsb图像信息隐藏课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解图像信息隐藏的基本概念，掌握LSB（最低有效位）算法的原理和应用。
2. 学生能描述LSB算法在图像处理和信息安全领域的实际应用场景。
3. 学生能解释LSB算法中涉及的颜色空间转换、图像编码和解码过程。
技能目标：1. 学生能运用LSB算法实现简单的图像信息隐藏，具备基本的图像处理技能。
2. 学生能运用编程工具（如Python等）实现LSB算法，提高实际操作能力。
3. 学生能通过案例分析和实践，学会运用LSB算法解决实际问题。
情感态度价值观目标：1. 学生对图像信息隐藏产生兴趣，提高对信息安全的认识和重视。
2. 学生通过小组合作完成任务，培养团队协作和沟通能力。
3. 学生在学习过程中，培养积极探索、勇于创新的精神。
分析课程性质、学生特点和教学要求：1. 课程性质：本课程为信息技术课程，旨在让学生了解图像信息隐藏的基本原理和方法，提高信息安全意识。
2. 学生特点：学生为初中生，对新鲜事物充满好奇，具备一定的编程基础和图像处理知识。
3. 教学要求：注重理论与实践相结合，以学生为主体，充分调动学生的积极性，培养实际操作能力和创新精神。
二、教学内容1. 图像信息隐藏概述：介绍图像信息隐藏的基本概念、分类和应用场景，使学生了解LSB算法在图像信息隐藏中的地位和作用。
- 教材章节：第3章 图像信息隐藏技术- 内容：3.1 节 图像信息隐藏的概念及分类；3.2 节 LSB算法简介2. LSB算法原理：讲解LSB算法的基本原理，包括颜色空间转换、图像编码和解码过程。
- 教材章节：第3章 图像信息隐藏技术- 内容：3.3 节 LSB算法原理；3.4 节 颜色空间转换3. LSB算法实现与应用：分析LSB算法在实际应用中的优势和局限，并通过案例讲解其实现过程。
- 教材章节：第3章 图像信息隐藏技术- 内容：3.5 节 LSB算法实现与应用；3.6 节 LSB算法的优势与局限4. 实践操作：安排学生进行LSB算法的实践操作，包括使用编程工具实现LSB 算法、分析实际案例等。
lsb 标准
lsb 标准LSB（最低有效位）标准是指在数字图像处理中，使用图像最低有效位来嵌入隐藏信息的一种方法。
LSB标准是一种简单而有效的信息隐藏技术，广泛应用于数字水印、加密和版权保护等领域。
本文将对LSB 标准进行详细介绍，并讨论其特点、应用以及安全性问题。
LSB标准是一种基于二进制编码的信息隐藏技术。
在数字图像中，每个像素都由红、绿、蓝三个分量组成。
而每个颜色分量通常使用8位来表示亮度级别，即256级灰度。
而在LSB标准中，最低有效位是指每个颜色通道中的最低位，也即二进制代码中的最后一位。
由于人眼对颜色细微差异的感知较弱，所以替换最低有效位不会对图像质量产生显著影响。
通过将隐藏信息嵌入到图像的低位中，可以实现对大量数据的隐藏。
嵌入隐藏信息的过程可以分为嵌入和提取两个步骤。
在嵌入步骤中，需要将隐藏信息转换成二进制代码，并替换到图像的最低有效位中。
在提取步骤中，可以通过读取图像中的最低有效位，提取出隐藏的信息。
LSB标准具有以下几个特点。
首先，嵌入隐藏信息后，图像的视觉效果基本不受影响。
这是因为最低有效位变化对图像质量的影响很小。
其次，隐藏信息容量较大。
每个像素中可以隐藏一位信息，每个通道有256个灰度级可供使用，因此可以隐藏的信息量相对较大。
此外，LSB标准的实现较为简单，嵌入和提取过程也比较容易理解和实现。
LSB标准在许多领域中有着广泛的应用。
首先，它可以用于数字水印技术。
数字水印是一种可以嵌入到数字媒体（如图像、音频和视频）中的不可见信息。
通过将水印信息嵌入到图像中的LSB中，可以实现版权保护、内容认证等功能。
其次，LSB标准也常用于加密通信中。
通过将隐藏信息与加密密钥相结合，在通信过程中实现隐秘传输。
然而，尽管LSB标准具有一定的优势，但也存在一些安全性问题。
首先，由于LSB标准嵌入信息后的图像与原图像的差别较小，可能会被攻击者检测到隐藏信息的存在。
其次，如果嵌入信息的位置过于规律，也容易被攻击者发现隐藏信息的规律性。
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”。
信息隐藏与数字水印实验教程课程设计
信息隐藏与数字水印实验教程课程设计课程设计简介信息隐藏和数字水印是一类在数字媒体内容中嵌入一些“隐蔽”的信息的可逆技术，其中信息隐藏以隐藏为目标，数字水印以鉴别为目标。
本课程设计是一款针对信息隐藏和数字水印技术的实验教程，旨在让学生了解信息隐藏和数字水印的基本概念、算法流程及实验操作。
实验教程实验1：LSB信息隐藏LSB信息隐藏是一种较为简单的信息隐藏技术，利用了图像或音频信号中的最低有效位（LSB）来储存信息。
本实验将让学生了解LSB信息隐藏的基本思路和实现流程。
实验步骤：1.安装Python编程环境和必要的库（numpy、pillow等）；2.编写Python代码实现将信息隐藏到图像中的最低有效位；3.对图像进行解密，将隐藏的信息提取出来并显示。
实验要求：1.能够了解LSB信息隐藏的原理；2.能够独立完成Python代码的编写和调试；3.能够对嵌入信息后的图像进行正确解密。
实验2：DCT数字水印DCT数字水印是一种在频域中实现数字水印嵌入到图像或视频信号中的可逆算法，其中DCT（离散余弦变换）是一种常见的频域转换方式。
本实验将让学生了解DCT数字水印的基本原理和实现方法。
实验步骤：1.安装MATLAB编程环境和必要的工具箱（image processing等）；2.编写MATLAB代码实现将数字水印嵌入图像中的DCT系数；3.对嵌入数字水印后的图像进行攻击，如JPEG压缩、调整亮度等；4.对加入攻击后的图像进行解密，将数字水印提取出来并验证。
实验要求：1.能够了解DCT数字水印的基本原理；2.能够独立完成MATLAB代码的编写和调试；3.能够对加入攻击后的图像进行正确解密和验证。
实验结论通过本次课程设计，学生能够了解信息隐藏和数字水印的基本概念，并通过实验了解LSB信息隐藏和DCT数字水印的基本算法和实现方式。
同时，学生也能够了解到数字水印的鲁棒性和对攻击的抵抗能力，以及对数字媒体内容可信度的提升。
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图像信息隐藏课程设计
lsb图像信息隐藏课程设计一、教学目标本课程旨在通过学习LSB图像信息隐藏技术，使学生掌握数字图像处理的基本原理，了解LSB隐写技术的实现方法，培养学生运用信息隐藏技术进行图像信息安全的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）了解数字图像的基本概念，包括图像的表示、图像文件格式等。
（2）掌握LSB隐写技术的基本原理，了解其在本课程中的应用。
（3）熟悉图像加密和信息隐藏的基本方法，了解当前研究热点和发展趋势。
2.技能目标：（1）能够运用LSB隐写技术对图像进行信息隐藏。
（2）能够使用相关工具和软件进行图像处理和信息提取。
（3）具备分析图像信息隐藏效果的能力，能够针对不同场景提出优化策略。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对图像信息安全的重视，提高信息安全意识。
（2）培养学生勇于探索、创新的精神，激发对信息技术领域的兴趣。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.数字图像基础：包括图像的表示、图像文件格式、图像处理基本概念等。
2.LSB隐写技术：介绍LSB隐写技术的原理、实现方法及其在图像信息隐藏中的应用。
3.图像加密与隐藏方法：介绍常见的图像加密和信息隐藏方法，包括对称加密、非对称加密、混沌加密等。
4.图像信息隐藏工具与技术：介绍当前常用的图像信息隐藏工具，如StegTool、Invisible Secrets等，以及如何使用这些工具进行图像信息隐藏和提取。
5.图像信息隐藏效果分析与优化：分析图像信息隐藏的效果，针对不同场景提出优化策略。
三、教学方法本课程采用多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性：1.讲授法：教师讲解图像信息安全的基本概念、原理和方法。
2.案例分析法：分析实际案例，使学生更好地理解图像信息隐藏技术的应用。
3.实验法：让学生动手实践，使用相关工具和软件进行图像信息隐藏和提取。
4.讨论法：学生进行小组讨论，分享学习心得和经验，互相促进。
四、教学资源为实现课程目标，我们将使用以下教学资源：1.教材：《数字图像处理》、《信息安全原理与实践》等。
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。
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LSB算法的信息隐藏实验
单位：三系一队
姓名：马波
学号：3222008030
LSB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。
4.当秘密信息很小时，载体的前一部分发生了改变，但后一部分未被改
变，使得图像的统计特性发生了变化，易被发现。
改进措施是：使用
伪随机序列扩大秘密信息容量，是载体整体被改变。
此改进未在本
程序中实现。
5.本程序只针对bmp格式的载体和秘密信息进行处理，使用范围相对较
小，还有很大的改进空间。