数字水印技术研究

数字水印技术研究

摘要：数字水印技术作为信息安全、版权保护和信息认证的有力工具，已得到了广泛的关注和发展。本文介绍数字水印技术的原理与模型，分析水印技术的典型算法，阐述数字水印技术的应用与研究及其发展前景。

关键词：数字水印；信息安全；版权保护；稳健性

一、引言

随着计算机网络技术和通讯技术的发展，为数字化的媒体信息（文本、图像、音频、视频等）的存取、交换提供了极大的便利。迅速兴起的Internet以电子印刷出版、数字图书馆、网络视频和音频、电子商务等新的服务和运作方式为商业、科研、娱乐等带来了许多机会。随之而来的副作用是盗版者大量地复制及传播未经授权的数字产品内容，出于利益的考虑，数字产品的版权所有者迫切需要解决知识产权保护的问题。有数据显示，美国电影行业协会(MPAA)估计，盗版使美国电影业的年收入减少了25亿美元，美国唱片工业协会(RIAA)则估计全球每年因盗版而造成的损失高达50亿美元。

传统的版权保护系统多采用密码技术，依靠密码学技术对数字产品进行加密，只有合法用户（或授权用户）才拥有密钥，从而保证数字产品的安全。但是，这一方案存在一个重要问题，所加密的数字产品在解密后，没有有效的手段来保证其产品不被非法拷贝、再次传播和盗用，为了防止这种情况的发生，人们提出了新兴的概念——数字水印（digital watermarking）。数字水印技术是目前信息安全技术领域的一个新方向，是作为传统版权保护系统的有效补充手段，是一种可以在开放的网络环境下保护版权和认证来源及完整性的新技术，是信息安全和版权保护的最后一道防线，引起了人们的高度重视，许多大学和国际科研机构正投身于研究之中,已成为信息安全领域的一个研究热点。

二、数字水印技术原理

1、数字水印的定义和基本特点：

数字水印是指永久镶嵌在其他数据（宿主数据）中的具有可鉴别性的数字信号或模式，并且不影响宿主数据的可用性[1]。而水印信号是一种特制的数字标记，一般包含版权所有者的标记或代码，以及能证实用户合法拥有数据的用户代码等基木信息，将它嵌入到数字图像、声音、视频等数字产品中，由此来确定版权拥有者、认证数字内容来源的真实性、识别购买者、提供关于数字内容的其他附加信息、确认所有权认证和跟踪侵权行为。

数字水印有以下特点：1)不可见性，也称透明性，指的是利用人类视觉系统HVS (Human Visual System)或人类听觉系统HAS (Human Audio System)属性，嵌入水印后图像无明显降质现象且水印在视觉或听觉上不可感知；2)稳健性，也称健壮性或鲁棒性，指数字水印应有抵御图像压缩、滤波、量化与增强、几何失真等外界攻击的能力；3)可证明性，即水印应能为受到版权保护的信息产品的归属或来源提供完全和可靠的证据，水印算法识别被嵌入到保护对象中的所有者的有关信息，并在需要的时候将其提取出来，并能够监视被保护对象的传播、真伪鉴别以及非法拷贝控制等；4)安全性，主要指水印不易被复制和伪造，能抵抗非法拦截和破解，即使受到非法攻击，仍能以极低的误差率进行检测和识别。其中，鲁棒性和不可见性是数字水印系统的两个重要特性，且是一对矛盾的特性，在算法设计上常常需要折衷考虑这两个方而特性的要求。

2、数字水印系统的理论模型

通用的数字水印系统包含两个基本的模块，即一个水印嵌入和一个水印提取(也称为水印检测系统)，数字水印嵌入的一般过程基本框架如图1所示[2]。

图1 水印嵌入的一般过程框架

由图1可以定义数字水印嵌入过程的通用公式：

),,(K W I E I W =

其中W I 表示嵌入水印后的数据（即水印载体数据），I 表示原始载体数据，W 表示水印集合，

K 表示密钥集合，密钥K 是可选项。

数字水印提取的一般过程基本框架示意图如图2所示。

图2 水印检测的一般过程框架

由图2可以定义水印检测过程的通用公式为：

有原始载体数据I 时： ),,(ˆK I I D W W

= 有原始水印W 时： ),,(K W I D W W =

没有原始信息时：

),(K I D W W = 其中，W 表示估计水印， D 为水印检测算法，W I 表示在传输过程中受到攻击后的水印载体数据。证明检测信号是水印信号的方法一般就是做相似度检验。水印相似度检验的通用公式为： W W W

W Sim ** = 或 W W W W W W S i m ***= 其中W 表示估计水印，W 表示原始水印，Sim 表示不同信号的相似度。

三、数字水印典型算法

近年来，数字水印算法研究取得了很大的进步，下面采用按嵌入域的分类方法对主要的典型算法进行了分析。

1、空间域数字水印

较早的数字水印算法都是空间域上的，空域水印处理使用各种各样的方法直接修改图像的象素，将数字水印直接加载在数据上，现已提出了如下几种较典型的空域数字水印方法。

⑴、最低有效位方法LSB （Least Significant Bit ）

这是一种典型的空间域数字水印算法，由L. F. Turner 与R. G . V an Schyndel 提出，该方法将水印信息嵌入到随机选择的图像点中最不重要的像素位上，可保证嵌入的水印是不可见的。以图像数据而言，一幅图像的每个象素是以多比特的方式构成的，如在灰度图像中，每个象素通常为8位，每一位的取值为0或

1。对于8位的灰度图像，每个象素的数字g 可用公式表示为：

∑==702i i i

b g

其中i 代表象素的第几位，i b 表示第i 位的取值，{}1,0∈i b 。

这样，我们把整个图像分解为8个位平面，从LSB （最低有效位0）到MSB （最高有效位7）。从位平面的分布来看，随着位平面从低位到高位（即从位平面0到位平面7），位平面图像的特征逐渐变得复杂，细节不断增加。到了比较低的位平面时，单纯从一幅位平面上已经逐渐不能看出测试图像的信息了。由于低位所代表的能量很少，改变低位对图像的质量没有太大的影响。LSB 方法正是利用这一点在图像低位隐藏入水印信息。

在进行数字图像处理和图像变换后，图像的低位非常容易改变，攻击者只需通过简单地删除图像低位数据或者对数字图像进行某种简单数学变换就可将空间域LSB 方法加入的水印信息滤除或破坏掉，因此同变换域的方法相比，这种水印算法的鲁棒性非常弱。尽管如此，由于LSB 方法实现简单，隐藏量比较大，以LSB 思想为原型，产生了一些变形的LSB 方法，目前互联网上公开的图像信息隐藏软件大多使用这种方法。

⑵、Patchwork 方法及纹理块映射编码方法

这两种方法都是Bender 等人提出的。Patchwork 法是一种基于统计的数字水印嵌入方法，这种算法通过一个密钥用来初始化一个伪随机数发生器，而这个伪随机数发生器将产生载体中放置水印的位置。其基本算法的思想是：在嵌入过程中，版权所有者根据密钥K 伪随机地选择n 个象素对，然后通过下面的两个公式更改这n 个像素对的亮度值()i i b a ,：

1~1~-=+=i

i i i b b a a 这样，版权所有者就对所有的i a 加1和对所有的i b 减1。在提取的过程中，也使用同样的密钥K 将在编码过程中赋予水印的n 个像素对提取出来，并计算这样一个和：

∑=-=n i i

i b a S 1)~~(

如果这个载体确实包含了一个水印，就可以预计这个和为n 2，否则它将近似为零。因此，只有知道这些修改位置的版权所有者才能够得到一个近似值n S 2≈。 P atchwork 方法隐蔽性好，并且对JPEG 压缩、FIR 滤波以及图像剪切操作有一定的抵抗力，但该方法嵌入的信息量有限。为了嵌入更多的水印信息，可以将图像分块，然后对每一个图像块进行嵌入操作。现在麻省理工学院的媒体实验室正在研究如何利用这种方法在彩色打印机、复印机输出的图像中加入水印，通过实时地从扫描票据中判断水印的有无，快速辨识真伪。

纹理块映射编码方法则是将数字信息隐藏于数字图像的任意纹理部分，该算法对于滤波、压缩和扭转等操作具有抵抗能力，但仅适用于具有大量任意纹理区域的图像，而且尚不能完全自适应。

⑶、文档结构微调方法

这里的文档是指图像文档，利用文档的特点，将数字信息通过轻微调整文档中的以下结构来完成编码，包括：垂直移动行距、水平调整字距、调整文字特性（如字体）。该算法可以抵抗一些标准的文档操作，如照相复印和扫描复印，但该技术也极易被经验丰富的攻击者破坏，比如，只要攻击者任意改变其文档的行距或者字间距，就可能破坏水印。一般来说，在文档中加水印是很困难的，当文档再次扫描输入时，扫描设备采用的光学字符技术在理论上能够消除噪声，导致嵌入水印信息失效，且这种水印算法一般仅适用于文档图像类。

2、变换域数字水印

基于变换域的数字水印技术往往采用类似于扩频图像的技术来隐藏水印信息。这类技术一般基于常用的图像变换(基于局部或是全局的变换)，这些变换包括离散余弦变换(DCT)、离散小波变换(DWT)、傅氏