图像的信息隐藏检测算法和实现

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png隐写解题思路

png隐写解题思路

PNG隐写解题思路
PNG隐写是指在PNG图像文件中隐藏秘密信息的技术。

下面是一种解题思路:
1.检查文件格式:首先确认所给的图像文件确实是PNG格式的文件。

可以通过查看文件扩展名或使用图像处理软件来确认。

2.分析图像像素数据:PNG图像是由像素组成的。

使用图像处理库或工具,将图像解析为像素矩阵,并获得每个像素的RGB值。

3.检测隐藏信息:在PNG隐写中,隐藏信息通常会修改一些像素的RGB值来嵌入秘密信息。

通过分析像素矩阵,寻找可能的变化或异常。

4.提取隐藏信息:如果发现了可能的隐藏信息,可以根据隐藏信息的嵌入算法来提取出秘密信息。

这可能涉及到像素值的解码、解密或提取过程。

需要注意的是,PNG隐写技术有多种实现方法和工具,每种方法可能具有不同的嵌入和提取算法。

因此,解决PNG隐写问题时,了解所使用的隐写方法和相应的解码算法非常重要。

此外,可以使用专门的隐写分析工具或库来辅助隐写信息的检测和提取。

1/ 1。

信息隐藏的原理及应用

信息隐藏的原理及应用

信息隐藏的原理及应用1. 介绍信息隐藏是指在一个媒体中,对隐藏的信息进行保护或嵌入的一种技术。

这些隐藏的信息在人类肉眼或机器检测时是不可见的。

信息隐藏有着广泛的应用领域,从数字版权保护到隐写术,都离不开信息隐藏技术的支持。

本文将介绍信息隐藏的原理、应用和一些常见的信息隐藏技术。

2. 信息隐藏的原理信息隐藏的原理基于两个基本概念:隐写术和数字水印。

2.1 隐写术隐写术是一种将秘密信息嵌入到载体中的技术,使得外部观察者难以察觉到这些隐藏的信息的存在。

隐写术的基本原理是利用载体对信息的一些细微变化进行嵌入,例如在图像中修改像素值或在音频中调整音频强度。

这种细微变化对于人类观察来说是不可察觉的,但可以被特定的解码器或算法检测到。

2.2 数字水印数字水印是将一些信息嵌入到原始数据中,作为数据的一部分,并且能够在数据中传播、存储和检测。

数字水印的原理是将信息通过特定的算法进行编码和嵌入,在提取时通过解码和检测算法进行信息提取。

数字水印通常用于版权保护和认证等领域。

3. 信息隐藏的应用3.1 数字版权保护信息隐藏技术在数字版权保护中扮演着重要的角色。

数字媒体如音频、视频和图像可以经过修改和复制而丧失原始版权信息,因此需要使用信息隐藏技术来保护版权。

通过在数字媒体中嵌入数字水印,版权信息可以被有效地保护和追踪,即使经过多次复制和修改,也能够提取出原始的版权信息。

3.2 隐写术隐写术在信息隐藏领域应用广泛,它可以用于隐蔽交流、网络安全和情报领域等。

在隐蔽交流中,可以通过嵌入秘密信息的方式实现信息的传输,使得外部观察者难以察觉到信息的存在。

在网络安全中,隐写术可以用于识别恶意软件、防止数据泄露等方面。

在情报领域,隐写术可以用于隐藏情报信息的传输路径和内容,保护国家安全。

3.3 数字取证信息隐藏技术也被广泛应用于数字取证领域。

数字取证是指通过对数字媒体和电子设备进行分析,获取并保护相关的证据来支持司法调查。

信息隐藏技术可以帮助找到嫌疑人隐藏在数字媒体中的证据,如图像或音频中的隐藏图像或音频,以及文档中潜在的隐藏信息。

图像信息隐写术及隐写取证安全分析研究

图像信息隐写术及隐写取证安全分析研究

图像信息隐写术及隐写取证安全分析研究金涛;周超【摘要】随着互联网技术的高速发展,网络犯罪的频率越来越高,电子取证的难度原来越大.嫌疑人可以将秘密信息嵌入到数字媒介中而不损坏它的载体质量,使得隐藏在图像中的犯罪证据变得难提取.对常用图像信息隐写技术进行了分析,介绍了数据隐藏的检测方法和取证分析的流程.【期刊名称】《警察技术》【年(卷),期】2016(000)004【总页数】4页(P76-79)【关键词】信息隐藏;电子取证;数据检测【作者】金涛;周超【作者单位】甘肃政法学院;甘肃政法学院【正文语种】中文图像信息隐藏起源于古希腊文,它的起源时间可以追溯到公元前 440年,古代信息载体种类少而形式简单。

在当今大数据时代,一张带有隐写信息特征的图片,在大数据流面前犹如沧海一粟,载体图片不仅流通面广而且通信速度快,容易隐藏,不易被人发现。

在图像隐写中,为了达到传递隐秘信息目的,将信息隐写到其他文件载体中,然后将文件载体传输到接收的对方或者在公共网站上供下载。

接受者获取载体文件之后,采用提前约定的方法提取隐藏的消息或者进行文件恢复。

同时部分隐藏程序也会利用密码对隐藏信息进行保护,通过加密来保护隐藏数据。

中间人即使截获了图片,也无从知道图片所携带的真实信息。

在图像隐写方法,总体上分为两类,一类种是在文件载体的空余位置或固定位置,添加额外的数据内容。

另一类是不会在载体文件中增加任何新的内容,而是通过修改字节或者调整字节位置来让人们看不到文件内容,且对于载体文件的运行效果没有特别的影响。

针对以上方法,现在有很多工具可以支持图片文件信息隐藏检测和分析的工作。

(一)基于文件结束符的信息隐藏技术在Windows操作系统中,每一个文件都有自己特定的文件格式,系统通过扫描这些特定的文件格式,来得到此文件的基本属性和信息。

用Winhex打开一张jpg 图片,当图片查看器读取到FFD9后就默认为jpg文件的内容已经完结,而不会读取FFD9以后的内容。

5.1图象信息隐藏与水印算法(2)-数字水印基础教程

5.1图象信息隐藏与水印算法(2)-数字水印基础教程

28

隐藏算法



计算图像边界 筛选隐藏位置 数据预处理(加密、随机化等) 数据替换
29

提取算法(需要原始图像)

从原始图像确定隐藏位置 提取信息
30
隐藏了764bits
31
4 渐进图像数字水印

图像渐进传输技术

网络用户在浏览图片时,首先获得一幅模糊 图像,随着时间的推移,用户可以逐步获得 更加清晰的图像,而如果用户不想看这幅图 像的全貌,可以取消该图像的进一步传输。 这样即节省了用户的时间,又节省了网络带 宽
b a (1 s)

组合图像形成嵌入信息的图像
16

提取算法

将接收图像分为88 的图像块 嵌入位置上的值记为b’ 在嵌入位置上,初始值设为零,用插值算 法根据周围像素值计算这些位置的值,记 为a’(=a)
b' ( 1) s' a


组合s并反置乱
17
原始载体图像 Lena ,512512
R0 3
0
[ R0 , R0 ] [ R1 , R1 ]
0.5
R1 3
1
42
嵌入算法

嵌入1

修改像素值,使得黑色像素的比例在[R1,R1+] 如果修改太大,则标志为无效

修改像素值,使得黑色像素的比例大于R1+3或小于R0 -3

嵌入0

修改像素值,使得黑色像素的比例在[R0-, R0] 如果修改太大,则标志为无效

位图文件头 位图信息头 调色板 图像矩阵
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调色板:

基于特征函数和高阶统计量的图像信息隐藏盲检测方法

基于特征函数和高阶统计量的图像信息隐藏盲检测方法


要 :本文对 F r ai d的盲检测算 法作 了改进 ,提 出了一种更为有效 的图片信息隐藏盲检测方法。该方法引入特 征函数
来描述图片的统计规则性 ,并将图片小波子带系数及其线性 预测误差 的特 征函数的高 阶统 计量作 为图片 的特征 向量来建 立
分类模型。实验结果表 明,该方法来获得 图片的特征 向量 。最后 , 把这些 图 片特征 向量作 为 S M 的输 入 , 练分类器 , V 训 即可 获得一个 最
入 的隐藏信息 。如 F dih 出的 R i c rr 提 s检测法 和 R P检测 法 佳 的分类模 型 , Q 可靠的判断一幅图片是否含有 隐藏信息 。 是却无法检测出 F 5隐藏信息。因为这些 检测算法 检测 的是
第2 4卷 第 5期 20 0 8年 1 0月
信 号 处 理
S GNAL P OC S NG I R ES I
Vo . 4. NO. 12 5
O t2 0 c. 0 8
基 于 特征 函数 和 高 阶统计 量 的 图像 信 息 隐 藏 盲 检 测 方 法
荆 涛
( 京 交通 大 学 电子 与信 息 工 程 学 院 ,北 京 10 4 ) 北 0 04
Ab ta t T i a e r s n sa g n r l l d i g t g n lssme h d b s d u o a i Sme h d I i me h d, ec a a — sr c : h sp p rp e e t e ea i b n ma e se a ay i t o a e p n F r d’ t o . n t s t o t h r c h h
hdd n i om ain efce ty i e n r t fiin l. f o

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(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。

基于BMP图像数据的信息隐藏方法

基于BMP图像数据的信息隐藏方法

S ( P 2 " ‘ $ -4 0+R 2 4 0+ ,%. " 02W " 1 " 2 3G %# 102G /*R ,%3, * + BC D : 3 LC FS
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基于LSB图像信息隐藏的检测及处理

基于LSB图像信息隐藏的检测及处理

对于 自 图像 , S 然 kL B平面看似随机,但 kL B平面与剩下的 ( -)个比特平面之间仍然具有很强的弱相 .S 8k
关性 ,随着秘 密信 息 嵌入 的增 多 ,这种 弱相 关性 越来越 小 ,直至两 者 相互完 全 独立 . 在 实 际的使用 过 程 中, 因为 kL B算 法 依赖 的 是算法 本 身的保 密 性 ,这 同样违背 了 K rh o 原理 . .S ech f

1 一

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J() d 做 i i 否 从 一 布 标 . 大 给 的 值 , 以 为 v1 t 为Y Y 是 服 分 的 准 当P 于 定 阈 时 可 认 t2P -2 ,
2变换域上 的信息隐藏算法及检测
21 D T系数 的分布 . C 对 于 JE 文 件来 说 ,D T 变换 和量 化 的过程 都是有 信 息损 失 的 ,所 以信息 隐藏 通常是 用 量化 后的 D T PG C C 系 数 的 L B 信息 位 . 常 ,正 常 图像 的 D T 系数 的交 流 系数 ( c)部 分服 从广 义 的高斯 分布 .图像 中嵌入 了 S 通 C A
困难的是如何确定这样一个统计量的参考值也即确定重写隐藏信息位上面分析的常用隐藏算法及其相应的检测方法每种方法只对相应的隐藏算法有效对其它算法效果不明显没有一通用的检测方法检测效率也非常低提取出来隐藏信息更是困难所以我们不如退而求其次可不要检测或检测后对可疑图像直接进行重写即可消除隐藏信息
维普资讯
情 况 下 ,确定 隐藏 信 息是 否存 在 ,防止 滥用 信 息 隐藏技 术 .现在 虽 然提 出 了一些 检测 算法 ,一 来这些 算法 是 只 针 对一 具 体 隐藏算 法效 果 明显 ,二 是检 测 效率 总体 不太 理 想.基 于这 些 原 因 ,本 文逆 向思维 ,欲 其 事倍功 半 ,

信息隐藏技术中多媒体数据的隐藏与检测

信息隐藏技术中多媒体数据的隐藏与检测

信息隐藏技术中多媒体数据的隐藏与检测引言信息隐藏技术是一种利用数据嵌入的方法,将一些敏感信息隐藏在覆盖对象中,从而在不引起可见变化的情况下传输或储存数据。

随着多媒体技术的发展,多媒体数据的隐藏与检测成为信息隐藏技术中的一个重要研究方向。

本文将介绍多媒体数据隐藏的原理、技术手段以及相关的检测方法。

多媒体数据隐藏原理多媒体数据隐藏是指将一些秘密信息嵌入到多媒体数据中,如图片、音频和视频等。

这些嵌入的数据可以是文字、图像或者其他任意形式的信息。

一般而言,多媒体数据隐藏涉及到两个主要步骤:嵌入和提取。

嵌入是指将秘密信息与多媒体数据进行融合,使得对于一般用户来说,嵌入的信息是不可感知的。

在嵌入过程中,需要考虑到隐藏容量、鲁棒性和隐蔽性。

隐藏容量是指可以嵌入的秘密信息的最大容量,鲁棒性是指嵌入的秘密信息在经过一些攻击或传输过程中的保持性能,而隐蔽性是指嵌入后的多媒体数据在感知上和原始数据没有明显的差别。

提取是指从包含嵌入信息的多媒体数据中恢复出隐藏的秘密信息。

提取过程需要根据嵌入算法的特征和相关密钥进行解码操作,从而得到原始信息。

提取过程需要保证正确性和鲁棒性,即无论多媒体数据经过何种变换或攻击,隐藏信息都能够准确地提取出来。

多媒体数据隐藏技术手段多媒体数据隐藏技术主要有以下几种手段:替换法、编码法、转换域法和时频域法。

替换法是最基础的多媒体数据隐藏方法,它通过将隐藏信息嵌入到覆盖对象的一些无关或低计算量的片段中。

在图像中,可以通过修改像素值或将秘密信息嵌入到像素值的低位中。

在音频中,可以通过修改采样值或将秘密信息嵌入到频谱成分中。

替换法的优点是实现简单,但容易受到攻击,如隐写分析和恢复攻击。

编码法是将隐藏信息根据一定的编码规则嵌入到覆盖对象中。

一种常见的编码法是利用差值编码,即将隐藏信息与覆盖对象之间的差值进行编码,再将编码后的结果加入到覆盖对象中。

编码法的优点是隐藏容量大,而且提取时不需要知道覆盖对象的原始信息。

图像信息隐藏技术.

图像信息隐藏技术.

图像信息隐藏技术.《图像信息隐藏技术》在当今数字化的时代,信息的安全和保护变得至关重要。

图像作为一种常见的信息载体,其蕴含的信息可能具有极高的价值和敏感性。

为了在不引起他人注意的情况下保护这些信息,图像信息隐藏技术应运而生。

图像信息隐藏技术,简单来说,就是将需要保密的信息嵌入到看似普通的图像中,使得嵌入的信息在不影响图像视觉效果的前提下,能够被安全地传输和存储。

这种技术具有广泛的应用场景,比如军事通信、版权保护、身份认证等领域。

想象一下,在军事行动中,重要的作战指令可以巧妙地隐藏在一张看似平常的风景图片中,然后通过公开的网络渠道进行传输,而敌方即使截获了这张图片,也很难察觉到其中隐藏的机密信息。

又或者在版权保护方面,作者可以将自己的版权标识和相关信息嵌入到作品的图像中,从而有效地证明作品的归属和原创性。

实现图像信息隐藏的方法多种多样。

其中一种常见的方法是基于空间域的隐藏技术。

这种方法直接在图像的像素值上进行操作,通过对像素值的微小修改来嵌入信息。

例如,可以选择图像中不太引人注意的区域,如纹理复杂的部分,对像素的亮度或颜色值进行微调。

不过,这种方法的缺点是容易受到图像处理操作的影响,比如压缩、裁剪等,可能导致隐藏信息的丢失或损坏。

另一种方法是基于变换域的隐藏技术。

常见的变换域包括离散余弦变换(DCT)、离散小波变换(DWT)等。

在这些变换域中,图像的能量通常集中在少数几个系数上,通过对这些系数进行适当的修改来嵌入信息,可以提高隐藏信息的鲁棒性和不可感知性。

不可感知性是图像信息隐藏技术中的一个关键指标。

它意味着嵌入的信息不会对原始图像的视觉质量产生明显的影响,使得观察者无法察觉到图像中隐藏了额外的信息。

为了实现良好的不可感知性,需要在嵌入信息的强度和对图像质量的影响之间进行精细的权衡。

如果嵌入的信息过多或过强,可能会导致图像出现明显的失真、噪声等,从而引起他人的怀疑。

除了不可感知性,鲁棒性也是图像信息隐藏技术的重要特性之一。

LSB图像信息隐藏

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。

基于图像的信息隐藏检测技术

基于图像的信息隐藏检测技术

基于图像的信息隐藏检测技术傅德胜,谢永华(南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044)摘要:本文首先介绍了现有图像信息隐藏检测技术的分类,然后阐述了常用的基于图像的信息隐藏盲检测技术,并对它们的优缺点和应用领域进行了分析,最后对信息隐藏技术的发展和系统开发作了分析与展望。

关键词:信息隐藏;基于图像;盲检测1 引言现代信息隐藏技术自上个世纪九十年代中期出现以来,已经成为数字通信、信息安全和版权保护领域的重要研究课题,并得到了越来越广泛的应用。

目前利用数字图像作为隐秘信息的载体已经成为主要的信息隐藏技术之一,其基本原理是利用人体感觉器官对数字图像的感觉冗余,将被隐藏的图像数据嵌入在某种载体图像中,嵌入后隐秘图像与原始的载体图像几乎没有任何视觉上的差别,很难被观察者和监视系统发现,从而可以保证机密信息传输的安全性。

可以预见,信息隐藏技术将是今后相当一段时间内的重要的隐蔽通信方式[1] 。

但是信息隐藏技术的发展也带来了一定的负面效果,据美国媒体透露,已经发现恐怖组织利用隐藏在图像中的信息传递联络情报,甚至将计算机病毒隐藏在载体图像中进行传输,这些都对国家安全和社会稳定产生了很大的威胁。

因此,研究对图像中可能存在的各种隐藏信息进行有效检测的方法已经迫在眉睫,因而基于图像的信息隐藏检测技术也就成为目前信息安全领域的重要研究课题。

近几年来,世界各国的信息安全专家在这一方面进行了深入的研究,并提出了一定的隐藏信息检测模型,开发了相关的信息隐藏检测软件,如美国著名的信息安全产品开发公司Wetstone开发的信息隐藏检测软件Stego Suite[2] 。

本文首先对目前常用的基于图像的信息隐藏技术进行了统计和分类,分析了它们的优缺点和适用领域,然后重点介绍了基于图像信息隐藏的盲检测算法,最后对隐藏技术的发展趋势和信息隐藏检测系统的开发进行了分析与展望。

2 基于图像的信息隐藏检测技术图像信息隐藏检测技术主要用于判断图像中是否有隐藏信息的存在,它是信息隐藏分析技术的第一步,也是现阶段基于图像的隐藏信息分析的主要内容。

图像信息隐藏技术要点

图像信息隐藏技术要点
应用场景:数字水印、隐写术、版权保护等
优势:难以被检测和提取,具有一定的鲁棒性
隐藏位置:图像的LSB位、DCT系数、Huffman编 码等
提取方式:通过特定的算法和密钥,从隐藏位置 中提取出隐藏的信息
定义:通过对 图像像素强度 的修改来隐藏
信息的技术
原理:利用人眼 对像素强度的敏 感度较低的特点, 通过改变像素的 亮度或对比度来
拓展应用领域,如物联网、 智能家居等
汇报人:XX
XX,a click to unlimited possibilities
汇报人:XX
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02
04
图像信息隐藏技术的定义
图像信息隐藏技术的作用
图像信息隐藏技术的原理
图像信息隐藏技术的应用场景
分类:基于像素强度、基于LSB、基于LSB-PC等
原理:将信息隐藏在图像的像素强度、颜色空间或频域中,使得信息难以被察觉和 提取
未来发展:随着图 像信息隐藏技术的 不断进步,将进一 步提高隐藏容量和 失真度的平衡,实 现更高效的图像信 息隐藏。
图像信息隐藏技术面临的攻击类型 抗攻击性能的评估指标 提高抗攻击性能的方法和技术 未来发展中的抗攻击性能研究方向
提升隐藏容量和鲁棒性
降低误码率和计算复杂度
实现跨平台和跨媒体的信 息隐藏
应用场景:数字指纹可以应用于数字图像、音频、视频等数字媒体中,用于版权保护、盗版 追踪、数字水印等领域
优势:数字指纹具有高度的唯一性和可识别性,能够有效地保护版权所有者的权益,同时为 盗版追踪提供可靠的依据
未来发展:随着数字媒体技术的不断发展,数字指纹技术也在不断进步和完善,未来有望在 更多领域得到应用和推广
安全性问题是图像信息隐藏技术未来发展的重要方向之一,需要不断探索新的技术和方法来提高图像信息隐藏技 术的安全性和可靠性。

BMP图像信息隐藏新型检测方法研究

BMP图像信息隐藏新型检测方法研究
Ab ta t S e a o r py s n v lrsa c ae sr c : t g ng a h i a o e ee rh ra、 i s ee a t O o s f ils e iia Sg a P oe s g, I g P oe s g, S ec t r l n t lt o fe A Dgt l in l rc si i v d n ma e rc si n p eh poesn rcsig, P ten  ̄c g io Da a o a tr Peo n in, t t C mmuia i ncto Mut da eh oo y, Cr poo y n S o n, li i tc nlg me y t lg a d O n. T ee r sme t g ng a h fe wae hr a e o Se a o r py re r o ] e nt 0 po l O o la n n re f r e p t d wn d. H we e te tg n l i eh ius r si e tv l wek、 N t t e o o v r h S e a ays t cnq e ae tl l ie s l a r y e o ma y tg d tcin e h d ae n S e o e eto m t os r
疑 点统 计算 法和 层 次 比 的算 法 ,并 使 用 C语 言 进行 实现 。
处 理 、模 式识 别 、数 字 通 信 、 多媒 体技 术 、
于其 相应 的检 测技术却还 是相对薄 弱,很
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基于图像LSB的隐藏检测算法研究

基于图像LSB的隐藏检测算法研究
T 3 9 7 TP 0 . P 0. ; 316 中 图分 类 号
De e to g rt m s a c s d o ma e LS S e a O r p y t c in Alo ih Re e r h Ba e n I g B t g n g a h
S UN r g MA Bion Chu b no
( c o l fIf r t n a dCo S h o n o mai n mm u iain,Gul ie st fElc rn cTe h oo y,Gul 5 1 0 o o nc to in Unv riyo eto i c n lg i ii n 4 0 4)
总第 2 1 1 期
舰 船 电 子 工 程
S pElcr ncE gn e ig hi eto i n iern
Vo. 2 No 1 13 .
66
21 0 2年第 测 算 法研 究 S
孙碧容 马 春 波
桂林 5 10 ) 4 0 4 ( 桂林 电子科技大学信息与通信学 院 摘 要
e t ni r v dag r h b sd o h n sa mp o e lo i m a e n t e t QRSa dI ( nyR)ag r h ,cl dQRS o l .Smua inr s l f r e u e fma n RS o l lo i ms al t e ( nyR) i lt ut o l g mb r — o e s aa n oi
文章研究了 R ( g lrGru s n ig lr o p ) QR ( a rt tg nls ) I ( R) I rv dRSb l S Reua o p dSn ua u s、 S Qu dai RSSea ayi 和 RS 仅 a Gr c s (mp oe yOny

JPEG图像隐秘检测算法

JPEG图像隐秘检测算法
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然 图 像 的 D T系 数 的统 计 特 征 并 非 绝 对 稳 定 。文 献 【】 现 , C 6发
在单 压缩 图像 D T 系数 中 ,首 位数 字 的分布服 从广义 的 C B nod定律 , e fr 分布简单但相对稳定 。 该分布 最初 用在熵编码、 图像篡 改检测 方面 ,后来推广 到 J E 图像重压缩检测、质 PG 量因子和量化 矩阵估计 等方面,取得 了理 想的效果 。
[ sr c]Acodn o tec ag so e hs rrmso h i tdgtl itb t na d teidvd a DCT c e c nscue y te Abtat c rig t h h ne ft ioga fte fs ii s iui n h n iiu l h t r ad r o of i t asd b h i e
r e a o ao yo Newok& If r t nS c r yo AP e to E e t ncT c n lg , n ie r gColg f F Xi n7 0 8 , ia 1 yL b rt r f t r K n mai e u i f E D p f l r i e h oo y E gn ei l e AP , ’ 1 0 6 Chn ; o o t co n e o a
第3 6卷 第 2 期 4
V0 .6 13






21 0 0年 l 2月
De e c mbe 2 0 r 01
No.4 2
Comput rEng n e i e i e r ng
安全 技术 ・

基于图像处理技术的信息隐藏与水印识别研究

基于图像处理技术的信息隐藏与水印识别研究

基于图像处理技术的信息隐藏与水印识别研究信息隐藏与水印识别是一项利用图像处理技术的重要研究领域。

在数字化时代,随着信息技术的迅速发展,我们需要保护重要信息的传输安全和知识产权的保护。

信息隐藏通过在图像中嵌入隐藏的信息,可以实现秘密通信和版权保护。

水印识别则旨在检测和提取嵌入在图像中的水印,以判定图像的真实性和完整性。

首先,我们先来了解信息隐藏的原理。

信息隐藏是一种将隐藏信息嵌入到载体媒体(如图像、音频和视频)中的技术。

最常见的方法是在图像的像素值中嵌入隐藏信息。

嵌入隐藏信息有多种方式,如利用最低有效位替换(LSB substitution)和复制位平面(copy bit plane)等。

其中,最低有效位替换是最常见的隐写术,它将隐藏信息的二进制数据嵌入到图像的最低有效位中,以保证对原始图像的视觉感知最小化。

信息隐藏技术有着广泛的应用。

例如,通过在医学影像中嵌入患者的病历信息,可以加强医疗数据的隐私保护。

此外,在数字版权保护领域,可以将版权信息嵌入到数字图像中,以防止盗版和非法复制。

另外,信息隐藏技术还广泛应用于网络传输中,可以通过在传输的图像中嵌入加密的信息,提高数据的安全性。

然而,信息隐藏技术也存在一些挑战和问题。

首先,嵌入隐藏信息可能会对图像质量造成一定程度的损失。

尽管最低有效位替换对图像的视觉感知影响较小,但对于某些敏感应用场景来说,依然可能引起警觉。

另外,随着技术的发展,一些隐写术检测算法也日益成熟,从而使得隐藏信息更容易被检测出来。

因此,如何提高隐写术的安全性和隐蔽性仍然是一个研究的重点。

水印识别是另外一个重要的研究内容。

水印是一种嵌入在图像中的可见或不可见的标识,用于保护图像的版权和真实性。

水印技术可以分为两类:可见水印和不可见水印。

可见水印通常是以人眼可见的形式出现在图像或视频上,起到版权保护和广告宣传的作用;而不可见水印则是以一种无法被肉眼直接观察到的方式嵌入到图像中,主要用于图像真实性的验证。

LSB算法实现BMP图像中的信息隐藏及提取

LSB算法实现BMP图像中的信息隐藏及提取

实验4 LSB算法实现位图图像中的信息隐藏及提取马亮,njnu一、实验目的通过对LSB算法的编程实现,深入理解该算法的设计思想及其应用。

二、实验类型程序设计。

三、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。

四、实验环境(1)系统环境:CPU:Inter® Core™2(2)开发环境:IDE:Microsoft Visual Studio 2005Language:Microsoft C#五、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。

六、程序说明(1)程序运行界面如下图所示:图1 信息隐藏界面图2 信息提取界面(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七、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private string _hidingInfoPath 隐藏信息路径private FileStream _picStream 原始图片的文件流private FileStream _infoStream 隐藏信息的文件流方法➢private void HideInfoLength();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 HideInfoContent();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:字段private string _camouflagePicPath 伪装图片的路径private string _infoSavePath 还原出的隐藏信息的保存路径private FileStream _camouflageStream 伪装图片的文件流private FileStream _infoSaveStream 还原出的隐藏信息的文件流方法➢private int GetInfoLength();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字节中提取出隐藏信息的长度➢private byte[] ExtractHidingBits(byte[] arr);输入:byte[] arr 长度为12的字节数组,含有隐藏信息输出: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:无输出:bool 执行成功返回true,失败返回false功能:执行信息提取操作八、实验小结及思考(1)程序测试✧信息隐藏载体位图图像:图3 载体图像要隐藏的信息: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。

信息隐藏 实验六 调色板图像隐写

信息隐藏 实验六 调色板图像隐写

实验六调色板图像隐写一,实验目的1,了解调色板图像的特点2,掌握基于调色板图像的信息隐藏原理3,设计并实现一种基于调色板图像的信息隐藏算法二,实验环境1,Windows XP2,Matlab3,调色板图像三,实验原理1,本实验的实验原理是:对调色板中所有颜色,把像素点的蓝色分量增加,然后将这种颜色添加到调色板中形成一个拓展调色板。

根据需要嵌入的消息长度,随机选取隐藏的位置,当嵌入0时,使用原调色板中的颜色,当嵌入1时,使用拓展后调色板中的颜色。

2,在查找的资料中显示,目前基于调色板的隐写大致分为三类:第一类是利用LSB 跳变来隐藏消息位, 这种技术一般要同时改变调色板与像素内容, 而且由于颜色空间的扩展, 导致图片中存在大片的颜色块, 容易检测出来; 第二类是利用调色板中的颜色对来进行数据隐藏; 第三类是通过颜色在调色板中的顺序来对消息位进行编码。

四,实验过程1,嵌入秘密信息在这个过程中,秘密信息‘123’被装在hidden.txt中,密钥为1234。

用randselest(x,count,key)函数来选择隐藏的位置。

结果如下所示:原始图像携密图像由图像可以看出,没有什么变化。

2,提取秘密信息结果如下截图所示,提取出的秘密信息是123.五,实验总结通过该实验了解了调色板图像的特点,掌握了基于调色板图像的信息隐藏原理。

六,代码附录1,simpleindexhiding.mclc;clear;%读入载体图像[x,map]=imread('lenaindex.bmp','bmp');wx=x;[row col]=size(wx);wmap=map;msgfid=fopen('hidden.txt','r');[msg,count]=fread(magfid);fclose(msgfid);count=count*8;msg=str2bit(msg);msg=msg';oplength=0;for i=1:256if map(i,1)~=0&&map(i,2)~=0&&map(i,3)~=0oplength=oplength+1;endend%复制调色板for i=oplength+1:oplength*2wmap(i,1)=map(i-oplength,1);wmap(i,2)=map(i-oplength,2);wmap(i,3)=map(i-oplength,3)+0.0001;endkey=1234;[row col]=randselect(x,count,key);%选择隐藏的位置for i=1:counthidingindex=x(row(i),col(i))+1;if msg(i,1)==1wx(row(i),col(i))=x(row(i),col(i))+oplength;endendimwrite(wx,wmap,'lenaindex1.bmp','bmp');figure;subplot(1,2,1);imshow('lena.bmp');title('原始图像');subplot(1,2,2);imshow('lenaindex1.bmp');title('携密图像');2,simpleextract.mclc;clear;%读入载体图像[x,map]=imread('lenaindex1.bmp','bmp');key=1234;count=24;for i=1:countmsg(i,1)=0;endoplength=64;[row col]=randselect(x,count,key);for i=1:countif x(row(i),rol(i))>oplengthmsg(i,1)=1;elsemsg(i,1)=0;endendout=bit2str(mag);fid=fopen('massage.txt','wt');fwrite(fid,out);fclose(fid);3,bit2str.mfunction out = bit2str(in)% out = zeros(1, round(length(in)/8));out = [''];len = round(length(in)/8);for n = 1:lentemp = in((n - 1) * 8 + 1:n * 8);temp = toStr(temp);out(n) = bin2dec(temp);end;4,str2bit.mfunction data = str2bit(varargin)source = '';str = '';if nargin == 0source = input('please enter the plain text you want to send:\n', 's');elsesource = varargin{1};end;source_len = length(source) * 8;data = zeros(1, source_len);for n = 1:length(source)temp = dec2bin(source(n), 8);str = strcat(str, temp);end;for n = 1:source_lenif str(n) == '0'data(n) = 0;elseif str(n) == '1'data(n) = 1;elsefprintf(1, 'error bit');return;end;end;5,randselect.mfunction [row col]=randselect(omatrix,count,key) [m,n]=size(omatrix);distance1=ceil(m*n/count);distance2=distance1-2;if distance2==0error('载体太小');endrand('state',key);a=rand(1,count);row=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+distance1;elsec=c+distance2;endif c>nr=r+1;if r>merror('载体太小');endc=mod(c,n);if c==0c=1;endendrow(1,i)=r;col(1,i)=c;end6,toStr.mfunction y = toStr(x)%y = toStr(x)%change 0, 1array to string%x:0, 1arrayfor n = 1:length(x)if(x(n) == 1)y = strcat(y, '1');elsey = strcat(y, '0');end;end;。

基于深度学习的图像隐写研究综述

基于深度学习的图像隐写研究综述

基于深度学习的图像隐写研究综述摘要:随着信息技术的快速发展,图像隐写作为信息隐藏的重要手段,在信息安全领域具有重要的应用价值。

近年来,深度学习技术的兴起为图像隐写带来了新的机遇和挑战。

本综述旨在对基于深度学习的图像隐写技术进行全面的分析和总结,包括其发展历程、主要方法、性能评估以及面临的问题和未来的发展趋势。

一、引言在当今数字化时代,信息的安全传输和存储成为人们关注的焦点。

图像隐写技术通过将秘密信息嵌入到普通的图像中,实现了信息的隐蔽传输,有效地保护了信息的安全性。

传统的图像隐写方法主要基于手工设计的算法,存在着隐写容量有限、抗检测能力弱等问题。

深度学习技术的出现为解决这些问题提供了新的思路和方法,使得图像隐写技术得到了快速的发展。

二、深度学习在图像隐写中的发展历程(一)早期探索阶段在深度学习技术的早期,研究人员开始尝试将神经网络应用于图像隐写。

2014 年,生成对抗网络(GAN)的出现为图像隐写提供了新的可能性。

2016 年,第一个基于深度学习的隐写模型——SGAN 被提出。

该模型利用 DCGAN 生成载体图像,并使用传统的嵌入算法实现秘密信息的隐藏,为后续的研究奠定了基础。

(二)快速发展阶段随着深度学习技术的不断发展,越来越多的基于深度学习的图像隐写方法被提出。

研究人员从不同的角度出发,提出了多种类型的隐写模型,如基于生成载体式、嵌入载体式、合成载体式和映射关系式等。

这些模型在隐写容量、抗检测能力和图像质量等方面都取得了显著的提升。

(三)成熟应用阶段近年来,基于深度学习的图像隐写技术已经逐渐成熟,并在实际应用中得到了广泛的关注。

研究人员不仅关注隐写模型的性能,还开始关注其安全性和可靠性。

同时,随着硬件设备的不断升级,深度学习模型的计算效率也得到了提高,使得图像隐写技术能够更加高效地应用于实际场景。

三、基于深度学习的图像隐写主要方法(一)基于生成载体式1.原理:该方法首先利用生成对抗网络生成尽可能真实的载体图像,然后在生成的载体图像中嵌入秘密信息。

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VOD)的功能,而其最大的优点在于它减少了一般 VOD 服务所需的传输带宽和存储空间。 显然,相对于数字水印来讲,扩充数据的嵌入所需隐藏的数据量较大,大量数据的嵌入
对签字信号的不可见性提出了挑战。另一方面,由于扩充数据本身的 可利用价值,签字信 号一般不会受到蓄意攻击的困扰。但是,对于主信号的尺度变换、剪切或对比度增强等操作 , 特别是失真编码,扩充数据嵌入技术也要具备一定 的鲁棒性。
(1) 版权保护(Copyright Protection) 到目前为止,信息隐藏技术的绝大部分研究成果都是在这一应用领域中取得的。信息隐 藏技术在应用于版权保护时,所嵌入的签字信号通常被称作"数字水 印(Digital Watermark) "。版权保护所需嵌入的数据量最小,但对签字信号的安全性和鲁棒性要求也最高,甚至是 十分苛刻的。为明确起见,应用于版权保护的信息 隐藏技术一般称作"鲁棒型水印技术", 而所嵌入的签字信号则相应的称作"鲁棒型水印(Robust Watermark)",从而与下文将要提 到的"脆弱型水印"区别开来。而一般所提到的"数字水印"则多指鲁棒型水印。 由于鲁棒型数字水印用于确认主信号的原作者或版权的合法拥有者,它必须保证对原始 版权的准确无误的标识。因为数字水印时刻面临着用户或侵权者有意 或恶意的破坏,因此, 鲁棒型水印技术必须保证在主信号可能发生的各种失真变换下,以及各种恶意攻击下都具备 很高的抵抗能力。与此同时,由于要求保证原始信 号的感知效果尽可能不被破坏,因此对 鲁棒型水印的不可见性也有很高的要求。如何设计一套完美的数字水印算法,并伴随以制订 相应的安全体系结构和标准,从而 实现真正实用的版权保护方案,是信息隐藏技术最具挑 战性也最具吸引力的一个课题。 (2) 数据完整性鉴定(Integrity Authentication) 数据完整性鉴定,又称作数据篡改验证(Tamper Proof),是指对某一信号的真伪或完整 性的判别,并进一步需要指出该信号与原始真实信号的差别,即提供有关证据指明真实信号 可能经历的篡改操作 [7]。更形式化的讲,假定接收到一多媒体信号 g(图像、音频或视频
图像的信息隐藏检测算法和实现
[摘要]Information hiding analysis is the art of detecting the message's existence or destroying the steganographic cover in order to blockade the secret communication. And information Information hiding includes steganography and digital watermark. The application of steganography can be traced to ancient time, and it is also an n hiding detection is the very first step in information hiding analysis. Firstlly, architectonic analysis about information hiding detection is proposed, including the analysis of digital image characteristics, image based detecting algorithms and some problems in its realization. Secondly, many detecting algorithms are introduced with theoretical analyses and experimental results in details. Thirdly, two applications of detecting technology are put forward. Finally, a detecting model used in Internet is discussed
2.2信息隐藏算法的基本框架 以下部分给出了基于正交变换的信息隐藏算法的基本框架,包括嵌入过程和检测过程两
部分,分别如图2.1和图2.2所示。 算法2.1(基于变化域的信息隐藏嵌入算法) 对原始主信号作正交变换; 对原始主信号作感知分析; 在步骤(2)的基础上,基于事先给定的关键字,在变换域上将签字信号嵌入主信号,
·签字信号的不可感知性(Imperceptibility)。换句话讲,签字信号嵌入后,主信号的感 知特性没有明显的改变,签字信号被主信号"隐藏"了起来。
·签字信号的鲁棒性(Robustness)。签字信号对主信号的各种失真变换,如失真信号压 缩、仿射变换、加噪、A/D 或 D/A 转换等,以及各 种恶意性攻击(Malicious Attack), 都 应 体现出一定的鲁棒性。除非主信号的感知特性被明显的破坏,签字信号将很难被去除。
信号),初步判断它很可能是某一原始真实信号 f 的修改版本。数据篡改验证的任务就是在 对原始信号 f 的具体内容不可知的情况下,以最大的可能判断是否 g=f。一般的数据篡改验 证过程如图3所示。
图3 数据篡改验证一般过程
实用的数据篡改验证方法应致力于满足以下要求: · 以最大的可能指出是否有某种形式的篡改操作发生; · 提供对篡改后信号失真程度的度量方法; · 在无从得知原始真实信号的内容或其他与真实信号内容相关的信息的条件下,判断可 能发生的篡改操作的具体类别,如判别是滤波、压缩,还是替代操作等;与此同时,应根据 具体的应用背景,对经篡改后的信号给出相应的可信度; · 无需维护和同步操作任何与原始信号相分离的其它附加数据,即可恢复重建原始真实 信号。 "脆弱型水印(Fragile Watermark)"技术为数据篡改验证提供了一种新的解决途径。该 水印技术在原始真实信号中嵌入某种标记信息,通过鉴别这些标记信息的改动,达到对原 始 数据完整性检验的目的。因此,与鲁棒型水印不同的是,脆弱型水印应随着主信号的变动而 做出相应的改变,即体现出脆弱性。但是,脆弱型水印的脆弱性并不是 绝对的。对主信号 的某些必要性操作,如修剪或压缩,脆弱型水印也应体现出一定的鲁棒性,从而将这些不影 响主信号最终可信度的操作与那些蓄意破坏操作区分开 来。另一方面,对脆弱型水印的不 可见性和所嵌入数据量的要求与鲁棒型水印是近似的。 (3) 扩充数据的嵌入(Augmentation Data Embedding) 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等。描述信息 可以是特征定位信息、标题或内容注释信息等,而控制信息的嵌入则 可实现对主信号的存 取控制和监测。例如,一方面针对不同所有权级别的用户,可以分别授予不同的存取权限。 另一方面,也可通过嵌入一类通常被称作"时间印章 (Time Stamp)"的信息,以跟踪某一 特定内容对象的创建、行为以及被修改的历史。这样,利用信息隐藏技术可实现对这一对象 历史使用操作信息的记录,而无需在 原信号上附加头文件或历史文件,因为使用附加文件, 一来容易被改动或丢失,二来需要更多的传输带宽和存储空间。与此同时,在给定的主信号 中还可嵌入其它完 整而有意义的媒体信号,例如在给定视频序列中嵌入另一视频序列。因 此,信息隐藏技术提供了这样一种非常有意义而且极具魅力的应用前景,它允许用户将多媒 体 信息剪裁成他们所需要的形式和内容[8]。例如,在某一频道内收看电视,可以通过信息 隐藏方法在所播放的同一个电视节目中嵌入更多的镜头以及多种语言跟 踪,使用户能够按 照个人的喜好和指定的语言方式播放。这在一定意义上实现了视频点播(Video on Demand,
[关键词] 安全 信息 隐藏 检测
1. 引言 数字图像的信息隐藏技术是数字图像处理领域中最具挑战性、最为活跃的研究课题之
一。本文概述了数字图像的信息隐藏技术,并给出了一个新的基于彩色静止数字图像的信息 隐藏算法。
数字图像可分为静止图像和动态图像两种,后者一般称为视频图像。视频图像的每一帧 均可看作是一幅静止图像,但是这些静止图像之间并不是相互孤立 的,而是存在时间轴上 的相关性。静止图像是像素(Pixel)的集合,相邻像素点所对应的实际距离称为图像的空 间分辨率。根据像素颜色信息的不同,数字图 像可分为二值图像、灰度图像以及彩色图像。 数字图像的最终感受者是人的眼睛,人眼感受到的两幅质量非常相同的数字图像的像素值可 能存在很大的差别。这样, 依赖于人的视觉系统(Human Visual System,HVS)的不完善 性,就为数字图像的失真压缩和信息隐藏提供了非常巨大的施展空间。
信息隐藏与信息加密是不尽相同的,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,因为它不容易引起攻击者的注意。 2. 信息隐藏技术综述 2.1信息隐藏简介
信息隐藏(Information Hiding),也 称 作 数 据 隐 藏(Data Hiding),或称 作 数 字水 印( Digital Watermarking)。简单来讲,信息隐藏是指将某一信号(一般称之为签字信号,Signature Signal) 嵌入(embedding)另一信号(一般称之为主信号,Host Signal,或称之为掩护媒体,covermedia)的过程,掩护媒体经嵌入信息后变成一个伪装媒体(stegano-media)。这一嵌入过 程 需要满足下列条件:
基于上述讨论,信息隐藏技术不同的应用背景及相应的技术需求归纳如表1所示。
得到带有隐藏信息的息隐藏检测算法) 1. 对原始主信号作感知分析; 2. 在步骤(1)的基础上,基于事先给定的关键字,在变换域上将原始主信号和可能
带有隐藏信息的主信号作对比,判断是否存在签字信号。
图2 信息隐藏算法的检测过程
2.3 信息隐藏的关键技术 信息隐藏技术的关键在于如何处理签字信号的鲁棒性、不可感知性、以及所嵌入的数据
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