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图像信息隐藏与隐写分析算法的研究

李卓  
【摘要】:随着计算机网络技术的飞速发展,信息安全越来越受到人们的关注。信息隐藏和隐写分析作为信息安全技术的重要分支,二者相互制约,相互推动,已经历了十余年的发展。本文首先介绍了信息隐藏和隐写分析技术的基本理论和发展现状。随后,以基于数字图像的无损信息隐藏和通用隐写分析技术,以及隐写分析技术的实用化为主要研究内容,主要研究成果包括以下四个方面: (1)提出了一种基于相邻像素差直方图移位的的无损信息隐藏算法(简称LDHS_DHS).研究发现,无论是列方向或者行方向,自然图像的相邻像素差直方图呈类拉普拉斯分布,且大部分像素差值集中在零附近。对直方图峰值移位后,能产生大量的冗余空间,可以被用来实现机密信息的无损隐藏。LDHS_DHS算法实现简单,计算复杂度低。由于直方图移位最多只会将像素值改变1,因此得到的隐秘图像质量较高。此外,提出多层嵌入的思想,对算法进行简单扩展就可以实现大容量的无损信息隐藏。实验结果表明,在所有图像质量没有明显降质的情况下,即峰值性噪比(Peak Signal-to-noise Ratio, PSNR)大于30dB时,8幅512×512的经典灰度图像的平均嵌入容量高达0.91bpp。与许多传统的无损信息隐藏算法相比,本算法具有嵌入容量大的优势。 (2)提出了一种基于DCT (Discrete Cosine Transform)域和空域统计特征的JPEG通用隐写分析算法(简称BS_DSF).首先,构造一系列的一阶和二阶数学模型来捕获隐藏信息导致的载体图像DCT系数和空域像素值的统计特征变化,包括全局交流系数的直方图、特定位置的DCT系数直方图、特定DCT系数值的直方图、相邻DCT系数差的直方图、相邻DCT块系数对和系数差值对的共生矩阵等六种DCT域统计模型,以及全局像素差直方图、DCT块边界直方图和相邻像素差的共生矩阵等三种空域统计模型。为了更全面地描述隐秘信息对原始图像带来的统计变化,对各统计模型从“宏观”和“微观”两个角度来提取特征值:使用频域高阶统计矩从宏观上数字化描述统计模型在频率上的能量分布情况作为“宏观”特征;选择模型中能反映大部分统计变化的少量元素作为“微观”特征,组成194维的特征向量。实验中使用支持向量机来构造分类器。对Greenspun图像库的实验表明,与多种传统的JPEG通用隐写分析算法比较,本算法能提供更优的检测效果。 (3)提出了一种基于联合概率密度矩阵的多域隐写分析算法(简称BS_MDF),从DCT域、DWT (Discrete Wavelet Transform)域和空域提取特征值实现隐写分析。首先,计算DCT系数块内和块间相邻系数的联合概率密度矩阵,选择其中能反映大部分统计特征的元素作为DCT域特征;其次,对测试图像使用一级Haar小波分解,并计算低频小波系数的联合概率密度矩阵,提取DWT域统计特征;最后,对测试图像进行预处理并解压到空域,计算测试图像和预处理图像差值的联合概率密度矩阵,提取空域统计特征。使用Coreldraw、Greenspun和UCID.v2三个不同图像库进行了大量实验后表明,BS_MDF算法可对多种典型的JPEG隐写术实现有效检测。此外,实验表明特征约简在通用隐写分析框架中起着重要的作用,一方面能降低特征维数,加快训练和测试时间;另一方面能降低特征间的相关性和冗余度,提高分类的精度。 (4)设计并实现了一套完整的网络数字图像隐藏信息检测系统。整个系统由三个子系统组成:网络数字图像捕获器、隐藏信息检测器和中心数据库。其中,网络数字图像捕获器监控流经主机网卡的数据包,捕获并组织数字图像;隐藏信息检测器的工作是对从捕获的网络数字图像进行隐写分析,判断是否存在隐藏信息,以及识别使用的隐写术类型;中心数据库的主要功能是接收并存储疑异图像及其相关信息,并按照用户的需求统计和展现到Web页面。该系统操作方便,能根据应用的网络环境自主扩展,并采用了一种加权的多类分类机制实现隐写分析引擎,控制误报率的范围,满足实际需求。本文在隐写分析技术的实用化方面作了初步尝试,具有重要的意义。


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