HCGAN:一种基于GAN的高容量信息隐藏算法

针对现有信息隐藏算法存在隐写容量低、信息提取困难以及安全性差等问题,本文提出了一种基于生成对抗网络的高容量信息隐藏算法（High Capacity Information Hiding Algorithm Based on GAN,HCGAN）.在秘密信息嵌入方面,使用基于Im-Residual结构的编码器将秘密信息嵌入载体图像中,避免了秘密信息嵌入时由卷积层提取特征导致的信息损失.在秘密信息提取方面,使用基于稠密结构的解码器从含秘图像中提取出秘密信息,利用特征复用来增加秘密信息的提取率.在抗隐写分析方面,利用基于隐写分析的鉴别器与基于Im-Residual结构的编码器进行对抗训练,以提高含秘图像的抗隐写分析能力.实验表明,经过对抗训练后,HCGAN在2 bpp嵌入率下比WOW和S-UNIWARD在0.4 bpp嵌入率下具有更低的隐写分析检测率.     

基于差分直方图统计特性的MIDI音频隐写分析

为了保障网络信息安全,提出了一种以MIDI音频作为载体的LSB信息隐藏算法的专用隐写分析方法,通过提取MIDI音频中的力度分量,考察相邻力度值之间的差分值分布,根据差分直方图统计特性,对嵌入容量进行估计.通过理论推导,在MIDI音频中密写信息会改变力度值统计特性.实验表明,当嵌入容量超过10%时,基于差分直方图统计特性的MIDI音频隐写分析方法可以100%检测出带有密写信息的MIDI音频.     

基于运动矢量的视频隐写算法

视频信息隐藏是一种将秘密信息嵌入到视频中实现隐蔽传输的技术.基于运动矢量(motion vector,MV)的视频隐写造成的运动矢量特性异常容易被隐写分析所检测,隐蔽通信的安全性降低.为了保持运动矢量相邻相关性和局部最优性,提出了一种基于运动矢量的视频隐写算法能够降低对运动矢量特性的破坏.首先,实验验证已有基于运动矢量的视频隐写算法对运动矢量不同分量的影响存在差异.然后,引入归一化互信息(normalized mutual information,NMI)衡量运动分量的相邻相关性,根据载体选择策略选择相邻相关性小的分量作为嵌入载体.最后,定义宏块纹理复杂度作为载体修改的失真代价,利用校验格编码(syndrome-trellis code,STC)对载体进行信息嵌入.实验结果表明,隐写视频的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM)降低不超过0.4％,一般低于0.25％;比特率增加0.29％ ～2.35％;算法被相关异常特征检测的错误率较高,具有更均衡的安全性.可见,算法各项性能指标表现良好,具有较好的抗隐写分析能力,隐写视频不可感知性较好.     

基于污染数据分析的隐写分析方法

隐写分析是信息隐藏技术的重要分支,大量的隐写软件利用彩色及灰度图像的最低有效比特位(LSB)隐藏秘密消息.基于污染数据分析,针对图像空域LSB隐写算法提出了一种新的隐写分析方法, 该方法不仅可以快速有效地检测出图像中秘密消息的存在性,同时还可以精确地估计出连续及随机间隔嵌入算法下所嵌入秘密消息的长度.     

一种基于Gray码规则的彩色图像量子隐写方案

为提高量子隐写的安全性和隐写容量, 设计一种基于Gray码规则的隐写方案. 该方案以彩色图像作为载体, 先将秘密信息划分为3 bit段, 再将每段秘密信息基于Gray码规则嵌入载体像素RGB通道的LSB(least significant bit)中, 完成信息嵌入过程; 提取是嵌入的逆过程, 先从载体像素RGB通道提取出3 bit秘密信息段, 再将其拼接还原为原始秘密信息. 该方案每个载体像素可容纳3 bit秘密信息, 具有较高的嵌入容量; 基于Gray码的嵌入规则, 有效提高了嵌入方案的安全性. 仿真结果表明, 该方案在嵌入容量和安全性方面均优于其他同类方案.     

基于虚拟嵌入块和量化器原点抖动的YASS改进算法

为了提高YASS算法的隐写安全性,提出一种基于灵活次序的虚拟嵌入块和量化器原点随机抖动的YASS改进算法———VHD-YASS算法.为了增加嵌入位置的随机性,该改进算法在每个载体块内随机选取一个不规则区域,重新生成一个虚拟的8×8小块来取代传统YASS算法中规则的8×8嵌入块,用于消息的嵌入;然后,通过密钥控制量化索引调制(QIM)中奇/偶量化器的原点偏移,消除QIM量化步长较大时消息嵌入造成的DCT系数聚集效应.将文中改进算法与传统YASS算法和两种不同的改进YASS算法进行了对比实验,结果表明:在同一嵌入容量下,文中改进算法的检测概率最高为0.614,而传统YASS算法的检测概率最高为0.983.从抗隐写分析能力、可视性及算法复杂度方面综合分析可知,文中算法是一种有效的隐写算法.     

保持直方图特性的隐写嵌入

为了提高隐写的安全性, 必须保持隐写前后图像的特征一致. 提出了一种保持直方图特性的隐写算法. 首先, 对像素直方图进行分组, 通过计算定量失真时的最大嵌入数据量, 得到每个像素的修改概率, 并利用STC(syndrome trellis codes)确定需要修改的像素位置; 然后,根据直方图分组情况对需要修改的像素值进行组内和组间自适应调整, 实现秘密信息的嵌入,同时保持隐写前后图像的直方图变化最小. 实验结果表明, 在相同嵌入量的前提下, 该方法对直方图的改动远少于已有的隐写算法, 隐写图像视觉质量更好.     

基于相邻直方图的LSB替换隐写分析算法

提出一种新的针对空域LSB替换隐写的检测算法。LSB替换隐写通过改变图像的像素灰度值的最低意义位的值来达到嵌入秘密信息的目的。LSB替换隐写时会引起像素灰度值间的不对称,根据这个特点,提出基于相邻像素直方图的隐写分析算法。该方法易于实现,物理意义直观。实验结果表明该法具有较好的检测能力。     

抗统计分析的BPCS隐写

基于复杂度直方图的隐写统计分析法能有效地察觉以BPCS隐写的秘密信息的存在,因此为提高隐写算法的安全性,本文提出了一种改进的BPCS隐写算法,即在不同位平面设置不同的复杂度阈值;并构造一个二次函数来衡量区域的明暗度,利用小块所处区域的明暗度和复杂度相结合来选择位面小块嵌入信息.实验结果表明,该算法能有效地抗基于复杂度直方图的统计分析,同时隐写图像质量比BPCS方法有较大的改善.     

一种基于PCNN图像分割和LSB的自适应隐写

为了提高图像LSB隐写时的嵌入容量与视觉质量,结合图像的位面图内容特性,提出了一种基于图像PCNN分割的LSB自适应隐写方案.该方案对图像的前4个位面图分别进行PCNN图像分割,并计算分割结果之和,以此作为各像素可以嵌入的秘密信息比特数,然后采用LSB方法进行隐写.实验结果表明,该算法具有较好的视觉隐蔽性和较高的数据嵌入量,而且不需要存储额外的嵌入深度信息.