一种基于零水印的医学图像真伪性认证算法

提出一种基于零水印的医学图像真伪性认证算法.该算法对原始医学图像进行分块整数小波变换,在每个分块的低频和高频分别提取4个系数,取其最低有效位与文本水印的对应位相异或,得到2个密钥作为零水印,认证时使用这2个密钥恢复水印信息.算法复杂性低安全性高,不改变原始医学图像.结果表明,该算法能够实现对医学图像的真伪性认证,具有较好的篡改定位能力.     

基于QR分解的NSCT域指纹图像脆弱水印算法

为保证指纹信息在网络传输中的安全性,提出一种基于QR分解的非下采样contourlet变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)域指纹图像脆弱水印算法.首先用Arnold变换和Logistic置乱对指纹水印进行双重加密待用.将宿主图像进行两层NSCT分解,提取出低频分量进行分块处理,对所有分块都进行QR分解,得到多个上三角矩阵.由于图像QR分解后大部分信息集中于上三角矩阵的首行元素,具有较好的信息保真能力,因此将加密后的指纹水印嵌入上三角矩阵.实验结果表明,该算法在保证不可感知性的前提下,对于常规图像处理和一般几何攻击都具有很好的脆弱性,并且能够精确地定位出篡改区域.     

基于恢复信息共享机制的最优自嵌入算法

提出一种动态的基于恢复信息共享机制的自嵌入算法,可用于实现图像篡改检测和内容恢复. 图像中每个分块产生的水印包括恢复信息和认证信息,其中恢复信息由原图的若干最高有效位生成,认证信息由生成的恢复信息结合最高有效位数据得到. 水印嵌入分为重叠模式和非重叠模式,选取的最高有效位数据层数和生成恢复信息的比特数是动态变化的. 该算法可根据篡改面积选取最优嵌入方式,有效保证了含水印图像的质量和图像篡改恢复效果.实验结果表明：与已有算法相比,该算法可取得更好的篡改恢复性能.     

一种RGB分块压缩感知的图像水印算法

根据压缩感知理论的计算保密特性,提出一种基于内容特征与压缩测量值的图像水印新算法.首先,对图像进行分块处理,获取分块RGB三个颜色层上的DCT变换系数.然后,对DCT中低频系数采用压缩感知测量提取图像内容特征,生成基于内容的数字水印.最后,利用精细化稀疏自适应匹配追踪信号重构算法,分多次把数字水印嵌入到分块颜色层的高频DCT系数的压缩测量值中,增强了水印鲁棒性.通过对提取的水印进行比对及差错控制,实现图像篡改检测.仿真实验表明,算法对图像篡改具有精确的检测能力.     

用于内容防篡改的文本零水印算法

基于政府部门或企事业单位发布的电子文档都是不允许被非法恶意的篡改,本文提出了一种基于汉字次序的文本零水印算法.首先统计电子文档中汉字的出现频次,然后提取高频次和低频次汉字出现的次序作为文档特征来构造零水印.仿真实验结果表明该文本水印算法构造的水印具有很好的透明性,在电子文档受到篡改的情况下,不需要原文档就可以有效地检测出.     

基于多码本矢量量化的图像篡改恢复

提出一种用于数字图像篡改检测与内容恢复的自嵌入脆弱图像水印算法.对原始图像每个不重叠分块进行基于边缘复杂度的内容分析,选择不同大小的矢量量化码本进行分块压缩,可获得相应的标识符和表示图像分块主要内容的索引值以构成压缩码.将其复制多份后作为参考比特,通过密钥嵌入至其他多个分块中.用于篡改定位的认证比特则被嵌入每个分块本身.由于在多码本矢量量化协同下生成的参考比特具有较高的内容表示效率,该算法在篡改率相同的条件下可取得更理想的内容恢复性能,这一结论得到了实验结果的验证.     

基于小波变换和Torus自同构的音频内容认证方法

本文提出了一种基于小波变换和Torus自同构映射的音频内容认证的水印方案,其基本思想为：把音频信息分成互不相交的长度为8的音频段,在每一段中提取其特征作为水印信息;利用Torus自同构变换,把从每一个音频段提取的水印信息嵌入到它Torus自同构段的小波变换的细节分量系数上去．该算法在水印的嵌入、提取和篡改定位时均无需额外的水印信息,能较精确地对篡改进行定位,具有易于实现,执行效率高等优点,具有较高的理论和应用价值．     

基于网格细分和边界自适应的三维模型可见水印

数字水印技术可以有效保护数字产品的版权,而可见水印以水印信息为观察者所见,达到标识版权、保护数据的目的。对三维网格模型的不可见水印已有了广泛研究,但对可见水印的研究甚少。为此,提出一种建立在三维网格模型上的边界自适应可见水印算法。该算法使用Windows系统下的TTF字符库,直接输入需要嵌入的水印信息,包括汉字、英文字符、数字,通过将三维网格模型的平滑区域投影至二维平面进行预细分,以实现可见水印的嵌入。实验表明,该方法可在三维网格模型上较好地显示出汉字、英文字符及数字,边界平滑且具有鲁棒性,起到了用可见水印标识版权的作用。     

基于块分类编码的电子发票图像自恢复水印算法

兼顾水印容量以及篡改图像的恢复效果,提出一种基于块分类编码的电子发票图像自恢复水印算法。根据电子发票的特性将图像块分为重要块、印章块、格式块和空白块4类。对图像块类型和非空白块二值化信息分别利用RS（1,3）和RS（2,3）进行编码生成恢复水印。根据恢复水印信息的大小,基于密钥将生成的恢复水印随机、依次嵌入印章块、格式块和空白块中。为尽可能降低水印容量,无需添加认证水印数据,利用类型码和非空白块恢复水印,同时完成对图像的篡改检测以及篡改恢复。与现有的用于自然图像的自恢复水印算法相比,在相同水印容量下能得到较好的恢复效果;对于同样的恢复效果,水印容量较小。在一般篡改和拼贴攻击下具有较好的认证和恢复能力。     

基于Blakley门限方案的数据库水印技术

提出了基于Blakley门限方案的数据库水印算法,实现了基于数据库的部分内容恢复水印信息,攻击者即使知道水印嵌入算法,也只能提取出经过分存后的水印信息,无法恢复出原始水印.Blakley门限方案的引入,增强了数据库水印的安全性和鲁棒性.在数据库安全控制中,该算法可以得到较好的应用.     

一种自适应音频双水印算法

提出了一种自适应音频双水印算法,算法既能对音频作品的版权进行保护,又能有效地证明其真实性,检测是否遭到篡改.该算法具有以下特点：⑴连续多次嵌入鲁棒水印,以提高水印提取的正确率,增强水印的鲁棒性,嵌入次数根据音频信息量自适应调整;⑵使用不同的量化算法嵌入不同作用的水印;⑶嵌入强度根据音频自身特征选取;⑷在提取水印的过程中不需要原始音频的参与.仿真实验表明：该双水印算法不仅具有较好的不可感知性,而且具有较好的鲁棒性和敏感性.     

基于两级奇异值分解的鲁棒水印算法

为了平衡水印系统的不可见性和鲁棒性，提出一种新的基于旋转稳定区域和两级奇异值分解（singular value decomposition，SVD）分解的水印算法.在嵌入水印过程中，先选取像素近似无损的稳定区域，并对该区域进行冗余离散小波变换提取低频部分，进而进行分块处理；接着对各分块进行SVD分解，提取第1行第1列的奇异值构建特征矩阵，对特征矩阵进行第2次SVD分解；最后，选取合适的嵌入强度，将水印奇异值嵌入载体奇异值.在水印提取时，先对含水印信息的载体图像进行Radon旋转校正，再提取出水印信息.实验结果表明，该水印算法的峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio，PSNR）可达到45 dB，在抵抗旋转攻击时，提取的水印归一化相关系数（normalized correlation，NC）值能达到0.90以上.该文所提的水印算法保证了水印的嵌入容量，且具有良好的不可见性和较高的鲁棒性，在数字版权保护中具有较高的实际应用价值.     

基于心理声学模型数字音频水印算法

提出了一种将心理声学模型和小波变换、离散余弦变换相结合的数字音频水印算法,根据人耳听觉系统的掩蔽效应,计算载体音频信号的掩蔽阈值.为了消除图像水印的像素相关性,首先对水印图像进行置乱,以增强水印信号的安全性.然后将水印信号嵌入到小波变换近似分量的DCT变换域中,嵌入强度由掩蔽阈值自适应控制.仿真实验结果表明：该算法隐藏水印具有很强的不可感知性;叠加了水印的音频信号对数据压缩、加噪、重新采样、重新量化、低通滤波等常用的音频信号处理技术具有很好的鲁棒性.     

一种基于分数余弦变换的数字图像水印算法

提出了一种基于分数余弦变换的数字图像水印算法.将原始图像分块并利用人类视觉系统的掩蔽效应将图像块分类,选择变换域中幅值较大的系数自适应地修正嵌入强度,以嵌入二值水印图像.实验结粜表明该算法能有效地保持图像的质量,并且对常见的图像处理如噪声叠加、JPFG压缩、均值滤波、图像缩放和图像裁剪等比余弦变换域中修改低频系数的水印算法具有更强的鲁棒性.     

基于纠错编码的图像水印算法

本文提出了一个基于纠错编码的图像水印算法，在嵌入水印时先将水印信息进行纠错编码再嵌入到图像中，在提取水印时对恢复出的水印信息进行纠错解码，实验结果表明，该算法比未采用纠错编码的同一水印算法具有更好的稳健性能。     

文本数字水印算法研究

提出了基于字符编码的文本数字水印算法.通过对水印程序进行多方面的测试,水印算法具有较好的隐蔽性能和安全性能,能实现携带秘密信息、完整性效验以及作者身份验证等功能,该算法属于脆弱型水印,具有一定的使用价值.     

基于DWT和PNN的数字图像水印算法

针对数字信息在存储或传输过程中可能受到复制、攻击或修改的问题,提出一种基于DWT和PNN的数字图像水印算法.该算法在基于块的小波系数中选择最佳位置嵌入水印图像,采用PNN记录水印与对应图像之间的关系,在不需要原始图像和水印图像的情况下,从嵌入水印的图像中恢复水印.使用PSNR和NCC对算法进行不可见性和鲁棒性测试.实验结果表明,本文算法提取的水印图像具有优秀的不可见性和鲁棒性,能够有效应对不同类型的攻击.     

特征增强的平滑区域篡改检测算法

针对移除图像平滑区域目标的篡改行为,提出一种基于轮廓特征增强的检测算法.首先对待检测图像进行滑窗式分块,逐块进行二值化轮廓特征提取,然后对提取的轮廓序列进行字典排序,最后通过对轮廓序列的匹配实现篡改区域的正确标注.实验表明该算法能有效解决平滑区域篡改痕迹检测的问题,且篡改图像经较低品质JPEG压缩后仍有较强的匹配能力.     

基于水印神经网络的可溯源DNN模型保护方法

针对深度神经网络（deep neural networks, DNN）模型安全与版权认证的问题,提出了一种多用户溯源的水印神经网络模型,通过密钥驱动生成水印图像,将其不可见地嵌入待保护目标模型的输出图像中,实现DNN模型的知识产权保护和版权追踪。在待保护的DNN模型中添加一种编解码器网络实现水印的嵌入,并使用双流篡改检测网络作为判别器,解决了模型的输出图像中可能出现的水印残留问题,提升了水印嵌入过程的不可感知性,减少了对DNN模型性能的影响,增强了安全性。此外,通过本文设计的双阶段训练法针对不同用户分发不同的含水印模型,当发生版权纠纷时,使用另一个残差网络可以从输出图像中提取水印图像。实验证明,本方法分发含水印的模型效率较高,并且即使对多个用户分发了嵌入相似水印图像的DNN模型,水印神经网络依然可以成功对模型进行溯源。     

一种基于DCT与DWT的自适应图像水印算法

提出了一种基于DWT和DCT的自适应图像水印算法．该算法以DWT和DCT变换为基础,自适应选择水印嵌入位置,并且根据HVS亮度掩蔽模型对水印嵌入强度自适应调节．实验证明,本文算法对JPEG压缩、噪声等常规信号处理操作都具有相当好的鲁棒性．