基于后验概率的LSB隐写分析

LSB隐写是将欲嵌入的秘密信息取代载体图像的最低比特位,是图像隐写最流行的方式之一。已经有大量算法来检测LSB隐写,但是对于图像最低位变化率的估计误差较大。探讨了一种基于后验概率的隐写分析算法：首先利用图像像素是否处于局部平滑区域进行建模,然后采用EM算法估计出图像中每个像素属于上述模型的后验概率并将后验概率作为此像素的权重,最后结合WS模型来估计图像最低位变化率。实验结果表明,该算法能有效地并且准确的估计图像最低位变化率,并且有较好的效果。     

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。     

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LSB隐写算法的图像盲检测方法

在隐写技术被动检测模式下,用数学方程对LSB图像隐写算法进行抽象和建模,定量分析被检测图像的隐写信息边界情况,根据隐藏信息的比特数推出隐藏信息的检测概率和误检概率的表达式,提出一种基于LSB隐写的图像盲检测方法。基于LSB隐写的盲检测方法在LSB隐写算法嵌入图像的隐藏信息超过一定范围时,可以有效分辨出原始图像和隐藏信息。     

采用预测编码的图像隐写分析算法

通过分析图像无损压缩过程中预测编码的原理,提出了一种基于预测编码方法的空域图像隐写分析算法。该算法的基本思想是利用空域隐写会破坏图像相邻像素之间的相关性,而预测编码是利用图像相邻像素之间的相关性来预测的,这样隐写后图像的预测误差将会大于载体图像的预测误差,通过计算隐写前后图像的预测误差来分析图像中是否含有秘密信息。实验表明:基于预测编码的图像隐写分析具有较好的隐写分析能力。     

一种基于循环码的自适应图像隐写方法

在自然图像各部分嵌入相同量的隐秘信息,对载体失真度和安全性的影响各不相同,为使嵌入信息量在载体各部分合理分布,文章将载体分块像素复杂度与隐写编码相结合,利用一簇循环隐写编码在载体各部分的合理运用,提出一种基于循环隐写码的自适应图像隐写算法.算法以载体分块像素复杂度为指导,自适应地选择适合不同分块的循环隐写编码方式嵌入隐秘信息.实验表明,算法在相同嵌入量下相较LSB匹配算法和使用单一隐写编码的算法,失真度更低且载体统计分布的改变更小,在失真度和统计分布改变相近时相较使用单一隐写编码,嵌入容量更大.     

基于位平面随机性测试的隐写分析算法

为有效检测图像中是否含有隐秘信息,提出了一种基于位平面随机性测试的隐写分析算法。该算法利用希尔伯特(H ilbert)扫描将图像最低和次低位平面转化为一维的二值序列,并分别对其进行14项随机性测试。利用测试结果组成28维图像特征向量,构造支持向量机分类器实现对载密图像的可靠检测。多次实验证明:该算法对于空域LSB类隐藏算法嵌入信息在0.05 b/p以上的载密图像具有95%以上的检测率,并且对于频域隐写技术F5也是有效的。     

针对空域明文LSB隐写的消息提取方法

在嵌入消息为明文的情况下,利用中英文字节比特的统计特性,改进了已有的针对空域连续最低有效位(LSB)隐写的消息提取方法,提高了提取消息的准确度;提出了一种针对空域随机LSB隐写的消息提取方法.该方法首先求出恢复隐写密钥的唯一解距,然后穷举隐写密钥空间,对每个密钥确定长度为T的隐写路径,提取此隐写路径上像素的LSB,并从该LSB序列的第一个比特开始间隔7采样获得一条子序列,若该子序列为全0或全1,则该密钥为真密钥,否则为伪密钥;同时还研究了漏检的情况.实验结果表明了本文方法的可行性和有效性.     

基于相关性与纹理度量的SVM隐写分析算法

为提高图像信息隐藏正确检测率,扩展隐写分析算法的适用范围,提出了一种新的基于最低有效位(LSB)的隐写分析方法,引入了一组基于相邻像素相关性和图像纹理复杂度的差值关系的高阶统计矩作为特征矢量。基于此特征量构造分类器,采用支持向量机(SVM)进行训练和分类。对1 600幅BMP图像在不同嵌入率情形下进行仿真实验,并与经典的RS(regular singular)隐写算法和GPC(gray-levelplane crossing)算法进行对比分析。结果表明,针对原始无损存储图像,基于该文建立的分类器的准确率高于目前的主流算法识别掩密图像,具有较可靠的盲检测性能。     

一种基于图像边缘检测的隐写算法

根据人眼视觉感知特性,提出一种利用边缘检测理论计算容量因子的图像隐写算法.该算法通过像素间的相关性来计算某像素的边缘特性,根据人眼对边缘区域的改动较不敏感这一特性,确定该像素的容量因子,从而控制隐写容量.实验结果表明,该隐写算法具有较大的隐写容量,同时较好地保持了含密图像的不可感知性.     

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.     

面向隐写分析的图像富模型特征的改进

针对内容自适应隐写的最佳检测器是经载体图像集与相应隐写图像集训练的集成分类器,训练图像由基于残留噪声的富模型(一族特征)表示。最近研究显示,通过在富模型特征中融入对载体像素的嵌入修改概率,这种内容自适应要素可以提高检测准确度。由于每个残噪样值依赖其周边一整块像素,因此应把对残噪本身而不是对决定残噪的像素的嵌入影响融入富模型特征之中。基于这种认识,提出用残留噪声L1失真的期望值取代像素的嵌入修改率以提高检测准确度。针对当前三种先进的内容自适应隐写算法进行实验,这种新的改进思想得到了实验结果的支持。     

空域图像隐藏信息检测技术研究

隐藏信息检测技术是对信息隐藏技术的攻击技术,是对抗非法信息传播的一个重要手段,也是衡量隐藏系统安全性的一个重要手段.针对常用的数字图像隐写载体,回顾图像隐藏信息检测技术的研究进展.重点针对空域LSB替换隐写的检测与隐藏信息量估计进展,针对克服了统计不对称性的LSB匹配嵌入检测或嵌入率估计进展,以及针对调色板图像隐写的检测研究进展.对于反隐写研究的发展趋势和面临的新问题也作了讨论.     

基于位平面统计相关的支持向量机图像隐写分析算法

随着隐写技术的发展,隐写分析引起了越来越多研究人员的关注.通过对隐写前后图像位平面的相关性分析,提出一种空域LSB通用隐写分析算法.该算法只使用了32个特征统计量,具有较低的计算复杂度.实验结果表明,此算法对嵌入消息长度小于0.3 bpp的载密图像的检测准确率超过90%,多次实验也表明此算法具有很好的稳定性.     

基于图像块间像素特征的隐写算法设计与实现

针对图像块间像素之间的关系,设计了一种图像理解算法.通过分析图像块间像素的特征,将传统的基于最低像素点信息隐写的算法进行改进,并分别分析了相邻两个像素点之间的图像关系和图像块之间的像素点的关系,设计了一种大容量的图像隐写算法.详细描述了算法的设计过程和实现方法,并给出了像素中主要参数的计算方法.通过实验和分析表明,该文设计的隐写算法,嵌入隐写信息后视角效果变化不明显.与经典的LSB算法和基于相邻两个像素差值的隐写算法对比,其PSNR均值都要更高,表明该文的隐写算法性能更好.     

基于参数特征偏移的神经网络隐写检测方法（英文）

目前,许多深度学习的预训练模型被发布出来用以帮助工程师和研究人员开发基于深度学习的系统或进行研究,从而减少了他们的工作量。过去的工作表明,秘密信息可以被嵌入到神经网络参数中且不影响模型的准确性,恶意开发者可以借此将恶意软件或其他有害信息隐藏到预先训练的模型中。因此,对这些隐写后的预训练模型进行可靠的检测非常重要。我们分析了现有的神经网络隐写方法,发现它们不可避免地会导致参数统计的偏差。针对LSB隐写,实验发现其会造成参数位平面随机性上的偏差;针对COR隐写和SGN隐写,实验发现其会造成参数分布上的偏差。基于这些偏差,我们提出神经网络隐写的隐写分析方法,即从良性和恶性模型中提取特征建立分类器。据我们所知,这是第一个检测神经网络隐写术的工作。实验结果表明,本文提出的检测算法能够可靠地检测出含有嵌入式信息的模型。值得注意的是,我们的检测方法即使在低负载下仍然有效。     

LSB隐写术的密钥恢复方法

作为隐写术安全性分析的重要手段,隐写分析已成为信息隐藏领域的一个研究热点.而通过恢复隐写密钥来提取隐藏的消息是隐写分析的主要目的之一.为了研究如何搜索隐写密钥,首先在"已知载体"和"载体被重复使用"条件下,分析了恢复LSB隐写术密钥的计算复杂度.然后在"载体被重复使用"条件下,对图像空域LSB隐写术提出了一种新的密钥恢复算法.该算法借鉴了密码分析中的"分别征服攻击"思想,使计算复杂度由O(2 (2r))降至O(2 r).实验结果表明了该算法的有效性.     

一种可估计最低位平面嵌入信息量的密写分析方法

检测图像中有无隐蔽的密写数据是信息安全的重要课题,当前一种常用的密写技术是将秘密数据嵌入图像最低位面,称为LSB密写.分析表明,LSB密写对载体图像统计特性的影响能用来估计嵌入的信息量,由此给出一种有效的密写分析新方法.根据待检测图像的直方图特性定义2个参数,并对待检测图像进行二次密写,观察这2个参数的变化趋势,从而估计出嵌入的数据量.该方法采用二次密写,不仅能判断密写信息的存在性,而且给出隐藏的数据量,具有实现简单、计算量小的优点.实验表明,估计出的密写信息量比较可靠.     

IP语音隐写及隐写分析研究

随着IP语音(voice over IP, VoIP) 的快速发展,基于VoIP的隐写及其隐写分析逐渐成为信息安全领域的研究热点。总结和分析了近年来的IP语音隐写和隐写分析相关研究,并探讨该领域未来的研究方向。IP语音隐写根据其隐藏信息位置不同,可分为基于协议的隐写及分析和基于语音载荷的隐写及分析。前者是利用IP语音中的各类协议为载体,将信息嵌入到协议头部中的某些字段或通过调制IP语音包的时序来实现;后者则是通过修改语音载荷实现信息隐藏,包括基于最低有效位(least significant bit, LSB)的隐写,基于量化索引调制(quantized index modulation, QIM)的隐写和基于语音变化域回声等隐写。从协议和语音载荷两方面对IP语音分析技术进行了分类介绍。前者可分为协议头分析、时间序列分析、编码调制分析3类。后者包括基于特点语音参数（如线性预测参数、固定码本参数、自适应码本参数和所有参数）的隐写分析和基于语音信号处理的隐写分析方法。     

安全性限制下的隐写容量分析

运用网络信息论中率失真及随机编码等理论对安全性限制下的隐写容量进行了研究，利用强联合典型序列方法得到了隐写容量的下界，并在特定条件下给出了隐写容量的上界。研究结果表明：在没有安全性限制下，与Moulin关于一般信息隐藏系统容量的研究结果一致；而Moulin关于绝对安全条件下的隐写容量分析结果只是在此情形下的特例。此外，还对当前较流行的一种基于图像的隐写算法——LSB随机嵌入算法的信息传输率及隐写容量进行了研究，发现二之间存在着一定的差距。