一种新的隐形流水印技术

已有的流水印技术向数据流中引入的时延较大,导致攻击者很容易检测和移除其中嵌入的水印信息,甚至将水印消息复制到其他未标记数据流中误导追踪. 针对该问题,引入扩频编码,提出一种新的隐形流水印技术. 对于不同的数据流和不同的水印位使用不同的伪噪声码进行扩展,通过轻微调制随机选择的包间隔到达时延来嵌入水印信息. 理论分析和实验结果表明：该方法对于时序扰乱具有鲁棒性,可有效进行多流追踪,且对基于Kolmogrov-Smirnov 测试的时序分析攻击不可见.     

基于启发式搜索的音频水印方案

针对基于DWT-DCT-SVD的音频水印方案的不可感知性和鲁棒性相互制约,提出一种基于启发式搜索的音频水印嵌入方法.分析嵌入强度与不可感知性和鲁棒性之间的关系,构建音频水印嵌入强度的优化模型,设计一种启发式的搜索算法进行求解.实验表明,该水印方案可获得较好的不可感知性,能抵抗多种信号处理攻击和StirMark攻击.     

基于LDPC码的MPEG-4鲁棒数字水印

提出了一种基于LDPC码的MPEG-4视频水印方案,利用LDPC码的纠错性能和人眼视觉特性在MPEG-4视频中实现数字水印的嵌入和提取. 嵌入前先对水印信息进行LDPC编码,将处理后的水印嵌入到视频I-VOP亮度分量的中频系数中. 盲提取时用LDPC迭代译码算法对提取的水印信息进行译码. 实验表明,该方案降低了水印在传输中的误码率,有效提高了抗攻击能力,对于常见的视频攻击具有较强的鲁棒性.     

小波变换视域下CDMA图像盲水印算法研究

该文提出了一种盲扩展谱水印算法,在小波分解的多层图像中通过嵌入的方式将水印信息放置于其系数中,再将图像小波变换的结构进行客观的分析,把信息同构拓展谱加入到HL与LH的子带中,在水印的鲁棒性与透明性中,通过将噪声视觉函数进行加入,从而进行了平衡,提高了信息隐藏的安全性.并运用CDMA理论对于水印忙提取进行了有效的实现.在研究分析中发现,该方法用于普通的图像处理有着非常好的效果,特别是在JPEG图像的压缩中和噪声的多重攻击中鲁邦效果非常好.     

基于RGB通道和混沌系统的脆弱性多重水印算法设计与实现

根据脆弱性水印图像认证系统的要求,提出了一种基于RGB通道和混沌系统的脆弱性多重水印算法.利用通道将RGB彩色图像分解为3幅灰度图像,在图像的R,G,B通道上进行水印的处理,在不同的通道上可以嵌入多个水印,嵌入的水印数据量相对较大,而且多个水印可以起到多重保险的作用.通过密钥和阈值计算得到二值混沌序列,使得水印的嵌入不容易被篡改、攻击,其方法简单,容易实施,取得了较好的隐藏效果.     

一种基于离散小波变换的数字水印技术

针对图像软件对宿主图像进行JPEG有损压缩、缩放、锐化等常见编辑操作会对嵌入的数字水印造成无意攻击,导致水印信息提取困难的问题,提出一种的基于离散小波变换技术的改进数字水印技术.首先考虑到JPEG标准压缩算法对亮度分量全保留的原理,选择宿主的亮度分量嵌入数字水印信息,以增强鲁棒性;然后根据人类视觉系统原理：人类对45°角分量最不敏感的原理选择YUV颜色模型中的Y分量的二级小波分解的对角区域cD2作为水印嵌入区;并在算法中通过控制嵌入信息强度满足了水印的隐蔽性.最终的实验结果表明该算法对JPEG有损压缩具有很强的鲁棒性,并对缩放、锐化、模糊和旋转等几种常见图像处理造成的无意攻击具有一定的鲁棒性.     

基于多小波域双彩色图像的水印算法

本文利用多小波的优良性质结合人眼对蓝色不敏感的特性,提出了一种双彩色图像的水印算法.算法合理选择嵌入区域和嵌入强度,将彩色水印信息的各分量分别嵌入到彩色载体图像蓝色分量多小波域的中低频上,这样既可以保证算法的透明性又可以实现其鲁棒性.实验结果表明,本文算法具有透明性好、嵌入信息量大等特点,且对于多种常见攻击具有较好的鲁棒性,如：JPEG压缩、图像剪切、椒盐噪声、高斯噪声、speckle噪声、泊松噪声等.     

抗打印扫描攻击的大容量文本水印

DOI: 摘要： 在分析现有文本水印算法的基础上,提出一种大容量且抗打印扫描攻击的文本水印算法. 该算法首先对文本图像进行字符切分,以字符复杂度为标准选择嵌入字符和调整字符,然后以打印扫描不变量为基础,通过建立量化函数翻转单个字符像素以嵌入多位水印信息. 该方法能降低整体的字符翻转量,减小文本图像的失真程度. 实验表明,文中方法可有效提升水印嵌入容量,并能抵抗打印扫描攻击,达到在纸质文本中嵌入水印的目的.     

局部统计特征的抗同步攻击音频水印

利用音频局部统计特征提出一种可同时抵抗时域拉伸和局部裁剪攻击的音频水印算法. 水印嵌入时先对音频信号进行鲁棒自适应分段,然后计算直方图和均值,参照均值修改直方图形状以完成信息隐藏. 理论分析和实验结果表明,该方法具有很好的抗时域拉伸性能,且抵抗局部裁剪攻击的性能有显著提高.     

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.     

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。     

神经网络水印综述

梳理了近年来神经网络水印技术的发展脉络,将主流方法大致归为白盒水印、黑盒水印、无盒水印和脆弱水印。综述了神经网络水印的评价指标和上述4种不同类型的神经网络水印技术,探讨了现有神经网络水印方案的优缺点,并对未来的发展趋势进行了展望。     

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.     

基于数字全息及失真校正的抗打印扫描数字图像水印

提出一种基于数字全息及失真校正的抗打印扫描数字图像水印方法,将水印以数字全息图的方式隐藏在载体图像离散傅里叶变换(discrete Fourier transform, DFT) 幅度谱中,由载体图像纹理控制的峰值信噪比设定阈值,自适应调节水印嵌入强度. 该方法利用了数字全息图的特点,采用基于DFT和边缘检测算法校正打印扫描图像的旋转失真,因而可从打印扫描图像中准确提取水印信号. 相比以往同类水印算法,所提方法具有优良的不可见性和鲁棒性,以及较大的水印嵌入量.     

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.