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。     

一个基于TSVM的GIF图像通用隐写检测方法

直推式支持向量机(TSVM)是一种从标记样本出发,对特定的未标记样本进行识别和分类的技术.本文分析了将TSVM应用到图像通用隐写检测中的可行性,提出并实现了基于TSVM的GIF图像通用隐写检测方法.实验结果表明,针对不同的GIF图像隐写工具,本文方法在较少标记样本条件下引入大量未标记样本,得到接近监督学习的通用检测效果.从而提高了GIF图像通用隐写检测的实用性.     

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.     

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。     

基于消息认证码的网络隐写分析算法与实现

提出了一种与应用层协议无关的网络隐写算法,算法基于IP协议。隐写数据以包为单位发送,而不是将数据隐藏在具体的字段中,因此性能较好。同时,该算法不会产生异常流量,因此很难被隐写分析检测出来。实验结果表明了该算法的可行性。     

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.     

基于二维Baker映射的隐写算法设计

为了提高隐写算法的性能,通过对混沌映射原理进行深入的研究和分析,提出了一种基于二维Baker映射的隐写算法设计方案.对二维Baker映射的主要特点和映射变换过程进行了系统的研究,给出了基于二维Baker映射隐写算法的设计原理和实现过程,分别描述了信息隐写和提取的流程,最后进行了仿真与测试,选取标准图片库与三种传统的隐写算法进行了对比测试,结果表明对隐写容量和抗检测能力都达到较高的性能指标.     

基于SVM的数字图像水印检测算法设计

分析了数字图像水印检测面临的问题,结合SVM的特点,提出了一种新的数字图像水印检测算法。     

一种对隐写图像的四分类盲检测方法

提出了一种对隐写图像的新的四分类盲检测方法.分析了与信息隐藏相关的26个图像质量特征,并使用方差分析选取了部分相对有效的特征向量.采用四分类的支持向量机根据这些特征向量进行训练和分类,实现了一种新的信息隐藏盲检测方法.该方法不仅仅能较准确地识别出是否隐藏了信息,还能识别出信息隐藏的隐藏域,即DWT域、DCT域,或者空域.实验结果表明,该方法能够很好地识别隐写域,具有较高的识别率.     

基于LSSVM的JPEG图像隐写分析算法

构造了一种基于最小二乘支持向量机的针对JPEG图像的隐写分析方法，在DCT域和空间域上提取了JPEG图像的18维特征向量，利用LSSVM构建分类器，并根据嵌入算法的种类设定分类器的输出，以达到检测秘密信息的存在性和判别使用何种隐写算法实施信息嵌入的目的，针对Jsteg，F5，MB三类最常用的JPEG图像隐写算法进行了二分类和四分类的实验，结果表明，构建二分类器进行载密图像检测时，正确率较高；构建多分类器检测载密图像、判断其使用的隐写算法时，对于高嵌入量的载密图像有着较高的判断正确率。     

基于二重扰动SVM集成分类的JPEG图像隐写检测

针对目前大部分JPEG隐写分析方法主要采用单一支持向量机分类器,可能产生泛化能力恶化、分类精度难以提高等问题,提出了一种新的基于二重扰动SVM集成分类的JPEG图像隐写检测方法.利用多项式核函数和高斯核函数构造混合核函数模型,并用主成分分析法进行特征变换,去除冗余信息,最后在变换后的特征空间上进行模型参数和特征的二重扰动产生成员分类器,并用多数投票法对它们进行组合.实验结果表明,与传统方法相比,具有更高的JPEG隐写图像检测率.     

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。     

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。     

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。     

基于GAN的视频隐写算法

视频隐写术是一种将视频作为嵌入载体实现隐蔽通信的技术。为了解决视频隐写算法中最优修改概率矩阵生成困难的问题,提高信息传输的隐蔽性,提出了一种基于生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)的视频隐写算法,该算法包含两种生成对抗网络,分别生成原始载体与修改概率矩阵,前者能够生成视频的静态后景、动态前景与掩模;后者将前景作为隐写生成器的输入,以提高修改概率矩阵的内容自适应性,并利用Tanh-simulator函数拟合最优嵌入函数,促进梯度的反向传播,基于三维卷积网络的隐写分析器作为隐写判别器,它与隐写生成器进行博弈训练以提高载密样本的抗检测性。实验结果表明,视频生成模块不仅能生成逼真的视频,且前景能够代表视频中的时空特征信息,本算法与经典的S-UNIWARD算法相比,在0.05、0.1、0.3 bpc(bit per channel)的嵌入率下,抵抗彩色隐写分析器SCRM检测的能力提高了0.65%～3.26%。     

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.     

隐写对抗的博弈论建模

该文提出了以期望安全数据传输率作为支付函数的隐写博弈模型,建模了隐写方和攻击方之间的博弈对抗关系.根据相对嵌入率固定、以概率选择和自由选择三种不同情况,隐写对抗分别建模成矩阵博弈、贝叶斯博弈和二人零和无限博弈,得到博弈均衡条件和均衡局势下的期望安全数据传输率.隐写对抗模型的建立为隐写方和攻击方的最优策略选择提供了理论依据,对设计更安全的隐写算法具有一定的指导意义.     

基于Huffman编码的大容量MP3隐写算法

本文针对MP3编码标准中哈夫曼码字对特点,提出了一种借助码字替换实现秘密信息隐写的新算法. 该算法首先对哈夫曼码表中的码字进行分类,以保证替换操作不改变MP3码流的固定结构,再借鉴混合进制的概念,采用多进制方式隐藏秘密信息. 给出了算法在二进制和多进制两种模式下的仿真结果,表明多进制隐写模式可以获得更高的隐写速率和效率,同时算法的感知透明性也能得到较好保持.