基于汉字数学表达式的无载体文本隐写方法

针对现有的以文本为载体的隐写术在隐蔽性、鲁棒性、隐写容量等方面存在的问题,提出了一种基于汉字数学表达式的无载体文本隐藏方法,首先应用汉字笔顺分类或者载体文本中不重复的汉字对载体文本进行编码,然后使用汉字数学表达式对含有编码信息的汉字的位置进行描述,从而使得接收方可以进行完整的秘密信息的提取。这种方法中的文本载体没有经过任何的改动,所以其隐蔽性和鲁棒性方面较以前的方法有很大改进,并且在隐藏容量方面也有较高的优势。     

基于扩频Manchester码的可靠自同步网络隐蔽时间通信模型

针对包间延迟网络隐蔽时间信道存在的鲁棒性差、同步机制脆弱问题,提出了一种基于M anchester编码的可靠自同步网络隐蔽时间通信模型.首先,对秘密消息进行扩频操作,得到扩频码.然后,将流持续时间划分为若干相同长度时隙,每相邻两时隙构成一对,通过调整时隙对内包数量来模拟扩频码对应的Manchester编码中0和1的编码过程,以实现扩频码在流中的嵌入.同时,采用时间偏移量指示同步位置,使得调制后的流呈现自同步性,以便接收端准确恢复秘密消息.实验结果表明,与包间延迟方法相比,该模型能使收发双方更快速准确地保持同步,在不同网络负载下,秘密消息检测错误率最大值降低约85%,显著提升了对网络干扰因素的抵抗能力,且在网络流量较大时呈现出更好的隐蔽性.     

一种基于线性内插的音频信息隐藏方案

针对音频信息的特点, 提出一种无损失恢复秘密信息的线性内插方法, 应用小波变换进一步加强了隐藏算法的隐蔽性和鲁棒性, 在试验中取得了很好的效果.     

基于GF(26)上RS码的信息隐藏应用研究

探讨基于GF(26)上的RS码的信息隐藏方法,给出利用RS码码字实现多种信息隐藏方案及其信息隐藏容量计算方法.探讨基于GF(26)上的RS码的信息隐藏方法,给出利用RS码码字实现多种信息隐藏方案及其信息隐藏容量计算方法.合理选择GF(26)上RS码的编码参数,在提高隐藏秘密信息的鲁棒性的同时将秘密信息的嵌入量控制在一定范围内;利用认证密钥与适当的RS码的编码参数相结合,可以达到数字图像的完整性、鲁棒性等认证的目的.研究GF(26)上的RS码在信息隐藏领域的应用,可以根据需要合理选择RS码的编码参数,在提高隐藏秘密信息的鲁棒性的同时将秘密信息的嵌入量控制在一定范围内;利用认证密钥与适当的RS码的编码参数相结合,可以达到数字图像的完整性、鲁棒性等认证的目的.     

一种新型视频信息隐藏分析算法

针对一种公开的视频隐藏软件MSU Stego Video进行了深入分析，通过多种序列试验测试反向剖析其信息隐藏嵌入机理，其开发者利用具有较高鲁棒性的扩频隐藏算法，将秘密信息嵌入到视频图像中，可以在有损视频压缩编码后仍能够正确提取，充分利用该软件嵌入数据分布上的特点，设计了一种基于重建视频图像块效应分布的视频隐藏信息检测算法，通过检测隐藏引入的块效应与压缩编码引入的块效应之间的差异，来判别视频资源中是否利用MSU Stego Video隐藏特殊信息，试验结果表明，该隐藏分析算法能够在不同压缩码率条件下，有效地实现对视频数据中的隐藏信息士出，精确检测。     

基于GF（2^6）上RS码的信息隐藏应用研究

探讨基于GF（2^6）上的RS码的信息隐藏方法，给出利用RS码码字实现多种信息隐藏方案及其信息隐藏容量计算方法，探讨基于GF（2^6）上的RS码的信息隐藏方法，给出利用RS码码字实现多种信息隐藏方案及其信息隐藏容量计算方法，合理选择GF（2^6）上RS码的编码参数，在提高隐藏秘密信息的鲁棒性的同时将秘密信息的嵌入量控制在一定范围内；利用认证密钥与适当的RS码的编码参数相结合，可以达到数字图像的完整性、鲁棒性等认证的目的，研究GF（2^6）上的RS码在信息隐藏领域的应用，可以根据需要合理选择RS码的编码参数，在提高隐藏秘密信息的鲁棒性的同时将秘密信息的嵌入量控制在一定范围内；利用认证密钥与适当的RS码的编码参数相结合，可以达到数字图像的完整性、鲁棒性等认证的目的。     

一种基于分块大容量的LSB算法

信息隐藏的原理就是利用多媒体中存在很大的冗余信息来隐藏秘密信息。该文在传统的LSB算法基础上,结合人类视觉系统的掩蔽特性,对载体图像分成平滑区、边缘区和纹理区,相应地嵌入秘密信息;实验结果表明,用该算法进行信息隐藏具有较好的隐蔽性,且具有较大的隐藏容量。     

基于短视频分类和时长的信息隐藏方法

为了充分利用短视频资源,提出了基于短视频分类和时长的无载体信息隐藏方法.该方法对短视频内容进行分类,设置特定类别作为取位标志;对短视频时长划分区间,分别用来映射秘密消息、代表传输开始和结束标志、代表用户的正常生活.分析结果表明,该方法具有5 bits/视频的高隐写容量、较高的隐蔽性和鲁棒性.     

基于排序码分多址的密文域可逆信息隐藏

为解决图像密文域可逆信息隐藏嵌入容量小的问题,通过使用码分多址的方法研究了密文域可逆信息隐藏,提出了利用排序码分多址的方法嵌入秘密信息。首先对图像进行置乱加密。然后对加密后的图像按列进行升序排列并记录排序索引。最后,使用码分多址的嵌入序列对秘密信息进行扩频编码;而后嵌入至载体图像,嵌入后再利用排序索引进行逆排序,得到携密图像。利用码分多址嵌入序列的正交特性,实现秘密信息的多层嵌入。通过仿真实验表明,算法的密文域可逆信息隐藏嵌入容量显著提高,消除了使用码分多址嵌入时图像纹理复杂度对嵌入容量的影响。     

面向深度伪造的溯源取证方法

近年来,生成对抗网络(GAN)的迅速发展使得合成图像越来越逼真,对个人和社会造成了极大的威胁。现有的研究致力于被动地鉴别伪造产品,但在真实应用场景下通常面临通用性不足和鲁棒性差等两大难题。因此,该文提出了一种面向深度伪造的溯源取证方法,将秘密信息隐藏到图像中以追踪伪造图像的源头。设计了一个端到端的深度神经网络,该网络由嵌入网络、 GAN模拟器和恢复网络等3部分组成。其中,嵌入网络和恢复网络分别用于实现秘密信息的嵌入和提取,GAN模拟器用于模拟各种GAN的图像变换。实验中在已知GAN的篡改下恢复图像的平均归一化互相关(NCC)系数高于0.9,在未知GAN的篡改下平均NCC也能达到0.8左右,具有很好的鲁棒性和通用性。此外,该方法中嵌入的秘密信息具有较好的隐蔽性,平均峰值信噪比(PSNR)在30 dB左右。