基于图像分类的鲁棒无载体信息隐藏

针对传统信息隐藏方法须通过修改载体以嵌入秘密信息所带来的安全性问题,提出一种基于图像分类与尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)提取无载体信息隐藏的方法。首先通过快速区域卷积神经网络将原始图像库进行分类处理,生成不同种类的子图像库;然后利用图像SIFT特征点的方向信息设计一个感知鲁棒的哈希方案,并使用该方案计算出每个子图像库中图像的哈希值,将所有子图像库中的图像全部映射成相应的二进制哈希值;最后将秘密信息分割成若干个片段,通过对比秘密信息片段与所有的图像二进制哈希值,从子图像库中检索出与秘密信息片段相符的图像,将其作为含密图像传送给接收方,完成信息隐藏过程。接收方接收到全部含密图像后,根据约定的哈希方案提取秘密信息。实验结果和分析表明,该方法对JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、图像缩放等攻击具有较强的鲁棒性,且隐藏容量较高。     

基于生成对抗网络的无载体信息隐藏

传统信息隐藏算法通过修改载体来嵌入秘密信息,难以从根本上抵抗基于统计的信息隐藏分析方法的检测,为此提出一种基于生成对抗网络的无载体信息隐藏方法.该方法将生成对抗网络中的类别标签替换为秘密信息作为驱动,直接生成含密图像进行传递,再通过判别器将含密图像中的秘密信息提取出来,并借助生成对抗网络实现无载体信息隐藏.实验结果和分析表明,该隐藏方法在隐写容量、抗隐写分析、安全性方面均有良好表现.     

结合非直接传输和随机码本的无载体试题伪装

针对传统搜索式无载体信息隐藏方法存在的信息隐藏容量小、需构建和维护大文本或图像数据库以及搜索代价高等问题,提出一种结合非直接传输和随机码本的无载体试题伪装方法.首先通过伪随机序列对码本置乱,然后利用置乱后码本索引对秘密信息伪随机编码以避免秘密信息直接信道传输;其次将编码后索引位置转换为32进制数序列并进一步通过24进制与9进制数序列进行表达;最后将序列中每个24进制和9进制数分别通过随机生成的选择题排列顺序编号以及填空题答案随机相对偏移量进行间接表达以产生随机试题.同现有方法相比,所提方法避免了秘密信息直接信道传输,采用含密试题生成的方式来避免对额外载体修改且所提方法无需构建和维护大数据库也无需搜索,隐藏容量高且只能通过正确密钥才能对秘密信息进行恢复.     

基于时间间隔的社交行为信息隐藏

提出了一种基于时间间隔的社交行为信息隐藏算法。首先发送者和接收者获取双方共同拥有的具有社交关系的用户信息；随后发送者结合密钥，利用交互行为（如“点赞”）的时间间隔隐藏秘密信息；最后接收者通过周期性获取共同拥有的社交用户的行为信息提取出秘密信息。以知名社交平台QQ为研究对象进行实验仿真，结果表明该方法能以较少的时间代价显著提高秘密信息传递的容量。所提出的方法不局限于特定的社交平台，具有普适性。     

基于时间间隔的社交行为信息隐藏

提出了一种基于时间间隔的社交行为信息隐藏算法。首先发送者和接收者获取双方共同拥有的具有社交关系的用户信息；随后发送者结合密钥，利用交互行为（如“点赞”）的时间间隔隐藏秘密信息；最后接收者通过周期性获取共同拥有的社交用户的行为信息提取出秘密信息。以知名社交平台QQ为研究对象进行实验仿真，结果表明该方法能以较少的时间代价显著提高秘密信息传递的容量。所提出的方法不局限于特定的社交平台，具有普适性。     

基于多对非对称直方图修改的可逆信息隐藏

传统基于非对称直方图修改的图像可逆信息隐藏算法存在大量像素无效修改的问题.针对此问题,提出了一种基于多对非对称预测误差直方图修改的可逆信息隐藏方案.该方案结合了非对称直方图修改算法的优势和多直方图修改算法的特点,选择图像的平滑区域进行非对称直方图修改以嵌入信息.在达到发挥非对称直方图补偿还原效应的同时,能进一步减少像素...     

基于多对非对称直方图修改的可逆信息隐藏

传统基于非对称直方图修改的图像可逆信息隐藏算法存在大量像素无效修改的问题。针对此问题,提出了一种基于多对非对称预测误差直方图修改的可逆信息隐藏方案。该方案结合了非对称直方图修改算法的优势和多直方图修改算法的特点,选择图像的平滑区域进行非对称直方图修改以嵌入信息。在达到发挥非对称直方图补偿还原效应的同时,能进一步减少像素的无效修改量,提高率失真性能。     

基于H.264的信息隐藏技术研究

随着网络通信、多媒体技术和视频图像压缩编码等技术的蓬勃发展,信息安全已经与人们的工作和生活息息相关。作为保证信息安全传递的有效方法,视频信息隐藏技术引起了人们极大的关注。本文基于广泛应用的H.264视频压缩标准,开展了视频信息隐藏技术的深入研究。     

基于构造纹理图像的数字隐写

提出一种通过构造纹理图像来隐藏信息的新型隐写方法。隐写者首先构建一个包含多种不同特征的单元库,用来表征二进制数据与图形单元之间的映射关系;根据秘密信息从单元库中选取图形,并确定图形在白纸上的摆放位置,绘制一幅含有隐写单元的图像;随后在其中添加背景元素,并通过可逆形变操作来生成一幅具有复杂纹理结构的含密图像。接收端在提取信息时,根据密钥对含密图像进行逆操作,去除背景图形后使用匹配滤波器识别源图像中的图形,通过分析其摆放位置和图形特征来提取秘密数据。实验结果表明,该方法生成的含密图像具有良好的视觉效果,使秘密数据得到了很好的隐蔽,而且通过调整参数还可以隐藏任意数量的秘密信息。     

基于神经机器翻译的文本隐写方法

深度学习促进了自然语言处理技术的发展,基于文本生成的信息隐藏方法表现出了巨大的潜力.为此,提出了一种基于神经机器翻译的文本信息隐藏方法,在翻译文本生成过程中进行信息嵌入.神经机器翻译模型使用集束搜索（Beam Search）解码器,在翻译过程中通过Beam Search得到目标语言序列各位置上的候选单词集合,并将候选单词依据概率排序进行编码;然后在解码输出目标语言文本的过程中,根据秘密信息的二进制比特流选择对应编码的候选单词,实现以单词为单位的信息嵌入.实验结果表明,与已有的基于机器翻译的文本信息隐藏方法相比,该方法在隐藏容量方面明显提升,并且具有良好的抗隐写检测性和安全性.     

针对自适应隐写的通用隐写分析研究

数字图像是隐写领域使用最多的载体之一。在实际应用中,待检测图像经何种隐写算法被嵌入秘密信息往往是未知的,因此可检测未知隐写算法的通用分析方法非常重要。为此,针对数字图像自适应隐写术提出一种新的通用隐写分析方法,在综合考虑不同自适应隐写术对载体图像统计特性影响的基础上提取特征,通过学习得到可对未知隐写术进行准确检测的隐写分析工具。实验表明,利用该方法对未知隐写算法进行检测可达到相当高的准确率。     

一种最优(k,p)进制转换算法

多进制编码和混合进制编码广泛应用于信息隐藏领域,影响其编码性能的一个关键因素是进制转换效率. 针对任意k进制序列到p进制序列的相互转换,提出一种高效的进制转换算法,并根据信息论证明了其最优性.利用新算法改进了KT-Lex文本隐写系统、网页等价标记隐写术、图着色编码和APPM编码等多种基于混合进制
编码和分组多进制编码的隐写术,有效提高了原方法的隐写性能. 理论分析和实验结果均表明了该算法的有效性.     

文本隐写及隐写分析综述

梳理了文本隐写与隐写分析的发展脉络,将文本隐写算法分为两类:修改式文本隐写和生成式文本隐写。归纳了两类算法的实现过程,并从率失真性能和安全性等方面分析主流算法的优势与不足。针对两类文本隐写算法,总结了对应的隐写分析算法实现过程,并对文本隐写与隐写分析的发展趋势进行了展望。     

一种图像块旋转的马赛克拼图伪装隐写

为了提高无载体隐写效率以及隐写鲁棒性,提出了一种图像块旋转的马赛克拼图伪装隐写方法。首先在发送端将共享图像库中利用密钥随机选择的图像缩小并调整色调,再依据秘密信息和密钥对每个图像块添加随机旋转角度形成编码图像,最后将编码图像按规则排列产生含密马赛克图像;接收端依据密钥去除随机旋转,读取编码图像旋转角度获得秘密信息。实验结果表明,所提方法在嵌入容量方面优于其他无载体隐写方法,在鲁棒性方面也有良好的性能。     

结合像素交换与菱形编码的图像隐写

摘要：基于像素交换和菱形编码,提出一种新的隐写方法：EDSteg. 该方法吸取了Steghide和菱形编码的优点,在保持载体图像一阶统计特征不变的同时具有较高的嵌入效率. 该方法采取§1 嵌入法,即只允许相差不超过1 的像素进行交换,这样可以大大减小图像失真. 为了提高交换率,采取分组嵌入的方式. 由于像素值最多只允许改动1,所以每组数据有可能需要进行两次交换. 与基于图论的Steghide算法类似,可以将嵌入过程表述为寻找超图的最大匹配问题. 实验表明,EDSteg的嵌入效率、视觉效果及抗攻击性能都优于Steghide、菱形编码等方法.     

应用整数小波变换的抗盲检测图像隐写

在分析通用盲检测方法原理的基础上,提出一种通过修改整数小波高频系数实现消息嵌入的隐写法. 该方法使用小波去噪门限作为消息嵌入的阈值,在大于该门限的小波高频系数中嵌入消息,并在阈值处引入直方图补偿策略使小波系数直方图近似保持不变. 由于通用盲检测方法大多利用概率密度函数的变化实现检测,因此该文提出的方法可以获得对通用盲检测算法的抵抗力. 实验结果表明,该方法在抵抗小波高阶统计量分析、直方图特征函数质心等盲检测法的能力方面,优于LSB匹配、像素值差分等隐写法.     

基于新的失真代价函数的自适应JPEG隐写

为了提高隐写的安全性,提出了基于一种新失真代价函数的自适应JPEG 隐写算
法. 考虑到纹理区域更有利于信息嵌入,本算法通过非零量化DCT 系数的绝对值加权和来
度量DCT 子块的纹理程度,并引入均匀嵌入思想,设计出了一种新的失真代价度量函数;同
时利用STC（syndrome trellis codes）编码将嵌入修改均匀地分散在任意数量级的非零量化
DCT 系数上,实现了秘密信息自适应地嵌入到载体的纹理区域中. 实验结果表明,在同等低
嵌入率下,该方法的安全性优于同类隐写算法.     

一种新的湿纸码自适应信息隐藏方法

摘要： 基于湿纸码“不依靠载体元素本身传递信息”的特性,提出一种新的以图像位平面为载体的湿纸码自适应信息隐藏算法(wet paper code adaptive teganography,WPCAS). 通过研究图像中载密位平面小块复杂性的统计特性,建立了符合人眼视觉遮蔽效应的自适应选择规则. 使用该选择规则能精确分割位平面的类噪声区和平滑区,将秘密数据隐藏在视觉隐蔽性好的位平面类噪声区,从而增强了秘密信息的不可觉察性. 同时,采用湿纸码使该方法的选择规则和载密元素集对接收者完全透明,基于规则的攻击对WPCAS完全失效,因而抗攻击性能得以提高. 与经典位平面复杂度分割(bit-plane complexity segmentation, BPCS)以及基于BPCS的改进算法的比较实验表明,WPCAS在增大嵌入容量、改善载密图像质量以及提高信息隐藏安全性方面具有优势.     

基于J-UNIWARD的改进隐写算法

为了进一步提高自适应隐写算法的安全性,本文引进图像分块的思想,改写了原J-UNWARD算法的失真函数,变加性失真函数为非加性失真函数.载体图像被分为4个子块,分别计算每个子块的纹理复杂度以嵌入总量不变为约束条件,优先嵌入复杂度较大的块,每嵌入一块完成后重新计算失真函数,根据复杂度大小动态调整每个子块的嵌入量.利用STC...