基于预测误差变化的视频隐写分析技术研究

将机密信息秘密地隐藏在多媒体数据之中,使发送方和接收方之间能够隐秘地进行通信,但是不会过多影响多媒体数据的质量,如音质和画质,从而将载密的多媒体数据混杂在正常的多媒体数据之间,使攻击者不能发觉到通信的存在。基于预测误差变化的隐写分析就是尽可能地从众多多媒体数据中探查出经过了隐写术处理的载密数据,截取或破坏隐秘通信双方之间传递的信息。     

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。     

基于超图的图像隐写方法

提出了一种基于超图的图像隐写方法. 该方法先对像素分组,再根据像素之间的可交换关系构造超边,用超边的集合（超图）来表示图像,用局部最优的贪婪算法寻找超图的匹配来完成隐秘信息的嵌入. 为了说明该方法的有效性,在对载体图像修改方面,与传统的基于图论的隐写方法进行比较;在抗攻击性能方面,与已有的其他空间域方法进行实验比较. 实验结果表明,相对于基于图论的方法,文中提出的方法对载体图像像素的修改更小,增强了含密图像的视觉质量,其抗攻击性能也优于现有的其他空间域方法.     

基于LSB检测的JPEG隐写分析特征增强方法

隐写分析构造共生矩阵特征时因截断而导致部分信息丢失,于是提出基于DCT系数最低有效位面的特征扩展方法,增加对截断处嵌入信息的描述. 对DCT系数平面取模生成最低有效位平面,通过统计相邻位置的取值,生成二阶、三阶共生矩阵. 为进一步增强特征的性能,引入Zigzag扫描,获得重新排列的DCT系数平面,在此基础上提取相应特征. 通过上述方法,在原有LIU特征的基础上构造508维特征. 结果表明,在对抗DCT系数最低有效位嵌入的隐写中,所提方法能有效提高对隐写图像的检测率.     

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.     

混合蛙跳优化决策面的LSB±k隐写算法

针对现有智能优化改进隐写不能对高维特征同时进行优化的问题,提出了一种混合蛙跳优化决策面的改进LSB±k隐写算法(记为SFLA-LSB±k).不同于其他优化改进隐写中尽可能减少图像载密前后某种特征变化的策略,在SFLA-LSB±k中,通过优化载密图像的特征变化,使载密图像特征变化方向随机化,导致分类器无法训练出一个能对载体与载密图像进行分类的决策面,从而达到抵抗分析的目的.实验结果表明,与标准的LSB±k隐写和相关PSO优化改进LSB±k隐写相比,SFLA-LSB±k有效提高了LSB±k的安全性,特别是当k取1时,该算法针对78维特征隐写分析的AUC值可下降到0.5637.     

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。     

基于直方图局部平滑度的LSB匹配隐写分析

针对LSB 匹配的嵌入机制,提出了一种基于直方图局部平滑度的隐写分析方法. 通过邻域差分像素值选取图像的平坦区域,提取包括灰度直方图平滑度、共生矩阵、差分直方图、差分共生矩阵的局部平滑度和峰值等在内的15 维特征,并引入二次嵌入过程消除图像内容差异带来的影响,结合Fisher 线性分类器实现隐写检测. 实验 结果表明,文中算法对于LSB匹配的检测具有较高的准确度,对于NRCS和UCID图像库均表现了良好的检测性能.     

一种基于图像内容的隐写分析方法

数字图像已成为信息隐藏的一类重要载体,然而不同内容的图像对隐写分析呈现出不同的检测性能. 该文基于图像信源区域平稳马尔可夫特性,用方差度量图像的区域复杂度,运用四叉树分割方法对图像进行递归分解,提取对数字隐写较为敏感的平坦区域,并从这些区域提取游程长度直方图统计矩特征,最后结合支持向量机实现隐藏信息检测. 实验结果表明,依据图像内容分割出敏感区域进行隐写分析可有效改善检测性能.     

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.     

基于高维特征正则化的JPEG图像隐写分析

隐写分析是信息安全的重要内容。为提高JPEG图像隐写的检测能力,建立了散度矩阵的特征谱,提出了一种对载体和含密图像的训练特征进行变换的新方法。首先根据特征谱的分布规律进行建模,划分为3个区域：特征值下降区、平稳区、特征值为零的区域,然后通过白化处理得到白化特征向量,进而对处于3个不同区域的特征向量使用自适应正则化方法。经这几步处理得到特征转移矩阵,也就是输入特征的变换矩阵,最后取变换后特征的前t个向量完成特征选择。并将这些特征数据Fisher线性判决（Fisher linear discriminant,FLD）集成分类器进行训练。结果表明,通过对图像特征进行排序、正则化和选择,FLD集成分类器对JPEG图像隐写的识别准确率得到了提升。     

基于图像内容和特征融合的隐写盲检测

随着特征选择和分类技术研究的不断深入,盲检测的精度越来越高,但现有方法大多不考虑图像自身的内容特性对检测的影响. 该文提出一种基于图像内容和特征融合的盲检测方法,根据图像复杂度将待检测图像划分为不同的子图像库,以巴氏距离度量各局部特征的分类能力并确定权值,在特征融合基础上对各子库提取不同特征,用支持向量机进行分类. 在混合图像库上进行的实验表明,该方法具有更好的检测性能,并降低了运算复杂度.     

基于统计特性的LSB密写分析

提出一种基于统计特性的LSB密写分析方法,这种方法根据密写对原始数据统计特性的影响来判断秘密信息的有无.实验结果给出了不同阈值时的检测性能,当秘密信息量较大时,两类错误概率都可以得到有效控制.     

数字隐写中的素数基广义游动编码

隐写编码可以提高数据嵌入效率和隐写安全性.该文将原有的二进制游动隐写编码法推广为广义素数基游动编码.秘密信息首先表示为某一素数进制下的位序列,每一秘密数据位又用连续多个载体数据来承载.在此机制下,隐写时每修改一个载体数据值就可以隐藏多个秘密数据位,因此大大减少了对载体数据的修改量,即提高了嵌入效率.原有的二进制游动编码实际上是广义游动编码方法在素数基等于2时的特例.理论分析表明,在素数基取为3时可以获得最好的编码性能.     

k均值聚类的混合异构图像隐写分析

提出了一种基于k均值聚类的混合异构图像隐写分析算法. 在训练阶段,根据图像纹理复杂度对图像库
进行聚类,并针对每一类图像训练相应的分类器. 在测试阶段,根据测试图像的纹理复杂度对其进行类别判断,然
后送至相应类别的分类器中进行隐写检测,从而减弱了失配状态对现有隐写分析算法造成的影响. 实验结果表明,
该算法较好地提高了现有隐写分析算法的检测精度.     

结合WS残差法和MAP载体估计的隐写负载定位

针对最不重要比特位(least significant bit, LSB)替换隐写算法,将加权载密图像(weighed-stego, WS)残差法和最大后验概率(maximum a posteriori, MAP)载体估计法相结合,提出了一种改进的载体估计方法. 首先利用WS方法初步定位负载,然后将该初步定位结果作为先验信息应用到改进的MAP载体估计算法中,可以
得到更精确的载体估计算法,最后计算残差得到最终的负载定位结果. 实验表明,无论是针对空域BMP图像还是JPEG解压缩图像上的LSB替换隐写,该方法均能提高负载定位的准确率,且对于不同嵌入率也有较好的稳健性.