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大容量的信息隐藏算法
谢建全1,2，阳春华1
(1. 中南大学信息科学与工程学院，长沙 410083；2. 湖南财经高等专科学校，长沙 410205)
摘 要：提出一种基于空间域的自适应多平面位的信息隐藏算法，该算法计算复杂度低、信息隐藏量大。实验表明在不影响图像视觉效果的前提下，其信息隐藏量比LSB 算法大，并具有更高的安全性。该算法的主要思想是对每个像素点进行判断，根据HVS 的特性，在最高非0有效位后的指定位(y )开始嵌入隐藏信息，嵌入到另一个指定位(z )为止。 关键词：信息隐藏；数字水印；空间域
High Capacity Information Hiding Algorithm
XIE Jian-quan 1, 2, YANG Chun-hua 1
(1. School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083;
2. Hunan Finance and Economics College, Changsha 410205)
【Abstract 】A hiding information algorithm of adaptive multiple plane-bit based on space domain is proposed ,which has low computing complexity and large information capacity hidden. Experimental results show hiding information capacity of this algorithm is much larger than LSB algorithm,and security is much higher than LSB algorithm. It’s main idea is to judge every pixel point so that hiding information will be embedded from specified bit (y ) behind the highest non-zero effective bit until another specified bit (z ) according to HVS’s property. 【Key words 】information hiding; digital watermark; space domain
计 算 机 工 程Computer Engineering 第34卷 第8期
Vol.34 No.8 2008年4月
April 2008
·安全技术·
文章编号：1000—3428(2008)08—0167—03
文献标识码：A
中图分类号：TP309.2
信息隐藏的目的在于保证隐藏的信息不引起攻击者的注
意，从而减少被侵犯的可能性，摆脱数据加密技术的致命缺陷。目前用来作为信息隐藏的载体有文字、图像、语音或视频等多种不同格式的文件，但使用的方法没有本质区别。其中图像由于冗余空间大，是目前用于隐藏储存和隐蔽通信最多的信息隐藏载体。在隐藏储存和隐蔽通信中，研究者的目标是在满足隐藏信息的视觉不可感知性的前提下尽可能多地隐藏信息。本文提出一种新的空间域信息隐藏方法，最大限度地利用所有可能的冗余空间，达到大容量隐藏信息的目的。
1 LSB 算法特点分析
基于图像的信息隐藏技术，可以归类于基于变换域的隐藏技术和基于空间域的隐藏技术两种。基于空间域的隐藏技术是直接改变图像元素的值，一般是在图像的亮度或色度中加入隐藏的内容。最简单和有代表性的基于空间域的信息隐藏方案是将要隐藏的信息代替图像的最低有效位(LSB)或者多个不重要位平面的所有比特的算法，这里的隐藏信息指的是二值比特序列。由于每个像素的最低位的变化对颜色的视觉影响很小而无法察觉，因此可以把最低位(最小意义位) 视为冗余空间，把信息隐藏在这里。1993年，Tirkel 等人[1]提出了数字图像水印的一种方法，该方法将m 序列的伪随机信号以编码形式的水印嵌入到灰度图像数据的LSB 中。为了能得到完整的LSB 位平面而不引入噪声，图像通过自适应直方图处理，首先将每个像素值从8 bit 压缩为7 bit ，然后将编码信息作为像素值的第8个比特(即像素值的LSB)，这一方法是单个LSB 编码方法的扩展，在单个LSB 编码方法中，LSB 直接被编码信息所代替。LSB 算法的嵌入比为12.5%，是目前公认信息隐藏量大的一种算法，同时还有算法简单、嵌入速度快等优点，这些优点是基于变换域的隐藏算法所无法比
拟的，因此LSB 算法仍然在信息隐藏中占有重要地位，几乎全部的隐写算法中都可以找到LSB 算法的影子，Internet 上常见的隐写软件中也大都使用LSB 算法或LSB 的衍生算法[2]。由于使用了图像最不重要的像素位，因此算法的鲁棒性较差，嵌入信息很容易受到滤波、图像量化、几何变形和加噪等操作的攻击。
针对LSB 算法出现的缺陷，研究人员对空域图像水印技术进行了改进，使算法的稳健性和安全性得到了提高。文献[3]提出通过颜色量化的方法实现的，使原来需要8位来表示的256色图像量化到颜色数128色，量化后的图像只用7 位来表示，剩余的那位(最高位)就可以作为冗余空间来存储隐藏信息。由于此时所用的冗余空间为最高位，也称最大意义位(MSB)，因此鲁棒性较好，解决了LSB 算法鲁棒性差的问题，但该方法的缺点是嵌入后的图像的调色板大小发生改变， 而且对于原本256色的图像量化后时，由于存在量化误差，图像的视觉质量会有不同程度的降低，其中最为严重的是在均匀渐变区域出现的伪轮廓，因此，必须降低质量才有可能实现信息嵌入[4]。人们在使用LSB 算法时，希望在不影响载体视觉效果的前提下，提高其鲁棒性，并进一步提高其信息隐藏的能力，因此以上算法均需要改进。
2 本文算法
以图像为载体进行信息隐藏时，可看为在强背景(原始图像)下叠加一个弱信号(被隐藏的信息)，只要叠加的信号低于
基金项目：国家自然科学基金资助项目(60574030)；湖南省教育科学“十一五”规划课题(XJK06CXJ012)
作者简介：谢建全(1964－)，男，教授，主研方向：信息安全技术； 阳春华，教授、博士生导师
收稿日期：2007-05-05 E-mail ：xiejianquan@https://www.doczj.com/doc/f717087025.html,
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—对比度门限，视觉系统就无法感觉到信号的存在[5]。根据HVS 的对比度特性，该门限值受背景照度、背景纹理复杂性和信号频率的影响。背景越亮，纹理越复杂(或者说边缘丰富)，门限就越高[5-6]，这类现象称为亮度掩蔽和纹理掩蔽。根据人类视觉掩蔽特性可知：具有不同局部性质的区域在保证不可见性的前提下，可允许叠加的信号强度是不同的。对RGB 彩色图像而言，人类视觉系统对LSB 位不可感知的，但并不是只有对LSB 位不可感知，对于较亮的像素点，比LSB 更高的某些位的变化同样是不可感知的，这些不可感知位同样可用来嵌入信息，从而进一步提高嵌入容量。利用以上HVS 特性，本文提出多平面自适应隐藏方法，可获得较大的信息隐藏空间和较好的鲁棒性。其基本思路是根据每个像素点RGB 3个颜色分量的亮度值的不同，确定是否隐藏信息、信息隐藏位置及信息的隐藏量。具体算法如下：
设24位的RGB 彩色图像每个像素RGB 3个颜色分量分别为(,,i i i r g b )，其中，i ={7, 6, …,0}，对图像的每个像素点RGB 三色的每一色进行单独嵌入处理。首先对红色分量进行处理，将(76543210,,,,,,,r r r r r r r r )从高位至低位逐位进行检查，当第x 位不为0时，则从第x -y 位(y ≥1)开始嵌入信息，一直嵌
入到第z 位，
若z >x -y ，则该像素点的该分量不嵌入信息，即： *j i i
w
r r ?=?? z i x y ?≤≤其他
其中，*i r (i ∈{0,1,…,7})为该像素点红色分量第i 位r i 经过嵌入处理后的值；w j (j ∈{1,2,…,L })为待嵌入的比特序列，j 的值为前面已经嵌入的比特数，每嵌入1个比特j 的值增加1；y 的取值决定了嵌入强度，它需要在不可感知性和嵌入容量之间折中考虑，y 值越大，视觉不可感知性越好，但可隐藏的信息量越少；z 的取值由所需的抵御滤波处理的鲁棒性决定，当z =0时，则包括LSB 位。处理完红色分量后，再用同样的方法处理该像素的蓝色和绿色分量，只是对蓝色和绿色分量，y 的取值可以根据人类视觉系统特性取不同的值。处理完一个像素点后，再用同样的方法处理下一个像素点，不断重复以上过程，直到所有像素点处理完毕。本算法提取信息非常简单，只要提取每个像素点的第x -y 位至第z 位的信息即可。
设背景照度为I ，根据Weber 定律[7]，在均匀背景下，人
眼刚好可以识别的物体照度为I ＋△I ，
其中△I ≈0.02×I 。 视觉领域的进一步研究表明，△I 与I 的关系更接近指数关系[8]。有文献提出了更准确的对比度敏感度函数：
00max{,(/)}I I I I I α
?=×
其中，I 0为当I =0的对比度门限；a ∈(0.6, 0.7)为常数。
根据以上结论，y 的取值为4~5时就可基本满足视觉不可见性要求，实验结果也证实如此。由于人眼对RGB 三色的敏感度是不同的，人眼可感知的亮度值可由如下的公式计算：
L =0.299R +0.587G +0.114B
可见人眼对绿色最敏感，对蓝色最不敏感，它不到绿色的1/4，因此为了达到不可感知性的目的，在y 值的选取上，绿色需要适当取大一点，蓝色分量的值则可取小一点。
3 试验与讨论
以512×512×24 的原始Lena 图像为载体进行试验，首先试验本算法的最大信息嵌入量，z 的值设为0，设RGB 三色所对应的y 的取值为(yr,yg,yb )，这3个值分别选取(5,5,4), (4,5,4), (4,4,4), (4,5,3)和(3,5,3)5组不同的值进行嵌入试验，嵌入后的结果分别如图1(b)~图1(f)所示。由试验结果可知，
当yr ≥4, yg ≥5, yb ≥3时，对人类的视觉系统而言是不可感知的，超过这个值时就会影响视觉效果，即(yr,yg,yb )取(4,5,3)时，隐藏的信息的不可感知性就能满足要求，此时达到可隐藏信息量的最大值。
(a) 原始图像 (b)组1
(c)组2 (d)组3
(e)组4 (f)组5
图1 yr,yg,yb 取值对视觉效果的影响比较
选取标准图像peppers 和tulips 进行试验，当yr ,yg ,yb 分别取4, 5, 3时，嵌入信息后的载密图像如图2所示，可见在嵌入隐藏信息后同样能满足视觉的不可感知性要求。
(a)载体图像
(b)载密图像
图2 yr =4, yg =5, yb =3时另两组载体图像与载密图像
当yr,yg,yb 分别取4, 5, 3时，在Lena, peppers 和tulips
图像中可嵌入的信息量见表1，嵌入比平均值约为36%，在同样满足视觉不可见性的前提下，而目前认为信息隐藏量大的LSB 算法的嵌入容量的嵌入比固定为12.5%，可见本算法的可嵌入的容量比LSB 算法大很多，同时由于不像LSB 算法那样将信息嵌入在一个固定的平面位，可防止位平面过滤所导致的失密，因此比LSB 算法具有更高的安全性。用本算法进行信息提取时只依赖参数y 和z ，不需要原始图像及辅助信息表等其他信息，是一种完全意义的盲提取。
表1 yr ,yg ,yb 分别取4,5,3时可嵌入数据容量
图像名 图像大小 可嵌入数据容量/bit
嵌入比/(%)
Lena 512×512 2 576 953 40.9 peppers 512×512 2 253 506 35.8 tulips
768×512
3 227 134
34.2
用Lena图像嵌入一幅如图3(b)所示的181×252×8的灰度图像进行剪裁试验，将载有隐藏信息的图像进行如图3(c)所示的随机裁剪，然后进行隐藏信息的提取，提取的图像如图3(d)所示，说明本算法有较强的抗剪裁能力。由于本算法的嵌入容量大，同小容量的嵌入算法相比，对于同样的嵌入信息可进行反复的嵌入，一幅载体图片可嵌入多个水印信息，因此抗剪裁能力强。再进行抗干扰试验，在嵌入隐藏信息的图像上加入0.02的椒盐噪声，检测到的隐藏图像如图4(b)所示，虽然检测到的隐藏图像也有明显的噪声干扰信息，但仍可正常识别，可见本文算法有一定的抗噪声干扰能力，作为隐藏图像之类的水印是能满足要求的。另外当z取1时(即LSB位不隐藏信息)进行滤波试验，仍以Lena, peppers和tulips 作为载体，载密图像进行中值滤波处理后，仍可检测到隐藏的大部分信息，而LSB算法则基本检测不到隐藏的信息，说明本算法的鲁棒性比LSB算法要高很多，而此时的嵌入比约为24%左右，信息隐藏量仍然比LSB算法大很多。
(a)载体图像(b)载入图像(c)裁剪后的载密图像
(d)检测到的多幅隐藏图像
图3 裁剪试验结果
(a)遭受2%椒盐噪声污染的载密图像(b)检测到的隐藏图像
图4 加噪试验结果
4 结束语
利用人类视觉系统的对图像所具有的亮度掩蔽效应，本
文提出了一种基于空间域的自适应信息隐藏方法，隐藏信息
的提取是一种完全意义下的盲提取，由于不需要进行变换运
算，因此计算复杂度较低。该方法是根据像素点的每个颜色
分量进行判断信息的隐藏位置，能最大限度地利用可利用的
隐藏空间，实验表明该方法的信息隐藏量大，在满足不可感
知性的前提下，比目前广泛使用的信息隐藏方法要大很多，
同时具有一定的抗噪声污染和抗裁剪的能力，并可防止位平
面过滤所导致的失密。
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信息隐藏技术实验报告 一、实验目的 （1）了解信息隐藏算法的分类方式和分类依据 （2）理解空域信息隐藏算法的基本思想 （3）掌握最低有效位算法原理 （4）完成基于LSB的图像信息隐藏 二、实验内容 载体图像为24位真彩色bmp图像Lena.bmp，嵌入的秘密图像为黑白的bmp 图像LSB.bmp，要求采用空域信息隐藏算法，将LSB.bmp嵌入到Lena.bmp的最低有效位中，同屏显示原载体图像、需要嵌入的秘密图像、嵌入了秘密图像的伪装载体、提取的秘密图像。（编程语言不限） 三、实验步骤和设计思想 实现空域图像水印方法中的LSB算法：原始图像选取大小为512*512的elain 图像或者goldhill图像，选择一个LSB水印算法以及适当的水印序列；利用选定的水印嵌入算法将水印信息嵌入到原始图像中。在嵌入水印之后的图像中提取水印，是否可以判定图像中含有水印，同时计算含水印图像的峰值信噪比。将含有水印的图像缩小为256*256之后，再放大为512*512，这时再提取水印，是否可以判定图像中含有水印。 四、程序清单 % LSB 算法: clear; A=imread('elain.bmp'); B=A; message='www`s homework'; m=length(message); n=size(A); k=1; for i=1:n(1) for j=1:n(2) if k<=m %如果消息输入完成则为0
h=bitget(double(message(k)),8:-1:1); else h=[0,0,0,0,0,0,0,0]; end c=bitget(A(i,j),8:-1:1); if mod(j,8) == 0 p=8; else p=mod(j,8); end v=0; for q=1:7 v=xor(v,c(q)); end v=xor(v, h(p) ); B(i,j)=bitset(A(i,j),1,v); if mod(j,8) == 0 k=k+1; end end end % 提取信息 out=char; tmp=0 ; t=1; for i=1:n(1) for j=1:n(2) c=bitget(B(i,j),8:-1:1); v=0; for q=1:8 v=xor(v,c(q)); end if mod(j,8)==0 p=1; else p=9-mod(j,8); end tmp=bitset(tmp,p,v); if mod(j,8)==0 out(t)=char(tmp); t=t+1; tmp=0; end end
基于排序和直方图修改的可逆信息隐藏方法3 赵彦涛33,李志全,董宇青 (燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004) 摘要:提出一种基于排序的差值直方图修改的可逆信息隐藏方法。首先,对图像分块;然后,采用按灰度值大小排序后的中值作为参考点,并和其余像素点做差,以产生更多的相同的值,使其差值直方图更紧凑、直方图的峰值点更大;最后,采用基于直方图修改的方法在差值中进行隐藏。实验表明,该方法不仅可以实现可逆信息隐藏,隐藏效果更好,并且嵌入量更高。为了提高嵌入量,进行了多层信息嵌入,并且在嵌入层数不同时采用不同的分块方式,提高了隐藏效果。分析了实验结果。 关键词:信息隐藏;可逆;直方图修改;排序 中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:100520086(2010)0120102206 R eversible d ata hiding b ased on sorting and histogram modification ZHAO Y an2tao33,LI Zhi2quan,DONG Yu2qing (Institute of Electric Engineering,Y anshan University,Qinhuangdao066004,China) A bstract:A reversible data hiding scheme is proposed based on sorting and histogram modification.The cover image is firstly divided into non2overlapped blocks,and the pixels in blocks are sorted.According to the sorting result,the medium value is selected as the reference value while calculating the difference values among all the pixels values in the block.By doing this,the histogram of difference values is more compact,and the peak point is larger.The reversible data hiding of histogram modification is used for embedding secret data.The experiments show that the proposed scheme is capable of hiding more secret data while maintaining imperceptible stego2image quality degradation.Furthermore the multilevel embed2 ding is employed to achieve higher capacity,and the blocked mode is changed in the different embedding level for improving the stego2image quality,and the experimental results are analysed. K ey w ords:data hiding;reversibility;histogram modification;sorting 1 引 言 如何既充分利用现代通讯的便利,又能有效地保护多媒体信息和重要信息的安全,已受到高度重视。目前,多数信息隐藏的方法在嵌入的数据被提取后,原宿主信息不能无损恢复,而在一些要求较高的场合,往往需要精确地恢复原载体图像,为此开展了大量的关于可逆信息隐藏(也叫无损信息隐藏)的研究。可逆信息隐藏在通过嵌入信息后的图像,不仅可以提取该图像中隐藏的秘密信息,而且还可以实现原始载体图像的完全恢复重构。 可逆信息隐藏方法主要可分为3类:第1类是基于无损压缩的可逆信息隐藏方法[1～3];第2类是基于差值扩展(DE, difference2expansion)的可逆信息隐藏方法[4～6];第3类是基于灰度值修改的可逆信息隐藏方法[7～10]。在第3类方法中,文献[7]方法具有很好的峰值信噪比(PS N R),但对于一般的载体图像,嵌入率较低;文献[8]方法嵌入量比文献[7]有所提高,但嵌入率也不是很高,而且较为繁琐;文献[9]方法具有较高的嵌入率,然而其密钥的数据量巨大;文献[10]方法具有较高的嵌入率。 在文献[10]方法中,用图像块中间位置像素点的值作为参考值来计算差值,因为该中间位置可能是图像的边缘或者噪声点,这样利用该值计算出来的差值就不能有很好的密集性。对此,本文提出一种基于排序的差值直方图修改的可逆信息隐藏方法。与文献[10]方法不同的是,本文方法用图像块中像素点按灰度值排序后的中间值作为计算差值的参考值,不仅可实现可逆信息隐藏,而且计算出的差值更紧凑,从而隐藏量更高,而隐藏后的PS N R和文献[10]方法相当。 2 秘密信息的嵌入 1)将载体图像分成大小为m×n的不重叠的图像块,每个图像块含有k=m×n个像素点。 2)令图像块序列V={v1,v2,…,v k},对序列V按由小到大 光电子?激光 第21卷第1期 2010年1月 Journal of Optoelectronics?Laser Vol.21No.1 J an.2010① 收稿日期:2009205213 修订日期:2009210213 3 基金项目:国家自然科学基金资助项目(60877047);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20070216004) 33E2m ail:ysuzyt@https://www.doczj.com/doc/f717087025.html,
不同小波基图像信息隐藏算法的抗攻击性 0 引言 图像信息隐藏技术作为一个新兴的研究领域，横跨数字信号处理、图像处理、语音处理、模式识别、数字通信、多媒体技术、密码学等多个学科。它把一个有意义的信息通过某种嵌入算法隐藏到载体信息中，从而得到隐密载体，非法者不知道这个载体信息中是否隐藏了其它的信息，而且即使知道，也难以提取或去除隐藏的信息。隐密载体通过信道到达接收方后，接收方通过检测器利用密钥从中恢复或检测出隐藏的秘密信息。小波分析是图像信息隐藏中非常重要的一个图像处理工具，是图像从时域变换到频域的重要手段。在小波变换中，小波基的选择是非常重要的，可以影响算法的稳定性、安全性和鲁棒性等性能。 1 基于空域的图像信息隐藏 朱冰连【1】等人，针对图像空域最低有效位(LSB)隐藏算法隐藏位置不可靠、健壮性差、实用性不强等问题，充分利用彩色静止图像的多通道特性，以及图像最高有效位(MsB)隐藏信息健壮性强的优势，结合人眼视觉特性提出了一种基于MsB的抗裁剪信息隐藏算法。实验证明，此算法不仅对一般的噪声攻击具有较强的健壮性，而且能有效抵抗裁剪攻击。通过对人眼视觉系统的研究，对于三原色R、G、B，人眼对绿色最敏感，对蓝色最不敏感。据此，作者利用人眼视觉系统特性在RGB图像蓝色分量的MsB隐藏信息。在嵌入前一般要对秘密图像进行预处理。图像置乱是对秘密图像预处理最常用的手段。它主要有两个作用：1)改变秘密图像的统计特性，增强秘密图像隐藏后的不可见性；2)起到对秘密图像加密的作用，在对手不知道置乱密钥的情况下，即使提取出嵌入比特也不能正确恢复秘密信息。，本文提出的嵌人算法不仅具有大的信息隐藏容量，而且信息隐藏后的不可见性好，对常见的高斯噪声攻击和一定的裁剪攻击也具有较强的抵抗能力，具有一定的实用价值。但由于算法本身是建立在图像空间域上的，也不可
1概论 1、基于信息隐藏的保密通信的安全性依赖于秘密信息不可懂（F）。 答：基于信息隐藏的保密通信的安全性依赖于秘密信息不可见。 2、卡登格子是意大利数学家提出的一种信息隐藏技术，请问，它属于以下哪一 类古典信息隐藏技术（） A．技术型 B. 语言学型 C.版权保护型 D. 艺术作品型 答：A 3、现代信息隐藏技术在哪个时期得到快速发展（） A．480 B.C. B. 19世纪70年代 C. 20世纪90年代 D. 4、信息隐藏的研究分支不包括：（） A.隐写术 B. 数字水印 C. 隐蔽信道 D. 信息分存 E. 图像取证 F.感知哈希 G. 流密码 答:G 5、数字水印的应用不包括：( ) A.版权保护 B.广播监控 C.盗版追踪 D.内容认证 E.拷贝控制 F.设备控制 G.标注 H.保密通信 答：H 2数字信号处理基础 每秒种观察信号大小的次数，称为采样频率，或采样率。（T） 音频通常分为单声道和双声道两类，单声道音频能产生立体声效果。（F） 人耳对声音强度的主观感受称为响度。 响度的单位为方，定义为1000Hz，10dB纯音的声强级。（T） MOS通常用3级评分标准来评价载体的质量。（F） 客观上相同的亮度，当平均亮度不同时，主观感觉的亮度仍然相同。（F） 修改高频系数导致的失真很容易被感知。（F） 已知图像分辨率为1024*768，则图像每行有 1024 个像素，每列有 768 个像素。 MOS是一种音频或图像质量主观评价方法，其英文全名为 Mean Opinion Score 。 常见图像包括二值图像，灰度图像，真彩色图像，和调色板图像。 人由亮处走到暗处时的视觉适应过程，称为暗适应。人由暗处走到亮处时的视觉适应过程，称为亮适应。 已知原始音频部分样点值如下： :10, 12, 14, 8, 6, 8 隐藏信息后，该音频相应像点值变化为：
《信息隐藏技术》实验 实验三：基于LSB的信息隐藏算法 学生姓名:学号： 学院: 计算机学院 专业: 信息安全 班级: 指导教师： 2015年 12 月 16 日
目录 1 实验目的 (2) 2 实验环境及内容 (2) 3 实验原理 (2) 4 实验步骤 (3) 5 实验思考和总结 (12)
1实验目的 该实验为验证性实验。目的是通过实验使学生掌握经典隐藏算法，在MATLAB环境下，编写基于图像的LSB信息隐藏算法程序。用MATLAB 函数实现LSB信息隐藏，并进行分析。 2实验环境及内容 ●实验环境 安装MATLAB7.0的计算机 ●实验内容 首先学会提取图片的八个位平面，然后再将信息隐藏在最低位平面中。 3实验原理 LSB(least significant bit)算法是最早提出的一种典型的空间域信息隐藏算法。它使用特定的密钥通过伪随机序列发生器产生随机信号，然后按一定的规则排列成二维水印信号，并逐一插到原始图像相应像素值的最低几位。由于水印信号隐藏在最低位，相当于叠加了一个能量微弱的信号，因此在视觉和听觉上很难察觉。作为大数据量的信息隐藏方法，LSB在隐藏通信中仍占据相当重要的地位。 隐秘算法核心是将我们选取的像素点的最不重要位依次替换成秘密信息,以达到信息隐秘的目的。嵌入过程包括选择一个图像载体像
素点的子集{j1,…,jl(m)},然后在子集上执行替换操作像素cji←→mi,即把cji的LSB与秘密信息mi进行交换(mi可以是1或0)。一个替换系统也可以修改载体图像像素点的多个比特,例如,在一个载体元素的两个最低比特位隐藏两比特、三比特信息,可以使得信息嵌入量大大增加但同时将破坏载体图像的质量。在提取过程中,找出被选择载体图像的像素序列,将LSB(最不重要位)排列起来重构秘密信息,算法描述如下: 嵌入过程:for(i=1;i<=像素序列个数;i++) si←ci for(i=1;i<=秘密消息长度;i++) //将选取的像素点的最不重要位依次替换成秘密信息 sji←cji←→mi 4实验步骤 提取位平面源代码 a = imread('1.jpg'); b = rgb2gray(a); %将彩色图像转换为灰度图像 c = bitand(b, 1); figure(1); imshow(c); d = bitand(b, 2);
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 2018，54（2）1引言新一代视频压缩编码标准H.264/AVC 因其优异的压缩性能，被广泛应用到视频传输通信服务中，但由于压缩视频流易受传输信道的影响，尤其是在不稳定的无线信道传输时，不可避免地造成错误或丢包[1]，传输过程中一旦出现比特错误，预测编码和可变长编码的使用会使错误更快地在视频中扩散，使视频质量下降。为提高压缩视频流的抗误码性能，错误隐藏技术成为近年来研究的热点。 Wang 等人[2]根据视频图像传输的特点提出了三种方式来提高和改善视频的抗误码能力：（1）前向错误隐藏，在编码端改变编码策略或添加冗余等方式；（2）交互式错误隐藏，在传输过程中，改善传输通道的质量或建立多传输通道；（3）后向错误隐藏，在解码端根据图像信息对受损图像进行错误隐藏。其中，后向错误隐藏是在不改变原始码流结构的情况下尽可能弥补传输差错对基于平面拟合恢复运动矢量的错误隐藏算法 李玉峰，陈瑞宁 LI Yufeng,CHEN Ruining 沈阳航空航天大学电子信息工程学院，沈阳110136 School of Electronics and Information Engineering,Shenyang Aerospace University,Shenyang 110136,China LI Yufeng,CHEN Ruining.Motion vector recovery for video error concealment based on plane https://www.doczj.com/doc/f717087025.html,puter Engineering and Applications,2018,54（2）：182-187. Abstract ：In a wireless transmission,the compressed video stream can result in lower quality of image reconstruction with the motion vector mismatch.A motion vector recovery for video error concealment based on the plane fitting algo-rithm is proposed.According to the characteristics of the correlation between the adjacent macro blocks and the multi ref-erence frame of the H.264video standard,the motion vector of each divided block surrounding the lost macro-block is projected to one point for one plane presenting the MV changing tendency in small regions.This algorithm reconstructs the motion vector of the damaged macro-block by the fitting plane algorithm based on the improved boundary matching algorithm,and then the optimal motion vector is selected to reconstruct the damaged images.This algorithm not only avoids the block effects that caused by the original algorithm,but also in different probability of RTP packet losing,the peak signal to noise ratio of the algorithm has improved 0.3~2.5dB compared to the adaptive intra-frame error conceal-ment algorithm. Key words ：H.264video standard;error concealment;plane fitting;motion vector 摘要：针对压缩视频码流在无线信道传输过程中由于运动矢量失配导致重构图像质量的问题，提出了一种基于平面拟合恢复运动矢量的错误隐藏算法。首先，根据H.264视频标准具有多参考帧且相邻宏块间的相关性的特点，通过把与受损宏块直接相邻的每个分块的运动矢量定义为一个点，采用平面拟合方法表征小范围内相邻运动矢量的变化趋势，对受损宏块运动矢量进行重建，然后利用改进的边界匹配函数，选取最优运动矢量对受损图像进行恢复。实验结果表明，该算法不仅避免了AIC 算法产生的块效应，而且在不同的RTP 丢包概率下，该算法比AIC 算法得到的峰值信噪比有0.3~2.5dB 的提升。 关键词：H.264视频标准；错误隐藏；平面拟合；运动矢量 文献标志码：A 中图分类号：T N911.73doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.1608-0085 基金项目：国家自然科学基金（No.61171081）；辽宁省自然科学基金（No.2013024008）。 作者简介：李玉峰（1969—），男，博士，教授，主要研究方向为图像处理与传输技术；陈瑞宁（1989—），女，硕士研究生，主要研究方 向为图像处理，E-mail ：1293223163@https://www.doczj.com/doc/f717087025.html, 。 收稿日期：2016-08-01修回日期：2016-10-19文章编号：1002-8331（2018）02-0182-06 CNKI 网络优先出版：2017-02-16,https://www.doczj.com/doc/f717087025.html,/kcms/detail/11.2127.TP.20170216.1054.048.html 182万方数据
软件学报ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@https://www.doczj.com/doc/f717087025.html, Journal of Software, 2016,27(6):a20 [doi: 10.13328/https://www.doczj.com/doc/f717087025.html,ki.jos.005007] https://www.doczj.com/doc/f717087025.html, ?中国科学院软件研究所版权所有. Tel: +86-10-62562563 基于同态公钥加密系统的图像可逆信息隐藏算法? 项世军, 罗欣荣 (暨南大学信息科学技术学院电子工程系,广州 510632) 通讯作者: 项世军, E-mail: Shijun_Xiang@https://www.doczj.com/doc/f717087025.html, 摘要: 同态加密技术在加密信息、对信息进行隐私保护的同时,还允许密文数据进行相应的算术运算(如云端可直接对同态加密后的企业经营数据进行统计分析),已成为云计算领域的一个研究热点.然而,由于云存在多种安全威胁,加密后信息的安全保护和完整性认证问题仍然突出.另外,信息在加密后丢失了很多特性,密文检索成为了云计算需要攻克的关键技术.为了实现对加密图像的有效管理及其安全保护,本文提出了一种基于同态加密系统的图像可逆信息隐藏算法.该算法首先在加密前根据密钥选择目标像素,并利用差分扩展DE(Difference Expansion)的方法将目标像素的各比特数据嵌入到其它像素中.然后,利用Paillier同态加密系统对图像进行加密得到密文图像.在加密域中,利用待嵌入信息组成伪像素,加密后替换目标像素,完成额外信息的嵌入.当拥有相应的密钥时,接收方可以分别在密文图像或明文图像中提取出已嵌入的信息.当图像解密后,通过提取出自嵌入目标像素的各比特数据来恢复原始图像.实验仿真结果表明,该算法能够在数据量保持不变的前提下完成同态加密域中额外信息的嵌入,信息嵌入快速高效,并可分别从加密域和明文域中提取出嵌入的信息. 关键词: 可逆信息隐藏;图像加密;同态加密系统;图像安全保护;云计算 中图法分类号: TP309 中文引用格式: 项世军,罗欣荣.基于同态公钥加密系统的图像可逆信息隐藏算法.软件学报, 2016,27(6):a20. http:// https://www.doczj.com/doc/f717087025.html,/1000-9825/5007.htm 英文引用格式: Xiang SJ, Luo XR.Reversible data hiding in encrypted image based on homomorphic public key cryptosystem. Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software, 2016,27(6):a20 (in Chinese).https://www.doczj.com/doc/f717087025.html,/1000-9825/5007.htm Reversible Data Hiding in Encrypted Image based on Homomorphic Public Key Cryptosystem XIANG Shi-Jun, LOU Xin-Rong (Department of Electronic Engineering, School of Information Science and Technology, Jinan University, Guangzhou 510632, China) Abstract: Homomorphic encryption, which protects privacy effectively and allows algebraic operations directly in the ciphertext, has been a hot spot in the study of cloud computing. Due to security threats in cloud computing, the security protection and integrity authentication of encrypted data remain grave problems. Besides, the challenge lies in how to retrieve the encrypted data. To achieve more effective management and security protection of encrypted images on-line, this paper proposes a reversible data hiding scheme for ciphertext based on the public key cryptosystems with homomorphic and probabilistic properties. In the proposed scheme, partial pixels are selected as target pixels by a secret key and all bits of the target pixels are embedded into the other pixels with difference expansion (DE) to vacate room before encryption. As a bonus, secret data can be embedded directly in homomorphic encrypted domain by altering the target pixels with the fake pixels which are comprised of secret data. With the legal key, the receiver can extract the embedded data from the encrypted image and the directly decrypted image. Furthermore, he/she can recover the original image perfectly after decryption and data extraction. Finally, experimental results show that extra data can be embedded more efficiently in homomorphic encrypted domain while keeping the quantity of data unchanged. Besides, the embedded data can be extracted in both ciphertext and plaintext. Key words: reversible data hiding; image encryption; homomorphic cryptosystem; image security protection; cloud computing ?基金项目: 国家自然科学基金(61272414). Foundation item: National Natural Science Foundation of China (61272414) 收稿时间: 2015-08-15; 修改时间: 2015-10-09; 采用时间: 2015-12-05; jos在线出版时间: 2016-01-21 CNKI网络优先出版: 2016-01-22 11:20:08, https://www.doczj.com/doc/f717087025.html,/kcms/detail/11.2560.TP.20160122.1120.017.html
摘要 随着科技的发展,信息安全技术已经成为不可忽略的因素。而网络的普及及应用，让多媒体技术得到了广泛的发展，因此图像及视频的安全变得越来越重要。本文正是在这种时代背景下，介绍一种关于图像处理的信息隐藏技术。 用于进行隐蔽通信的图像信息隐藏算法可以分为两大类：基于空域的信息隐藏算法和基于变换域的信息隐藏算法。基于空域信息隐藏算法中的典型算法是LSB算法，该算法的主要特点是在载体图像中嵌入的隐藏信息数据量大，但是嵌入位置固定，安全性差，嵌入的隐藏信息易被破坏，鲁棒性不高；基于变换域信息隐藏算法中的典型算法是离散余弦变换域的信息隐藏算法，该算法嵌入信息能够抵御多种攻击，具有较好的鲁棒性，并且嵌入方式多种多样，增加了攻击者提取的难度，具有一定的安全性，但是该类算法嵌入的隐藏信息数据量较小，不适合于进行大数据量的隐蔽通信。 下面对LSB算法原理及LSB算法实现进行了介绍，最后使用MATLAB 对其隐藏过程进行了仿真。 [关键词]信息安全隐藏嵌入信息 I
目录 一、设计要求 (3) 二、设计的目的 (3) 三、设计的具体实现 (3) 3.1 信息隐藏及时空域信息隐藏概述 (3) 3.2 LSB上的信息隐秘 (4) 3.2.1 LSB上信息隐秘的原理 (4) 3.2.2 LSB上的信息隐秘的过程 (5) 3.3运用LSB实现秘密消息的隐藏 (6) 3.4运用LSB实现秘密消息的差异对比 (9) 3.5运用LSB实现秘密消息的提取 (12) 3.6信息隐藏的拓展 (15) 四、心得体会 (16) 五、参考文献 (16)
一、设计要求 1.复习《信息安全技术导论》中有关LSB的相关知识。 2.对其算法进行详细研究与理论分析。 3.利用MATLAB编写程序并仿真结果。 4.设计报告中应包括具体设计原理、设计的详细说明书以 及最终结果。 二、设计的目的 1.了解并掌握LSB信息隐藏和提取的方法，具备初步的独 立分析和设计能力； 2.提高综合应用所学的理论知识和方法独立分析和解决问 题的能力； 3.训练用MATLAB软件编写程序并仿真。 三、设计的具体实现 3.1 信息隐藏及时空域信息隐藏概述 信息隐藏技术主要由下述两部分组成: (1)信息嵌入算法，它利用密钥来实现秘密信息的隐藏。 (2)隐蔽信息检测/提取算法(检测器)，它利用密钥从隐蔽载体中检测/恢复出秘密信息。在密钥未知的前提下，第三者很难从隐秘载体中得到或删除，甚至发现秘密信息。 空域隐藏技术是指将秘密信息嵌入数字图像的空间域中，即对像素灰度值进行修改以隐藏秘密信息。 时空域信息隐藏分为：LSB与MSB，LSB对应的中文意思是：最不重要位，有时也称为最低有效位或简称最低位。MSB，
编号：10013210439 南阳师范学院2014届毕业生 毕业论文 题目：常见信息隐藏技术的研究 完成人：刘豪一 班级：2010-04 学制：4年 专业：软件工程 指导教师：李争艳 完成日期：2014-03-15
目录 摘要 (1) 0引言 (1) 1信息隐藏技术的概念及特征 (1) 1.1信息隐藏技术的概念 (1) 1.2信息隐藏技术的特征 (2) 1.3信息隐藏的分类 (3) 2常见信息隐藏技术介绍 (3) 2.1隐写术 (3) 2.2数字水印技术 (4) 2.3可视密码技术 (5) 3常见信息隐藏技术算法实现 (5) 3.1隐写术算法概述 (5) 3.1.1时空域算法 (6) 3.1.2变换域算法 (6) 3.1.3压缩域算法 (7) 3.2数字水印技术算法介绍 (8) 3.2.1空域算法 (8) 3.2.2 Patchwork算法 (8) 3.2.3变换域算法 (8) 3.2.4压缩域算法 (9) 3.2.5 NEC算法 (10) 3.2.6生理模型算法 (10) 3.3可视密码技术实现方法 (10) 3.3.1(k，k)可视密码基本矩阵的构造 (10) 3.3.2(k，n)可视密码基本矩阵的构造 (11)
4信息隐藏技术的应用 (11) 4.1数字知识产权保护 (11) 4.2数据完整性鉴定 (12) 4.3数据保密 (12) 4.4资料不可抵赖性的确认 (13) 5信息隐藏技术的发展和未来趋势 (13) 6总结 (13) 参考文献 (14) Abstract (15)
常见信息隐藏技术的研究 作者：刘豪一 指导老师：李争艳 摘要：在信息化时代，随着计算机网络的迅猛发展，信息安全保密工作面临着动态变化的新形势和问题。本文主要介绍了信息隐藏的基本概念，主要特征，研究方法，技术分类等；研究了各种信息隐藏技术的算法实现；对信息隐藏技术的发展及未来趋势进行了分析和评述。 关键字：信息隐藏技术；数字水印；可视密码技术；隐写术 0引言 信息是人类社会和国家发展的重要战略资源。随着科学技术的快速发展，传统媒体内容正在向数字化转变。数据的交换与传输也变得更加快捷。但随之而来的日益严重的知识产权侵犯行为和基于加密的安全措施面临的严峻挑战，使得信息隐藏技术重新焕发活力。信息隐藏是与数学、密码学、信息论、计算机视觉以及其他计算机应用技术等多学科交叉的学科，是各国研究者所关注和研究的热点[1]。在信息隐藏研究中，可以分为基础理论研究、应用基础研究和应用研究。其中基础理论研究是建立图像信息隐藏的理论框架和若干理论模型，解决安全性度量、通信量分析等基本理论问题，以揭示信息隐藏中若干基本矛盾。信息隐藏的应用基础研究主要针对典型应用需求，研究各种信息隐藏算法和评估体系。信息隐藏的应用研究以图像信息隐藏技术的实用化为目的，研究针对各种应用的实用系统。本文通过对信息隐藏的理论研究学习，浅谈下常见信息隐藏技术的应用。 1 信息隐藏技术的概念及特征 1．1 信息隐藏技术的概念 信息隐藏主要研究如何将某一机密信息秘密隐藏于另一公开的信息(载体)中，然后通过公开信息的传输来传递机密信息。第三方则难以从公开信息中判断机密信息是否存在，难以截获机密信息，从而
!!收稿日期! !""#$"#$&#"修订日期!!""#$"3$!!!!基金项目!国防预研基金资助项目!’&#(’"%")"!!作者简介!吴明巧!&())$"#女#重庆人#博士研究生#主要研究方向$图像信息隐藏技术%隐写分析技术&!眭新光!&()+$"#男#江西永新人#博士研究生#主要研究方向$文本信息隐藏技术%隐写分析技术* 文章编号$&""&$("+&!!""#"&"$""’3$"% 基于数字调制的信息隐藏算法 吴明巧&!! !眭新光! "&*国防科学技术大学计算机学院!湖南长沙#&"")%# !*西南电子电信技术研究所重点实验室!四川成都3&""#& $"J E 5D />P D .4&"!&!K 42 E *045$摘!要!将数字图像置乱技术中的幻方变换与数字通信中的数字调制技术相结合!提出一种新的文字信息隐藏算法%以二值文字图像为待隐藏的秘密信息!以静止图像为隐秘载体%算法针对二值文本图像!首先用幻方变换对其进行置乱预处理!并用一数值控制置乱次数!在提取时作为密匙#然后对作为隐秘载体的原始图像作分块离散余弦变换!根据每个分块灰度值的方差与秘密信息进行块匹配#根据秘密信息的值对原始图像的分块余弦值进行数字调制嵌入信息%实验表明该算法实现的隐藏图像透明性好!具有良好的抗剪切性%对不同的量化阶数下!对秘密信息的提取进行了实验比较% 关键词!信息隐藏#幻方变换#量化阶数#块匹配#离散余弦变换中图分类号!67%(&!!文献标识码!8 9&(’3.+,$’&*$/$&%+1%’3$,*.5+#"/’&/$% $,+1.’/21+,$’&jA [D />?P D .4&@!@R A VC D /?>E ./> !!&"#$%%&’&$(#$,9*+&5:;.&/;&0>-+.$/-%3/.4&56.+7$(R &(&/6&S &;1/$%$’70#1-/’ 61-T */-/#&"")%0#1./-8!"U &7N -F 0:$*+1M &6+D /6+.+*+&$(V %&;+5$/-/.L >4M D N 25045O D />5.>D 0N M ./K H 4M 5J D N 2,D >D N .L54,E L .N D 4/J .K I M F K F /N F ,Q8L D N F M .L D 5.>FJ .K N 2F K F 0M F N5F K K .>F ./,.K N D L L D 5.>FJ .K N 2F 04S F M5F K K .>F Q 62D K .L >4M D N 25I M F I M 40F K K F ,N 2FO D /.M 1L D N F M .L D 5.>FO 1[.>D 06M ./K H 4M 5./,04/N M 4L F ,N 2F K 0M .5O L D />/E 5O F M KO 1E K D />.G F 1Q 62Fe 96J .K .I I L D F ,D /N 2F 04S F M5F K K .>F @N 2F /N 2Fe 96O L 40G K4H04S F MJ F M F 5.N 02F ,N 4N 2FO L 40G K4HN 2FK F 0M F N5F K K .>F.004M ,D />N 4N 2F D M K N ./,.M ,,F S D .N D 4/Q 62F /N 2F K F 0M F N5F K K .>FJ .KF 5O F ,,F ,O 154,E L .N D />N 2Fe 9604F H H D 0D F /N K4H N 2F 04S F M5F K K .>F .004M ,D />N 4N 2F K F 0M F N5F K K .>F Q ;T I F M D 5F /N M F K E L N K K 24JN 2D K .L >4M D N 250./>F N ./F 5O F ,,F ,D 5.>F N 2.N D K I F M 0F I N E .L D /S D K D O L F @M 4O E K N ./,0./F /,E M F 0M 4I K Q ;T I F M D 5F /N K .L K 4K 24JN 2F F H H F 0N 4H N 2F P E ./N D H D F ,,F >M F F K 4/N 2F P E .L D N 14H N 2F ,F 04,F ,5F K K .> F Q 7"-8 ’3/#6D /H 4M 5.N D 4/2D ,D />X 5.>D 0N M ./K H 4M 5X P E ./N D H D F ,,F >M F F K X O L 40G5.N 02D />X e 96"!引言 信息隐藏是指将秘密信息藏于其他公开的数字媒体中# 使秘密信息能够在通信网络中安全传输的数据隐藏技术’&( ) 现代信息隐藏技术是建筑在数学%密码学%信息论%认知心理学及计算机应用技术上的交叉性研究课题)这种技术利用数字媒体本身所具有的数据冗余以及人类感知器官生理%心理特性#将秘密信息隐藏于另一载体之内)载体可以是静止图像% 音频%文本%视频等数字媒体 )图&!信息嵌入过程 信息隐藏技术有以下几种要求$透明性#即视觉的不可知性&鲁棒性$隐藏的信息难以丢失#难以被破坏#可鉴别或恢复& 保密性$难以被无关人员提取%恢复&承载信息的容纳性)信息隐藏的嵌入过程如图&所示#秘密信息的提取过程如图!所示 ) 图!!信息提取过程 假设#表示承载信息#=表示秘密信息#:表示隐秘信息#U 表示掩密密匙#V 表示隐秘算法#R 表示解密算法#则秘密信息的嵌入过程表示如下$ :B V !##=#U " 信息的提取过程表示如下$ =B R !:#U " 根据隐秘算法的作用域不同#信息隐藏算法大致可以分 为两类$空域算法和变换域算法)本文的算法属于变换域算法)以静止图像为载体#以二值文字图像为秘密信息#用幻方变换对文字信息进行预处理#利用数字调制技术嵌入到载体中)本文采用的标准幻方变换见文献’!#% ()第!#卷第&"期 !""#年&"月 ! 计算机应用 945I E N F M8I I L D 0.N D 4/K ! ]4L Q !#<4Q &" ^0N Q !""# 万方数据
第一章 1 什么是信息隐藏 信息隐藏是把一个有意义的信息隐藏在另一个称为载体C（cover）的信息中得到隐藏载体（Stego Cover）S，多用的载体可以是文字，图像，声音及视频等。 2 信息隐藏与密码技术的区别 密码技术主要是研究如何将机密信息进行特殊的编码，以形成不可识别的密文进行传递；而信息隐藏则主要研究如何将某一机密信息隐藏于另一公开的信息中，然后透过公开信息的传输来传递机密信息。 3 信息隐藏技术的分类 ①按载体类型分：包括基于文本，图像，声音和视频的信息隐藏技术 ②按密钥分：若嵌入和提取采用相同密钥，则称为对称隐藏算法，否则称为公钥隐藏算法 ③按嵌入域分：主要可分空域（或时域）方法和变换域方法 ④按提取要求分：若在提取隐藏信息是不需要利用原始载体C，则称为盲隐藏：否则称为非盲隐藏，目前主要采用的是盲隐藏技术。 ⑤按保护对象分：主要可分为隐写术和水印技术 4 隐写术与数字水印技术的区别 ①隐写术的目的是在不引起任何怀疑的情况下秘密传送消息，因此它的主要要求是不被检测到和大容量等。 ②数字水印是指嵌在数字产品中的数字信号，可以是图像，文字，符号，数字等一切可以作为标记和标志的信息，其目的是进行版权保护、所有权证明、指纹和完整性保护等，因此它的要求是鲁棒性和不可感知性等。 5 信息隐藏技术的特点 ①透明性invisibility 也叫隐蔽性 ②鲁棒性robustness 是指不因图像文件的某种改动而导致隐藏信息丢失的能力 ③不可检测性undetectability 指隐藏载体和原始载体具有一致的特性 ④安全性security 指隐藏算法有较强的抗攻击能力 ⑤自恢复性：由于经过一系列操作或变换后，可能会使原图产生较大的破坏，如果只从留下的片段数据仍能恢复隐藏信号，而且恢复过程不需要宿主信号，则可称为所谓的自恢复性 ⑥对称性：通常信息的隐藏和提取过程具有对称性 ⑦可纠错性：为了保证隐藏信息的完整性，使其在经过各种操作和变换后仍能很好地恢复，通常采用纠错编码方法 6 图 1.3 信息隐藏和提取系统的模型解释 隐藏过程：首先对消息M可以做预处理，这 样形成消息M’，为加强整个系统的安全性， 在预处理过程中也可以使用密钥来控制，然 后用一个隐藏嵌入算法和密钥K1把与处理 后的消息M’隐藏到载体C中，从而得到隐 藏载体S 提取过程：使用提取算法和密钥K2从隐蔽 载体S中提取消息M’，然后使用相应的解密 或扩频解调等解预处理方法由M’恢复出真 正的消息M