论文部分内容阅读
随着信息技术的发展,音频、视频和其它作品都能以数字形式呈现,对其进行复制传播变得非常容易,从而可能导致大规模的非授权拷贝。而一些秘密信息被隐藏在这些数字作品中得以传播,也带来一定安全隐患。针对此类问题,产生了信息隐藏这一研究领域。
作为信息隐藏的一个重要分支,隐写的目的是以正常的数字载体(如静止的图像、数字音频和视频信号等)作为掩护,来传递秘密信息。随着隐写技术的不断进步,针对这一隐秘通信手段的反隐写技术也迅速发展起来。反隐写的主要目的是对多媒体信号进行统计分析,判断其中是否含有秘密信息,即进行隐写分析。一般认为,如果秘密信息的存在性受到怀疑,那么所用的隐写技术就是不安全的,或者说,隐写是失败的。
本文致力于提出一种新的、更加安全(即更能抵抗隐写分析)的隐写方法。该方法以传统的隐写方法(如LSB matching)为基础,在多个方面进行改进。首先,我们强调要把秘密信息尽量嵌在噪声较大的区域。与平滑区域相比,噪声区域因嵌入信息而产生的变动更不容易被发觉。其次,传统隐写方法在最低有效位需要变动时,或者直接用秘密信息替换原像素值的最低有效位(如LSBreplacement),或者将原像素值随机增加或者减少(如LSB matching)。而在本研究方法中,我们有目的的选择像素值的变化方向,让它朝着使图像更加平滑的方向变动,以提升秘密图像的图像质量。
本文主要分两部分:
一、总结前人工作,对几种经典的隐写方法做了较为详细的介绍,包括LSBreplacement,LSB matching,G-LSB-M隐写,矩阵嵌入以及PVD隐写方法等。这些都是基于最低有效位的为人所熟知的隐写方法,拥有嵌入率高,视觉效果好等诸多优点。然而,视觉上的不可觉察性并不能保证隐写方法绝对安全,一些统计上的特性,更有可能被攻击者所利用,使得隐写算法的安全性受到威胁。
二、在前人工作的基础上,我们提出一种新的图像内容自适应隐写方法。在选择待嵌入像素时,新方法通过估计像素局部噪声水平,优先选择噪声区域的像素来进行嵌入。另外,在确定秘密图像时,我们充分利用嵌入冗余,从所有候选图像中找出最为平滑的一张作为最终结果。这些优点保证了本方法具有较高的安全性。
基于图像内容的自适应隐写是近来隐写领域出现的热门话题之一。由于它能够根据图像自身的特点来进行嵌入,因此更能抵抗隐写分析的攻击。本文在此框架下,结合LSB matching方法给出了一些初步的探索结果。如何更好地利用前人研究成果,比如与矩阵嵌入相结合,充分利用矩阵嵌入高嵌入效率的优点等,是将来进一步研究的内容。