（通信与信息系统专业论文）安全图像哈希认证算法的研究.pdf

摘要 安全图像哈希认证算法的研究 专业：通信与信息系统 硕士生：胡聪 指导老师：康显桂副教授 摘要 基于内容的数字图像哈希在图像库检索、内容认证以及水印等领域有广泛的 应用，近年来得到了高度的关注。图像哈希有两个重要的性质：鲁棒性和安全性， 这两个性质是一对矛盾体，往往不能兼顾。目前的研究成果中，几乎没有将两者 兼顾得很好的算法。因此，如何得到一个既鲁棒又安全的数字图像哈希一直都是 信息安全领域研究的热点及难点问题。 本文从以上研究背景出发，旨在提出一种应用于认证领域的新颖数字图像哈 希算法，使哈希在保持一定鲁棒性的基础上能大大提高安全性。论文主要完成了 以下工作： 1 翻阅大量关于数字图像哈希的文献、资料，并分析文献算法性能的优缺 点。认真研究文献 1 和 2 的算法，并在 1 的算法中受到启发，提出了 本文算法。 2 得到算法策略。在文献 1 的基础上，根据图像相位信息的敏感性，提出 了一种以某种方式结合图像幅度信息和相位信息得到新特征矩阵，并在 此特征矩阵中提取图像哈希的方法。此方法完全避免了仅使用幅度信息 作为特征提取哈希而造成的安全漏洞，有利于抵抗各类攻击。此外，为 了进一步提高安全性，算法巧妙地引入了伪随机机制。本文的创新点主 要集中在新特征矩阵形成阶段。 3 分析本算法的区分性、安全性和鲁棒性。论文使用大量的图像进行性能 测试。通过大量的实验表明，本算法具有优异的区分性。在安全性上， 本文采用了三种不同类型的攻击方法进行分析，实验结果显示了论文算 法的安全性得到了很大提高，且优于其它一些算法。实验最后显示了算 中山大学硕士学位论文 法对p e g 压缩、加噪等操作具有良好的鲁棒性。但是，对一些扰动较大 的变换操作，如剪切、旋转、拉伸，算法的鲁棒性不够理想。 关键词：图像哈希，图像认证，鲁棒性，安全性，幅度，相位差分 a b s t r a c t as e c u r ei m a g e h a s h i n gs c h e m e f o r a u t h e n t i c a t i o n m a j o r ：c o m m u n i c a t i o na n di n f o r m a t i o ns y s t e m n a m e ：c o n gh u s u p e r v i s o r ：a s s o c i a t ep r o f x i a n g u ik a n g a b s t r a c t i m a g eh a s h f u n c t i o n sf m de x t e n s i v ea p p l i c a t i o n si nd a t a b a s er e t r i e v a l ，c o n t e n t a u t h e n t i c a t i o na n dw a t e r m a r k i n g t h e r ea r et w om a i n l yi m p o r t a n tp r o p e r t i e sf o r i m a g eh a s h i n g ，n a m e l y , r o b u s t n e s s a n d s e c u r i t y g e n e r a l l ys p e a k i i l g ，i t i s i n c o m p a t i b l ef o rr o b u s t n e s sa n ds e c u r i t y b yn o w , m a n yr e s e a r c h e r sh a v eb e e nt r y i n g t h e i rb e s tt of i n dn o v e la l g o r i t h m st h a ti sb o t hr o b u s ta n ds e c u r eb u tf a i l e d t h e r e f o r e ， b o wt og e tr o b u s ta n ds e c u r ei m a g eh a s h i n gb e c o m e sah o ta n dd i f f i c u l tp o i mi n i n f o r m a t i o ns e c u r i t y 氐l d a c c o r d i n gt ot h eb a c k g r o u n dm e n t i o n e da b o v e ，o u ra i mi st op r o p o s ean o v e l a l g o r i t h mw h i c he n h a n c e ss e c u r i t yl a r g e l ya n dm e a n w h i l ep r e s e r v e sr o b u s t n e s st o s o m ee x t e n t n em a i nw o r ki sa sf o l i o w ： 1 ：c o n s u l t i n gm a n yr e f e r e n c e so nd i g i t a li m a g eh a s h i n g ，e s p e c i a la l g o r i t h m si i l i 】 a n d 2 】，t h e nw ea n a l y z et h e i r ss t r o n ga n dw e a kp o i n t sa n da r ee n l i g h t e n e d g r e a t l yf r o m 1 】 2 ：b a s e do nt h ea l g o r i t h mi n 【1 】a n ds e n s i t i v i t yo ft h ep h a s e ，w ep r o p o s ean o v e l a l g o r i t h mw h i c hi sc o m b i n e dt h em a g n i t u d ea n dp h a s ea f t e rd f tt r a n s f o r m o n e o fa d v a n t a g e si np r o p o s e ds c h e m ei st h a ti tc a na v o i dt h ep h a s ea t t a c k w h i c hc a n n o tb ed e t e a e db yt h ea l g o r i t h m so n l yu s e dt h em a g n i t u d et oe x t r a c tf e a t u r e i n a d d i t i o n , w ei n t r o d u c et h e c o n t r o l l e dr a n d o m i z a t i o n t o i m p r o v es e c u r i t y c o m p a r e dw i t h 【1 】，t h ei n n o v a t i o nl i e si nt h ep r e - p r o c e s s i n gs t e po ft b eh a s h i n g e x t r a c t i o n i i i 中山大学硕十学位论文 3 ：a n a l y z i n gd i s c r i m i n a t i o n , s e c u r i t ya n dr o b u s t n e s s i nt e r m so fal o t o f e x p e r i m e n t a ld a t a ，w es h o wt h a tt h ep r o p o s e ds c h e m ei sg o o da td i s c r i m i n a t i n g d i f f e r e n ti m a g e s ，w h i c ht h ec o l l i s i o np o s s i b i l i t yi s 勰l o wa sl0 一i ns e c u r i t y , w ea d o p tt h r e ed i f f e r e n ta t t a c k sa n dc o m p a r ed e t e c t i o nc a p a b i l i t yw i t h 【1 】a n d 【2 】t h er e s u l t ss h o wt h a tt h ep r o p o s e dh a s h i n gs c h e m ec a np r o v i d ee x c e l l e n t s e c u r i t y w ea l s os h o wt h a tt h ep r o p o s e ds c h e m ei sr e s i l i e n tt oj e p g c o m p r e s s i o n , a d d i t i v en o i s e ，s o m ef i l t e r i n ga n di m a g ee n h a n c e m e n t h o w e v e r , i ti sn o tr o b u s te n o u g ht os o m eo p e r a t i o n so f b i gp e r t u r b a t i o n s ，s u c ha ss h e a r i n g ， r o t a t i o na n ds c a l i n g k e y w o r d s ：i m a g eh a s h i n g ，c o n t e n ta u t h e n t i c a t i o n , r o b u s t n e s s ，s e c u r i t y , m a g n i t u d e ， p h a s ed i f f e r e n t i a l i v 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究 工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人 或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集 体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名：捌犯 日期年5 月砰日 学位论文使用授权声明 本人完全了解中山大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留 学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版，有权将学 位论文用于非赢利目的的少量拷贝并允许论文进入学校图书馆、院系资料室被查 阅，有权将学位论文的内容编入有关数据库进行检索，可以采用复印、缩印或其 他方法保存学位论文。 学位论文作者签名：胡可慝 日期：砷年5 月冲日 导师签名： 日期： v l托月 暑y 亨 a 奉手、俺年 忒 第一章绪论 第一章绪论 网络的发展给人们的生产生活带来极大便利的同时，也产生了各类安全问 题。安全漏洞已成为制约网络和多媒体信息发展的瓶颈问题，受到人们的高度重 视。由此，作为一种新兴的多媒体信息安全技术，数字哈希得到越来越广泛的关 注与研究。本章深入阐述了论文选题的背景、研究意义及发展现状。 1 1 课题背景和研究意义 当前，多媒体信息技术的广泛应用为人们的生产生活带来了极大的便利。越 来越多的多媒体数据被转换为数字形式并保存下来。同时，网络飞速发展以及其 开放性的特点也使得更多的信息资源能在世界范围内共享。因此，当今的通信不 再受到时间和空间的约束，任何入在任何时间任何地点都可以轻松地获取需要的 信息。国家政府部门，各类企业，组织也纷纷利用多媒体信息技术的多样性和网络 的便利性丌展工作。可以说，它们已经渗透到人类生产生活的方方面面并深深影 响着人类的进步和社会的发展。 然而，网络的丌放性和资源共享的特性也打开了网络安全缺口。越来越多的 盗版图像、音频、视频等多媒体信息得以发布；错误、不健康的信息也在网上泛 滥这不仅危害了版权所有人的合法权益，同时也引发了网络信息可靠性危机。 此外，在信息传输过程中，恶意攻击者可以任意地对信息进行篡改，很多时候这 些篡改是难以辨别且危害巨大。例如，网上就医发送病例资料，一个小小的改动 也会影响医生对病情的诊断：作为法庭证物的图像、音视频材料，也会因为受到 篡改而造成法官误判；车辆超速行驶后被电子眼拍下来的车牌号码图片，一旦受 到篡改，就会出现错罚情况。 因此，对图像、音频、视频等多媒体内容的完整性认证和版权保护，以及对 多媒体数据本身的管理变得同益紧迫和重要。当前，数字媒体信息的版权保护和 内容保护在音像、出版、影视和i t 等行业引起了高度的关注。信息化进程的加 速发展，以及电子政务和电子商务的兴起，也迫切地需要从根本上解决版权保护 中山大学硕士学位论文 和完整性保护等信息安全问题。 认证是解决信息安全问题的一个重要手段。它通过鉴定通信双方的身份、通 信内容以及过程来确定通信的可靠性。传统的加密技术只能解决数据的保密问 题，却不能有效地解决当信息公开化后版权和内容的保护问题，因此，它并不适 用于多媒体信息版权和内容的保护。为了解决以上问题，学术界提出了数字水印 ( d i g i t a lw a t e r m a r k i n g ) 和数字哈希( d i g i t a lh a s h i n g ) 。 数字水印技术是指利用人类视觉的冗余，将数字、序列号、文字、标志等信 息嵌入到多媒体作品中。当多媒体作品发生改变，内嵌的水印也随之改变，因此 可以根据水印的改变程度，判定作品内容是否受到篡改，并追踪篡改区域，从而 起到版权保护和完整性认证等作用。 数字哈希，又称数字签名，它是根据人类视觉系统( h v s ) 和人类听觉系统 ( h a s ) 的特点，将多媒体数据映射成一个固定简短的比特流，使得内容相似的 数据产生相似的哈希，内容不同的数据产生不同的哈希。因此，当数据内容发生 变化时，哈希也随之改变，从而起到了内容保护的作用。由于哈希是一种多对一 的映射，这就决定了少量不影响内容的比特的改变不会造成哈希的振荡变化，因 而具有鲁棒性。随着数字哈希技术的发展和应用的需要，对数字哈希鲁棒性和安 全性的要求也越来越高。 鉴于它们的优点和当前技术发展不成熟的现状，数字水印技术和数字哈希技 术已成为信息安全领域的热门研究课题。本文则选择了新兴而富有挑战性的数字 哈希技术作为研究内容，旨在提出一种应用于认证领域且性能优异的数字图像哈 希。 1 2 研究现状 随着多媒体技术的飞速发展和人们对多媒体版权保护和完整性认证的高度 重视，数字哈希技术作为一个新兴研究方向，受到越来越多学者的关注。 多媒体数字哈希的研究涉及图像、音频和视频等几个方面。但是，当前对多 媒体数字哈希的研究主要集中在对图像哈希的研究上，而对音频和视频哈希的研 究则较少。 到目前为止，研究数字图像哈希的方法有很多。它们的主要区别在于提取出 2 第一一章绪论 来的图像特征的不同。这些特征包括灰度直方图特征 3 ，4 ，5 ，6 、边缘 7 j 、特征 点【8 】、块灰度均值【9 】图像数据矩阵近似表示【2 ，l 味d c t 系数【1 1 ，1 2 ，1 3 ，d w f 系数 1 4 ，1 5 ，1 6 ，1 7 】，以及d f t 谱【1 ，1 8 等。这些方法各有优缺点，但都有一个共同 的不足，即都不能很好地兼顾鲁棒性和安全性。 图像哈希在图像库检索、图像认证以及水印等领域有广泛的应用。由于图像 的数据量大，在传输、存储的过程中需要经历j p e g 压缩、滤波、图像增强，旋 转拉伸等不损害内容质量的常规信号处理操作，这些情况的存在就必须要求图像 哈希具有良好的鲁棒性。在认证领域，不仅需要能对抗各种恶意攻击的图像哈希， 也需要对不改变图像内容的常规操作具有鲁棒性的哈希。然而，鲁棒性和安全性 是一对矛盾体，往往不能兼得。也正是由于这点不足，促使许多研究者都致力于 获得既鲁棒又安全的数字图像哈希，同时也给我们课题的研究提供了广阔的空 间。 1 3 论文结构 本文的算法是建立在文献 1 基础上，结合一些创新点而实现的。主要内容 编排如下： 第一章是绪论，简要介绍课题背景和研究意义，以及当前的研究现状。 第二章是基础知识部分，主要介绍传统密码学哈希的概念和性质，数字图像 哈希的概念、性质、应用领域以及现有的构造方法等。 第三章介绍本文算法的实现步骤。其中包括研究动机、基本流程、预处理、 特征提取、后期处理和章节小结六个部分。 第四章是对本文算法进行区分性分析。我们用大量的图像生成哈希，并对其 进行区分性测试。此外，我们还与 1 、 2 中算法进行了直观对比。 第五章是本文算法的安全性分析。我们主要从三种不同特点的恶意攻击入 手，并与文献 1 、 2 算法进行深入对比，以验证本文算法的安全性能。 第六章是本文算法的鲁棒性分析。我们选取了大量的实验图像，对图像进行 了一系列常规变换操作来测试算法的鲁棒性。 第七章是本文的结论部分，总结了本文的主要工作以及对未来工作的展望。 3 中山大学硕士学位论文 第二章数字图像哈希 数字图像哈希作为一种新兴的多媒体安全技术，与传统密码学哈希相比，有 着明显的优势。本章从介绍传统密码学哈希开始，引出数字图像哈希，并深入阐 述数字图像哈希的概念、性质、应用领域以及构造方法。 2 1 传统密码学哈希 传统密码学哈希是通过一系列运算规则日并加入密钥k ，将任意长度的输 入值m 映射成固定长度的输出值h ( m ) 。构造此类哈希函数，一般需要通过多轮 迭代，在迭代过程中嵌入报文的全部信息，具体方案是将任意长度的报文m 分成 组，每组的比特数均相同，然后利用一个非线性单向函数厂去构造迭代 1 9 ： 鬼= 厂( 啊一。，吩) ，f = 1 ，2 ，；n h l = h ( m ) ( 2 一i ) 众多学者对传统密码学哈希进行了深入细致的研究并取得了丰硕的成果，其 中一些成果己进入实用化阶段，例如m d 5 算法、s h a - 1 已应用于数字签名、文 件校验中。 构造传统密码学哈希的方法很多，但无论构造方法怎么变，理想的传统密码 学哈希都具有如下性质： 1 单向性。简单地说，即由m 计算h ( m ) 容易，但由h ( m ) 反求m 几乎是不 可能的。 2 唯一性( 抗冲突性) 。对于任意的m ，找不到不同于m 的m 。，使得 h ( m ) 钳( 朋) 。 3 安全性。安全性是指哈希算法能抵御各种不同的伪造攻击，具有很强的 抗破解能力。安全性的获得往往依赖于唯一性能的好坏以及密钥k 的随机 性能。 4 紧凑性。所谓紧凑性是指哈希函数生成的哈希值与输入数据m 密切相关， 4 第二章数字图像哈希 且哈希值的数据量必须远远小于输入的数据量，即满足一种多对一的映 射。 5 密钥依赖性。密钥依赖性是指不同的密钥加密同一数据流应生成不同的 哈希。 正是由于以上特性，使得传统密码学哈希在数据保密和完整性认证中起着举 足轻重的作用并得到广泛应用。例如，在金融领域，此类哈希能为金融系统提供 机密性保护服务、完整性保护服务、认证服务和抗抵赖服务【1 9 】。但是，它们却 不适用于版权保护和图像认证系统。这是因为图像在保存、传输过程中不可避免 地要经过j p e g 压缩、加噪、滤波等合法的变换操作，只要图像内容保持不变和 视觉质量得到一定的保证，认证系统就应将图像判定为合法图像。但传统密码学 哈希对数据变化具有极度敏感性，往往一个数据的改变都会导致整个哈希值的振 荡变化( 雪崩效应) 。因此，传统的密码学加密技术并不使用于图像认证系统。 下面，我们引入适用于版权保护和图像认证的数字图像哈希。 2 2 图像哈希 2 2 1 图像哈希的概念 图像哈希是将图像数据映射到一个简短的固定长度的比特流中。根据人类视 觉系统( h v s ) 反应，使得不同内容的图像具有不同的哈希值，内容相似的图像 具有相似的哈希值。在哈希形成过程中，需要对提取出来的特征用密钥进行加密， 最后将形成的哈希随图像一起发送出去。数字图像哈希形成的一般过程如图2 一l 所示： 图9 - 1 ：数字图像哈希形成的一般过程 5 希 中山大学硕士学位论文 2 2 2 图像哈希的性质 在性质方面，图像哈希与传统密码学哈希既有联系也有区别。虽然两者都具 有单向性、唯一性、安全性及紧凑性等特性，但图像哈希还具备传统密码学哈希 所不具备的鲁棒性、篡改敏感性和篡改定位能力 2 0 。 1 鲁棒性。鲁棒性又称稳健性，是指任意两幅视觉相似的图像应具有相似 的哈希，并且哈希函数能够抵抗应用过程中不改变图像内容的各种合法 操作( 例如，加噪、滤波、有损压缩、重采样、图像增强、及d a 或a d 变换等) 。鲁棒性是数字图像哈希的一个重要性质，在许多应用领域都要 求哈希具有鲁棒性。 2 篡改敏感性。篡改敏感性是指图像哈希对图像内容的篡改很敏感，通过 对比原始图像的哈希和待验证图像的哈希，能够检测出图像内容是否遭 受恶意篡改。当一幅图像经过操作后，还要求哈希能够区分该操作是不 改变内容的合法操作还是攻击者的恶意篡改操作。 3 篡改定位能力。篡改定位能力是指数字图像哈希能够准确定位出图像被 篡改的区域及篡改的程度。篡改定位能力是在前两个性质的基础上对哈 希提出的一个更高要求。 2 3 图像哈希的应用 数字图像哈希主要应用于以下三个方面 1 ： 1 基于内容的图像数据库检索 近年来，基于内容的图像数据库检索技术( c b i r ) 发展迅速。c b i r 技术要 求根据人类视觉系统( h v s ) ，能够有效提取图像的特征信息并准确检索出相似图 像。图像哈希所具有的鲁棒性质使得它能够对图像进行相似性比较，因而可以用 于图像库检索。 2 1 提出的哈希即应用于数据库检索。使用图像哈希建立c b i r 系统，需要计算出各个图像的哈希值并保存在数据库中，当需要检索与样例图像 相似的图像时，系统通过计算样例图像的哈希值并与数据库存储的哈希值进行比 6 第二章数宁图像哈希 对，搜索出与样例图像哈希值最相似的哈希值，以此得到匹配图像。 2 数字水印 数字图像哈希简短紧凑，并与图像内容密切相关，它可当作水印信息嵌入到 图像中 2 2 ，2 3 。通过将原始图像的数字签名作为水印信号嵌入到原始图像，可 以实现对图像进行多重目的的保护。在水印提取过程中，可将原始作品的数字签 名用于指导当前水印信号的提取，从而提高水印信号的检测率。另外，也可以把 数字图像哈希当作密钥产生水印 2 4 ，用这种基于内容的哈希作为密钥，能够抵 抗共谋攻击，获得更安全的水印。 3 图像认证 图像认证可分为完整性认证和内容认证。完整性认证就是拒绝认证对象的任 何改动，这种认证主要应用于保护极其精密的数字图像，如医学图像，法庭证据 等。在内容认证中，人们对图像的感知才是最重要的，即使图像本身有一定数量 数据损失或改变，只要不影响视觉质量，依然是可以接受的 2 5 。目前，对图像 的认证大多数是对图像内容的认证。图像哈希是一种基于内容的数字签名，它具 有的唯一性、篡改敏感性等性质决定了它能够应用于图像认证系统。文献 2 6 和 2 7 的方法生成的哈希都是应用于认证领域。 当日仃，有较多实现安全认证的方法。例如，文献 2 8 通过发送消息和近似消 息认证码( a p p r o x i m a t em e s s a g ea u t h e n t i c a t i o nc o d e ，a m a c ) 给认证端，从而 实现认证。其中a m a c 起着密钥相似性保留的作用。文献 2 9 使用的方法是发 送消息时，附带上一些辅助数据和密码，在经过有噪信道传输时，通过辅助数据 纠正传输过程中引入的噪声和误差。在 2 8 和 2 9 中，消息发送端和接收端共享 密钥。在 3 0 中，作者将消息和从消息中提取出来的密钥及辅助数据一起发送， 认证端使用收到的消息和辅助数据重新提取密钥，如果发送的消息和收到的消息 足够相似，那么收到的密钥和在认证端重新提取的密钥相等。图像哈希用于认证 系统的过程类似于 3 0 中的方法，当在网络上发送一幅图像时，附带上该图像的 哈希值，认证端计算待验证图像的哈希值，然后与收到的哈希值进行对比来确认 在传输过程中图像是否受到恶意篡改。数字图像哈希用于认证系统的认证流程图 如2 2 所示： 7 中山大学硕士学位论文 图像不可信 图2 2 ：数字图像哈希的认证过程 2 4 数字图像哈希的构造方法及分析 图像可信 随着多媒体技术的飞速发展及数字图像哈希应用领域的拓宽，如何得到既鲁 棒又安全的哈希成为各国学者不断探讨的热点问题。就目前研究成果来看，构造 数字图像哈希的方法大致可以分为以下几类。 1 基于图像的统计特性构造哈希 这种方法是利用图像的均值、方差、矩、直方图等统计特性构造哈希函数 3 ， 4 ，5 ，6 ，7 ，9 。由此而得的哈希对一些微小的扰动不敏感，因而对图像压缩、 滤波等常见的操作具有良好的鲁棒性。但这种方法有一个致命的弱点，那就是安 全性严重不足，这是因为这种方法提取的“特征”没有充分表达图像的显著特征， 不同的图像可能会有相同的直方图、均值及方差，造成攻击者很容易改变一幅图 像的内容同时保持其直方图、均值等特性不变。因此，它的弱安全性决定其不适 用于图像认证系统。 综上所述，使用基于统计特性构造哈希函数的方法，虽然能保证一定的鲁棒 性，但是攻击者很容易篡改一幅图像的内容而保持其统计特性不变。另外，此类 算法生成的哈希紧密依赖于图像内容，长度很长，需要很大的存储容量，不利于 资源的有效利用。 8 第二章数字图像哈希 2 基于变换域构造哈希 许多学者提出从变换域提取图像特征生成哈希。目前的方法主要是从小波变 换域( d w t ) 、余弦变换域( d c t ) 以及傅里叶变换域( d f r ) 中提取图像特征。 文献 1 4 提出了一种新颖的构造方法。该文作者使用反复迭代的方法来二 值化图像小波分解的低频子带。 1 7 的作者通过识别小波变换的“父子节点”并 将其进行量化得到哈希，这一论点的提出是基于图像经过一定的操作变换后，其 小波变换后的父节点和子节点的幅度关系能得到很好的保持，因而具有一定的鲁 棒性。但这种方法对图像的几何变换却十分的敏感。 文献 1 1 、1 2 提出基于d c t 变换域系数关系得到图像哈希的方法。其中 1 1 的作者利用两个8x8 图像块d c t 变换相同位置系数的大小关系的稳健性来 生成哈希，它对j p e g 压缩具有很好的鲁棒性。但是文献 3 1 提出了一种攻击 d c t 系数的方法，它是将两个块的d c t 系数进行同等程度的改变( 例如增加、 修改或删除图像中的一些数字、字母等内容) ，由于两个块的d c t 系数改变量相 同，使得它们的相对大小保持不变，因而很容易篡改一幅图像而使哈希不发生改 变，从而达到伪造哈希的目的 2 5 】。 1 、 1 8 作者所提的算法是基于对平移、旋转、拉伸等图像操作具有不变性 的傅立叶一梅林变换。 1 的作者从该域利用幅度信息并引入了伪随机机制提取哈 希，他们发现该算法对图像的j p e g 压缩、加噪、滤波、旋转、剪切等图像操作 具有良好的鲁棒性，对篡改程度较大的恶意攻击也具有一定的检测能力。但是， 由于该算法只是提取图像的幅度信息作为特征量而完全忽略了敏感的相位信息， 因此任意地改动幅图像的相位信息同时保持幅度信息不变都能使哈希向量保 持不变，可以说，该算法对相位攻击基本没有检测能力。此外，该算法对隐蔽的、 篡改区域小的恶意攻击也难以辨别，因此， 1 的安全性并不理想。 3 基于底层近似方法构造哈希 该类方法的特点就是对图像数据矩阵做低秩近似得到哈希。 1 0 的作者提出 通过奇异值分解( s v d ) 对图像矩阵做低秩近似获得哈希。这种方法对几何变换具 有良好的鲁棒性，但却牺牲了哈希的区分能力( 所谓区分性，是指不同图像应具 有不同的哈希) 。文献 2 通过使用两次非负矩阵分解( n m f ) 对图像块作低秩 近似后获得哈希向量。这样提取出的特征对j p e g 压缩、滤波、加噪、图像增强 9 中山大学硕士学位论文 等操作以及一定程度的几何变换具有良好的鲁棒性。由于多次引入随机机制，使 得哈希在一定程度上能够发现对图像的恶意篡改。但是，一些隐蔽的、篡改区域 小的恶意攻击对哈希向量的扰动较小，因此该算法对此类攻击的检测能力较弱， 安全性大打折扣。此外， 2 中算法提取出的哈希向量是未量化的实数向量，如 果以此进行保存操作，将大大消耗存储空间。 4 其他方法 目前的研究中，有一些是基于边缘 7 】、特征点【8 】获得哈希的方法。通常来 说，物体的轮廓、显著特征点在经历图像的内容的保持操作后是不变的，因而用 此类方法得到的哈希具有一定的鲁棒性。但大多数基于边缘的方法提取出的边缘 特征不稳定，造成检测很难达到良好的效果。另外，仅仅根据人眼识别能力，也 很难抓住图像的主要特征点。 另外一些是基于投影变换提取哈希的方法 3 2 ，3 3 。这类方法根据r a d o n 变 换的仿射不变性获取有限的抗几何变换的鲁棒性。但是，一旦几何变换的操作过 大，鲁棒性就会急剧下降。另外，该方法的篡改定位能力也较弱。 最后还有基于聚类【3 4 和基于网格【3 5 构造哈希函数的方法。这些方法比 较复杂，构造出来的哈希性能也不够理想，目前对它们的研究不够深入。 2 5 本章小结 本章主要介绍一些基础理论，为下文的论述做准备。在开头，我们介绍了传 统的密码学哈希，并在它概念和性质的基础上引入了目前研究的热点一一数字图 像哈希。接下来，我们介绍了数字图像哈希的概念和性质，并与传统密码学哈希 作了比较。第三部分，对数字图像哈希的应用特别是认证上的应用作了详细的阐 述。最后，我们介绍了目前一些构造哈希的方法，并对它们进行了大致的分析。 1 0 第三章种安全图像认证哈希 第三章一种安全图像认证哈希 鉴于数字图像哈希研究不成熟的现状，我们着重对用于认证的图像哈希做了 深入的研究，并提出一种将幅度信息与相位信息有效结合以提高安全性的算法。 在本章，我们将对该算法进行详细介绍。 3 1 研究动机 任何研究工作都有一个确定的动机与目标。本文的研究动机可以归纳为以下 两个方面： 一般而言，用于认证领域的数字图像哈希，主要是图像在信道传输时，附 带上图像哈希h ，在认证端通过h 来验证图像，的正确性。因此，在传输过程中， 就涉及到两方面的安全，一是图像哈希h 的不可伪造性，一是图像，的不可伪造 性。对于h 的不可伪造性，主要是通过对h 加密来实现。例如，文献 3 6 采用具 有高斯分布的随机矩阵与特征矩阵相乘进行加密以提高h 的安全性。目前也有许 多方法验证加密后h 的安全性。例如，文献 1 提到，当哈希算法、图像对和图 像哈希已知的前提下，用信息论中的“微分熵”检验h 的安全性。 3 7 的作者提 出“计算不可行”的方法验证h 的安全性，即攻击者在获得大量消息的哈希的情 况下，是否能够准确地计算出新消息的哈希。另一方面，数字图像哈希所具有的 鲁棒性特点使得图像x 存在被伪造的可能。例如，在图像和哈希传输过程中，攻 击者完全可以做到改变图像的一小部分重要内容同时保持哈希h 的不变。然而， 目前对认证哈希安全性的研究，主要是围绕在h 的不可伪造性上，但对图像不可 伪造性的研究却不足。正是如此，才给我们的研究提供了一个广阔的空间。 另外，从现有关于图像哈希的文献看，还没有哪一种算法是通过提取复数特 征值生成哈希。这是因为复数特征值敏感，将其加入后得到的哈希往往不够鲁棒。 此外，复数计算复杂度高，因而时延较大，如若不经处理，很难满足网络对实时 性的要求。再次，复数所需的存储容量较大，不利于资源的有效利用。但是，在 图像认证领域，如果能妥善利用复数敏感特性并加以处理降低计算复杂度，那么， 中山大学硕士学位论文 得到的哈希既能大大提高图像的不可伪造性又能满足实时性要求。因此，如何有 效地利用复数信息提取哈希，实现对一般信号处理具有鲁棒性、优异安全性，以 及低计算复杂度的目标，正是本文研究的动力之一。 3 2 基本流程 为了获得鲁棒和安全的数字图像哈希，现有的绝大多数哈希方案都遵从以下 三个步骤【l 】： 第一步：用哈希函数和密钥，从图像中提取一个特征向量； 第二步：对已生成的特征向量进行量化； 第三步：压缩或随机化己量化的特征向量。 生成哈希的具体流程如图3 1 所示： 输入图像 特征提取 - _ 斗 量化特征斗 压缩特征 图3 h哈希生成流程图 一般来说，图像哈希生成流程中最有难度和富有挑战的就是特征提取部分。 因为这部分涉及到哈希函数和密钥的使用，而后两个步骤只是后期加工操作。所 以，如果构造的哈希函数拥有良好的鲁棒性、区分性及安全性等特性，又能够有 效得当地使用密钥，那么提取出来的特征即使经过量化和压缩后，性能也不会有 很大的反差。 本文哈希的生成也是大致按照以上三个步骤进行的。具体细化为：预处理部 分( 属特征提取阶段) 、特征向量生成部分( 属特征提取阶段) 以及后期处理部 分( 属量化和压缩特征阶段) 。此外，本文有意将特征提取阶段划分为预处理和 特征向量生成两个部分进行介绍，主要是因为预处理部分是本文的创新点所在。 下面就对上述三个部分进行详细介绍。 3 3 预处理部分 在预处理部分，我们将结合傅里叶变换域的幅度和相位信息生成一个新的特 1 2 第三章种安全图像认证哈希 征矩阵。这部分是本文算法的创新点所在，因此又将此部分细化为三个小部分进 行介绍。 3 3 1d f t 变换 傅立叶变换( f o u r i e rt r a n s f o r m ，f t ) 是数字信号处理领域一种非常重要的 算法。傅立叶原理是：任何连续测量的信号，都可以表示为不同频率的正弦波信 号的无限叠加。因此根据该原理创立的傅立叶变换算法则是利用直接测量到的原 始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。傅里 叶变换有正变换和反变换。依据处理信号的不同，傅里叶变换可分为连续傅里叶 变换( c o n t i n u o u sf o u r i e rt r a n s f o r m , c f t ) 和离散傅里叶变换( d i g i t a lf o u r i e r t r a n s f o r m , d f t ) 。依据维度的不同，傅罩叶变换又可分为一维傅里叶变换和二维 傅罩叶变换。 在图像处理上，二维离散傅立叶变换是进行图像处理和分析的有力工具。将 图像进行二维傅里叶变换，所指的是从空域到频域的转换关系，变换公式如( 3 - 1 ) 所示。反之，对图像进行二维傅里叶反变换，指的则是从频域到空域的转换关系， 变换公式如( 3 2 ) 所示。 脚，v ) 2 赤萎蚤m 艚口州州小叫m ( 3 _ 1 ) 其中，m xn 为图像空域函数f ( x ，y ) 的尺寸大小，u = 0 , 1 ，2 ，m - 1 ； ，= 0 ，1 ，2 ，n 一1 。 m ，y ) = 面| m 刍- i 缶n - i f ( 刚炉一 ( 3 - 2 ) f ( u ，y ) 为图像频域函数，石= 0 l ，2 ，m - 1 ；y = 0 ，1 ，2 ，n l 。 由以上叙述可知，对图像进行二维离散傅罩叶变换，得到的是图像的频谱图 ( 又叫频率图) 。图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是狄度在 平面空间上的梯度显现。通过观察频谱图，我们可以看出图像的能量分布。图 3 2 显示了两幅不同能量的图片及其频谱图。从图中可以看出，对于整体颜色偏 暗( a ) 图，其频谱图( c ) 也偏暗；而对于整体颜色较亮的( b ) 图，它的频谱 1 3 - i - 大学硕士学位论文 图( d ) 亮点较多，相对( c ) 图，能量较大。 h32 ：傅里叫变换在凹像处理中的意义 和( b ) 的频谱削。 ( d ) a ) ，( b ) 是原始嘲像，( c ) 、( d ) 分* q 是( a ) 在利用傅里叶变换处理及分析图像时，又时常将频谱图分为幅度谱和相位 谱。将二维傅罩叶变换置于极坐标下，则可以表示为式( 33 ) ： f ( u ，v ) = f ( u ，v ) p + ” ( 33 ) 其中，频谱的幅度谱表示为i ，( “，时i 相位谱表不为武“，v ) 。设r r ( u ，v ) 和，( “，v ) 分为是f ( 乩v ) 的实部和虚部，则幅度谱和相位谱可分别山式( 34 ) 和( 3 - 5 ) 得 到： f f ( ) = 月，2 ( “，v ) 十，2 ( ) 2 ( 3 - 4 ) 虬归r c t a n 巡r j ( u , v ) c s - s ， 图3 - 3 盟直观地晚叫一幅幽像的幅度谱和相恃谱。 第二口种安幸目像“啃希 隔 图3 - 3l e n a 的幅度谱自l 相位诺酗。( a ) 是l e n a 原始幽：( b ) 是( a ) 的幅度谱幽：( c ) 是 幅度谱的复原酗( 相位为0 ) ：( d ) 是( a ) 的相位谱：( e ) 是相位谱复原| 圣i ( 将幅 度苴为一个常挝，本实验】坟的常请为l 矿) 从物理意义上说幅度谱决定了一幅图像台有的各种频率分量的数量；而相 位谱决定了每一种频率分量在图像中的位置，只要每一种频率分量保存在正确位 1 5 一一一 中山大学硕士学位论文 置，那么图像就能够完整地保存下来。此外，一幅图像的相位信息很敏感，如果 改变图像的相位信息，图像就会变得“面目全非 。因而在图像处理中，往往只 对幅度谱进行操作。也正是因为这个原因，在研究哈希算法的时候，人们很容易 忽略重要的相位信息。本文算法正是在傅里叶变换的基础上展开的。 首先，对一幅图像进行三次小波分解( d w t ) 提取其低频分量i ( x ，y ) ，这相 当于对图像做低通滤波。使用低频分量的好处就是低频部分集中了一幅图像大部 分的能量，能够反映出图像的大致信息，而高频分量很少，仅仅体现了图像的某 些细节。但是，高频分量数值过大，如果在图像特征提取过程中引入高频分量， 则会对哈希造成较大的干扰，不利于获得鲁棒的哈希。 其次j 对低频分量i ( x ，y ) 进行离散傅里叶变换，获得频谱i ( u ， ，) 。 最后，依据式( 3 3 ) ，我们提取j ( “，v ) 的幅度信息l j ( ”，力l 和相位信息p ( u ，v ) 。 以上实现流程如下所示： 酬一地川一 ! ：i ；i 磊差 3 3 2 相位差分 这部分将对相位信息p ( u v ) 进行拉普拉斯滤波( l a p l a c i a nf i l t e r ) 以获得相 位差分( “，y ) 。下面先介绍拉普拉斯滤波的定义及物理意义。 拉普拉斯算子是一种最简单的二阶各向同性( 各向同性即指响应与图像的突 变方向无关) 微分算子。它通过处理矩阵中各个像素的邻域部分获得一个新矩阵。 拉普拉斯变换在图像处理中有重要应用，一个二元图像函数f ( x ，j ，) 的拉普拉斯 变换定义为： v 2 f _ - 警+ 等 6 ， 将式( 3 - 6 ) 转换为离散形式，可得公式( 3 7 ) ： v 2 f = 4 f ( x ，y ) - f ( x + l ，y ) + f ( x - i ，y ) + 厂( z ，y + 1 ) + 厂( 工，y - 1 ) 】 ( 3 7 ) 任意阶微分都是线性操作，所以拉普拉斯变换也是一个线性操作。 。章种安车目像n 哈希 利用拉普拉斯变换，可以构造出拉普拉斯滤波器。式( 3 - 7 ) 给出了平行与 难直四个方向的滤波。另外，对角线方向也可以加入到拉普拉斯滤波器中。拉普 拉斯滤波器的掩模如图34 所示： 拉普拉斯滤波在图像增强操作中有重要的意义。它对图像中灰度的突变有较 强的响应，所以在突变的位置有较大的输出值；对灰度变化缓慢的区域响应较弱， 因而在该区域的输出值会很小。总的说束，拉普拉斯滤波对图像灰度的突变很敏 感，能起到良好的锐化作用。如图35 所示。 罔匪 a )( b ) 陴0 平10 阵i - - 罩i p pl ! l 二! h l ! l ! l ! 1 li ! i 幽3 4 ：离散拉酱拉斯滤波器所删的滤波器掩模。( a ) 是依据式( 36 ) 得到的滤波器掩模 ( b ) 是在( a ) 的基础上加进了对角线邻域；( c ) 年( d ) 是另外两种拉 拉斯滤波 器掩模。 ( a )( b ) 幽3 5 拉评拉斯滤波操作。( a ) 是嫌作原始图像：( b ) 是对( a ) 滤波肝的削像，滤波掩模 为幽3 4 的( b ) 。 在本文算法中，将得到的相位信息矩阵p ( u ，曲周围补0 ，然后选择圉3 - 4 中 l7 中山大学硕士学位论文 的( b ) 作为拉普拉斯滤波器掩模对e ( u ，v ) 进行滤波操作，随即得到相位差分矩 阵，( “，访。 拉普拉斯滤波 p ( u ，访一p ( “，1 ，) 这里，我们选择拉普拉斯滤波是因为它对图像灰度的突变具有很强的敏感 性。当一幅图像经过扰动较大的操作或者恶意篡改时，其相应位置的灰度值变化 剧烈，且这种剧烈的变化在经过拉普拉斯滤波后就更深刻地凸显出来。这样，图 像改变前后的哈希值就会产生较大的改变，从而可以检测图像内容是否改变。此 外，我们使用图3 - 4 中( b ) 而非( a ) 作为滤波器掩模，也是为了得到更加敏感 的哈希。因为( b ) 是使用周边八个系数( 而( a ) 只使用了周边四个系数) 对中 心系数进行修改，也就是说当其中一个系数发生改变，就会扰动其他八个系数跟 着变化，这就大大增强了算法的敏感度，为得到一个安全的哈希