（电路与系统专业论文）基于两种不同载体的信息隐藏方法研究.pdf

摘要 摘要 随着信息时代的到来，特别是互联网技术的普及，信息的安全保护问题日益 突出。一种新兴的信息安全技术信息隐藏( i n f o r m a t i o nh i d i n g ) 应运而生， 并作为隐蔽通信和版权保护的有效手段，迅速成为国际上的研究热点。本文主要 研究了基于两种不同载体的信息隐藏方法：以图像为载体以及以d n a 为载体。 首先，本文介绍了一种基于人类视觉系统量化的j p e g 信息隐藏方法。该方法 以基于人类视觉系统的量化表为基础，用修改后的量化表量化原掩体图像的d c t 系数，然后将信息嵌入量化结果。与经典的j p e g 信息隐藏方法叫t m 法的实 验比较结果表明，该方法隐藏的信息量与q t m 方法相同，且嵌入信息后的图像 ( s t e g o 图像) 质量更好，有效减小了信息嵌入增加的图像失真。 其次，本文对已有的基于f i b o n a c c i 矩阵的j p e g 信息隐藏方法进行了量化表的 修改，并用修改的量化表实现了该算法。为进一步提高s t e g o 图像质量，本文又 设计了一种基于f i b o n a c e ip - c o d e s 矩阵量化的j p e g 信息隐藏方法。该方法修改了 f i b o n a c e ip - c o d e s 矩阵，并以此为量化表对掩体图像的d c t 系数进行量化，并嵌 入信息。实验结果表明，该方法隐藏的信息量与f i b o n a c e i 方法相同，且s t e g o 图 像质量好。 此外，本文还研究了以d n a 为载体的信息隐藏方法，并实现了一种以活性 d n a 为载体的信息隐藏技术。该技术利用密码子冗余和算术编码，实现了在d n a 活跃的译码部分进行信息隐藏而不改变最终的氨基酸序列，不会引起基因突变， 可有效用于新基因发现、基因治疗药物等领域的知识产权保护。 文章的最后一章对论文所做工作进行了总结，并对今后的工作提出了一些自 己的看法和建议。 关键词：信息隐藏，j p e g ，人类视觉系统，f i b o n a c c i 矩阵，f i b o n a c e ip - c o d e s 矩 阵d n a a b st r a g t w i t ht h ec o m i n go ft h ei n f o r m a t i o ne r aa n dt h ew i d e s p r e a da p p l i c a t i o n so fi n t e r n e t t e c h n o l o g y , t h ei n f o r m a t i o ns e c u r i t yi sg o i n gt ob ea l li m p o r t a n ti s s u e a ne m e r g i n g i n f o r m a t i o ns e c u r i t yt e c h n o l o g y , i n f o r m a t i o nh i d i n g ，c o m e so u tf o r i ta n dh a sa t t r a c t e d m o r ea n dm o r er e s e a r c h i n t e r e s ta sa ne f f e c t i v es c h e m ef o rm e c o v e r e d c o m m u n i c a t i o na n df o rc o p y r i g h t sp r o t e c t i o n t w ot y p e so f t h ei n f o r m a t i o nh i d i n ga r e s t u d i e di nt h i st h e s i s o n ei sb a s e do ni m a g ea n dt h eo t h e ro nd n a f i r s t l y , t h i st h e s i si n t r o d u c e sah u m a n - v i s u a l s y s t e m ( h v s ) b a s e dj p e gd a t a h i d i n gs c h e m e h e r e ，ah v s b a s e dq u a n t i z a t i o n t a b l ei sm o d i f i e da tf i r s t , a n du s e dt o q u a n t i z et h ed c t c o e f f i c i e n t so ft h eo r i g i n a lc o v e ri m a g e a tl a s t ，t h ei n f o r m a t i o nt o b eh i d d e ni se m b e d d e di n t ot h eq u a n t i z e dd c tc o e f f i c i e n t st og e n e r a t et h es t e g o i m a g e t h es i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a t , c o m p a r i n gw i t ht h e w e l l k n o w nq t m s c h e m e t h ep r o p o s e dm e t h o dc o u l da c h i e v eh i g h e rq u a l i t yo ft h es t e g oi m a g ew h i l e h a v i n gt h es a m ee m b e d d i n gc a p a c i t y s e c o n d l y , t h eq u a n t i z a t i o nt a b l eo fa ne x i s t i n gj p e gd a t ah i d i n gs c h e m eb a s e d u p o nf i b o n a c c im a t r i x ，( f i b o n a c c i s c h e m e ) ，i sc o r r e c t e d t h i ss c h e m ei s a l s o i m p l e m e m e dw i t ht h ec o r r e c t e dq u a n t i z a t i o nt a b l e t of u r t h e ri m p r o v et h eq u a l i t yo f t h es t e g oi m a g e ，t h i st h e s i sh a sa l s od e s i g n e daj p e g d a t ah i d i n gm e t h o db yu s i n gt h e m o d i f i e df i b o n a c c ip - c o d e sm a t r i x e x p e r i m e n tr e s u l t sr e v e a l t h a ti t se m b e d d i n g c a p a c i t yi ss a m ea st h eo n eo ff i b o n a c c is c h e m e ，w h i l e t h eq u a l i t yo fi t ss t e g oi m a g e i si m p r o v e d m e 砸1 w h i l e t h i st h e s i sa l s os t u d i e st h ei n f o r m a t i o nh i d i n gm e t h o d sw h i c hu s e d n a a st h ec o v e r s ，a n dd e s i g n sam e t h o db a s e du p o nl i v ed n a t h i sm e t h o dr e a l i z e s t oe m b e dt i l ei n f o r m a t i o ni n t o t h e c o d i n gp a r t o fl i v ed n ab yu s i n gc o d o n r e d u n d a n c ya n da r i t h m e t i cc o d i n g i tw i l ln o tc h a n g et h ef i n a la m i n oa c i ds e q u e n c e ， n o tl e a dt og e n e t i cm u t a t i o n h e n c e ，i tc a nb eu s e dt op r o t e c tt h ef i n d i n g so ft h eg e n e s a n dt h ei n t e l l e c t u a lp r o p e r t i e so fg e n et h e r a p ye f f e c t i v e l y i nt h ee n do ft h i sd i s s e r t a t i o n ，s u m m a r yo fp e r v i o u sw o r ka n ds u g g e s t i o n sf o r f u t u r ew o r ka r eg i v e n k e y w o r d si n f o r m a t i o nh i d i n g ，j p e g , h u m a nv i s u a l s y s t e m ，f i b o n a c c im a t r i x ， f i b o n a c c ip c o d e sm a t r i x ，d n a 2 第一章绪论 1 1 信息隐藏技术概论 第一章绪论 随着信息时代的到来，特别是互联网技术的普及，信息的安全保护问题日益 突出。目前的信息安全技术基本上都是基于密码学理论的，无论是采用传统的密 钥系统( 如d e s ) 还是公钥系统( 如r a s ) 【1 】，其保护方式都是控制文件的存取， 即将文件加密成密文，使非法用户不能解读。但是随着计算机计算能力的不断提 高，这种通过增加密钥长度来提高系统安全性的方法越来越不可靠。信息系统正 面临着信息的保密性、完整性和可控性的威胁。 另外，多媒体技术已被广泛应用，需要加密、认证和版权保护的音像数据越 来越多。数字化的音像数据从本质上说就是数字信号，如果对这类数据也采用密 码加密的方式，就忽视了其本身的信号属性。非法用户一看便知数据是经过加密 处理的，即使密码的强度足以使得攻击者无法破解出明文，但攻击者有足够的手 段来对其进行破坏，干扰通信的进行。密文容易引起攻击者注意是密码学的一个 显著弱点。因此具有伪装特点的信息安全技术信息隐藏( i n f o r m a t i o nh i d i n g ) 【2 】应运而生，作为隐蔽通信和版权保护的有效手段，迅速成为国际上的研究热 点。 信息隐藏( i n f o r m a t i o nh i d i n g ) ，又被称为数据隐藏( d a t ah i d i n g ) ，在不对载 体信号产生过分影响的条件下，运用各种信号处理方法将需要隐藏的信息嵌入到 一般的多媒体数据中，以实现版权保护、隐蔽通信等功能。接收者获得隐藏对象 后按照约定的规则读取秘密信息。当非法用户截获到含有秘密信息的文件后，他 只能解读到文件载体的内容，而不会意识到其中含有秘密信息。由于含有秘密信 息的文件不像加密的文件那样混乱、无意义，所以更具欺骗性，破解难度更大。 换言之，信息隐藏充分利用人类感觉器官的不敏感，以及多媒体数字信息本身存 在的冗余，将秘密信息隐藏在数字媒体中，在实现信息内容隐藏的同时，也隐藏 了信息的存在，因而在信息安全领域显示出更为优良的特性。 一个通用的信息隐藏的模型 3 】可以描述如下，如图1 1 1 所示。系统主要包括 秘密信息的嵌入过程和提取过程。其中，嵌入过程是指信息隐藏者利用嵌入密钥， 将秘密信息添加到原始数据中；提取过程是指利用提取密钥从接收到的、可能结 果已经被修改的隐藏对象中恢复出秘密信息，在提取过程中可能需要原始数据， 也可能不需要。嵌入密钥和提取密钥用于控制隐藏过程，使得检测或恢复过程仅 限于那些知道密钥的人。 第一章绪论 图1 1 1 信息隐藏系统的一般模型 用来隐藏信息的原始数据我们称之为载体，又被称为掩体信号( c o v e r s i g n a l ) ，通常可以是图像、音频、视频等数字媒体。而待隐藏的秘密信息也可以 是文字，图像，音频，视频，或者是其他任何可以用比特流表示的数据。将秘密 信息隐藏在掩体信号后产生的信号被称为隐写信号( s t e g os i g n a l ) ，一般的观察 和分析应该察觉不到它和掩体信号的差异。 按隐藏技术的应用目的和载体对象不同，信息隐藏可分为许多分支领域 3 】， 如图1 1 2 所示：隐蔽信道、隐写术、匿名、版权标记术等。而数字水印与隐写 术则是其中最为重要的两项分支。 信息隐藏 ( i n f o r m a t i o nh i d i n g ) ( c 。慧撼e l s ) ( s t e 嚣辚h y ) ( a n 熏嘉i 劝( c o p 版枝y r i g h 标记tm a 术r k i l l 曲 厂 厂l 语义隐写技术隐写 鲁棒版权标记堍弱水印 ( l i n g u i s t i c ( t e c h n i c a l ( r o b u s tc o p y r i g h t ( f r a g i l ew 。；矗湍绯i n g ) s t e g a n o g r a p h y )s t e g a n o g r a p h y ) m a r k i r i t i ) 厂 数字指纹水印 ( f i n g e r p r i n t i n g ) ( w a t e r m a r k i n g ) 图1 i 2 信息隐藏的分支 数字水印技术【4 6 】( w a t e r m a r k i n g ) 是将标志产品的作者、所有者、发行者、 使用者、出品时间等信息按一定的算法嵌入载体信号中，用以保护载体的版权。 嵌入的水印不能影响载体的商用价值，并且可从含水印的载体数据中检测或提取 出来。隐写术( s t e g a n o g r a p h y ) 7 1 1 】则是将秘密信息隐藏在载体中，尽可能不引 起第三方怀疑的通过公共信道发送出去，它更注重隐蔽性。隐写的目的是为了保 护隐藏在载体中的信息。如果第三方察觉出载体数据中含有额外的秘密信息，尽 管无法破译具体内容，隐写亦告失败，因为信道的监控者可以中止通信并追查信 4 第一章绪论 息来源。 信息隐藏技术虽然有许多不同的分支，但是各个分支具有许多共同的特征。 具体特征如下： ( 1 ) 不可感知性：对信息隐藏系统的一个最重要的要求是隐藏信息的不可感知 性，如果在信息嵌入过程中使载体引入了人为痕迹，给多媒体载体的质量 带来了可视性或可听性的下降，就会减少已嵌入信息的多媒体载体的价 值，破坏信息隐藏系统的安全性。 ( 2 ) 鲁棒性：即使隐写信号收到一定的扰动，也应该仍然能恢复隐藏的秘密信 息。对多媒体数据往往要多有损压缩处理，以缩小文件规模，节省存储空 间和传输时间，信息在传输过程中也会收到噪声干扰、滤波及可能的人为 破坏，因此一定的鲁棒性要求是必须的。 ( 3 ) 隐藏信息量：在保证不可感知性和载体一定的前提下，应尽量在载体中嵌 入更多的信息。 ( 4 ) 密钥与安全性：与信息加密技术一样，信息隐藏技术也是把对信息的保护 转化为对密钥的保护。因而密码学中对密钥的基本要求也适用于信息隐藏 技术。在设计一个信息隐藏系统时，密钥的产生、发放、管理等都须综合 考虑。 数字水印与隐写术有着密切的联系，并且他们有着相同的主要性能指标，即 不可感知性、鲁棒性和嵌入信息量。但由于应用领域的差异，数字水印与隐写术 之间还有一些不同。对于数字水印来说，上述三项性能的重要性排序是鲁棒性、 不可感知性、嵌入信息量。鲁棒性意味着水印不能被干扰或恶意处理去除，这是 版权确认的保证，因此最重要；不可感知性保证了数字产品的商用价值；至于嵌 入信息量，只要能够标识一些必要的信息，并没有过高的要求。而对于隐写术来 说，这三项性能的重要性排序是不可感知性、嵌入信息量、鲁棒性。不可感知性 包括视听觉和统计上的不可感知性，意味着监控者无法察觉，所以最重要；隐 蔽通信往往要求高传送率，战争状态下还要求实时传送，故嵌入量其次；隐写术 通常应用于无扰信道，因此对鲁棒性要求最低。本文的研究重点是隐写术，因此 下一节开始详细介绍隐写术的有关特性。 1 2 隐写术 隐写术一词来源于希腊语，其对应的英文意思是“c o v e r e dw r i t i n g ”，也就是 “隐秘书写 。隐写术的应用实例可以追溯到非常久远的年代。被人们誉为历史 学之父的古希腊历史学家希罗多德( h e r o d o t u s ，4 8 6 - 0 2 5 ) ，在其著作中讲述了这 样一则故事：一个名n q h i s t a i e u s 的人筹划着与他的朋友合伙发起叛乱，里应外合， 第一章绪论 以便推翻波斯人的统治。他找来一位忠诚的奴隶，剃光其头发并把消息文刺在头 皮上，等到头发又长起来了，把这人派出去送“信”，最后叛乱成功了。隐写术是 着眼于掩藏一次通信的存在，也就是说，是使得攻击者不确定哪里存在秘密，它 隐藏的是信息存在的形式。 古典隐写术与其说是- f - j 技术，不如说是一种需要丰富想象力的艺术。随着 近年来计算机和数字信号处理的发展，建立在现代通信、数字处理和编码技术基 础上的当代隐写术，以及基于各种统计信号分析手段的隐写分析，与古典隐写术 具有完全不同的内涵，它正以全新的面目出现，成为当前涉及信息安全的研究和 应用领域中的一个重要内容而受到高度重视。 历史上隐写术在其发展过程中逐渐形成了两大分支，分别为技术隐写书 ( t e c h n i c a ls t e g a n o g r a p h y ) 和语义隐写术( 1 i n g u i s t i cs t e g a n o g r a p h y ) 2 】。 技术隐写术是指采用一定的技术手段，借助于某些道具或媒体来秘密的传输 信息的技术。技术隐写术往往是通过在某个物体载体中“夹带秘密信息，秘 密信息本身不在物体载体的表面出现，不影响载体信息的使用，因而这种“夹 带”行为无法被人的感觉所察觉。扩频通信技术的引入将隐写术扩展到应用更广 泛的频率带宽上。技术隐写术是隐写术中的主要分支，其根本特征在于技术性强， 并且伴随着科技的发展而发展。从古代的利用动物的身体上打蜡，到近代使用的 隐性墨水，再到当代使用的扩频通信、网络多媒体数据隐写等，可以说任何一种 新隐写技术的出现都离不开科技的进步。 语义隐写书利用了语言文字自身及其修辞方面的知识和技巧，通过对原文进 行一定规则下的重新排列或剪裁，将秘密信息巧妙的隐藏在表面看来很平常的信 息之中，我国古代经常使用的“藏头诗”也是语义隐写术的一种形式。通常经过 处理后的文档表面看上去仍然是合乎修辞逻辑，且有明确的“表面 意义，使得 一般性检查或分析无法察觉其中隐含的秘密信息。但是，由于创建或寻找合适的 掩饰文本相当困难，因此有些隐含了秘密信息的文件通常读或昕起来很奇怪，这 往往会引起保密检查员的注意和怀疑。 现代的隐写术是在多媒体技术、网络技术和密码技术高度发展的平台之上发 展起来的，其技术复杂度要高得多。例如，在一幅通过公共网络传输的数字形式 的风景画中“夹带 一幅经过加密的军事地图已非难事。信息之所以能够隐藏在 多媒体数据中是因为：一方面，多媒体信息本身存在很大的冗余性，从信息论的 角度看，未压缩的多媒体信息的编码效率是很低的，所以将某些信息嵌入到多媒 体信息中进行秘密传送是完全可行的，并不会影响多媒体信息本身的传送和使 用；另一方面，人眼或入耳本身对某些信息都有一定的掩蔽效应，比如人眼对灰 度的分辨率只有几十个灰度级，对边沿附近的信息不敏感。利用人的这些特点， 6 第一章绪论 可以很好地将信息隐藏而不被察觉。 一个隐写方法的优点和缺点由不可感知性、嵌入信息容量以及安全性三方面 来进行评估。这三项性能的重要性排序是不可感知性、嵌入信息量、安全性。 1 3 信息隐藏技术的发展现状 信息隐藏是- i - j 具有渊源历史背景的新兴学科，涉及感知科学、信息论、密 码学等多个学科领域，涵盖信号处理、扩频通信等多专业技术的研究方向。在以 i n t e r n e t 为代表全球信息化迅猛发展的今天，由于对保护知识产权不断增长的需 求，世界各国对信息隐藏技术的兴趣正在迅速增长。为了便于学术交流，1 9 9 6 年5 月3 0 号至6 月l 号在英国剑桥召开的国际第一届信息隐藏学术研讨会上，已经 对信息隐藏的部分英文术语和学科分支进行了统一和规范，标志着信息隐藏学的 正式诞生。 国际学术界陆续发表了许多关于信息隐藏的文献，几个有影响的国际会议 ( m e ei c i p ，i e e ei c a s s p 等) 及一些国际权威学术期刊相继出版了与信息隐 藏相关的专题。其研究内容从空间域信息隐藏，逐步转向频率域信息隐藏：从以 数字水印为主的研究逐步转向与数据压缩、数据融合、神经网络等学科的理论和 方法相结合的全面的理论和应用研究。 相对于数字水印来说，隐写术的研究工作起步稍晚，但近年来，这方面的研 究已开始呈现明显的上升势头，人们已提出不少成功的隐写算法。一些算法被开 发成隐写工具，如：e z s t e g o 1 2 ，j p e g j s t e g 1 3 ，s t e g a n o s 1 4 ，s - t o o l s 1 5 等， 其中不少可从互联网上免费获得。这些工具使用的技术包括将l s b 嵌入法直接用 于图像的像素、变换系数，扩频技术等。近年来还出现许多其他方法，例如基于 小波变换的有损压缩嵌入技术 1 6 1 ；通过修改量化表并将信息嵌入到量化后的 d c t 系数中，以嵌入信息量与提高s t e g o 像质量 1 7 1 等。 1 4 基于量化表修改的j p e g 信息隐藏方法 j p e g 1 8 是- - 种使用非常广泛的图像格式，用j p e g 图像作为载体进行信息隐 藏将不容易引起拦截者( 攻击者) 的主意，因此具有重要的应用价值。目前已出 现多种以j p e g 图像作为载体的隐写技术，如j p e g j s t e g 、f 5 1 9 等。 1 4 1j p e g 简介 j p e g ( j o i n tp h o t o g r a p h i ce x p e r tg r o u p ) 是i s o i e c 联合图像专家组指定的静 止图像压缩标准，是适用于连续色调( 包括灰度和彩色) 静止图像压缩算法的国 7 第一章绪论 际标准。j p e g 算法共有4 种运行模式： ( 1 ) 无损压缩算法：基于空间预测( d p c m ) 进行压缩，可以保证无失真地 重建原始图像； ( 2 ) 基于d c t 的顺序模式：按从上到下、从左到右的顺序对图像进行编码， 称为基本系统； ( 3 ) 基于d c t 的递进模式：对一幅图像由粗到细进行编码； ( 4 ) 分层模式：一个种分辨率对图像进行编码，可以根据不同的要求，获 得不同分辨率的图像。 下面简述j p e g 压缩过程。 首先将原始图像分割为不重叠的8 x 8 的小块，然后在每个小块中作8 8 - 维 d c t 变换，得到6 4 个d c t 系数，代表图像块的不同频率成分。在8 x8 的系数矩阵 中，左上角的数为直流系数，其余6 3 个为交流系数。从左到右水平频率增高，从 上到下垂直频率增高。接着对d c t 系数进行量化，再用z i g z a g 扫描将系数矩阵变 成一维数列，按频率由低到高排列，最后具体编码。 量化d c t 系数时，通常对不同频率成分采用不同的量化步长。量化步长越大， 原始数据的失真就越大。由于人类视觉对低频较为敏感，所以量化步长由低频到 高频呈上升趋势。不同频率位置上的量化步长统称量化表，例如推荐的j p e g 缺 省量化表，如图1 _ 4 1 所示。 图1 - 4 1j p e g 缺省量化表 在j p e g 压缩过程中，量化表并不是标准之一，因此可以修改j p e g 量化表以 控制压缩比与压缩质量。量化步长取得较大，压缩比就较高，重建的原始图像质 量较差；反之，量化步长取得较小，压缩比就较低，重建的原始图像质量较好。 1 4 2 基于j p e g 图像的信息隐藏方法 目前，以图像为掩体信号的信息隐藏算法大体可以分为两类：空间域信息隐 藏和变换域信息隐藏。空间域方法是把秘密信息直接嵌入到图像的象素值中，得 一5 6 2 7 2 m 9 6 5 5 6 7 9 “9 l o 9 o b b m b 引酗飘m n 坦加 o 8 7 7 垮m h m 钺贷弼硝m m 挖m 4 6 o l 8 l 您坦 舛拍孔醯趴m mm垮m捞斛盯92 m h m 挖 他鳄n挖b挖”斛兜眩h掩m何陀 第一章绪论 到含有秘密数据的s t e g o 像，而变换域方法是先把掩体信号变换到频率域，将 秘密信息嵌入到某些变换系数中，再对嵌入后的图像进行反变换得到含有秘密数 据的s t e g o 图像。空间域信息隐藏方法有一个普遍的缺点，就是鲁棒性较差，因 此，近年来信息隐藏领域的研究多集中在频率域。 由于j p e g 的广泛应用，人们提出了不少基于j p e g 图像的频率域信息隐藏方 法 2 0 2 2 。多数以j p e g 图像为掩体信号的信息隐藏方法都是先对掩体图像进行 d c t 变换，再用j p e g 缺省量化表对d c t 系数进行量化，将信息隐藏于d c t 系数 的低频或者中频分量的最低有效位( l s b ) ，最后对嵌入信息后的d c t 系数编码， 得到含有秘密信息的j p e g 图像。除此之外，还有另一类基于j p e g 的信息隐藏方 法，该类方法先对j p e g 的缺省量化表进行修改，用修改后的量化表对d c t 系数 进行量化，将秘密信息嵌入到量化后的d c t 系数中频a c 分量的l s b ，对嵌入信 息后的d c t 系数编码，得到含有量化表及所有秘密信息的j p e g 流文件。 在j p e g 标准中，j - p e g 推荐的缺省量化表只是作为d c t 系数量化众多例子中 的一个，有其应用的局限性，而且j p e g 标准允许用户重新定义量化表来控制压 缩比和压缩质量。于是论文在此基础上，对于量化表的构造与修改作了多方面的 研究。 1 4 3 论文主要工作 隐写术的研究中主要存在以下几个重要问题：如何提高信息嵌入量；如何保 持s t e g o 图像的质量；如何提高安全性。 论文首先介绍了著名的j p e g j s t e g 隐写算法，这种方法将秘密信息嵌入到用 j p e g 缺省量化表量化后的d c t 系数的最低有效位，但原始值为1 、0 、l 除外。 接着介绍了i 虫c h a n g 等人提出的基于量化表修改的数据隐藏算法( q t m 算法) 【1 7 】。这两种方法在信息嵌入量与s t e g o 像的质量方面都有一定欠缺。 为改进嵌入信息后的s t e g o 羽像的质量，本文结合了基于人类视觉系统的量化 表对原信息隐藏方法进行了改进。该方法修改了基于人类视觉系统的量化表 2 3 】，并以修改后的量化表对原掩体图像的d c t 系数进行量化，并在量化后的 d c t 系数中嵌入信息。与q t m 方法的比较实验结果表明，该方法隐藏的信息量 与q t m 方法相同，且嵌入信息后的图像质量更好。 为了提高嵌入信息量、改进嵌入信息后的s t e g o 图像的质量，本文对已有的一 种基于f i b o n a c c i 矩阵的j p e g 信息隐藏方法 2 4 】中所用的量化表进行了修改，并以 修改后的f i b o n a c c i 矩阵为量化表对掩体图像的d c t 系数进行量化，将要隐藏的数 据嵌入到量化后d c t 系数的d c 和a c 系数中，得到含有秘密数据的j p e g 图像。在 此基础上，本文根据f i b o n a c c ip - c o d e s 矩阵生成了一种新的量化表，加以修改， 9 第一章绪论 并以此为量化表对掩体图像的d c t 系数进行量化，并嵌入信息。实验结果表明， 该方法隐藏的信息量与f i b o n a c c i 方法相同，且嵌入信息后的图像质量好。 1 5 以d n a 为载体的信息隐藏方法 一直以来，我们都知道d n a 是遗传物质，储存在d n a 中的信息使无活力的分 子组织成为有功能的活细胞，进而构成能进行新陈代谢、生长和繁殖的生物体。 近来研究发现，d n a 的医学特性也可以用来解决复杂的计算问题【2 5 】，例如信息 隐藏等。 1 5 1 生物背景 生物的发展是一个漫长的进化过程。l9 世纪5 0 年代，英国生物学家达尔文( c r d a r w i n ) 根据对世界各地生物的考察资料和人工选择的实验提出了生物进化 论。1 8 8 9 年达尔文出版物种起源巨著，提出了以自然选择为基础的生物进化 论学说。 随着人类对生命的进一步研究，遗传学的研究从细胞水平深入到分子水平， 计算也相应地深入到细胞计算 2 6 2 7 】和分子计算水平 2 8 31 。在遗传学方面，人 体信息处理系统其关键控制作用的d n a 遗传密码也被破译。在自然界中，生物 体表现出的性状多种多样，而每个物种又保持其相似性。这一切都是由生物体中 的遗传物质脱氧核糖核酸( d e o x y r i b o n u c l e i ca c i d ，缩写为d n a ) 决定的。d n a 中有4 种碱基：腺嘌呤( a d e n i n e ) 、鸟嘌呤( g u a n i n e ) 、胞嘧啶( c y t o s i n e ) 和胸腺嘧啶 ( t h y m i n e ) ，分别简写为a 、g 、c 、t 。各种碱基之间的不同组合就构成了异常 丰富的遗传信息。d n a 含有大量的遗传密码，通过生化反应传递遗传信息。这 一过程是生命现象的基本特征之一。近1 0 多年来，d n a 科学的发展非常迅速， 对生命科学、医学等方面带来了巨大影响。 1 5 2d n a 计算 近年来，科学家们研究出了d n a 芯片。既然d n a 能做成芯片，那么d n a 能 “计算”吗? 考虑到现有的计算机是建立在二进制编码基础之上，两者存在相似 性。那么，是否能找到一种方法，在d n a 的4 字母表 a ，t ，g ，c 的基础上进 行编码，对问题进行描述，并运用生物工具和技术进行处理达到计算的目的呢? 1 9 9 4 年，l m a d l e m a n 在s c i e n c e ) ) 杂志上首先发表开创性文章“m o l e c u l a r c o m p u t a t i o no fs o l m i o nt oc o m b i n a t o r i a lp r o b l e m s 【2 8 】，提出了d n a 计算概念， 并成功地解决了著名的h a m i l t o n 路径问题，指出了d n a 计算潜在的巨大并行性及 1 0 第一章绪论 待研究的问题，从而开创了d n a 计算的新纪元。自此，d n a 计算引起了国际上 许多学者的关注与兴趣并开展研究。 d n a 计算本质上就是利用大量不同的核算分子杂交，产生类似某种数学过程 的一种组合的结果，并对其进行筛选完成的。从原理和一些生物操作工具来看， d n a 计算与数学操作非常类似。单股d n a 可看作由4 种不同符号a ，t ，g 和c 组 成的串，就像计算机二进制编码中的“0 和“1 一样，可表示成4 个字母的集 合 a ，t ，g ，c ) 来译码信息。 1 5 3 论文主要工作 既然d n a 分子能进行计算，用 a ，t ，g ，c ) 来进行编码，以此类推，我们 可以在二进制的序列中隐藏秘密信息，那么就也能在d n a 中隐藏信息。 到目前为止，国内外学者已经发表了一些基于d n a 的信息隐藏方法。文献 3 2 】 研究了在d n a 微阵粒图中隐藏信息。文献 3 3 1 提出了一种基于d n a 的生物分子密 码系统，文献 3 4 】提出了一种基于d n a z 进制串的隐写术。文献【3 5 提出了一种 基于d n a 序列的信息隐藏算法，该算法首先将秘密信息进行预处理变成一维 d n a 序列，然后将此秘密信息隐藏在载体d n a 序列中。 针对这一新兴的领域，本文也做了一些基于d n a 的信息隐藏的研究，实现了 一种以活性d n a 为载体的隐藏信息的方法，以此可以保护基因的新发现、基因 治疗药物等的知识产权。本文提出的方法综合了密码子冗余和算术编码，在d n a 活跃的译码部分进行信息隐藏而不改变最终的氨基酸序列，保留基因中的遗传信 息不改变。 1 6 论文安排 本文结构安排如下： 第二章，介绍了经典的j p e g j s t e g 隐写算法以及基于量化表修改的隐写算法 ( q t m 方法) ，在这两种方法的基础上，结合基于人类视觉的量化表进行了改进， 通过实验证明该方法所取得的s t e g o 图像质量较好。 第三章，首先介绍了基于f i b o n a c c i 矩阵的j p e g 信息隐藏方法。在此基础上， 结合t q t m 方法与f i b o n a c c i 矩阵方法的研究思路进行了两种改进，通过实验证 明其中一种方法取得了较好质量的s t e g o l 羽像。 第四章，根据f i b o n a c c ip - c o d e s 矩阵生成法，生成了一个8 8 的f i b o n a c c i p - c o d e s 矩阵，并以修改后的矩阵运用到信息隐藏方法中，实验证明该方法具有 较大信息容量的同时也能有较好质量的s t e g o 图像。 第五章，实现了一种以d n a 为载体的信息隐藏方法，该方法能很好的隐藏信 第一章绪论 息并且保留基因中的遗传信息不改变。 第六章，对研究生工作的总结和对未来工作的展望。 1 2 第- 二章基于人类视觉系统量化的j p e g 信息隐藏方法 第二章基于人类视觉系统量化的j p e g 信息隐藏方法 2 1 概述 信息隐藏技术就是将数据直接嵌入到称为掩体信号( c o v e rs i g n a l s ) 的各种有 意义的多媒体数据( 例如文本，图像，音频视频流) 中。嵌入信息后的掩体信 号称为s t e g o 信号，而j l s t e g o 信号与c o v e r 信号在视觉上应无显著变化，以便在传 送s t e g o 信号时不引起人怀疑其含有秘密信息。 j p e g 是一种使用非常广泛的图像格式，用j p e g 图像作为载体进行信息隐藏 得到含有秘密信息的s t e g o 虱像将不容易引起拦截者的注意。例如，著名的信息 隐藏软件j p e g - j s t e g 就是基于j p e g 图像格式的信息隐藏。 本章将在第二节主要介绍j p e g j s t e g 信息隐藏方法以及基：r j p e g - j s t e g 的改进 算法叫t m 信息隐藏方法，并且在此基础上结合了基于人类视觉系统的量化 表对原有的j p e g 信息隐藏方法进行了改进，在第三节中，将给出这三种信息隐 藏方法实验结果与比较，最后是本章小结。 2 2 基于j p e g 的变换域信息隐藏方法 2 2 1j p e g - j s t e g 方法 j p e g j s t e g 是一种基于j p e g 的常用信息隐藏工具，它的算法步骤如下： 首先，把掩体图像分为不重叠的8 x 8 的子块，对每一子块进行d c t 变化，并 用图2 2 1 所示的j p e g 缺省量化表对变换得到的d c t 系数进行量化；其次，将待 隐藏的信息进行加密，将加密结果嵌入到量化后值不为0 ，1 或1 的d c t 系数的最 低有效位( l s b ) 中，其嵌入顺序是按如图2 2 2 所示的z i g z a g 扫描顺序进行的。 最后，用j p e g 的熵编码( 包括哈夫曼编码，游程编码及d p c m ) 对嵌入秘密信 息后的每一子块进行编码，从而得到一个含有秘密信息的j p e gs t c g o 文件。 下面举例说明采用j p e g j s t e g 方法进行秘密信息嵌入的过程。图2 2 3 ( a ) 所示 的是某掩体图像中的一个8x8 子块灰度值。j p e g j s t e g 方法先对该子块进行d c t 变换，变换后的d c t 系数如图2 2 3 ( b ) 所示。接着用j p e g 缺省量化表对其进行量 化，量化结果如图2 2 3 ( c ) 所示。由于j p e g j s t e g 方法只把信息隐藏在值为非o ，l 或1 的量化后的d c t 系数中。所以该子块中，只有7 9 和2 两个系数可以用于隐藏 信息，假设嵌入信息0 1 ( 二进制) ，那么隐藏了信息的子块如图2 2 3 ( d ) 所示。 第二章基于人类视觉系统量化的j p e g 信息隐藏方法 2 4 2 6 4 0 5 l 6 8 8 l 1 0 3 1 1 2 图2 2 1j p e g 缺省量化表 6 1 5 5 5 6 6 2 7 7 9 2 1 0 1 9 9 1 4 91 5 31 5 51 5 51 5 51 5 5 1 5 31 5 6 1 5 91 5 61 5 6 1 5 6 1 6 01 6 3 1 5 81 5 61 5 61 5 6 1 6 21 6 01 6 01 5 91 5 9 1 5 9 1 6 11 6 2 1 6 21 5 51 5 51 5 5 1 6 1 1 6 11 6 01 5 71 5 71 5 7 1 6 11 6 3 1 6 21 5 71 5 71 5 7 1 6 1 1 6 11 6 31 5 81 5 81 5 8 ( a ) ( c ) 0 0 o 0 0 o 0 0 2 23 53 8 4 85 l 5 7 3 63 74 95 05 85 9 图2 - 2 2z i g z a g 扫描顺序 2 82 9 3 04 3 4 24 4 4 55 4 1 5 35 5 5 66 l 6 06 2 6 3 6 4 1 2 6 0 - 1 - 1 2 52 2 31 - 2 3 1 7 6 3 3o01 一l1922o一11o 一720l10oo lll2ol1l 2o20一l111 一l0olo21一l 一324 221 一l 0 ( b ) ( d ) 图2 - 2 - 3j p e g j s t e g 方法举例：( a ) 掩体图像中一个8 8 子块灰度值，( b ) ( a ) 中子块 的d c t 系数，( c ) 量化后的d c t 系数，( d ) 嵌入信息后的d c t 系数。 j p e g - j s t e g 方法使用t j p e g 缺省量化表量化d c t 系数，由于量化后的值多为 0 ，l ，- l ，因此该方法隐藏的信息量很有限。如果量化后的d c t 系数为0 ，l 或1 的越多，那么它所能隐藏的信息量也就越少。而且，经j p e g 缺省量化表量化后 的d c t 系数的中高频部分基本都为0 ，不为o ，l 或1 的值多数在低频部分，因此 嵌入的秘密信息几乎都在低频部分，而人类视觉对于低频较为敏感，因此，采用 1 4 1 0 9 o b b b引仅侥救m忆m o 8 7 7 汐珥= = 舱 钺贷硝m m 屹m 6 9 4 9 6 4 7 8 l 1 2 2 5 6 8 9m挖卯钙他够n屹b趁於斛昵 6 2 4 4 8 4 9 2 场屹m m 体m 钞记 钳钉钙矾甜记酡 ，ll，i，l，l，l 1 l 1 l 9 4 o 9 9 1 2 2 3 4 5 5 5 6 6 6，_ii，_，_l_l o 0 o o o o 0 o 0 o 0 0 o o o o o 0 0 o 0 o 0 0 o o 0 o 0 0 0 0 o o 0 0 0 o 0 o o o o o o o o o 0 一 一 0 0 o o o 他o o o o o o o 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 o 0 o o o 0 0 0 0 0 0 o o o 0 0 0 0 0 o 0 o 0 o o o 0 o 0 -1i o 一 一 0 0 0 0 o 为乞o o o o o o 第二章基于人类视觉系统量化的j p e g 信息隐藏方法 j p e g j s t e g 方法所得到的s t e g o 图像质量不高。 2 2 2 基于j p e g - j s t e g 的改进算法 在第一章中已经介绍过j p e g 图像压缩过程，其中，对d c t 系数进行量化时所 用的量化表并不是j p e g 压缩的标准之一，而j p e g j s t e g 算法中所用的量化表是一 般j p e g 压缩时推荐所用的缺省量化表。用户可以修改量化表，以便控制压缩比 以及压缩图像的质量。 从上面的例子可以看出，j p e g j s t e g 算法能隐藏