信息隐藏(隐写术).ppt

隐藏信息(隐藏隐藏)，发表教师：馀艳韦宇，2020/5/31，2，1信息隐藏概要2隐藏隐藏的基本原理3隐藏隐藏4隐藏，2020/5/31，3， 隐写空间区域隐写原始类图像基于隐写文件格式的隐写替代技术：基于位平面、色通道LSB关系的技术有限调色板图像隐写转换区域隐写JPEG图像隐写，2020/5/31 3.3JPEG图像隐匿技术、JstegOutguess算法f5、2020/5/31、5 JPEG格式的图像通过网络被大量传输的普遍性和JPEG图像编码算法的公开性，JPEG图像受到很多隐匿技术研究者的欢迎，基于JPEG图像将其作为信息隐藏的载体图像在网络上进行隐藏通信，与其他图像格式相比，可疑性比较小。 由于JPEG图像形式采用了可逆压缩，图像所表示的效果根据质量系数而不同，因此攻击者很难判断图像中的异常是低质量系数还是嵌入隐藏的信息。 除了原始值为0和1的DCT系数之外，Jsteg和OutGuess将机密信息嵌入经量化DCT系数的LSB中。 另外，该算法2020/5/31，7，7，(1)Jsteg隐写算法通过首先获得图像量化DCT系数矩阵，用机密信息替换针对不是0、1的DCT系数的LSB，从而结束嵌入过程。 在提取秘密信息(连续嵌入)的情况下，可以仅提取秘密图像中不等于0和1的量化DCT系数的LSB。 Jsteg隐写术本质上是将LSB嵌入法应用于量化后的DCT系数的优点：实现简单的缺点：通过x2分析能够容易地检测到机密信息的存在，因此安全性不好，为2020/5/31、8、2020/5/31、9、(2) OutGuess算法是NielsProvos对Jsteg类算法缺陷提出的一种方法，主要分为两部分：的嵌入过程，不修改DCT系数值为0，1的DCT系数，在伪随机数发生器中建立间隔(随机间隔)校正过程消除了效果的出现，方法利用它们未改变的DCT系数来维护直方图，而2020/5/31、10、2020/5/31、11、以及(3)F5隐写算法则是德国着名学者Pfitzmann和Westfeld 对于JPEG图像，可以提供抗大的嵌入容量、x2检测的隐写算法。 F5的算法描述了随机序列的集合：其根据用户输入的口令随机选择量化DCT系数中的非零交流系数。 对选定的DCT系数进行分组，每个分组包括2k-1个DCT系数以嵌入k比特信息。 使用矩阵编码嵌入信息的2020/5/31，12，2020/5/31，13，矩阵编码，编码方式为(1，n，k )，n=2k-1，如何选择k？ 2020/5/31，14，使用矩阵代码嵌入机密信息的2020/5/31，15，F5算法的特征，隐藏信息量非常高效(embeddbitspercange ) :抗x 2检验的开源是常见的图像格式(JPEG ) 1信息隐藏概述2隐藏技术的基本原理3隐藏技术4 -使用隐藏分析技术的2020/5/31，17，隐藏分析的定义；隐藏分析的定义在2020/5/31、19、隐匿现状、1999年召开的第3次信息隐藏国际会议上，Westfeld等首次提出了检测空域LSB隐匿的直方图攻击方法。 通过分析像素值对的统计分布以建立卡方统计(x2)，可以检测隐藏的信息的存在，并可靠地估计嵌入的机密消息的大小。 但该方法需要进行多次卡方检验，计算速度受到一定的限制。 2020/5/31、20、Fridrich等于2001年首次提出了RS(regularsingular )隐写法。 这个方法来源于无损隐匿技术。通过计算LSB平面和移位LSB平面之间的可逆信息隐藏容量，推导出用于估计机密消息大小的方程，可以检测嵌入了当前唯一LSB替换和随机LSB替换的机密信息，以及可靠地估计所嵌入的机密信息大小的算法，并且具有高的可靠性和灵敏度。 2020/5/31，21是一种具有强自适应性的普通盲检测方法，但是大多数仅能以一定概率确定隐藏消息的存在性，而且检测的置信度随着嵌入的隐藏消息的减少而急剧下降，在很多应用中被不接受。 而且，这样的方法不能给出隐藏消息大小的信息，这对于下一消息的提取是不利的。 因此，许多研究者研究了特定隐藏方法的隐藏分析算法，旨在对特定隐藏方法进行可靠的检验，准确估计隐藏消息的大小，实现隐藏消息的提取。 2020/5/31，22，对于隐藏分析的原理以及信息隐藏技术来说，所有隐藏的机密信息m可以用以下的简单的方式来表示： m=p t是在处理了隐藏的机密信息之后载波文件中不发生失真的部分，所述隐藏的机密信息是媒体的人类无法感知到的能力的灰值p是在处理了隐藏的秘密信息之后，可以在载体文件中检测出失真的部分。 t的值的大小表示加速技术的水平，如果m=t，即p=0，则加速技术的嵌入表示不对载波信息产生影响，在此情况下加速技术达到最高水平，所有检测技术都是无用的。 2020/5/31，23，检测隐匿技术的目的、隐匿技术的存在性，估计隐匿技术的长度，提取隐匿技术中的隐匿技术，2020/5/31，24，传统的典型隐匿技术方法，直接观察分析法是基于统计特征的方法2020/5/31，25，(1)视觉攻击(VisualAttack )、错误的假言：LSB随机分布，使得可替换的人的认知能力可用于验证该假言的错误性。 视觉攻击：人们从图像的最低位可以看到隐藏的信息。 根据2020/5/31、26、视觉攻击、2020/5/31、27、LSBofOriginalImage、LSBofStegoImage、2020/5/31、28、(2)x2验证隐藏分析算法将载波设为8位灰度图像、将灰度值设为I的像素数设为ni，将n2i和n2i 1作为一对数字来处理。 机密信息可被视为0和1随机分布的比特流，并且值为0和值为1的可能性都是1/2。 当机密信息被载体图像的最低有效位完全替换时，n2i和n2i 1的值相对接近。 如果载体图像未被隐藏，则n2i和n2i 1的值大不相同。 2020/5/31，29，2020/5/31，30，期望分布：观察分布3360，两个分布之间的差是：两个分布是相同的累积概率函数：v:n2i和n2i 1 如果p接近1，不隐藏说明在载波图像中包含秘密信息信息，则p值接近0，2020/5/31，31，x2检测性能分析，为2020/5/31，32，2020/5/31，33，2020/5/31，34，2020/5/31，35，2020 (3)RS写入分析方法J.Fridirich等提出的RS检测算法在隐匿技术的研究中具有重要的意义，是以随机间隔嵌入LSB算法的隐匿技术的第一种方法，可以正确地推测秘密消息的长度。 由于大多数图像的采样点之间存在很强的相关性，但是秘密信息通常被压缩或加密并且被认为是不相关的，因此当秘密信息被嵌入载波图像数据的最低有效位中时，像素灰度值之间的相关性在一定程度上可能被破坏。 RS法利用这一特性检测数字媒体中是否包含机密信息。可以给出一个图像块2020/5/31、37，比如：以表示混乱程度： 其中，x是图像块的灰度值矩阵，X1将x向左移位1列，X2将x向下移位1行，f(X )表示相邻像素的灰度差的绝对值的总和。 另外，2020/5/31、38、F1可对应于在2i和2i-l之间的互反转操作(即F-1U3:可对2i-1和2 I之间的互反转操作，即LSB隐藏或对部分像素应用F1操作) 3360、2020/5/31、39、以及图像的像素组g可以利用判定函数f和反转函数f被划分成3种r、s和U:表达式，F(G )表示像素组G=(x1，x2，xn )的所有成员一次反转，但是，通常的嵌入算法对于不同的像素是不同的反转若定义模板m、m而使其为要素值-1，0，1 的1n维排列，则为FM(G)=(FM(1)(x1)，FM(2)(x2)，FM(n)(xn ) )。 另外，在2020/5/31、40、RS分析时，首先将检查对象图像分成相同大小的图像块，按每个小的图像块随机抽出部分像素(例如1/2 )进行F1操作，其后，利用式(3.3.4)计算其混乱度是否增加， 计算混乱度增加了的图像块在全部图像块中的比例，记载为RM，另一方面，混乱度减少了的图像块在全部图像块中的比例为SM，通常为RM SMSM、R-MS-M。 2020/5/31、41、检查对象图像被LSB隐藏时，应用F1操作和F-1操作的结果不同。 具体而言，对原始矢量图像进行隐匿处理本来是对部分像素应用F1操作，当前通过对隐匿处理图像的部分像素应用F1操作，可以分为未操作全部像素、经历了一次操作、经历了两次操作的3种。 其中第三类像素经历了2次F1操作，恢复到原来的值。 另一方面，如果对图像的一部分像素应用F-1操作，则几个像素经历过2次操作，但由于这些像素经历了1次F1操作和F-1操作，因此进一步远离原来的值，因此应用F-1操作时混乱度的增加比应用F1操作时混乱度的增加大，rmrr 因此，RS速记可以通过计算RM、SM、R-M和S-M并且比较它们之间的关系检测载波图像数据中是否包括机密信息。 可以是，2020/5/31，42，RS检测算法的性能分析，2020/5/31，43，2020/5/31，44，(4)F5检测算法，h (d ) (d=0，1，1，)是原始图像的AC系数的绝对值等于d的总数。 类似地，添加到hkl(d )为8X8的AC系数矩阵的字符数为(k，l )，1k，l8，并且绝对值等于d的个数。 相应地，H(d )表示经过F5嵌入的AC系数的绝对值是d的总数，Hkl(d )表示经过F5嵌入的AC系数矩阵的绝对值是k，l，并且因此，将绝对值标记为d的总数。 然后，假设2020/5/31，45，测量对象图像通过了F5嵌入算法之后，修正了n个非零AC系数。 在中，对于非零AC系数，它被改变的概率记为，即，n/p。 p是图像中所有非零AC系数的数量，p=h (1)-10h (2) . F5是随机选择嵌入的非零AC系数，因此总结了2020/5/31，46，2020/5/31，47，2020/5/31，48，性能分析，2020/5/31，49，隐写法，x2检定：对于连续LSB嵌入方式的检定精度但是，随机嵌入LSB的检查精度大幅度降低，这也与x2值的计算式有关。 RS检验法：越是随机嵌入的信息，检测效果越好。 然而，该方法将嵌入的信息看作完全的噪声并且复盖图像的初始偏差、噪声水平等会影响估计的精度。 一般来说，RS分析法是对LSB的嵌入检测精度高的方法，在连续嵌入的情况下检测率不高，但随着嵌入信息的大小变大，检测精度也增加。 F5隐写算法： F5隐写检测算法，隐写嵌入信息大小估计有效，误差小，同时该算法也可以应用于OutGuess隐写检测。 目前，许多学者和机构都致力于图像隐藏分析的研究，但迄今尚未形成完整的理论和实质性突破，目前的检测算法存在局限性。2020/5/31，50，图像隐藏分析的发展方向，图像隐藏分析的发展方向为：将当前有效的所有检验算法进行比较，找出各自的优点、极限和适用范围，将所有这些算法合并到一个分析系统中，将构成系统的所有检验算法系统集成大致分为两类策略：(1)对检测载体提取图像特征，然后构建通过模式识别、匹配判断结果的(2)分析系统，系统中安排不同的检测算法来检测不同统计特性的检测图像2020/5/31，51，隐匿技术的回顾空间隐匿技术原始图像隐匿技术使用基于文件格式的隐匿技术替代技术：基于比特平面、色通道LSB关系的技术奇偶校验二值图像中的隐匿技术， 利用利用图像区域中的黑像素的个数来编码秘密信息的行程长度编码来编码秘密信息的图像块中的黑点的总数的奇偶校验代表秘密信息0或基于1有限调色板图像隐藏板的隐藏： GifShuffle软件是基于图像内容的隐藏：最大搜索颜色分配方法S-T的ools、EzStego、OPA转换域隐藏技术JPEG图像隐藏技术： Jsteg、OutGuess、f5、2020/5/31、52、隐藏技术回顾空间隐藏原始图像隐藏是基于文件形式的隐藏替代技术： bit 利用基于色通道LSB关系技术奇偶校验二值图像中的隐写术， 利用利用图像区域中的黑像素的个数来编码秘密信息的行程长度编码来编码秘密信息的图像块中的黑点的总数的奇偶校验代表秘密信息0或基于1有限调色板图像隐藏板的隐藏： GifShuffle软件是基于图像内容的隐藏：最大寻找颜色分配方式S-T的ools、EzS