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        圖像隱寫分析技術(shù)研究

        2016-10-24 05:03:41武警工程大學(xué)
        電子世界 2016年18期
        關(guān)鍵詞:分析檢測(cè)信息

        武警工程大學(xué) 孫 娜

        圖像隱寫分析技術(shù)研究

        武警工程大學(xué)孫娜

        隱寫分析作為信息隱藏的對(duì)抗技術(shù)得到了很大的發(fā)展,尤其是計(jì)算機(jī)多媒體技術(shù)和處理能力的提高更加帶動(dòng)了這一學(xué)科的飛越。數(shù)字信息時(shí)代方便了人們生活的同時(shí),也在一定程度上威脅著人們的信息安全,通過信息隱藏和加密技術(shù)來實(shí)現(xiàn)隱秘通信顯得尤為重要,人們也開始逐漸依賴這些技術(shù)。數(shù)字圖像是一種非常常見的數(shù)字媒體,由于其本身冗余度高、處理方便等特點(diǎn),成為隱藏信息的理想載體,應(yīng)用十分廣泛。為了更加深入的掌握信息隱藏技術(shù)和分析含密媒體中的重要數(shù)據(jù),推動(dòng)我國(guó)在信息隱藏領(lǐng)域的研究,增強(qiáng)國(guó)家信息安全和防范網(wǎng)絡(luò)失泄密的能力,有效應(yīng)對(duì)數(shù)字信息時(shí)代面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn),必須加大此學(xué)科的研究力度。

        信息隱藏;隱寫分析;數(shù)字圖像

        1 引言

        信息隱藏技術(shù)與隱寫分析技術(shù)是一對(duì)矛盾關(guān)系,其發(fā)展是相互影響和相互促進(jìn)的,并且呈現(xiàn)出一種螺旋式上升的狀態(tài)。自從信息隱藏技術(shù)出現(xiàn)后,隱寫分析技術(shù)也在同步發(fā)展。當(dāng)一個(gè)新的隱寫算法出現(xiàn)后,針對(duì)這種算法進(jìn)行分析與探索,可以進(jìn)一步推動(dòng)隱藏算法在性能和安全方面的改進(jìn),以此來發(fā)明更加高效的隱藏算法。

        2 隱寫分析技術(shù)

        信息隱藏技術(shù)與隱寫分析技術(shù)是一對(duì)矛盾關(guān)系,其發(fā)展是相互影響和相互促進(jìn)的,并且呈現(xiàn)出一種螺旋式上升的狀態(tài)。自從信息隱藏技術(shù)出現(xiàn)后,隱寫分析技術(shù)也在同步發(fā)展。當(dāng)一個(gè)新的隱寫算法出現(xiàn)后,針對(duì)這種算法進(jìn)行分析與探索,可以進(jìn)一步推動(dòng)隱藏算法在性能和安全方面的改進(jìn),以此來發(fā)明更加高效的隱藏算法。

        2.1隱寫分析原理

        信息隱藏通用的過程可表示如下[1]:

        S =f(C,M)

        在式中表示了信息隱藏的過程,即將待嵌入的隱秘信息M,通過嵌入算法f( ),嵌入到載體文件C中,最終形成載密消息S。相比之下,隱寫分析的過程就是從載密消息S中檢測(cè)出隱秘信息M甚至出提取秘密信息M。如式,其中f()表示提取隱秘信息的算法。在提取過程中可分為需要載體還是不用載體。

        M=f-1(S)或M=f-1(S,C)

        隱寫分析可以分為以下兩個(gè)步驟[2]:第一步(被動(dòng)分析)根據(jù)隱寫前后特征的變化來判斷是否含有秘密;第二步(主動(dòng)分析)是在第一步的基礎(chǔ)上更進(jìn)一步,估計(jì)嵌入信息的位置、大小和密鑰,從而提取出秘密信息。第二步由于缺少先驗(yàn)知識(shí),其難度還比較大,分析技術(shù)仍停留在第一步。

        圖1 隱寫分析的通用模型[3]

        2.2隱寫分析的分類

        當(dāng)前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了很多隱寫分析方面的算法,分類的方法和研究的重點(diǎn)方向也不盡相同。

        主要包括通用盲隱寫分析、特征碼隱寫分析、統(tǒng)計(jì)隱寫分析和視覺隱寫分析等[4]。

        (1)視覺隱寫分析主要依靠人的視覺系統(tǒng)對(duì)秘密信息隱藏后的圖像的識(shí)別進(jìn)行分析[5]。其過程為可以劃分為三個(gè)步驟,第一步,對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行預(yù)處理,可以采用位平面分解的方法來完成;第二步利用人眼觀察并進(jìn)行分析判斷。正是由于使用的是肉眼進(jìn)行觀察,不能深入細(xì)致的發(fā)現(xiàn)問題,往往會(huì)受到一些限制和約束。

        (2)所謂特征碼隱寫分析[6],就是在隱藏信息的同時(shí),將一些具有某種含義的特征碼嵌入到圖像中,那么分析者便可以檢測(cè)特征碼來判斷載體中是否含有秘密信息即可,而無須對(duì)隱藏的所有信息進(jìn)行分析提取?;谶@個(gè)原理,特征碼隱寫分析檢測(cè)具有速度快、精度高、內(nèi)容多的優(yōu)點(diǎn)。如今,由于新的信息隱寫軟件已經(jīng)不用特征碼了,因此特征碼隱寫分析也將退出歷史舞臺(tái)。

        (3)統(tǒng)計(jì)隱寫分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)在信息隱藏領(lǐng)域的具體應(yīng)用[6]。數(shù)字圖像本身就具有一些特征,如果在圖片中嵌入了秘密信息,那么圖像的某些統(tǒng)計(jì)特征會(huì)發(fā)生變化,其理論的頻率分布和隱秘圖像的分布存在差異,通過檢測(cè)便可以進(jìn)行判斷是否存在秘密信息。

        以上幾種隱寫分析方法只能對(duì)特定的隱寫算法有效,但不具有通用性。

        (4)通用盲隱寫分析利用已知信息隱藏前后圖像的變化進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,來調(diào)整閾值門限。這種方法具有通用性,適用于多種隱寫算法的檢測(cè),逐漸成為隱寫分析算法的研究熱點(diǎn)之一。

        3 分析檢測(cè)

        3.1 卡方檢測(cè)原理及步驟

        卡方分析的步驟是:自然圖像在沒有隱寫前其圖像相關(guān)性是很強(qiáng)的,但像素值h2i和h2i+1的大小會(huì)相差很大,可是經(jīng)過嵌入后,由于秘密0、1比特流經(jīng)過加密后隨機(jī)分布于整個(gè)圖像,造成h2i和h2i+1的大小比較接近[8]。

        下面專門對(duì)最低位完全嵌入秘密信息的情況進(jìn)行分析。直方圖的分布會(huì)因?yàn)樾畔⒌那度攵l(fā)生改變,這種差別往往由很大而變得近似相等,但是h2i和h2i+1的值卻不會(huì)發(fā)生改變,其原因是樣值只在h2i和h2i+1之間改變或者干脆不改變。

        如果某個(gè)樣值為2i,那么它對(duì)參數(shù)q貢獻(xiàn)為1/2;如果樣值為2i+1,對(duì)參數(shù)q的貢獻(xiàn)為-1/2。載體中2i或2i+1有2h2i個(gè),假設(shè)若秘密信息為1比特,那么每個(gè)樣點(diǎn)為2i或2i+1的概率就是0.5。如果2h2i的值非常大時(shí)可以用中心極限定理來近似表達(dá):

        式中:→N(0,1)表示近似服從正態(tài)分布。因此:

        服從卡方分布。r是用來衡量是否含有秘密信息可能性大小的值,它越小,說明可能性越大。載體隱寫可能性可以表示為:

        其值越接近于1,含有秘密信息的可能性越大。

        3.2RS檢測(cè)原理及步驟

        RS隱寫分析方法的核心思想是:數(shù)字圖像具有一定的空間性,圖像的隱寫會(huì)破壞這種相關(guān)特性。由于圖像經(jīng)過了隱寫,那么0和1的概率都為1/2。對(duì)于一幅8bit的灰度圖像,像素取值為P={0,1,2,···,255}??梢詫⑦@些像素分為大小相同的若干個(gè)塊,比如是n個(gè)(n的大小不固定,視情況而定,如n取為8),用Zigzag排列成向量?;趫D像的相關(guān)性,可以利用相鄰像素的差值絕對(duì)值來衡量這種大小,并通過求和來總體上判斷是否對(duì)圖像進(jìn)行了更改,如下式:

        表1 p值分布大小

        f的作用就是將分塊出來的每個(gè)小塊用上式進(jìn)行計(jì)算,其值大小可以衡量圖像相關(guān)性,所以可以說明圖像是否發(fā)生了變化。f的值越小,說明相鄰塊之間的變化程度越小,圖像塊之間的空間相關(guān)性就越強(qiáng)。

        因此,就整個(gè)的變換過程可以總結(jié)三個(gè)函數(shù)與此相對(duì)應(yīng):

        (1)交換函數(shù)f1:即需要變換時(shí),將奇偶數(shù)互換。

        (2)偏移函數(shù)f-1:與上述同理。

        (3)恒等變換f0:,即其不發(fā)生變化,下面將會(huì)舉例說明。

        當(dāng)秘密比特與載體比特位相同時(shí)運(yùn)用f0翻轉(zhuǎn),當(dāng)秘密比特與載體比特位不相同時(shí)運(yùn)用f1翻轉(zhuǎn)。引入偽裝M,它的取值范圍是-1,0,1。對(duì)應(yīng)著f-1、f0、f1三個(gè)變換函數(shù)。記對(duì)于偽裝M的R組數(shù)量為RM,類似的S組記為SM。例如G={18,17,15,16},M=(0,1,0,1),則-M=(0,-1,0,-1)。于是就得到(G)=(18,16,15,17),(G)=(18,18,15,15)。

        對(duì)于非負(fù)(f1,f0)翻轉(zhuǎn)記:

        Rm=(相關(guān)性增加的圖像塊個(gè)數(shù))/(圖像塊總個(gè)數(shù));

        Sm=(相關(guān)性減少的圖像塊個(gè)數(shù))/(圖像塊總個(gè)數(shù)),且Rm+Sm≤1;

        同理對(duì)于非正(f-1,f0)翻轉(zhuǎn)記:

        R-m=(相關(guān)性增加的圖像塊個(gè)數(shù))/(圖像塊總個(gè)數(shù));

        S-m=(相關(guān)性減少的圖像塊個(gè)數(shù))/(圖像塊總個(gè)數(shù))R-m+S-m≤1;

        當(dāng)不包含隱藏信息的載體時(shí),非正和非負(fù)翻轉(zhuǎn)所體現(xiàn)出來的作用是相同的,但是翻轉(zhuǎn)會(huì)破壞圖像原來的空間相關(guān)性,即:

        當(dāng)包含隱藏信息的載體時(shí),非負(fù)與非正翻轉(zhuǎn)明顯不同,即:

        檢測(cè)時(shí),對(duì)圖像進(jìn)行非正翻轉(zhuǎn)和非負(fù)翻轉(zhuǎn),分別計(jì)算RM、R-M、SM、S-M的值,通過比較四個(gè)統(tǒng)計(jì)量之間的大小關(guān)系,如果R-M-S-M明顯大于RM-SM,則可以說明載體中含有秘密信息。

        4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

        4.1實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

        為了對(duì)隱寫圖像進(jìn)行有效的分析檢測(cè),本文利用LSB隱寫算法對(duì)圖像進(jìn)行了隱寫,得到了隱寫之后的圖像,如圖示。LSB替換嵌入算法有兩種方式,一種是連續(xù)嵌入算法,另一種是隨機(jī)嵌入算法。連續(xù)嵌入是按照一定的方向和順序進(jìn)行全部嵌入,隨機(jī)嵌入是由種子事先生成隨機(jī)數(shù),并按照這些數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇性的嵌入。前者實(shí)現(xiàn)起來比較簡(jiǎn)單方便,但也容易遭受到攻擊者破壞和受到外界環(huán)境影響。后者是對(duì)前者的一種進(jìn)步和改進(jìn),因此較前者更加安全保密。本文采用了連續(xù)嵌入算法,目的是分析檢測(cè)時(shí)能夠有效針對(duì)算法優(yōu)劣進(jìn)行判定,得出一般規(guī)律。

        圖2 未嵌入秘密信息圖像與嵌入秘密信息圖像比較

        4.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果

        通過實(shí)驗(yàn),我們得到了卡方檢測(cè)p值和RS檢測(cè)R與S的分布情況,如表1和圖3所示。

        圖3 R與S分布情況

        4.3比較分析

        RS檢測(cè)也是一種針對(duì)圖像相關(guān)性的一種方法,因此,要設(shè)計(jì)出合適的隱寫算法,就要考慮使用一種方法來測(cè)量這種相關(guān)性,并對(duì)前后兩種情況進(jìn)行比較。

        RS檢測(cè)方法的使用也比較有限,適于偽隨機(jī)LSB嵌入算法隱藏圖像。它能檢測(cè)出圖像是否含有秘密信息,而且還能比較準(zhǔn)確地估算出隱藏的信息長(zhǎng)度。

        卡方檢測(cè)基于整個(gè)圖像嵌入的情況時(shí)具備很好的性能,但是在現(xiàn)實(shí)生活中,這種方法只能作為一種試探性工具來使用,很多情況下也會(huì)受到各種因素的影響,造成檢測(cè)的效果與其它檢測(cè)方法有很大差距。但是就RS檢測(cè)方法來說,這種方法比卡方檢測(cè)復(fù)雜,運(yùn)用的理論比較成熟,無需考慮隱寫率的問題,但其對(duì)操作過程要求很高,實(shí)驗(yàn)的結(jié)果與分塊大小、方法、多少以及載體的選取都有很大關(guān)系,這就需要結(jié)合載體和實(shí)際的需要進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

        [1]張淞.基于圖像的信息隱寫與分析技術(shù)研究[D].電子科技大學(xué),2012.

        [2]B.Li,Y.M.Fang,J.W.Huang.Steganalysis of Multiple-Base Notational System SteganograPhy.IEEE Signal Processing Letters.2008,15:493-496.

        [3]梁小萍,何軍輝,李健乾.隱寫分析——原理、現(xiàn)狀與展望[J].中山大學(xué)學(xué)報(bào),2004,43(6):93-96.

        [4]Liu C L,Shiang Rong Liao.High-performance JPEG steganography usingcomplementary embedding strategy.Pattern Recognition,2008,41(9):2945-2955.

        [5]趙艷榮,平西建,熊鋼.計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究[J].2011(05):1001-3695.

        [6]諶文芳.圖像隱寫分析算法研究[D].湖南大學(xué),2011.

        [7]劉祖根.圖像隱寫分析算法研究[D].浙江大學(xué),2007.

        [8]沈紅雷.多載體信息隱藏技術(shù)研究[D].中北大學(xué),2011.

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