王陳晨 李 哲 紀永泓 趙日軒 王海旭 趙晨光
(沈陽航空航天大學電子信息工程學院,遼寧 沈陽 110000)
圖像隱寫是一種將加密信息隱藏在載體圖像中,從而實現(xiàn)加密或隱藏通信的通信技術(shù),在如今學科發(fā)展高度交互的背景下,隱寫技術(shù)在很多方面都發(fā)揮著重要且不可替代的作用,為信息的安全傳輸與解讀提供支持。目前的隱寫技術(shù)分析手段主要可分為專用隱寫分析和通用隱寫分析兩大類。在實際應(yīng)用中,專用隱寫分析在檢測分析過程中的限制性較大,無法對不同種隱寫算法進行有效支持,不能真正實現(xiàn)盲檢測,導致無法進行廣泛性的應(yīng)用。因此,通用隱寫分析的通用性研究顯得尤為重要,其分析技術(shù)也是一大研究熱點。目前國內(nèi)外已有的隱寫檢測技術(shù)算法主要分為視覺檢測,特征碼檢測,統(tǒng)計檢測和通用盲檢測等[1],本文從經(jīng)典隱寫算法入手,對不同隱寫算法及隱寫檢測方法做了介紹,并通過實驗進一步提高特征向量對隱秘信息的敏感度,改善檢測效果。
LSB隱寫因其操作簡單性和大容量從而受到了廣泛的應(yīng)用。其中,LSB置換算法是一種常見的隱寫算法,它是通過對圖像LSB置換,實現(xiàn)對信息的加密和隱藏,并達到圖像隱寫目的的一種方法,經(jīng)常被應(yīng)用于無損圖像格的處理上。根據(jù)不同的置換方式和手段,置換法還可細分為貫序法和偽隨機間隔法。目前,常用的隱寫工具如StegoDos、S-tool、Hide&Seek、EZStego等,它們的工作機制均是利用置換法機制達到圖像隱寫目的。
卡方統(tǒng)計攻擊是對隱寫圖像的統(tǒng)計直方圖特征進行處理從而檢測圖像中是否含有加密信息。在對無損格式圖像進行處理分析時,往往通過替換圖像LSB來達到隱藏信息的目的,但這一分析方法將會使載體圖像的統(tǒng)計直方圖發(fā)生較大的變化。WestFeld根據(jù)這一特點,針對像素值對(PoVs)提出了隱寫分析算法。像素值對是指在信息嵌入時互換的兩個值,只有LSB位不同,其它位相同的兩個值才能構(gòu)成像素值對。
首先對預加密的信息進行處理,并生成二值數(shù)據(jù)圖象,每一位數(shù)據(jù)都控制二值數(shù)據(jù)圖象的一個8*8的圖象塊的顏色值。再將所要加密或隱藏的數(shù)據(jù)圖象嵌入進算法生成的二值數(shù)據(jù)圖象中,最后按一定算法將其嵌入到載體圖象中,所生成的既是通過隱寫技術(shù)加密的含加密數(shù)據(jù)的圖象。
該算法的主要原理是使用JPEG圖像量化后的DCT系數(shù)的最低比特位來承載秘密信息,為了使算法有更強的安全性,要求不可以修改原始數(shù)值為1或者0的系數(shù)。
其算法步驟如下:
(1)選擇載體圖像,并且將載體圖像劃分為連續(xù)的8×8的子塊。對每個子塊使用離散余弦變換之后,用相應(yīng)的質(zhì)量因數(shù)的量化表量化,得到對應(yīng)的8×8量化DCT子塊。
(2)將需要隱藏的信息編碼為二進制數(shù)據(jù)流,對DCT子塊系數(shù)進行Z字形掃描,并且使用秘密信息的二進制流替換非0和非1的DCT系數(shù)的最低比特位。
(3)進行熵編碼等,產(chǎn)生JPEG隱密圖像。嵌入流程如圖1。
圖1 JPEG圖像的秘密信息嵌入流程
設(shè)計方案中可以包括多個圖片集,通過JPHide工具、F5工具、Outguess工具、Invisible Secrets、Jsteg-shell等工具對目標圖片進行隱寫構(gòu)成該圖片分析系統(tǒng)的樣本集,用于分類器數(shù)據(jù)的產(chǎn)生。
采用基于Fisher準則的線性分類器。還可以選擇基于支持向量機分類器[3]。圖像的通用隱寫分析一般包括圖像中進行數(shù)據(jù)獲取、進行預處理、特征向量提取、分類決策及分類器設(shè)計五個步驟。整個過程的關(guān)鍵是選取合理有效的特征向量作為分類依據(jù),從而判斷圖像中是否含有隱寫信息。
圖像預處理:去除圖像的無效部分,恢復圖像的有效部分從而提高識別的準確率,為下一步的圖像特征提取部分降低難度。預處理的過程主要包括剪切、幾何變換、基于頻域與空域的圖像增強、小波變換、將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像等。
特征向量提?。菏紫纫_定圖像的信息隱藏域,先從圖像的信息隱藏域中提取特征向量,可以得到隱藏數(shù)據(jù)后改變了的載體統(tǒng)計特性的統(tǒng)計量。進一步分析圖像的空間域特征與變換域特征。其次是特征的計算,對待測試圖像進行3級Harr小波分解,將其分為若干子帶,進行離散傅里葉變換,分為高頻和低頻兩個頻帶,選擇每個頻帶的前3階統(tǒng)計矩作為特征,在眾多的特征的計算方法中具有較好的代表性。
分類器的設(shè)計:特征提取和分類器分類構(gòu)成了隱寫分析的基本模型。因此,分類器的選擇與設(shè)計在隱寫分析中起到了重要作用,分類器的選擇會影響最終的分類正確率和計算的復雜度。Fisher線性判別分類器、支持向量機分類器、集成分類器等都是典型的分類器實例。在基于大數(shù)據(jù)的背景下,可以使分類器通過龐大的樣本訓練,提高其對圖片的分類能力,以達到更優(yōu)的圖像的隱寫分析效果。
不同的圖像隱寫系統(tǒng)會根據(jù)應(yīng)用場景的不同側(cè)重于某一種或多種特性,而一個理想的信息隱寫系統(tǒng),往往會考慮到近乎所有的特性,致力于達到一個均衡的狀態(tài)。以下是圖像隱寫系統(tǒng)的一般特性:
4.1 不可察覺性(Imperceptibility),即圖像嵌入隱寫信息后失真極小,無法直接被感知出來。統(tǒng)計不可知性指的是圖像隱寫前后數(shù)學統(tǒng)計噪聲分布等特性差異小,很難被統(tǒng)計相關(guān)的隱寫分析檢測出來。
4.2 信息嵌入量(Capability),信息嵌入量是載體嵌入隱寫信息的能力,即可隱寫信息容量。正常來說,載體隱寫信息的能力當然是越強越好,嵌入的隱寫信息當然是越多越好。
4.3 魯棒性(Robustness),提高魯棒性是抵抗信息丟失的核心手段。只要魯棒性足夠高,那么即使圖像經(jīng)過再多處理,仍能保證隱寫信息不被破壞。
由表1可知,經(jīng)DWT處理后的隱寫圖形的ER最大,LSB處理后的隱寫圖形的ER最小。嵌入率ER為原始圖片經(jīng)隱寫后變化子像素(sub pixel)與所有子像素的比值,故ER越大,隱寫信息越多。在DWT算法編寫時有意的加入了自制的干擾信息,使得隱寫信息更加安全。經(jīng)DWT處理后的隱寫圖形的嵌入率相對較大,故其嵌入效果更佳(圖2)。
表1 嵌入性評價指標
本文主要針對圖片的隱寫和隱寫分析,提出了不同的隱寫算法對圖片的隱寫嵌入與隱寫提取,并利用SRNet網(wǎng)絡(luò)來進行隱寫分析,主要包括以下兩個方面:
5.1 設(shè)計了LSB替換、DCT、DWT和Jsteg四種不同算法,針對圖片進行隱寫處理,其中包括隱寫的嵌入和提取,通過計算MSE和PSNR指數(shù),判斷處理后的圖片失真度。
5.2 設(shè)計了SRNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行隱寫分析,主要卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行特征的提取,通過訓練對圖片是否經(jīng)過圖片隱寫處理的準確率很高。