论文部分内容阅读
日新月异的多媒体技术和产品无疑给人类的生活带来了翻天覆地的变化。然而,在享受这些数字终端产品所带来的便利时,人们同样面对着信息安全方面的挑战和机遇。传统数据加密因其输出在直观上不可理解及易留下加密操作的证据,而容易暴露正在通信的事实。尽管信道攻击者截获密文后难以执行解析操作,却能通过干扰信道使通信失败。与数据加密不同,数据隐藏将加密后的消息嵌入到普通数字媒体文件中,通过传输嵌密的媒体文件,既传达了秘密消息,又隐藏了“正在通信”的事实。此外,随着高速网络和媒介技术的快速发展,数据隐藏扮演愈加重要的角色,一方面,数据隐藏的出现并非也不能取代传统加密技术,而是对它的进一步扩展和补充;另一方面,互联网环境下数字媒体文件的极易更改对其内容完整性、可靠性、真实性产生了质疑,对媒体文件的内容管理、版权保护等提出了挑战,促使数据隐藏成为信息安全领域的研究热点之一。作为数据隐藏领域的两个重要分支,数字水印和隐写的使用尤为突出。本文将致力于图像隐写和可逆数据隐藏技术的一些研究,其中主要的研究贡献包括:1.针对调色板图像隐写,将调色板中的颜色建模为图模型下的节点,并将图节点间的边视为隐写过程中的可替换关系。通过应用深度优先搜索或广度优先搜索技术,将图节点映射为单个或多个秘密比特。在隐写过程中,通过修改图像像素的颜色来传递秘密信息。实验表明,与其他算法相比,在保持低计算复杂度情况下,有效提高了嵌入容量或降低了图像失真。2.针对可逆数据隐藏技术,提出了应用二阶预测残差实现可逆数据隐藏。具体而言,当计算出待嵌像素的预测残差后,进一步利用周边像素的预测残差对当前预测残差继续预测,通过更改所得到的二阶残差直方图实现可逆数据隐藏。实验结果表明,与相关工作对比,该方法在纹理丰富的图像上能提供相对更好的率失真性能。该研究思想可扩展至基于高阶预测残差的可逆数据隐藏,并独立于所采用的载体的文件类型。3.提出了一种应用于可逆数据隐藏的动态内容选择与预测框架,保证了在密钥安全条件下,任何非法解码端很难定位嵌密像素或计算出预测残差序列,有效提高了安全性能。仿真结果表明,所设计的可逆数据隐藏算法能受益于所提出的框架,同其他工作相比,提供了更好的率失真性能。而且,所提出的动态内容选择与预测框架具有普适性,可应用于其他可逆数据隐藏系统的设计,并能扩展至隐写领域。4.设计了一种在云环境下,针对加密调色板图像的可分离的可逆数据隐藏算法。该方案通过加密调色板和置乱像素的方式保护图像视觉内容,同其他针对灰度图像的算法,以牺牲部分安全达到可逆数据隐藏的目的。在接收端,消息恢复、图像解密和重建等操作依据解码者所扮演色角色而定。当解码者仅拥有图像解密密钥,则他无法恢复隐藏信息,但能通过解密操作得到失真非常小的明文图像;当解码者仅拥有数据隐藏密钥,则他能提取出隐藏信息,但无法重建原始图像;当解码者同时拥有图像解密密钥和数据隐藏密钥,他不仅能完全提取出秘密信息,同时能够无差错地重建原始图像。与相关算法相比,在低嵌入强度下,能维持更低的失真。5.神经网络本质上可视为函数拟合器,而隐写操作本质上是关于载体、密钥和秘密信息等的复杂函数,理论上可以通过神经网络实现隐写。本文简要探讨了神经网络在隐写中的可能,提出应用神经网络实现简单LSB隐写和矩阵编码操作,以及提出采用两个神经网络(即策略网络和嵌入网络)协同实现隐写操作的思想。