基于最低有效位的数字水印技术

信息隐藏技术包括隐写术和数字水印技术。位图的最不重要位隐藏技术是当今流行的基于图像的信息隐藏技术。首先介绍了数字水印技术的基本原理,然后详细论述了基于最低有效位的数字水印技术的实现过程,通过实验给出了嵌入水印后的图像的效果,最后指出了这种技术的局限性。

基于24位BMP图像的抗RQP检测LSB算法

针对24位BMP彩色图像RQP算法,提出一种改进的LSB隐写算法。在隐秘过程中将载体图像的像素按颜色值分为若干集合,将每个集合的所有像素作为统一整体进行信息隐藏。其核心思想是通过减小隐秘图像中单一颜色数和相邻颜色对数的相对变化,实现对RQP隐写分析算法的抵抗能力。实验选取120幅24位BMP彩色图片作为载体进行信息隐藏,分析结果表明,该算法在保证一定隐藏容量的基础上,对RQP隐写分析有较强的抵抗能力和视觉隐藏效果。

基于数字图像LSB嵌入的检测算法

信息隐藏技术和信息隐藏分析技术是信息安全领域的重要研究方向。信息隐藏技术包括隐写术和数字水印。信息隐藏分析技术包括了检测、攻击和破解3个步骤。位图的最不重要位嵌入方法是当今流行的基于图像的信息隐藏方法。提出了在嵌入信息服从均匀分布的情况下，两个基于图像时空域最低有效位连续嵌入的统计检测算法：μ检 验算法和x2检验算法。对部分算法进行了漏报率和误报率分析。通过实验验证了两个算法的检测效果，给出了相关的实验分析和结论。

一个新的基于多重秘密共享的图像隐藏方案

提出了一种新的图像隐藏方案,该方案糅合了多重秘密共享思想与LSB算法,生成的影子图像约为秘密图像的1/t,从而减小了载体图像的容量。本方案允许任意选取(t-1)次多项式的模数p,并根据该模数p将秘密图像的若干个像素点拼接成一个数据单元,有效克服了Thien方案中秘密图像需进行置乱处理的缺陷。此外,本方案构造的多项式明显少于Thien方案和LiBai方案。

一种新的基于双伪随机数的图像隐写算法

为提高数字图像隐写中的隐藏信息容量,提出了一种基于双伪随机数的图像隐写算法。首先介绍了伪随机数生成和双像素嵌入信息原理,然后将随机产生的整数伪随机数看作一个辅助像素值,结合载体图像中的一个像素值将两位秘密信息同时嵌入到一个载体图像像素中,从而在像素改变较小的情况下提高隐藏容量。最后分析了算法的嵌入性能,并通过仿真实验证明,该方法在提高隐藏信息容量的同时,也具有很好的安全性能。

基于像素不扩展视觉密码的水印算法

为了提高水印容量和鲁棒性,提出了基于像素不扩展视觉密码方案的盲水印算法。首先对二值水印图像进行置乱,去除图像的像素相关性。然后,利用像素不扩展的(2,2)视觉密码的基本矩阵修改载体图像的低位以嵌入水印信息。实验结果表明算法对多种图像处理具有良好的鲁棒性,且实现简单,水印容量大,是一种简单可靠的水印算法。

基于Web的图像LSB隐写教学系统

为了让学生更好理解图像最不重要位(LSB)隐写算法,文中设计了一个基于Web的教学系统。该系统在ASP.net环境下开发,用C#语言编程实现,提供载体图像选择功能,实现了文本信息和数据文件的嵌入和提取,对学生理解图像LSB隐写算法有较好帮助。

基于LSB的抗旋转攻击鲁棒性数字水印算法

现有的基于空域的最不重要位(Least Significant Bit,LSB)水印算法缺乏抵抗几何攻击的能力,例如将嵌入水印后的图像旋转微小的角度就会导致水印检测的失败。为了提高空域的LSB水印算法抗几何攻击的能力,提出了1种基于LSB的抗旋转攻击鲁棒性数字水印算法。通过仿真实验证明该算法对于旋转的几何攻击具有良好的检测精度,并且整个算法实现简单,嵌入的水印数据容量大,是1种简单可靠的数字水印算法。

基于二阶差分Markov特征的LSB匹配隐写检测

针对安全性较高的最不重要位(LSB)匹配隐写算法,通过计算待检测图像像素水平和垂直方向的二阶差分,得到二阶差分矩阵并将其作为敏感特征提取源,提取差分矩阵的二阶Markov转移概率矩阵作为特征,提出了一种隐写检测算法。实验结果表明:与基于一阶差分Markov转移概率矩阵的算法相比,该算法在保证检测较高正确率的情况下,在很大程度上提高了算法的检测速度,增强了算法的性能和实用性。

一阶统计特征保持的图像信息伪装算法

首先分析了基于位平面替换的信息伪装算法的状态转移模型 ,推导了随机消息序列嵌入LSB平面后的隐秘图像统计特征 ,在此基础上构造了基于直方图修整的秘密消息嵌入方法 该算法具有良好的一阶统计特征保持特性 ,易于实现 实验表明 ,RS分析、样值对分析等针对LSB算法的隐写分析算法未能检测出隐蔽信息 该算法具有良好的抗隐写分析性能 。

数字图像的LSB隐藏算法研究

本文介绍了信息隐藏技术的基本概念以及与密码术的区别,给出了以数字图像为载体的LSB算法,分析了LSB算法的位平面特征并给出了实验结果。

基于LSB和量化思想的倒谱域音频水印算法

为了达到版权保护目的,采用基于最不重要位(LSB)和量化思想,提出了一种新颖的小波域内倒谱水印算法。首先将音频数据进行分段处理和小波变换,并计算每段音频小波系数的倒谱域均值,然后计算每段均值的LSB位,最后通过LSB位的奇偶量化来完成秘密水印的嵌入。提取时,只需要判断倒谱域均值的LSB奇偶来恢复秘密水印。算法完全属于盲提取。算法嵌入过程中不依赖于任何阈值,更有利于算法的实际应用。实验结果表明,算法对于重采样、重量化、低通滤波和幅度攻击等都有很好的鲁棒性。

基于凸优化的图像隐藏信息重构方法

针对图像信息隐藏最不重要位(LSB)算法抗攻击性弱的缺点,提出了一种将凸优化的矩阵重建理论运用于所提取的隐密图像中的重建方法。对所提取的隐密图像作离散余弦变换(DCT),使变换后的数据稀疏化,利用奇异值迭代算法重构数据,通过逆运算得到精度较高的隐秘图像,实验结果验证了方法的可行性。

基于LSB的QR码数字水印算法研究

基于二维码的数字水印算法主要通过微调二维码的图形结构实现水印嵌入,隐蔽性较差,要求二维码图像具有较高的信息容量,而且不适合以电子形式保存。针对这些问题,提出一种适用于快速响应矩阵码的脆弱水印算法。在最不重要位替换嵌入算法的基础上引入矩阵编码,以此减少需要修改的最不重要位的位数,因而能够在增强水印隐蔽性的同时,有效地提高水印信息的嵌入效率。理论和实验分析表明,水印的隐蔽性不再受到快速响应矩阵码容量的影响,水印信息的大小也可以根据快速响应矩阵码的容量适当调节。用新方法嵌入水印的二维码图像适合以电子形式保存,并且能够广泛地应用于终端设备对电子票证的防伪验证。

基于差分直方图实现LSB信息伪装的可靠检测

在信息伪装技术研究中,图像中隐藏信息的检测对于保障网络信息安全和提高信息伪装算法的安全性具有重要意义.基于对图像差分直方图的统计观察,提出了一种新的可靠检测空域LSB(least significant bit,最不重要比特位)信息伪装的方法.定义差分直方图间的转移系数作为LSB平面与图像其余比特平面之间的弱相关性度量,并在此基础上构造区分载密图像和载体图像的分类器.这一算法不仅可以高度可靠地确定图像中通过空域LSB替换方法嵌入的秘密信息的存在性,还可以准确估计图像中嵌入的秘密信息数据量的大小.算法物理意义直观,实现简单,计算量小.实验结果表明,针对原始无损存储图像可以获得优于RS(regular singular)隐写分析方法的性能,且计算速度显著高于RS隐写分析方法,有利于实现实时检测.该方法也适用于彩色图像.

基于相邻像素统计特性的LSB隐写分析技术

基于对图像相邻像素灰度值的奇偶性及其大小关系的统计分析,提出了一种新的可靠检测空域LSB隐写的隐写分析算法。该算法通过统计相邻像素对中奇像素大于偶像素的相邻像素对数与偶像素大于奇像素的相邻像素对数,然后根据其比值来判断图像中隐秘信息的有无,并从理论上给予了证明。这一算法不仅可以实现对空域LSB隐写的可靠检测,还可以准确估计图像中隐密信息数据量的大小。算法实现简单、计算量小、检测速度快。实验结果表明,该方法可以获得优于GPC等隐写分析方法的检测性能,且适用于彩色图像。

一种基于游程编码的二值图像隐藏方案

提出了一种隐藏二值图像的方法,它利用游程编码技术实现对二值图像的无损压缩来减少对掩护载体的像素修改。实验结果表明,相对于传统的LSB隐藏方法,本算法在一定程度上能抵抗RS检测攻击,其载密图像在视觉上更不容易被察觉,秘密信息的安全性得到了增强。

新的利用相邻像素相关性的盲隐写分析算法研究

提出了一种新的基于统计特性的LSB隐写分析算法。该算法利用密写对图像中相邻像素相关性的影响来判断隐秘信息的有无。新算法只需考虑相邻像素对中像素值一个为奇数、另一个为偶数的情况,且只需分别统计奇数较大的相邻像素对的个数与偶数较大的相邻像素对的个数,统计量小,实现简单。实验结果表明,新的隐写分析算法具有较高的检测性能。

结合隐藏技术的新颖语音检索算法

采用一种新颖的结合信息隐藏技术的语音检索算法,该算法将保密语音和伪语音分割成多段,利用经典的LSB算法分别隐藏到不同的音频,并存储在磁盘空间中.提取语音码流时,利用小波变换第一级细节分量系数能量的大小找到相应的载体音频,提取其中的语音码流,并建立语音库.利用特定人语音检索技术,检出相应的语音码流,合并语音码流得到真正的保密语音.研究表明:新算法的查准率和查全率可以达到很高的水平,为信息隐藏技术的发展开辟了一条新的研究道路,同样扩大了语音检索技术的应用范围。

基于局部相关性的LSB匹配隐写分析

针对LSB匹配嵌入机制,提出一种利用局部区域像素之间相关性的LSB匹配隐写分析算法。根据较高位平面灰度之间的距离选择图像的平坦区域,将随机性较强的最低两个和三个位平面取出,统计相同灰度值图像块的个数,使用中值滤波对图像进行滤波复原处理,得到差异特征。引入和图像的均值进一步提高检测性能,共计得到四维特征,使用Fisher线性分类器判别载体、载密图像。实验结果表明,该算法对未压缩高精度图像具有较好的检测性能。