MEPG-4AAC中信息隐藏的研究

为了方便存储和传输,基于心理模型的音频压缩格式得到了广泛的应用.音频信息隐藏技术能够在不降低音质的情况下在音频文件或音频流中传送与音乐相关的内容如歌词、作曲、歌唱家信息或者版权信息等.提出了一种在低码率AAC音频流中隐藏信息的算法,该算法基于人的听觉心理模型的基础上,在量化过程中进行信息的嵌入,并在MPEG-2/4 AAC编码器上进行了实验,结果证明该算法具有较好的鲁棒性,安全性高,并且隐藏容量可以灵活调整.

JPEG文件隐形信息检测算法

隐秘信息分析的目的是正确分辨出文件中是否带有隐藏的信息.自然图像和含密图像的DCT系数经过差分之后,它们的直方图会呈现不同的规律,作者以此为特征向量,来检测JPEG图像是否带有隐藏信息.通过对原特征向量进行分析,提取了二次特征,用来估算在JPEC文件中大致所埋的信息量.实验结果表明,这一算法有效.

基于Kernel Fisher Discriminant的JPEG文件隐形信息检测算法

隐秘信息分析的目的是正确的分辨出文件中是否带有隐藏的信息。自然图像和隐秘图像的DCT系数经过差分之后,它们的直方图会呈现不同的规律,以此为特征向量,来检测JPEG图像是否带有隐藏信息。并通过对低隐藏信息量的JPEG图像进一步分析,发现采用线性核函数的核Fisher判别有着较好的检测性能。实验结果表明,本文的算法有效。

基于普遍对抗噪声的高效载体图像增强算法

在图像隐写领域,利用对抗样本技术实现载体图像增强是提升隐写安全性的重要手段。然而,现有基于对抗样本的载体图像增强算法需要对每张载体图像生成特定的对抗噪声,这导致算法时间效率低、实用性较差,并且增强后的载体图像对抗不同隐写分析器的迁移能力较弱。针对上述问题,文章提出一种基于普遍对抗噪声的高效载体图像增强算法,将对抗样本算法DeepFool作为基础,以对隐写分析器的攻击成功率为标准循环迭代构建普遍对抗噪声,将其与载体图像进行叠加完成载体图像增强,实现构建单个普遍对抗噪声便能对不同的载体图像进行增强。为进一步提高载体图像增强后抵抗不同隐写分析器的迁移能力,文章提出将针对不同隐写分析器的普遍对抗噪声进行融合得到复合普遍对抗噪声,实现对不同隐写分析器均具有良好隐写安全性的目的。实验结果表明,文章算法在载体图像增强的时间效率上相较于目前最先进的算法得到了极大程度提升,具有更强的实用性。此外,利用复合普遍对抗噪声进行载体图像增强能够显著提高不同隐写分析器的安全性。