基于多级可逆神经网络的大容量裁剪稳健型图像隐写技术

图像隐写技术是将秘密信息嵌入到载体图像中,以保护信息的机密性,并确保不被观察者察觉。然而,在传输过程中,由于分辨率限制,载密图像的边缘区域容易受到裁剪。因此,如何从边缘区域缺失的载密图像中恢复出有效的连续隐藏信息是一个值得研究的问题。同时,图像隐写技术的另一个挑战是如何在不被检测到的情况下增加信息的有效载荷容量。为了解决上述问题,提出了一种数据驱动的图像隐写算法方案。采用了一种大容量、裁剪稳健的多级双向映射的可逆隐写网络,能够从边缘破损的载密图像中尽可能完整地恢复出连续的秘密图像。此外,算法具有高度的灵活性,可以通过多层级联中改变图像分支的通道数量实现不同规格的大尺寸图像隐写。实验表明,在各种公开数据集上生成的载密图像的视觉隐蔽性、质量度量指标和裁剪恢复能力方面显著优于其他方法。

印刷防伪包装中的数据隐写技术研究与应用

随着假冒伪劣产品的不断发生和信息安全的日益重要,印刷防伪包装技术成为了保护商品质量和品牌声誉的重要手段之一。数据隐写技术作为一种在容器中隐藏或嵌入信息的技术,具有潜在的应用价值。通过将关键信息嵌入印刷品中,可以实现信息的可追溯性、防伪性和安全性,为消费者提供更加可靠的产品和服务。然而,目前关于印刷防伪包装中数据隐写技术的研究仍然较为有限,因此有必要进行深入的研究和应用探索。

基于Karhunen-Loeve变换优化的图像隐写技术

针对现有信息安全领域隐写技术存在的感知失真大和图像误差率高问题,设计一种基于Karhunen-Loeve变换(KLT)优化的图像隐写技术。引入KLT算法压缩图像数据,用最低有效位代替加密数据,结合原始像素矩阵获得有效的图像信息。实验结果表明,与常用算法相比,该算法的嵌入容量与信噪比较高,提取到的图像数据失真较小。

基于椭圆曲线密码体制的光通信网络信息隐写技术

针对目前的光通信网络隐写过程复杂、技术较差导致抗攻击性较弱的缺点,提出了基于椭圆曲线密码体制（Elliptic Curve Cryptography,ECC）的光通信网络信息隐写技术。通过构建椭圆曲线方程,将通信信息加载到椭圆曲线方程中,得到一组描述公钥码元频数的稳态解,形成椭圆曲线密码体制,实现光通信网络公钥码元检测;采用同态信息融合方法进行通信隐性映射,在Logistics混沌映射体系下实现光通信网络信息的隐写。结果表明,采用改进技术进行光通信网络信息隐写时,其隐写过程简单,抗攻击性较强,具有一定的优势。

面向互联网的视频隐写技术研究综述

随着网络信息技术的不断发展和互联网应用的日益广泛,如何更好地保障网络信息安全已经成为重要研究课题。以隐写技术为代表的网络信息保护手段作为研究对象,介绍了视频隐写技术的特点,详细阐述了视频隐写技术主要类型的优势和不足,并提出了相应的改进方法。

基于隐写技术的气象数据安全保护研究

随着科技水平的不断提高,各行各业对气象数据的需求越来越大。技术发展给气象数据共享带来便利的同时,也给气象数据的非法泄露、篡改和滥用的责任追查带来困难。目前,气象数据的安全保护措施还比较匮乏,为了有效解决这一问题,提出了一种高效的可行性方案——INVIEN。该方案能够根据不同的气象数据类型,自适应地采用不同的隐写嵌入算法,将授权用户的用户信息以隐写的方式嵌入原始数据文件中。该方案不仅可以有效解决数据共享后该数据的原授权用户信息不易追查的问题,还可以为数据所有者版权追溯提供必要的技术支撑依据。经过反复测试和试验,该方案可以应用于TXT格式和PNG格式的气象数据中。通过多次实验分析发现,该方案处理批量数据非常高效、隐蔽。

融合隐写与混沌压缩感知的多重图像加密方法

随着互联网通信的需求和发展,大量图像信息通过网络传输,这使得信息泄露成为一个前所未有的重要问题,加密效果好、保密性强的加密方案对信息保护和网络安全具有重要意义。文中提出一种基于隐写技术和混沌压缩感知的多重彩色图像加密方案。在第一重加密中,通过隐写技术将原始图像嵌入到宿主图像中,以获得水印图像;在第二重加密中,通过压缩感知对水印图像进行压缩和加密,其密钥由原始图像的RGB分量通过将压缩图像和编码-解码构建的编码矩阵相结合来获得密文图像。仿真结果表明,该方案隐藏了原始图像的信息,并将其转换为具有良好加密性能和强大压缩性能的噪声图像,减少了密文和密钥的数据量,减轻了信息存储和传输的负担。此外,该方法具有较高的解密精度和良好的保密效果,可以有效抵御各种攻击。

基于Android技术的彩信隐写通信系统研究

为了在移动智能终端上实现彩信的安全通信,基于Android技术设计了彩信隐写通信系统。该系统对嵌入信息进行了加密处理,同时优化了彩信发送流程。试验结果表明,基于Andriod技术的彩信隐写通信系统具有较好的安全性和彩信传输效率。

有限先验情景下的隐写分析技术研究

作为隐写技术的对抗手段,隐写分析主要致力于检测、阻止甚至破坏互联网上可能存在的基于隐写的隐蔽通信行为.实用隐写分析技术的研究,对打击恐怖组织及不法分子对隐写技术的滥用、维护国家安全和社会稳定具有重要的意义.首先阐述了隐写分析技术的研究意义及研究现状,然后,从需求极为迫切的图像隐写分析切入,针对有限先验信息的情境,提出新的隐写分析研究框架.以海量多样代表性样本数据为研究对象,重点研究具有超完备性的隐写分析特征基构造方法,利用超完备特征基对测试样本进行表示,根据表示系数对隐写方法进行预测,为研制准确性更高、实用性更强的隐写分析方法提供理论和技术支撑.

一个新的抗cover-stego攻击的安全隐写方案

一般的隐写技术标准要求系统具备抵抗唯隐写数据攻击(stego-only-attacks)的能力,更强的要求是系统能够抵抗一类称做cover-stego-attacks的攻击。本文就目前存在的一些攻击类型提出了一类新的隐写技术方案,通过在被使用的掩饰数据中加入随机噪声而防止cover-stego攻击。并对其安全性进行了分析和讨论。

信息隐藏技术在地理空间数据安全中的应用

地理空间数据安全是目前测绘领域急需解决的问题,信息隐藏技术为该问题的解决提供了一条新的思路。阐述信息隐藏的基本概念,讨论它在空间数据安全中两个重要的应用——空间数据水印技术及空间数据隐写技术,研究空间数据隐写技术的实现方法,并对这两种技术的异同进行比较。

一种改进的基于马尔科夫链的扩频图像隐写分析方法

提出一种对基于扩频信息隐藏图像进行隐写分析的方法.应用马尔科夫链模型,根据图像的相邻像素点之间的相关性,结合阈值判别方法和改进的模式识别方法,判断一幅图像中是否存在隐写信息.在Corel图像库上的实验表明,本方法降低了虚警率,且正检率的性能优于已有方法.

基于边缘特征的最小化失真视频隐写平台设计

提出一种基于边缘特征的最小化失真视频隐写方案,并将其实现于嵌入式平台。该设计选用帧内预测隐写模式,对算法做出以下改进:构造基于边缘特征的代价函数,使加密数据集中在难以检测的边缘区域,降低对空间相关性的破坏;在对隐写失真的度量中引入最小化失真框架,解决失真量化不足的问题,提高安全性;编解码过程中引入基于边缘强度的映射规则,提高嵌入效率,减小预测偏差。实验证明,隐写方案在确保视频质量和编码效率的同时,也令安全性得到了极大的提高;虽然嵌入式隐写平台兼容Windows,但编码效率数倍领先于PC。

基于图像颜色特征的隐写分析算法

提出基于图像颜色特征的隐写分析算法,该算法利用24位BMP图像的颜色特征,采用攻击的方法,根据原始图像和隐写图像在被攻击前后颜色数目和相近颜色对数目变化的不同,提取特征向量,利用支持向量机进行分类,取得了比较好的检测结果。

通用隐写分析算法的研究

该文提出了一种基于小波变换和支持向量机分类的隐写分析算法、算法采用图象小波分解后的各子带系数的高阶统计量作为自然图象统计属性，利用支持向量机构造分类器完成对裁密图象和自然图象的分类。并对提出的算法进行了测试．达到了预期的效果。

图像隐写系统分析与设计

本文利用LSB算法设计图片隐写加解密系统,该系统对明文文字进行预处理,并可实现对图像以及加密文字的隐写与解密,最后我们通过图像分析软件进行分析,结果表明该系统具有良好的隐蔽性。

基于像素值差分的图像隐写算法研究

信息隐藏技术改变了以往的安全技术理念,它以隐秘通信的方式存在,与传统的加密技术相比,它可以隐藏通信双方交互的重要信息。简单的说,是根据人类视觉和听觉等感官对多媒体信息的感觉冗余,将秘密信息通过隐写算法嵌入到此冗余中,以达到隐藏信息的目的。嵌入信息后的数字载体与原始的数字载体,对于人的感官来说是难以分辨的。此技术在通信过程中使攻击者无从下手,因为他感觉不到秘密信息的存在,更不用说破坏和盗取秘密信息了。

空间域LSB的信息隐藏检测技术研究

基于图象的信息隐藏检测技术是隐写分析技术的基础,对于保障网络信息安全和提高信息隐藏算法的安全性具有重要意义。本文针对基于空间域图象的LSB信息伪装的方法,介绍了隐写分析的原理,以及现有的信息隐藏检测算法,并对这些算法进行了评价。最后指出了信息隐藏检测技术未来发展的方向,以及发展前景。

互联网隐写分析系统的研究与设计

本文在利用软件分析技术对互联网上流行的隐写工具进行研究的基础上,总结了对这些隐写工具产生的隐写文件的一般检测方法,并提出了开发一种互联网隐写分析系统的思想。

社交僵尸网络发展综述

随着社交平台的发展,社交媒体网络逐渐成为攻击者进行僵尸网络渗透的理想平台。社交僵尸网络利用社交平台自动化程度高、灵活性强与普及度高等特性构建隐蔽信道进行通信,以达到窃取社交平台用户信息、散布不良信息污染网络环境、引导控制舆论等目的。传统的僵尸网络检测机制无法有效地检测社交僵尸网络,为社交媒体的安全性带来极大的挑战。从社交僵尸网络的概念入手,阐述社交僵尸网络在不同社交平台上的发展脉络和发展趋势,研究不同社交媒体上的社交僵尸网络攻击原理和群体特征以及隐蔽型社交僵尸网络的隐蔽手段。在此基础上,将社交僵尸网络的检测方法分为服务器端检测方法和客户端检测方法,并对近年来出现的基于隐写技术和基于机器学习的检测方法进行分析,同时给出社交僵尸网络的反制技术和接管方法的研究现状及发展思路,并对该领域的未来研究方向进行展望。