信息隐藏相关研究工作

信息隐藏相关研究工作 北京邮电大学信息安全中心杨义先（yxyang@bupt.edu.cn）钮心忻（xxniu@bupt.edu.cn）

数字版权管理研究 应用系统版权管理水印算法密码相关信息隐藏检测与分析研究信息隐藏算法及应用研究版权管理体系隐藏应用检测系统信息隐藏隐藏算法隐写分析基础理论（模型，容量）数字图像取证信息隐藏模型研究

研究工作的几个方向 • 信息隐藏模型研究 • 信息隐藏算法及应用研究 • 信息隐藏检测与分析研究 • 数字版权管理研究 • 数字图像取证研究

主要研究工作总结 • 信息隐藏模型研究方面获得初步结果，提出信息隐藏安全性的研究框架 • 提出针对多种应用的、高可靠的信息隐藏算法，开拓多种安全隐蔽通信的途径 • 提出多种强针对性的隐写分析算法，研究了通用隐写分析方法 • 提出多种新的数字水印算法，可以有效实现数字版权标识，提出数字版权管理的体系结构，提出一种家庭网络环境下DRM互操作方案 • 提出多种数字图像取证算法

主要研究工作总结 • 信息隐藏模型研究方面获得初步结果，提出信息隐藏安全性的研究框架 • 提出针对多种应用的、高可靠的信息隐藏算法，开拓多种安全隐蔽通信的途径 • 提出多种强针对性的隐写分析算法，研究了通用隐写分析方法 • 提出多种新的数字水印算法，可以有效实现数字版权标识，提出数字版权管理的体系结构，提出一种家庭网络环境下DRM互操作方案 • 提出多种数字图像取证算法建立了一种信息隐藏模型，即“被动攻击下的信息隐藏系统统计模型”，在此模型的基础上，建立了信息隐藏安全性研究框架，在安全性约束下，计算出了信息隐藏容量

主要研究工作总结 • 信息隐藏模型研究方面获得初步结果，提出信息隐藏安全性的研究框架 • 提出针对多种应用的、高可靠的信息隐藏算法，开拓多种安全隐蔽通信的途径 • 提出多种强针对性的隐写分析算法，研究了通用隐写分析方法 • 提出多种新的数字水印算法，可以有效实现数字版权标识，提出数字版权管理的体系结构，提出一种家庭网络环境下DRM互操作方案 • 提出多种数字图像取证算法设计并实现了通用检测系统，可实现对网站多媒体数据的隐写分析

主要研究工作总结 • 信息隐藏模型研究方面获得初步结果，提出信息隐藏安全性的研究框架 • 提出针对多种应用的、高可靠的信息隐藏算法，开拓多种安全隐蔽通信的途径 • 提出多种强针对性的隐写分析算法，研究了通用隐写分析方法 • 提出多种新的数字水印算法，可以有效实现数字版权标识，提出数字版权管理的体系结构，提出一种家庭网络环境下DRM互操作方案 • 提出多种数字图像取证算法提出了多种数字水印算法，以及多项数字版权管理（DRM）成果。此外，数字版权管理与密码算法、数字签名、身份认证等密切相关，我们还在这些方面取得了一些成果

方向之一 — 信息隐藏模型研究 • 被动攻击下的信息隐藏系统统计模型 • 隐藏容量研究

方向之一 — 信息隐藏模型研究 • 被动攻击下的信息隐藏系统统计模型 Moulin把信息隐藏看成是隐藏者与敌手之间的游戏，信息隐藏者嵌入信息到载体对象中，而敌手企图去除信息。他认为隐藏容量受到2个失真制约，即嵌入信息引起的失真和攻击引起的失真，他运用信息论和博弈论的思想求解水印容量问题，但是他没有引入评价系统安全性能的指标 Cachin针对只存在被动攻击情况下，提出用衡量原始载体与隐秘载体之间概率分布不一致性的相对熵作为评价信息隐藏系统安全性的指标，但他没有考虑原始载体与隐秘载体之间的失真距离度量和信道容量等问题目前的研究对指导具体信息隐藏算法的设计还有一定的距离

方向之一 — 信息隐藏模型研究 • 被动攻击下的信息隐藏系统统计模型课题开展的工作： • 建立了信息隐藏系统的安全性研究框架，即基于相对熵和基于汉明失真度量的安全性指标 • 建立了被动攻击下二元信道的信息隐藏统计模型 • 在此模型基础上导出了平均汉明失真距离及基于相对熵的平均安全性系数的表达式 • 分别得到该模型满足基于相对熵绝对安全性和 -安全性所必需的条件 • 导出了平均汉明失真距离与平均安全性系数的关系式

方向之一 — 信息隐藏模型研究 • 被动攻击下的信息隐藏系统统计模型设原始载体、待隐藏信息 , 密钥序列 ,这三条随机变量序列是相互独立的,而且每个序列内部之间是独立同分布的。假设三者内的元素都满足<0-1>分布，即：且信息嵌入过程表示为 : 则表示隐秘载体，且内部元素独立同分布

方向之一 — 信息隐藏模型研究 • 被动攻击下的信息隐藏系统统计模型平均汉明失真距离为平均安全性系数（相对熵）：嵌入信息前后的平均汉明失真距离反映了载体元素值的改变量，平均安全性系数反映了载体元素概率分布的改变量，我们找出了两者之间的关系（当q＝1/2时）：

方向之一 — 信息隐藏模型研究 • 隐藏容量研究课题开展的工作： • 在上述统计模型的基础上，研究了信道容量 • 导出了信道容量公式 • 将信道容量的求解问题转化为在约束条件下的最优化问题，约束条件分别为平均汉明失真距离，及平均安全性系数 • 求解上述信息隐藏系统计模型的一个特例，即原始载体序列和秘密信息序列均服从均匀分布时的信道容量问题

方向之一 — 信息隐藏模型研究 • 隐藏容量研究上述信息隐藏统计模型可以达到的信道容量为：信道容量的求解变成一个在给定q、θ、ε时自变量为p、r的最优化问题，即求解信道容量在平均汉明失真距离和平均θ-安全性约束条件下的最大值：

方向之一 — 信息隐藏模型研究 • 隐藏容量研究当原始载体序列和秘密信息序列均服从均匀分布时，即：此时模型的信道容量为：约束条件为：信道容量的解为：其中

方向之二 — 信息隐藏算法及应用研究 • 信息隐藏算法 • 基于MPEG-4纹理编码原理的信息隐藏算法 • 高传输率、低修改率分级EMD改进隐藏算法 • 基于动态失真补偿量化索引调制的可逆数据隐藏算法

隐藏原理方向之二 — 信息隐藏算法及应用研究 • 基于MPEG-4纹理编码原理的信息隐藏算法 • 目前存在的问题：针对MPEG4的隐藏算法容量太小 • 核心算法：通过对位于视频VOP边缘上的DCT编码块中不在VOP内的像素的YUV值进行填充，实现了信息在VOP运动纹理信息中的隐藏

方向之二 — 信息隐藏算法及应用研究 • 基于MPEG-4纹理编码原理的信息隐藏算法 Foreman原图 Foreman VOP形状

方向之二 — 信息隐藏算法及应用研究 • 基于MPEG-4纹理编码原理的信息隐藏算法 • 实验结果编解码误码率实际码流大小隐藏位深隐藏容量编码码率 VOP数量

方向之二 — 信息隐藏算法及应用研究 • 基于MPEG-4纹理编码原理的信息隐藏算法 • 实验结果不同码率时mother-daughter的隐藏容量携密载体的视频重建质量与原始载体的视频质量相当，这是因为隐藏数据都处在VOP之外，并且相应的像素已经被设置为透明，因此不会对视频重建质量有太大影响，只是在VOP边缘稍微有些差异 mother-daughter重建质量创新点：大容量、透明性好，实现了信息在VOP运动纹理信息中的隐藏

方向之二 — 信息隐藏算法及应用研究 • 高传输率、低修改率分级EMD改进隐藏算法 • X.-P. Zhang, S.-Z, “Wang. Efficient steganographic embedding by exploiting modification direction,” IEEE Communications Letters, vol. 10, no.11, pp. 781-783, Nov. 2006. • EMD密写算法具有容量较大、修改率低并且嵌入效率高等优点 • 核心思想：对于任意一个2n+1进制数字符号表示的秘密信息值，都可以被n个载体像素值所隐藏，而且，载体像素组中仅有一个像素值需要进行加1或减1的修改处理

方向之二 — 信息隐藏算法及应用研究 • 高传输率、低修改率分级EMD改进隐藏算法 • 改进：提高EMD隐写算法容量和嵌入效率 • 核心算法： • 秘密信息的分级处理 • 载体信息分组之间的共用

算法流程方向之二 — 信息隐藏算法及应用研究

方向之二 — 信息隐藏算法及应用研究 • 高传输率、低修改率分级EMD改进隐藏算法 • 实验结果新旧两种算法的修改率比较（原始EMD为红色线，改进算法为蓝色线）修改率：每修改一位像素值，可以嵌入多少个比特的秘密信息新旧两种算法的嵌入率比较（原始EMD为红色线，改进算法为蓝色线）嵌入率：在每n个像素组成的像素组上隐蔽了多少比特的秘密信息

方向之二 — 信息隐藏算法及应用研究 • 高传输率、低修改率分级EMD改进隐藏算法 • 创新点 • 引入了分级机制和动态分组共享来提高EMD算法的修改率和嵌入率 • 算法的嵌入载体没有选择传统的LSB位，而是利用DCT中的频率系数对作为嵌入的载体，因此这一算法也比传统的LSB密写算法有更好的透明性表现 • 由于嵌入修改发生在频率系数，所以这种改进算法对传统的LSB密写分析有非常好的抵御能力

方向之二 — 信息隐藏算法及应用研究 • 基于动态失真补偿量化索引调制的可逆数据隐藏算法 • 存在的问题： • 传统的失真补偿量化索引调制的量化步长和失真补偿参数是固定的 • 未曾发现失真补偿量化索引调制的可逆性 • 可逆算法： • 编码端：对原始对象进行量化----根据秘密信息计算失真补偿参数的可允许范围-----计算出相应的隐秘对象，并建立查询表 • 解码端：从查询表查询出参数-----利用最小距离解码器解码出秘密信息-----恢复出原始对象

方向之二 — 信息隐藏算法及应用研究 • 基于动态失真补偿量化索引调制的可逆数据隐藏算法 • 实验结果 • 它的数据隐藏率高达1比特每像素，比其他先前的可逆数据隐藏算法高 • 不管初始条件如何，该算法既能正确解码出秘密信息，又能准确恢复原始对象 • 算法的动态特性有利于防止参数泄露

方向之三 — 信息隐藏检测与分析研究 • 强针对性隐写分析算法研究 • 针对JPEG图像DCT域F5隐写的多次还原比较检测法 • 针对LSB匹配隐写的检测算法 • 针对MSU视频隐写的检测算法 • 通用盲检测方法研究与系统实现

F5密写是为抵抗 分析而设计的改进型的高安全性隐写算法，由于其在嵌入秘密信息时不改变载体图像的量化表，从而保证了原DCT直方图的特性，目前缺乏对F5算法的有效检测手段方向之三 — 信息隐藏检测与分析研究 • 强针对性隐写分析算法研究 • 针对JPEG图像DCT域F5隐写的多次还原比较检测法研究目标：提出一种针对JPEG图像DCT域F5隐写的多次还原比较检测法

方向之三 — 信息隐藏检测与分析研究 • 强针对性隐写分析算法研究 • 针对JPEG图像DCT域F5隐写的多次还原比较检测法本算法选取了全新的统计量，其计算步骤如下：令hkl(d)表示频率（k, l）（1≤ k, l ≤8）处绝对值为d的AC系数，相应的隐写图像的系数直方图分布以Hkl表示。假设非0的AC系数改写率为β，那么隐写图像的Hkl期望值为：当 d > 0；当 d = 0; 如果得到了未隐写图像的估计值，改写率β应使上式计算出的与实际的Hkl(d)最为接近。利用最小二乘估计，得到：

方向之三 — 信息隐藏检测与分析研究 其中βkl 表示频率(k, l)（1≤ k, l ≤8)处的改写率，取(k, l) ∈{(1,2)，(2,1)，(2,2)},β的最终值是这三个频率计算结果的平均，即：通过比对β和门限的关系，最终判定待检测图像是否经过隐写 • 强针对性隐写分析算法研究 • 针对JPEG图像DCT域F5隐写的多次还原比较检测法 • 创新点 • 本算法将亮度分量频域解压后得到图像去掉其最上及最左4行（或列）像素作为对未隐写图像的估计，将其与检测图像的DCT系数比较，计算全新的统计量即改写率β，从而准确判断待检测图像是否经过隐写

方向之三 — 信息隐藏检测与分析研究 • 强针对性隐写分析算法研究 • 针对LSB匹配隐写的检测算法研究目标： • LSB匹配打破了LSB替换的值对关系：2i  2i+1 ，使得传统的检测方法，如卡方检测、RS、DIH、SPA、LSM、平滑度检测等无效 • 构造新的统计量，设计针对LSB匹配的新的检测算法

方向之三 — 信息隐藏检测与分析研究 • 强针对性隐写分析算法研究 • 针对LSB匹配隐写的检测算法 • 构造新的统计量：区域像素相关性 • 正常图像的T值直方图服从广义拉普拉斯分布，经过LSB匹配隐写后直方图将偏离广义拉普拉斯分布嵌入率为50%时的T值分布嵌入率为50%时的T值分布载体图像T值分布

方向之三 — 信息隐藏检测与分析研究 • 强针对性隐写分析算法研究 • 针对LSB匹配隐写的检测算法由于图像内容不一，T值分布也存在差异，经过对多种类型图像的统计发现，T值分布不总是对称的 texture的T值直方图 100%嵌入的载密图像的T值直方图纹理图texture

方向之三 — 信息隐藏检测与分析研究 • 针对LSB匹配隐写的检测算法计算[C1, C2]中点Cmid处直方图分布Hmid，以及 [C1, Cmid]与[Cmid, C2]内的最大值Hmax1、Hmax2， R1= Hmax1/Hmid， R2= Hmax2/Hmid 检测图像统计T值直方图H 直方图预处理以门限Ht截取H，判断截取区间[C1, C2]是否对称是计算鉴别统计量R’1、R’2 均值滤波重采样去除异常极大值计算鉴别统计量R’1、R’2 否滑动窗口长度为3 以0为起点，在某一小区间[-θ, θ]内寻找真实波谷位值min (Hmin),计算[C1, min]与[min, C2]内的极值与Hmin的比值R’1、R’2 是 [C1, C2]是否对称 R’ ≥R t，判决图像为载密图像，否则判为非载密图像 R’= max (R’1, R’2) R’= min (R’1, R’2) 否

方向之三 — 信息隐藏检测与分析研究 • 强针对性隐写分析算法研究 • 针对LSB匹配隐写的检测算法不同嵌入率下2幅测试图像的R1、R2、R，T值直方图的对称情况，以及检测判决结果，p表示嵌入率. 判决结果直方图是否关于0对称

方向之三 — 信息隐藏检测与分析研究 • 针对LSB匹配隐写的检测算法 • 优点 • 误判率低 • 有效检测的最低嵌入率为20%，与已有算法相当 • 与已有算法相比，复杂度低，运算量小 • 创新点 • 构造新的统计量：区域像素相关性 • 与已有算法相比，复杂度低，运算量小，误判率低

方向之三 — 信息隐藏检测与分析研究 • 强针对性隐写分析算法研究 • 针对MSU视频隐写的检测算法 • MSU（Moscow State University） Stego Video是由莫斯科大学开发的一款结合视频内容的信息隐藏软件，它可以在AVI视频文件中隐藏任意类型的其他文件，并支持目前绝大多数的AVI编码格式 • MSU采用了一种强鲁棒性的视频隐写算法，载密视频即使经过二次压缩编码，仍能保证秘密信息的正确提取 • MSU 以其大容量、高鲁棒性和良好的透明性可被视为目前真正意义上的视频隐写工具

方向之三 — 信息隐藏检测与分析研究 • 强针对性隐写分析算法研究 • 针对MSU视频隐写的检测算法 • 经分析知，MSU隐写在图像的低位平面的块效应分布明显，MSU隐写的最小单元为32×32像素，在隐写过程中，将其隐写单元进一步划分为4个16×16的像素小块，构造了一种类似于棋盘状的小块分布，将黑白像素对置于隐写单元的不同对角线上，分别代表秘密信息的0或1。

方向之三 — 信息隐藏检测与分析研究 • 强针对性隐写分析算法研究 • 针对MSU视频隐写的检测算法 • 载密视频分割小块分布特点低位平面从整体分布看，当以32像素为扫描步长，分别沿水平和垂直方向，对载密视频帧进行扫描，其01序列的分布规律满足：当以16像素为扫描步长，分别沿水平和垂直方向，对载密视频帧进行扫描，其01序列的分布规律满足：或

方向之三 — 信息隐藏检测与分析研究 • 强针对性隐写分析算法研究 • 针对MSU视频隐写的检测算法 • 构造统计量： • 其中，D32和D16分别表示统计步长分别为32像素和16像素时块测度因子的计算法则，sum0和sum1表示在统计步长内，位平面中取值为0或1的像素数，n16 和n32 则表示一帧图像内以16像素或32像素为统计步长时，所得的检测单元总数。

方向之三 — 信息隐藏检测与分析研究 • 针对MSU视频隐写的检测算法 • 算法描述 • 第一步：对一帧视频图像沿水平和垂直方向，分别取32像素和16像素为统计步长，计算其块测度因子，得和 • 对每一帧视频图像分别计算连续性判定因子P; • 定义一个阈值T，由于经过MSU隐写的视频帧数据，其连续性判定因子会明显增大，因此，若有则判定该视频帧经过MSU隐写。T的选取应以1为区间进行调整。和分布图（a）原始视频帧块测度因子分布（b）载密视频帧块测度因子分布

方向之三 — 信息隐藏检测与分析研究 • 针对MSU视频隐写的检测算法 • 实验结果

方向之三 — 信息隐藏检测与分析研究 • 通用盲检测方法研究与系统实现 • 系统框架 • 多媒体信息获取：网页访问&多媒体信息搜索引擎 • 媒体类型分类：图像、音频、文本等类型 • 核心检测模块：统计检测模块与结构检测模块 • 检测结果输出：检测运行的日期、所检测的媒体文件、检测出可疑文件，以及运行时间、检测速度等信息 • 检测图像（BMP/JPEG/GIF ）、音频（MP3/WAV/MID）、基于文件格式和挂接式隐写（可处理的文件格式包括JPEG、BMP、GIF、WAV、MP3、MID、DOC文档、TXT文本、 EXE文件等） • 在嵌入率不低于40％的情况下，漏警率低于18％，检测正确率82％以上 • 对一些特殊的隐写算法，在嵌入率不低于40％的情况下，漏警率低于40％，检测正确率60％以上

JPEG 核心检测模块检测结果输出图像类多媒体信息获取媒体类型分类 BMP Web站点 GIF 统计检测 MP3 音频类 Web站点 WAV MIDI 结构检测 Web站点文本类 DOC EXE 方向之三 — 信息隐藏检测与分析研究通用盲检测方法研究与系统实现 • 系统框架

方向之三 — 信息隐藏检测与分析研究 通用盲检测方法研究与系统实现 • 网络多媒体隐写检测系统进程监控实施方案一：对特定网页内容的检测与监控否浏览器是否启动是本机存储路径监控否是否收到网页内容是否启动检测进程检测结束，生成检测日志监控进程是否结束是检测与监控进程结束

方向之三 — 信息隐藏检测与分析研究 通用盲检测方法研究与系统实现 • 网络多媒体隐写检测系统互联网实施方案二：对Web网站多媒体数据的检测与监控多媒体信息搜索引擎否搜索是否结束是启动检测进程核心检测模块否检测是否结束是检测结束，生成检测日志

MMS隐写检测与监控系统 MMSC 核心网络元素发送连接请求 MMS信息获取模块同意请求，建立连接 MMSC MMSC 发送数据下载请求 MMS拆分模块隐写检测与监控系统 MIME MIME 同意下载，传输开始旁路设备下载完毕，MIME解封装 MS1 WAP网关发送MMS中继接收MMS中继 WAP网关 MS2 核心检测模块根据检测日志，阻断可疑MMS通信响应模块反馈检测日志方向之三 — 信息隐藏检测与分析研究通用盲检测方法研究与系统实现 • 彩信信息隐写检测与监控 • 彩信通信网络

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