批量隐写容量研究*

通过对批量隐写的定性分析,提出了增大批量隐写容量的方法。对大容量图像的位平面进行等分分块,采用矩阵编码技术,证明了至多修改像素的1 LSB位能够嵌入2 bit隐秘信息的结论,提升了批量隐写容量,并给出了安全性分析。最后结合隐秘信息的嵌入和提取算法,以航拍图为隐写载体进行实验,验证了算法的有效性。     

空域序列隐写图像的密钥估计算法*

在已知嵌入消息长度的条件下,隐写密钥可以看做消息嵌入的起始位。将图像像素划分为不同类点,通过分析信息嵌入和最低位置反对各类点的影响,得到图像嵌入信息部分和未嵌入信息部分的差异,最终设计了针对空域序列LSB(least significant bits)隐写图像的密钥估计算法。实验结果表明,该算法可对隐写密钥进行快速有效的估计。     

基于隐写编码和Markov模型的自适应图像隐写算法

如何构造大容量、低失真和高统计安全的隐写算法一直是隐写研究的难点和热点.提出一种兼顾感知失真和二阶统计安全的自适应图像隐写算法设计思路.算法将载体各部分的平滑度引入隐写编码的生成过程,自适应地利用一簇隐写编码在载体各部分的合理运用降低载密图像失真度;在隐秘信息嵌入方式上利用基于Markov链模型的动态补偿方法提高载密图像统计安全性;算法对载体最低有效位和次最低有效位进行嵌入以保证嵌入容量.实验表明算法在相同嵌入量下相较双层随机LSB匹配算法以及仅使用一种隐写编码的算法,失真度更低且载体统计分布的改变更小,而在失真度和统计分布改变相近时嵌入容量更大.     

基于Markov链安全性的LSB匹配隐写算法

隐秘信息的安全性是隐写算法关注的核心问题之一,设计大容量、高安全性的隐写嵌入算法是隐写方法的研究重点.基于Markov链安全标准,以Markov链散度距离最小作为优化嵌入条件,指导LSB匹配嵌入函数,提出了一种优化LSB匹配隐写算法.实验表明该隐写算法在大容量嵌入的同时,保持了载密图像的二阶统计特性,提高了隐写的安全性.     

Canny-Gauss通用域图像隐写算法

自适应图像隐写算法是一种以图像为载体,通过手工设计嵌入失真代价,指导隐写码在图像载体中嵌入秘密消息的信息隐藏算法.长期以来,这类算法将秘密消息尽可能隐藏在图像纹理更深更复杂的位置以对抗基于富特征的隐写分析检测.然而,伴随着深度学习在隐写分析领域的快速发展,人工设计的自适应算法受到严重挑战.此外,基于加性失真的隐写编码在嵌入消息时,复杂纹理向边界聚集所产生的统计异常问题也亟待解决.因此,本文总结了各类人工失真代价的优势和不足,归纳出当前自适应算法在空域的设计范式,并结合UNIWARD在各嵌入域的转换规则,提出基于嵌入失真代价ρ的通用域隐写转换公式.然后,从隐写嵌入失真代价与图像纹理稀疏关系的角度出发,以Canny算子划分纹理、Gauss模糊缩放轮廓、AutoML搜索阈值的方式,提出了一种通用域隐写算法Canny Gauss.实验结果表明,本文所提通用域隐写转换公式能够有效应用于现有主流算法.同时,在UNIWARD所有可行嵌入域中,本文所提算法表达出更高嵌入失真代价稳定性和隐写隐蔽性,在第三方权重加持下的深度隐写分析表现与UNIWARD相比至少提升2.6%、最高提升14.6%.这为自适应隐...     

面向可逆图像处理网络的可证安全自然隐写

目的 自然隐写是一种基于载体源转换的图像隐写方法,基本思想是使隐写后的图像具有另一种载体的特征,从而增强隐写安全性。但现有的自然隐写方法局限于对图像ISO(International Standardization Organization)感光度进行载体源转换,不仅复杂度高,而且无法达到可证安全性。为了提高安全性,本文结合基于标准化流的可逆图像处理模型,在隐空间完成载体源转换,同时通过消息映射的设计做到了可证安全的自然隐写。方法 利用目前发展迅速的基于可逆网络的图像处理方法将图像可逆地映射到隐空间,通过替换使用的隐变量完成载体源的转换,从而避免对原始图像复杂的建模。同时,改进了基于拒绝采样的消息映射方法,简单地从均匀分布中采样以获得需要的条件分布,高效地将消息嵌入到隐变量中,并且保证了嵌入消息后的分布与原本使用的分布一致,从而实现了可证安全的自然隐写。结果 针对图像质量、隐写容量、消息提取准确率、隐写安全性和运行时间进行了实验验证,结果表明在使用可逆缩放网络和可逆去噪网络时能够在每个像素值上平均嵌入5.625 bit消息,且具有接近99%的提取准确率,同时隐写分析网络SRNet(st...     

结合失真函数的稀疏域图像隐写算法

稀疏域图像隐写利用稀疏表示在载体图像中嵌入秘密信息。提出设计稀疏域图像隐写的失真函数,通过选择使失真函数最小的修改方式进行秘密嵌入,从而减小秘密信息嵌入对载体的影响。实验结果表明,该算法可以在保持图像视觉效果的同时,更有效地抵抗现有的隐写分析算法。     

基于污染数据分析实现LSB秘密消息的检测

信息隐藏技术已经成为网络信息安全的一个重要研究方向,如何有效地监控和检测网络中传递的秘密消息对于保障国家安全具有重要的现实意义．针对互联网上大量的隐写软件利用彩色厦灰度图像的最低有效比特位（LSB）隐藏秘密消息,基于污染数据分析,提出了一种新的隐写分析方法,并给出了此算法的数学模型．该方法不仅可以快速有效地检测出图像中秘密消息的存在性,同时还可以精确地估计出连续及随机间隔嵌入算法下所嵌入秘密消息的长度．     

多载体图像分存隐写算法研究

针对图像分存隐写容量小、安全性差的问题,提出一种基于Bernstein多项式的载体图像分存隐写算法。构建图像分存的隐写模型,分析Bernstein多项式性质并证明图像分存原理,并给出隐秘信息的嵌入与提取算法。实验结果表明,该算法能增大隐写容量,抵抗随机剪切攻击和加噪攻击。     

隐秘图像嵌入与检测算法比较研究

本文从参数估计理论中的Fisher信息和Cramer-Rao不等式出发,将隐秘图像嵌入与检测的一般过程抽象出来,以系统的观念来研究各种嵌入与检测算法,并给出了一种给定原始图像和隐秘消息的嵌入算法和给定隐秘图像的检测算法优劣统计特性判定准则。     

中文语境下的口令分析方法

针对目前口令语义分析挖掘主要针对英文口令，且局限于常见的单词或姓氏等口令单元的问题，在中文语境下，利用古诗、成语建立模式库，使用口令字符串的数据分析技术，提出了一种基于已知口令元的中文语境口令分析方法。首先，识别出已知口令元；然后，将其视作单个口令自由度；最后，计算给定攻击成功率下的自由度攻击成本，得出口令安全性的量化数值。设计实验对大量明文口令进行量化分析之后，可知在使用中文语境的口令中，80%的用户口令不具有高安全性，能够被字典攻击轻易攻破。     

差分故障攻击在密码分析中的应用

信息时代的到来给世界带来翻天覆地的变化,以密码学为代表的信息技术为信息时代发展提供了理论基础和安全保障.密码学包括密码设计和密码分析两部分,本文介绍了在密码分析中一种重要和热门的方法——差分故障攻击方法.这是一种高效强力的密码攻击方法,来源于差分分析,应用广泛,对几乎所有密码方案都产生巨大威胁.当然,这种方法从提出到应用也经历了很多争议和考验.     

基于拼音分析的网民密码行为研究

从网民密码字符中26个字母与汉语拼音的关系入手,研究中国网民密码的文化特征。基于网络汉字频率及多音字处理方法进行拼音字母的频率统计,在简单阐述网民密码的一般性统计特征后,重点分析中西方网民密码与拼音文本、英语文本中字母频率之间的相似性,揭示中国网民的密码设计与汉语拼音密切相关,并且习惯于采用拼音式的助记符密码。     

移动Web服务图形密码认证方案设计

研究了图形密码的身份认证方式。在详细分析移动Web服务特点的基础上,设计了面向移动Web服务的图形密码认证方案。经分析可得:该方案可有效抵御针对移动终端的肩窥攻击和木马攻击,也可有效抵御网络传输信息的拦截攻击,同时,该方案不要求移动终端在每次认证时进行复杂的运算。     

网上银行安全认证及控制分析

文章论述了基于动态口令的网上安全认证问题。首先分析网上银行安全存在的隐患问题,提出了一种动态口令认证方法,并定义了此动态口令认证方法在系统中的模块组成,它可以分为口令模块、控制模块、服务器模块以及应用服务模块四个模块,并描述了使用此动态口令认证方法在系统中的实现流程,并针对目前广泛存在的安全性问题,提出了一些具体的安全控制策略。本方法目前已上线运行,运行情况良好,具有很强的实用性。     

一种新的可视化图形口令

对用户的认证是系统安全的核心组成部分之一.基于口令的认证是一种最常用的对用户的认证方法.人们往往选取容易记忆的简单口令,但是它们也容易被攻击.有些图形口令免去了人们记忆口令的烦恼,但是它们要求对用户的培训必须秘密进行,这使得用户设置和修改口令比较困难.提出了一种新的图形口令方案,它利用人们随身携带的普通钥匙作为图形口令,用户通过看看屏幕就可以输入口令,试验表明它简单、易于实现,用户使用起来也十分方便.     

一个前摄性口令检查器的设计

选择安全的口令是一种最常见和最重要的保护主机安全的方法。本文首先给出了四种口令选择策略，其中前摄性口令检测策略是最有价值的方法。然后给出了一个前摄性口令检查器的规则和设计流程图，并着重分析了它的特点。最后指出，一个好的口令是相对安全又便于用户记忆的口令。     

PG-RNN:一种基于递归神经网络的密码猜测模型

用户名—密码（口令）是目前最流行的用户身份认证方式，鉴于获取真实的大规模密码明文非常困难，利用密码猜测技术来生成大规模密码集，可以评估密码猜测算法效率、检测现有用户密码保护机制的缺陷等，是研究密码安全性的主要方法。本文提出了一种基于递归神经网络的密码猜测概率模型（password guessing RNN， PG-RNN），区别于传统的基于人为设计规则的密码生成方法，递归神经网络能够自动地学习到密码集本身的分布特征和字符规律。因此，在泄露的真实用户密码集上训练后的递归神经网络，能够生成非常接近训练集真实数据的密码，避免了人为设定规则来破译密码的局限性。实验结果表明，PG-RNN生成的密码在结构字符类型、密码长度分布上比Markov模型更好地接近原始训练数据的分布特征，同时在真实密码匹配度上，本文提出的PG-RNN模型比目前较好的基于生成对抗网络的PassGAN模型提高了1.2%。     

金融交易密码多模态化方法

针对金融交易系统目前单一密码键盘模态客户身份认证存在的安全性、可靠性问题,提出了密码多模态化方法。多模态感知器获取密码码字信息,格式归一化传送所获原始模态信息,按属性前置处理、分类当前模态码字信息,公共单元融合多模态密码。对于确认的M位密码,每位分别采用N种模态输入,密码窃取率为1/(10MCN×MM)。以密码键盘与黑箱子指书为缺省模态的多模态密码输入系统的实用效果表明,所提方法实现了多模态密码码字无序交融输入,M=6时系统的密码窃取率为1/(106C2×66),而密码破解技术门类数及难度则随着模态数量增加而增加。密码输入的安全性及可靠性等多方面性能较现有单模态身份认证工作状态得到大幅提升。     

基于OTP的WiFi身份认证模型的设计及分析

身份认证问题成为制约无线网络发展的瓶颈.一次性口令(OTP)技术和椭圆曲线密码体制由于自身优点,比较适合无线环境中的身份认证.利用椭圆曲线密码体制(ECC)实现数字签名,基于一次性口令技术提出了一种安全的双向身份认证模型.最后,通过安全性分析和SVO逻辑方法证明了该模型的安全性.