A steganalysis by adjacency pixel bits structure

Embedding of confidential data in the least significant bit of an image is still an attractive method of steganography. Utilizing the full capacity of cover images by embedding one bit of data per pixel, using methods such as LSB flipping or LSB matching, usually decreases the security, making the algorithm vulnerable to steganalytic attacks. And then, it is proposed by an efficient high payload ±1 data embedding scheme(EPES) based on a special two variable binary function. This function uses the information of the least two significant bit planes of the cover image for the embedding and extraction purposes. Rather than randomly selecting +1 or −1, EPES achieves higher embedding efficiencies by choosing the correct modification component. The steganalytic method based on sample pair analysis (SPA) cannot effectively detect EPES. Hence, we propose a steganalysis by constructing adjacency pixel bits structure (SAP). The resulting detection algorithm is simple and fast. Analytical and experimental results demonstrate that the proposed method provides higher detecting efficiency than the other steganalysis.     

基于像素差分相关性的LSB匹配隐写分析

针对空间域LSB匹配隐写,提出了一种基于像素差分相关性的隐写分析方法.采用图像的直方图、差分直方图的平滑度、梯度能量、图像平滑度,像素差分的一维和高维统计分布等作为分类特征,结合Fisher线性判别进行隐写分析.实验结果表明,新算法对于LSB匹配的检测具有较高的准确性,且计算复杂度低.该算法还可应用于其他空间域隐写方法的检测.     

一种新的真彩色图像隐写分析方法

本文通过分析LSB隐写对真彩色图像像素分量和统计特性的影响,提出了一种基于分量和频率相关的24位真彩色图像检测方法。该方法根据对载密图像再次隐写后其分量和的频率相关量趋于均匀的统计特征,构造衡量相邻分量和频率相关性的统计量来判断隐秘信息的存在。实验结果表明,该方法可以获得优于RQP方法的检测性能与计算复杂度。     

基于双边转移概率矩阵的JPEG图像隐写检测

针对当前基于JPEG图像的典型隐写算法,基于离散余弦变换(DCT)域分块内及分块间相邻系数之间的相关性进行分析,通过将相邻三个系数的中间位置的系数作为条件,统计两边系数的条件分布概率矩阵,将提取的所得矩阵作为隐写检测敏感特征,提出了一种基于DCT系数双边转移概率分布的JPEG图像隐写检测算法。实验结果表明,在不同嵌入率下,该算法的检测性能均优于已有检测算法。     

An efficient high payload ±1 data embedding scheme

Embedding of confidential data in the least significant bit of an image is still an attractive method of steganography. Utilizing the full capacity of cover images by embedding one bit of data per pixel, using methods such as LSB flipping or LSB matching, usually decreases the security, making the algorithm vulnerable to steganalytic attacks. In this paper, we propose a novel efficient high payload ±1 steganographic method based on a special two variable binary function. This function uses the information of the least two significant bit planes of the cover image for the embedding and extraction purposes. Embedding efficiency, defined as the number of embeddable bits per one change in the cover medium, is a good criterion for concurrent evaluation of the capacity and security. Rather than randomly selecting +1 or −1, we achieve higher embedding efficiencies by choosing the correct modification component. In the generalized form of the proposed method, n bits of data are embedded in n pixels of the cover medium, by causing one unit change in only one third of these pixels. Analytical and experimental results demonstrated that the proposed method provides higher embedding efficiency than the other LSB embedding schemes. The proposed method is also applicable to other digital cover media.     

抗统计分析的LSB密写方案

由于通过RS统计分析和Chi—square统计分析，可以察觉以LSB方法密写的秘密信息的存在，因此为提高密写方案的安全性，提出了一种改进的LSB密写方案，即如果被嵌入的秘密比特与原始灰度的最低位相同，便不作改动；否则根据周围像素作增1或减1的调整，而在接收方，只需将载体图象的最低位取出即可恢复秘密信息．大量图象的模拟实验结果说明，该方案不仅可以抵抗RS分析和Chi—square分析，而且不增加失真度．并可保持计算量小、提取方便的优点．并表明改进方案对抵抗这两种密写分析是有效的．     

基于距离和的隐写分析基于距离和的隐写分析

为了攻击GIF格式图像中的隐秘术,提出了一种基于图像子块“距离和”的隐写分析算法。该算法中首先将距离用一个索引值同子块中其他索引值的差的绝对值表示,由于索引值的差值可正可负,因而将一个“距离和”区分为“正距离和”和“负距离和”2个矢量,考虑到“正距离和”和“负距离和”两者代数和的符号,它们被归类为“主距离和”和“次距离和”;接着采用直方图计算这些量的统计状态,并通过统计邻接“图像子块”的“距离和”共生矩阵来得到32个统计量;然后通过计算这些统计量的“直方图特征函数的块中心”来得到56维特征向量;最后运用支持向量机构造隐写分析算法。实验结果表明,该算法对GIF图像上多种隐秘术的检测性能均胜过传统算法。此外,“图像子块中不同索引值个数”还可用来改进抽取特征向量的方法。     

基于位运算和混沌序列的数字图像隐藏技术

提出了一种改进的数字图像隐藏方法。首先应用混沌系统产生混沌序列,用此混沌序列对原始图像做预处理加密,即做改进的魔方置乱和像素置换;然后对结果图像做进一步基于位运算的隐藏;最后应用评价指标对隐藏效果和安全性进行分析。实验结果表明,该方法具有较高的安全性以及加密效率。     

混沌映射与比特重组的图像加密

目的 当前很多图像加密都采用基于比特的加密算法。针对这种比较流行的加密算法所存在的安全缺陷问题,提出一种能够解决比特面0比特和1比特置乱时的位置限制的图像加密算法,实现比特的全局重组。方法 首先利用Tent混沌映射生成一个伪随机序列,然后利用生成的伪随机序列对比特明文图像进行整行以及整列的置乱,将置乱后的比特像素矩阵分块分别进行Henon映射的置乱,最后经过扩散操作得到最后的密文图像。结果 加密后明文图像的像素值的分布由不均匀变成了均匀分布,明文图像的各像素间的相关性被打破,使得原图没有了统计特性,像素变化率（NPCR）以及归一化平均变化强度（UACI）皆接近理想值,算法能够抵抗穷举攻击和差分攻击,并且在能保证加密安全的同时能有较低计算复杂度。结论 本文所提出的图像加密算法具有加密后像素相关性低、密钥空间大,以及对明文图像和密钥高度敏感等特点,本文算法在进行比特级的置乱时,又加入了与明文相关的特性,增强了加密算法的明文敏感性,同时也加强了加密算法的扩散性,可有效地保障密文图像的安全。     

基于快速相关矢量量化的图象编码算法

图象编码已经成为当今计算机世界的重要问题,而矢量量化（ＶＱ）又是近年来有损图象压缩的一种重要技术,它的优点是比特率低以及解码简单,但是其穷尽搜索编码计算量较大,为了降低编码时间,已经有多种快速算法出现在一些文献中,然而这些算法往往不能进一步降低比特率,为了解决这一问题,因此提出了一种新颖快速相关矢量量化（ＣＶＱ）图象编码算法,该算法对图象块的编码采用对角顺序,即在编码过程中根据当前图象块（ＣＶＱ）     

基于DNA序列的彩色图像加密算法

结合混沌系统和DNA密码学,提出了一种基于DNA序列的彩色图像加密算法。该算法应用了DNA序列的加法、减法、异或运算,并且把彩色图像分解为位平面进行处理。首先对彩色图像位平面分解、DNA编码;然后对DNA平面置乱、DNA加法运算、DNA异或运算;最后进行DNA解码、位平面合并,得到密文图像。实验结果表明,原始图像加密后的图像类似噪声,加密后的直方图变得更平滑,对密钥有很高的敏感性,密文图像的随机性好,密文图像相邻像素之间相关性低。     

An image steganographic algorithm based on spatial desynchronization

Calibration based attack is one of the most important steganalytic attacks in recent past specifically for JPEG domain steganography. In calibration attack, the attacker generally predicts the cover image statistics from the stego image. Preventing attackers from such prediction is used to resist these attacks. Domain separation (or randomization) is such a technique which is used for hiding the embedding domain from the attacker. It is observed that existing domain randomization techniques cannot provide enough randomization such that they are easily be detected by recent steganalysis techniques. In this paper, we have extended our previous work based on spatial desynchronization using statistical analysis. It is also experimentally shown that proposed algorithm is less detectable against the calibration based blind as well as targeted steganalytic attacks than the existing JPEG domain steganographic schemes.     

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.     

基于脉冲耦合神经网络的图像NMI特征提取及检索方法

为了简单有效地提取图像重要特征信息, 从而更好地提高检索图像的精度, 提出了一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural networks, PCNN)的图像归一化转动惯量(Normalized moment of inertia, NMI)特征提取及检索算法. 首先利用改进简化PCNN模型相似神经元同步时空特性及指数衰降机制将图像分解为具有相关性的二值系列图像, 然后提取反映原始图像目标形状、结构分布二值系列图像的一维NMI特征矢量信号, 并将其应用在图像检索中; 同时, 考虑到二值系列图像间的相关性及不同图像间NMI序列值的差异性, 引入了马氏距离结合Pearson积矩相关法的 综合相似性度量方法. 实验结果表明, 所提算法对图像特征矢量序列具有良好抗几何畸变不变特性及对图像表述的唯一性,且具有较好的图像检索效果.     

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.     

基于相关度距离的无监督并行哈希图像检索

针对传统无监督哈希图像检索模型中存在图像数据之间的语义信息学习不足,以及哈希编码长度每换一次模型就需重新训练的问题,提出一种用于大规模图像数据集检索的无监督搜索框架——基于相关度距离的无监督并行哈希图像检索模型。首先,使用卷积神经网络（CNN）学习图像的高维特征连续变量;然后,使用相关度距离衡量特征变量构建伪标签矩阵,并将哈希函数与深度学习相结合;最后,在哈希码生成时使用并行方式逐步逼近原始视觉特征,达到一次训练生成多长度哈希码的目的。实验结果表明,该模型在FLICKR25K数据集上对16 bit、32 bit、48 bit和64 bit的4种不同哈希码的平均精度均值（mAP）分别为0.726、0.736、0.738和0.738,与SSDH模型相比分别提升了9.4、8.2、6.2、7.3个百分点;而在训练时间方面,该模型与SSDH模型相比减少6.6 h。所提模型在大规模图像检索时能够有效缩短训练时间、提升检索精度。     

减少相邻位平面间冗余度的加密图像可逆信息隐藏

目的 针对现有的加密域可逆信息隐藏算法在对位平面压缩时未能充分利用位平面间的相关性的问题,为了降低位平面的压缩率从而提高嵌入容量,提出一种减少相邻位平面间冗余度的加密域可逆信息隐藏算法。方法 算法将图像进行分块并将块的位置进行置乱,置乱并未改变位平面的块内像素的相关性,使得位平面的块同样利于压缩。将块置乱后的图像的高位平面与次高位进行异或操作后得到新的次高位平面,再用新的次高位异或比它低一位的位平面。依次对其余的低位平面进行同样的操作后得到新的低7个位平面,将它们与原始最高位相结合得到新的图像的8个位平面。使用BBE（binary-block embeding）算法对新的图像的位平面进行压缩为嵌入信息腾出空间。为了保证加密图像的安全性,对腾出空间后的图像进行异或加密。结果 对相邻位平面进行异或后使除了最高位平面外的低位平面更平滑,减少了不能使用BBE算法压缩的块及压缩的不好的块的个数,更有利于用BBE算法对图像进行压缩。提出的算法与现有的基于位平面压缩的算法相比得到了较高的嵌入率,对不同纹理的图像而言,嵌入的容量平均提高了0.4 bit/像素。结论 实验结果表明,提出的算法在保证安全性的同时可以腾出更多的空间来嵌入额外的信息,在实际生活中能根据需求灵活地嵌入信息。嵌入的信息能无损地提取,且图像能完全恢复。总的来说,提出的算法具有良好的性能。     

基于图像平滑度的空域LSB嵌入的检测算法

对图像像素值与邻域均值的差的分布进行建模,以该分布的方差定义了图像平滑度的概念,进而通过对消息嵌入、LSB平面取反带来的图像平滑度的变化进行分析,提出了针对空域LSB替换伪装算法的秘密消息长度估计算法,该算法可以准确地估计图像中嵌入的秘密信息数据量的大小.文中算法物理意义直观、实现简单、计算量小、计算速度快,有利于实现实时检测.实验结果表明该方法是有效的.     

结合背景差分和闭合轮廓拟合的运动人体检测

假定图像序列的背景图像已经获得,提出一种结合时空背景差和闭合轮廓拟合的运动人体目标检测算法。算法以较小的阈值获得当前帧的背景差分图像,并搜寻最大连通域为初始前景目标;构造加权高斯滤波器,提取初始前景目标边缘;拟合前景目标轮廓,提出2 bit区域选择法提取不连续弧段的端点,根据类间最小距离准则构造闭合轮廓,结合帧间差分提取最终前景轮廓,标注运动目标位置。仿真实验表明,该算法能准确提取出运动目标,并标注目标位置,在背景环境发生变化时同样可以准确检测到运动目标,具有较好的鲁棒性。     

基于人脸特征的摄影物距计算方法

针对从人像中计算摄影物距，结合面貌测量和射影几何的理论提出了一种方法：首先在人面部的平面区域内，选取眼角点、口角点、鼻翼点建立人脸模型，然后根据面部特征点的分布规律和投影原理，在照片平面与三维人脸位置之间建立起对应关系，最后利用面貌测量的统计知识求解出摄影的物距。这种方法无需任何辅助设备，易于实现，具有一定的实用性