基于SI-UNIWARD失真函数的改进隐写方案

针对通用小波失真函数(UNIWARD)的失真代价的四舍五入误差为1/2时嵌入失真为零的问题,基于边信息的通用小波失真函数(SI-UNIWARD),提出了一种改进隐写方案。该方案首先对前载体的原始像素值进行四舍五入,然后重新定义了一组间距合理的四舍五入误差,产生了新的嵌入代价,重新使用了在SI-UNIWARD中禁用的00、40、04、44模式中的1/2离散余弦变换(DCT)系数,避免了检测性能的病态饱和,从而解决了零嵌入失真代价问题。实验表明,该方案与SI-UNIWARD相比,DCT系数的更改概率降低了3%,同时降低了空域中像素值间的数量差别和DCT系数的嵌入更改率,提升了检测误差性能,能够较好地利用边信息。     

基于小波系数相关性的图像自适应空域隐写术

定义图像中像素的嵌入失真是图像自适应隐写中的关键。为提高图像自适应隐写的安全性,根据最小化嵌入失真原则,提出了一种基于小波系数相关性的图像自适应空域隐写术。首先以一维高通、低通滤波器为工具构造方向滤波器;然后沿水平、垂直、对角线方向对图像进行方向滤波,并根据小波系数与其邻域系数的相关性对失真函数进行设计;最后根据像素的嵌入失真值,利用网格码(STC)对秘密信息进行嵌入。实验结果表明,该隐写术能够将嵌入区域集中在内容复杂的纹理区域,且能够有效抵抗通用隐写检测算法的分析。     

整数小波域湿纸码自适应信息隐藏算法

通过对一些已有的自适应隐写算法进行分析,提出一种旨在提高安全性的整数小波域自适应信息隐藏算法.根据隐藏的数据量和载体单元特性确定阈值,自适应地在图像整数小波高频子带系数中选择合适的隐藏位置;利用湿纸码双层嵌入法嵌入秘密数据,并采用直方图调整策略保持小波高频子带系数直方图特性,由此从多方面提高了信息隐藏算法的安全性.大量与同类算法的对比实验表明,在嵌入率小于100%的条件下,该算法具有较强的视觉隐蔽性和抗统计检测的能力.     

一种基于块熵的均匀嵌入隐写算法

在均匀嵌入改进算法中,失真函数仅考虑非零系数的个数而未考虑统计分布对嵌入位置的影响。为此,结合块熵的概念,完善失真函数定义,设计一种新型的JPEG均匀嵌入隐写算法,将秘密信息更好地嵌入图像边缘、纹理等复杂区域。实验结果表明,相比BCH、EBS、UERD和SI-UNI算法,该算法的嵌入容量及抗隐写分析能力得到较大的提高。     

小波细节信息的LSB隐写分析算法

为了准确地估计出隐藏图像的嵌入率,利用LSB隐写对图像小波细节信息影响较大这一特点,首先给出了图像的小波细节信息和小波细节信息能量的定义,同时利用LSB隐写图像计算出其原始图像的小波细节信息能量;然后根据隐写图像与原始图像的小波细节信息能量,估计出LSB隐写图像的嵌入率。实验证明,该方法在隐藏图像嵌入率不是很低的情况下,能够比较准确地估计出隐藏图像的嵌入率。     

小波域最小嵌入失真函数设计及其在隐写中的应用

为了提高隐写方案的安全性,提出一种基于最小嵌入失真原理和网格码的图像隐写算法。首先在离散小波域结合人眼视觉特性和整数提升小波变换设计了失真测度函数,主要考虑了亮度、频率和纹理掩蔽因子对载体失真的影响。然后结合网格码设计了隐写算法,将嵌入信息对载体的修改最小化并且集中在人眼不敏感区域。实验结果显示,方案具有良好的视觉不可见性,且能抵抗空域、小波域等隐写分析的攻击,安全容量达到0.4 bits/pixel。     

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...     

基于小波对比度和模函数的安全密写算法

针对图像隐写中大容量、高保真度和安全性问题,依据人眼对变换剧烈及较暗区域均不敏感的视觉特点,结合模函数周期性运算,提出一种基于小波对比度和模函数运算的高保真图像隐写算法。该方法首先将载体图像按固定大小分块并计算其小波对比度,然后依据小波对比度确定各块嵌入深度,最后采用模函数运算嵌入秘密信息。实验结果表明,该方法能嵌入较多信息和保持良好的载密图像质量。     

一种以AAC压缩音频为载体的隐写方法

通过对AAC编码原理的研究,提出一种基于MDCT量化系数小值区的秘密信息嵌入方法,从而实现了一种能在AAC压缩文件中隐藏大量秘密信息的隐写算法.算法先部分解码载体AAC文件,根据码表搜索出小值区,再通过码字得到一组量化系数,按规则修改每组的最后一个量化系数,然后进行部分编码得到嵌入后的AAC文件.该隐写算法可实现盲提取,且运算复杂度较低.实验结果表明,算法的嵌入容量较高,具有良好的不可感知性,并具有一定的抗隐写分析性,能够抵抗常用的LSB隐写分析方法以及Harmsen提出的基于加性噪声的隐写分析方法.     

安全的MPEG压缩视频数字隐写算法

视频数字隐写具有隐藏容量大的优点,但是通常在获得隐藏容量的间时,却忽视了安全性.为了在二者之间取得平衡,利用纠错码信息隐藏的原理,提出了一种以压缩视频为载体的数字隐写算法.该算法在进行秘密信息嵌入时,采用了二次嵌入的策略,即首先将秘密信息嵌入到纠错码码字,然后将得到的载密纠错码码字嵌入到与不采用差分编码的系数相对应的行程幅度对的幅度值,同时采用比特率控制策略来减小信息嵌入前后的视频流长度变化.实验及分析表明,该算法的隐写结果不仅具有较好的视觉和统计上的不可感知性,而且满足密码学中的"Kerchhoff准则".此外,该算法在确保一定的嵌入容量的情况下,能够使视频流长度在信息嵌入前后保持近似不变.     

LSB based non blind predictive edge adaptive image steganography

Image steganography is the art of hiding secret message in grayscale or color images. Easy detection of secret message for any state-of-art image steganography can break the stego system. To prevent the breakdown of the stego system data is embedded in the selected area of an image which reduces the probability of detection. Most of the existing adaptive image steganography techniques achieve low embedding capacity. In this paper a high capacity Predictive Edge Adaptive image steganography technique is proposed where selective area of cover image is predicted using Modified Median Edge Detector (MMED) predictor to embed the binary payload (data). The cover image used to embed the payload is a grayscale image. Experimental results show that the proposed scheme achieves better embedding capacity with minimum level of distortion and higher level of security. The proposed scheme is compared with the existing image steganography schemes. Results show that the proposed scheme achieves better embedding rate with lower level of distortion.     

Performance enhanced image steganography systems using transforms and optimization techniques

Image steganography is the art of hiding highly sensitive information onto the cover image. An ideal approach to image steganography must satisfy two factors: high quality of stego image and high embedding capacity. Conventionally, transform based techniques are widely preferred for these applications. The commonly used transforms for steganography applications are Discrete Cosine Transform (DCT), Discrete Wavelet Transform (DWT) etc. In this work, frequency domain transforms such as Fresnelet Transform (FT) and Contourlet Transform (CT) are used for the data hiding process. The secret data is normally hidden in the coefficients of these transforms. However, data hiding in transform coefficients yield less accurate results since the coefficients used for data hiding are selected randomly. Hence, in this work, optimization techniques such as Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO) are used for improving the performance of the steganography system. GA and PSO are used to find the best coefficients in order to hide the Quick Response (QR) coded secret data. This approach yields an average PSNR of 52.56 dB and an embedding capacity of 902,136 bits. These experimental results validate the practical feasibility of the proposed methodology for security applications.     

An AAC steganography scheme for adaptive embedding with distortion minimization model

Nowadays, most prevailing approaches to advanced audio coding (AAC) steganography are content non-adaptive which have low embedding capacity and poor security. In this paper, we construct a new distortion by integrating the uniform embedding distortion with the masking threshold, and propose an adaptive steganographic scheme for AAC audio by modifying quantized modified discrete cosine transform (QMDCT) coefficients. To hold the statistical distribution of QMDCT coefficients we introduce uniform embedding idea. Then the psychoacoustic model is used to avoid the declining of hearing quality. Finally, we minimize the overall embedding distortion by utilizing syndrome-trellis codes (STCs) technique and the defined distortion function. Comprehensive experimental results show that the proposed scheme achieves better performance than related works. The detection error of 128-kbps-AAC dataset is higher than 24.78% when the embedding payload reaches 3.70 kbps, which is significantly lower than the state-of-the-art AAC steganographic methods.

     

基于DCT域相关性的非对称JPEG隐写

目前用于JPEG隐写的失真代价函数对同一DCT系数的加一与减一操作分配相同的代价值。但由于JPEG图像中DCT域的相关性,加一与减一修改对图像内容的影响不同,因此其对应的代价值也理应不同。文中基于DCT域相关性,提出了一种适用于JPEG隐写的通用代价值优化方法,主要考虑JPEG图像中相邻DCT块相同位置上系数的相关性。利用八邻域块中相同位置的DCT系数求平均的方法给出当前DCT系数的预测值。对现有的JPEG失真代价函数,按照向预测值靠拢的原则区分加一和减一的代价值。经过调整的代价值能引导隐写修改后的DCT系数最大程度地向预测值靠拢,增强DCT域相关性,从而提高隐写的安全性。该方法可以与任何现有的JPEG隐写失真代价函数结合使用。实验表明,所提方法几乎不增加原始算法的时间复杂度,同时能有效提高现有JPEG隐写方法的安全性,可使当前隐写分析工具的测试误差平均提升2.4%。     

一种基于提升小波变换和矩阵编码的音频隐写算法

以提高隐秘信息嵌入量与隐蔽性为主要目的,利用人耳听觉系统（HAS）的掩蔽效应,提出一种结合提升小波变换和矩阵编码的嵌入隐秘信息的音频隐写算法。该算法利用MPEG I心理声学模型1来控制嵌入帧,选用宿主音频提升小波变换的中低频系数,利用能够大幅提高嵌入效率、减小修改比例的矩阵编码来实现隐秘信息的嵌入。经实验仿真证明,该算法不仅具有很好的隐蔽性和嵌入容量,还兼顾了鲁棒性,对于加噪、滤波、重采样、MP3压缩、同步攻击等常见操作具有较强的抵抗力。同时,该算法能够实现盲检测。     

Hybrid wet paper coding mechanism for steganography employing n-indicator and fuzzy edge detector

Data hiding technique can facilitate security and the safe transmission of important information in the digital domain, which generally requires a high embedding payload and good stego image quality. Recently, a steganographic framework known as wet paper coding has been utilized as an effective strategy in image hiding to achieve the requirements of high embedding payload, good quality and robust security. In this paper, besides employing this mechanism as a fundamental stage, we take advantage of two novel techniques, namely, an efficient n-indicator and a fuzzy edge detector. The first is to increase the robustness of the proposed system to guard against being detected or traced by the statistics methods while allowing the receiver without knowledge of secret data positions to retrieve the embedded information. The second is to improve the payload and enhance the quality of stego image. The experimental results show that our proposed scheme outperforms its ability to reduce the conflict among three steganography requirements.     

引入超分辨率下采样误差的图像边信息估计隐写

目的 由于空域图像下采样过程中提供的量化误差边信息能够有效提升隐写安全性,为了得到下采样之前的高分辨率图像,提出一种基于超分辨率网络的空域图像边信息估计隐写方法。方法 受原始下采样边信息隐写方法的启发,使用超分辨率网络生成被称为预载体的高分辨率图像。同时利用现有的空域图像对称失真算法得到每个像素点的修改失真,然后以浮点型精度对预载体下采样,得到和载体同分辨率的图像形式,利用对应像素点间的差值指导像素点的修改方向,实现基于初始失真的非对称失真调整。首先以峰值信噪比和极性估计准确率为指标对比了多种超分辨率网络以及基于传统插值方法的上采样性能,并通过调整初始失真分别进行隐写和隐写分析实验,选择使安全性提升最大的残差通道注意力机制网络及其对应调整系数作为本文的下采样边信息估计隐写方法。结果 使用隐写领域中常用的3个数据库、两种传统初始失真函数以及两类隐写分析方法进行实验。在跨数据集的隐写安全性上,相比传统隐写方法,在对抗基于手工特征和基于深度学习的隐写分析时,本文方法的安全性均有显著提升,如在测试集载体图像上,嵌入率为0.5 bit/像素时,安全性分别提升6.67%和6.9%;在训练集载体图像上,本文方法的安全性在比传统方法有很大提升的基础上,甚至在一些情况下能够高于原始边信息隐写方法的安全性,如在对抗基于手工特征的隐写分析器且嵌入率为0.1 bit/像素时,安全性提升1.08%;在对抗基于深度学习的隐写分析器且嵌入率为0.5 bit/像素时,安全性提升0.6%。结论 实验表明,使用超分辨率网络作为下采样边信息估计的工具,并利用估计边信息调整嵌入修改的初始失真,能够有效提升传统隐写方法的安全性,并接近甚至在部分情况下超越了原始边信息隐写的安全性。除此之外,本文方法与原始边信息隐写方法具有不同的修改模式,而且具有更广泛的适用性。     

基于小波包分解的JPEG图像统计特性研究

该文首先给出了小波包分解系数绝对值的线性预测模型,由此提出了基于小波包分解的图像频域统计特性研究方法。然后针对JPEG图像研究其频域统计特性与文件大小之间,以及信息隐藏对频域统计特性的影响与其文件大小之间的关系。实验结果表明,JPEG图像频域统计特性与其文件大小之间具有相关性;信息隐藏工具Jsteg4.1对JPEG图像频域统计特性的影响与其文件大小之间具有相关性,而且主要表现为小波包分解系数的均值产生了显著失真;信息隐藏工具F5r11对JPEG图像频域统计特性的影响与其文件大小之间则不具有相关性。     

Asymptotic Behavior of the ZZW Embedding Construction

We analyze the asymptotic behavior of the embedding construction for steganography proposed by Zhang, Zhang, and Wang (ZZW) at the 10th information hiding by deriving a closed-form expression for the limit between embedding efficiency of the ZZW construction and the theoretical upper bound as a function of relative payload. This result confirms the experimental observation made in the original publication.      

新的基于小波对比度的LSB密写

利用图像块的小波对比度可以判定图像各像素的LSB（Least Significant Bit）嵌入深度,以提高嵌入容量并保持载密图像的质量。提出了一种新的基于小波对比度的密写方案,将图像块像素的低4位置0后进行小波变换并计算小波对比度作为嵌入深度的判决信息,由嵌入深度逐块逐像素密写。实验结果表明,该方法不仅保持了较高的嵌入容量,而且提取秘密信息时不需任何附加信息。