利用异常边缘进行图像锐化篡改取证

为实现图像的完整性和真实性鉴别,提出了一种针对人工锐化的取证方法。利用非抽样Contourlet变换分析图像边缘点,进行边缘点分类;通过研究锐化前后预测误差图像和相位一致性来统计正常边缘点与锐化边缘点之间的差异,提取特征,训练分类器;利用SVM标定人工锐化痕迹。实验表明,该方法能够有效地检测出图像人工锐化篡改操作,较为准确地定位图像篡改边界。     

一种基于指纹和可视可擦除水印的安全广播视频分发方案

提出了一种基于可视可擦除水印和数字指纹的多媒体安全分发方案.利用可视水印提供预览视频,支持用户获得授权后的可视水印擦除,伴随擦除过程同时完成用户指纹的嵌入.     

基于改进无证书公钥密码的轻量级DTLS协议设计

物联网在快速发展的同时,其数据交互容易遭受各种攻击.为了保证物联网传输层协议UDP传输数据的安全,在TLS协议架构基础上扩展形成了支持UDP数据报安全传输的DTLS（DatagramTLS）协议.现行的DTLS协议基于公钥证书密码体制,证书管理复杂、网络通信开销大,难以满足物联网等资源受限型网络的安全通信需求.本文提出一种基于离散对数的改进无证书公钥密码方案,设计了适应资源受限网络的轻量级DTLS协议,并基于嵌入式SSL库wolfSSL进行了协议实现.从通信开销和握手连接时间两方面,将本文提出的基于改进无证书公钥密码的DTLS协议分别与基于传统公钥证书的DTLS协议及基于身份标识的DTLS协议进行了对比实验.实验结果表明,在保证安全性的前提下,基于无证书的DTLS协议在通信开销和握手连接时间方面均优于基于公钥证书的DTLS协议和基于身份标识的DTLS协议.     

模拟退火的安全数据隐藏算法

以数据嵌入前后JPEG图像DCT系数统计分布的平均相对熵(ARE)作为信息隐藏的安全性度量,并以此作为优化指标,给出一种带调整的量化嵌入算法,通过模拟退火选择对统计分布破坏最小的调整变量。实验结果表明:对于五幅标准测试图像,本文算法较其他四种算法在容量上平均提高了1.86倍;而在平均相对熵指标上平均降低了38％。该算法不但具有较高的数据容量,并可有效地补偿数据嵌入导致的统计分布的变化,实现算法在统计意义上的安全性。     

随机调制隐写中的噪声同步分析

针对Fridrich提出的使用固定密钥的随机调制算法,提出一种基于噪声同步分析的隐写检测方法.该方法使用图像复原、噪声估计和相关性计算实现对噪声同步程度的度量,并对同步分析下随机调制隐写的安全容量进行了分析.理论和实验表明,固定隐写密钥的使用会降低随机调制算法的安全性.     

一种基于自适应量化嵌入器的隐写方法

感知质量和容量一直是图像隐写算法设计中难以折中的两个要素,如何取得更好的综合性能已吸引了很多研究者的兴趣.提出一种基于自适应量化嵌入器的隐写方法.这一方法通过改变某一载体信号所在子空间的索引来调制秘密信息,自适应特性体现在决定着子空间尺寸的分割码本的设计上.将这种隐写方法用于以2×2图像块为单元的数字图像隐写算法设计中,并将分割码本设计得具备HVS特性以取得较好的折中效果.实验表明,算法在感知质量和容量方面具有较好的综合性能.     

一种基于鲁棒Hash的拷贝检测方案

提出一种基于鲁棒Hash的视频拷贝检测方案.通过对特征点进行分类,选取在时空域上持久存在的稳定点,对邻域点进行微分计算构造局部特征.将多维特征数据进行Hilbert编码,并选取有效位作为检测Hash码.为了准确的在目标视频中定位可疑内容,提出了Hash匹配方案,将序列相似度作为匹配的依据,提高匹配精度.实验结果表明本方案拥有较好检测性能,适用于视频内容的拷贝检测.     

基于局部排序的视频拷贝检测

排序法是一种常用的视频拷贝检测方法.为获得更佳的检测性能,提出一种基于排序特征的视频拷贝检测方案.该方案将帧进行分块,并按照Hilbert曲线顺序分别计算曲线上相邻块的灰度关系排序特征,生成用于检测的哈希码;为了准确地在目标视频中定位可疑内容,提H{了哈希匹配方案,将序列相似度作为匹配的依据,并引入动态规划的方法提高匹配精度;最后构造了拷贝测试样本,并与传统的排序签名检测方案进行性能对比实验.结果表明,文中方案拥有较好的检测性能,适用于视频内容的拷贝检测.     

基于非抽样Contourlet变换的图像模糊取证

数字图像被动盲取证技术是对图像的完整性和真实性进行鉴别.图像遭受篡改操作后,为了消除图像伪造在拼接边缘产生畸变,伪造者通常会采用后处理消除伪造痕迹,其中,模糊操作是最常用的手法之一.因此提出了一种针对人工模糊的取证方法.首先,利用非抽样Contourlet变换分析图像边缘点特征进行边缘点分类;然后通过统计正常边缘点与模糊边缘点之间的差异鉴别模糊边缘;最后引入局部清晰度来区分人工模糊与离焦模糊,从而最终标定人工篡改边缘痕迹.实验表明该方法能够有效地检测出图像人工模糊篡改操作,较为准确地定位图像篡改边界.伪造图像边缘模糊越严重方法的检测效果越好.与其他模糊检测方法相比所提方法具有像素级别定位能力.