一种新的基于DCT域系数对直方图的图像篡改取证方法

提出了一种基于离散系数变换(DCT)域系数对直方 图特征的图像篡改取证方法。首先对图像进行 DCT,并在给定的阈值下,对变换后的DCT系数进行系数对直方图化;而后对直方图化后 的值进行归一化处理,再用主成分分析(PCA)对上述数据进行降维处理取得系数对直方图特 征;最后将真 实图像和篡改后图像的系数对特征用支持向量机(SVM)进行分类识别。实验结果证明,和现 有的一些算 法相比,提出的方法计算复杂度低,在CASIA v1.0平均识别率为97.92%,CASIA v2.0平均 识别率为91.20%,对未压缩图像和压缩图像的拼接篡改都具有良好的 识别性能。     

可信网络的可信模型与算法设计研究*

分析了网络环境下信任的特点,总结了目前可信网络中常用的算法模型,提出了可信度算法中的一些关键问题以及解决方法.     

基于自嵌入鲁棒双水印的图像认证算法

通过构造鲁棒零水印并鲁棒的嵌入到图像自身来实现完全盲检测的鲁棒水印方案,从而完成数字图像的全盲版权认证。首先利用整数小波变换构造鲁棒零水印:将原始图像进行三级整数小波变换,并将变换后获取的第三级低频子带(LL3)系数二值化来构造鲁棒零水印。然后利用一种基于奇异值分解(SVD,singular value decomposition)的鲁棒水印方案,将构造的鲁棒零水印嵌入到图像小波变换域低频子带(LL1)的分块奇异值分解的U矩阵的系数中。利用超混沌系统设计了随机置乱和加密方案。在鲁棒嵌入之前,先将二值零水印进行置乱分散并加密,增强了方案的鲁棒性和构造水印安的全性。实验结果证明了所提出的方案的有效性。     

利用综合特征提取的数字图像版权保护算法

为了有效地保护和验证数字媒体作品的版权信息,提出一种区别于传统嵌入式鲁棒水印的数字水印算法.算法中所提取的特征是由区域亮度和纹理特性所组成的综合特征,其中亮度特征的提取利用了扩展盒中脑神经网络(gBSB)的聚类功能,对于区域的纹理特征,则是通过分析其直方图统计矩来提取的.仿真结果表明,该水印方案对于常规的信号处理及几何变换攻击具有良好的鲁棒性,是一种实用的、有效的数字图像版权保护水印算法.     

一种改进的基于散列链的密钥分配方案*

密钥管理是无线传感器网络(WSN,Wireless Sensor Network)安全机制的基础。本文在基于散列链密钥分配方案的基础上,对密钥池组成、密钥预分配以及对偶密钥的建立方式等进行了改进。改进后的方案能够充分利用散列链的特点,提供更加安全的网络连通性和更强的网络抗毁性。理论分析和仿真结果均验证了改进方案的有效性。     

一个基于节点覆盖的簇头选举算法

无线传感器网络以获取有用信息为最终目的,而获得的有用信息的多少取决于对网络的覆盖程度。本文在现有的一些簇头选举算法的基础上,提出一个新的簇头选举算法。该算法选举的簇头具有不进行数据感知,优先死亡但不影响网络覆盖的良好性能。如果把传输消耗优先分配在这类簇头节点上,那么死亡后影响覆盖的节点就可以在较晚的时间作为簇头,从而延迟死亡时间,最终延长网络的生命周期。实验结果显示,和现有的相关算法相比,本文提出的基于节点覆盖的簇头选举算法具有较高的网络覆盖率和较少的能量消耗,从而具有较长的网络生命周期。     

一种大容量的图像可逆信息隐藏算法

提出了一种大容量的可逆信息隐藏算法的详细实现方案.利用图像直方图中的多个零点或者最小点,通过修改图像像素的灰度值来隐藏信息,并通过统计分析给出常用的信息隐藏的模型和算法.实验表明,该方法不仅可以进行大容量的信息隐藏,而且相对原始图像能够达到满意的峰值信噪比(PSNR),具有良好的性能.     

基于公钥的可逆数字水印

为了提高可逆数字水印的安全性和透明性,增加嵌入容量,提出了一种基于公钥的可逆数字水印。该方法首先对载体图像直方图中峰值点与左右两侧的零值点之间的像素点进行移位,然后提取载体图像的特征值,将该特征值与经过混沌系统加密的数字水印进行异或处理后,采用公钥将其嵌入到处理后的载体图像内。图像的验证过程是嵌入过程的逆过程,验证完成后,根据峰值点及其与零值点之间的关系将移位的像素点复原,即可完全复原原始图像。采用公钥系统和混沌系统充分保证了系统的安全性,峰值点与其两侧的零值点之间的像素移位既保证了能够嵌入更多的信息和较高的峰值信噪比,又保证了所有的像素点都能被认证。通过对大量的图像进行仿真分析,结果显示该方法具有较高的安全性,与同类方法相比,能够嵌入更多的信息量,同时具有更高的透明性。     

基于扩展马尔科夫特征的Seam-Carving篡改检测

针对能够用于图像篡改的Seam-Carving技术,提出了一种基于扩展的马尔科夫特征的Seam-Carving篡改识别算法。该算法充分考虑了Seam-Carving操作导致的图像频域特征的变化,将传统的利用马尔科夫转移概率矩阵求取的图像特征和基于扩展的马尔科夫转移概率特征进行融合,而后利用支持向量机进行分类训练,从而达到有效识别基于Seam-Carving的图像篡改。实验结果表明,提出的方案性能优于传统的基于马尔科夫转移矩阵的特征选择方法以及现有的一些该类图像篡改检测方法。     

数字图像可逆认证技术研究综述

可逆水印算法及基于该算法的图像认证技术可以广泛应用于重要的数字媒体的版权保护。对该技术目前常用的可逆水印算法进行了详细论述,并针对三种不同的算法给出了在相关方面的研究进展,分析了目前可逆水印及其认证算法中存在的问题并给出了一些新的研究方向,指出结合神经网络、统计分析算法及一些智能优化算法进行研究从技术上是可行的。