【正文】 ^_^amp。% 信息加密示意圖 信息隱藏則是將一個(gè)有意義的信息隱藏到另一個(gè)稱為載體的普通的信息中而得到的隱密載體，然后通過(guò)普通的信息的傳輸來(lái)傳遞秘密的信息。非法者不知道這個(gè)普通信息中是否含有了其他的信息，而且即使知道，也難以提取隱藏其中的信息。100100100100001110010010010100101011隱藏消息M隱密載體S＇載體S 信息隱藏示意圖 信息隱藏系統(tǒng)的基本屬性一般情況下，數(shù)字水印系統(tǒng)比較關(guān)鍵的性能指標(biāo)[17]如下所示： 魯棒性（Robustness）魯棒性是指含水印作品歷經(jīng)有意或者無(wú)意的常規(guī)信號(hào)處理卻仍然保留水印信息的完整性和可檢測(cè)性的能力。對(duì)于數(shù)字圖像的水印而言，常規(guī)的信號(hào)處理操作包括空域?yàn)V波、幾何變形、有損壓縮等。魯棒性是面向版權(quán)保護(hù)數(shù)字水印的一項(xiàng)基本要求，但并非所有的數(shù)字水印都必須有對(duì)信號(hào)處理操作的魯棒性。在某些數(shù)字水印的應(yīng)用中，水印的魯棒性毫無(wú)用處甚至還極力避免。脆弱水印就是一個(gè)非常好的例子。例如用于內(nèi)容的認(rèn)證的數(shù)字水印就是脆弱水印，脆弱水印具有魯棒性完全相反的脆弱特性。含水印圖像對(duì)任何信號(hào)處理操作都應(yīng)該是比較敏感的，但是面向版權(quán)保護(hù)的數(shù)字水印必須有很強(qiáng)的魯棒性。遺憾地是，目前還沒(méi)有一個(gè)數(shù)字水印的方案能夠真正經(jīng)得住攻擊者任意攻擊，也就是說(shuō)還沒(méi)有一個(gè)數(shù)字水印的方案對(duì)任何形式的攻擊都必須具有魯棒性。不可感知性（Imperceptibility） 不可感知性是水印嵌入不應(yīng)該引起載體產(chǎn)生人類主觀可感知的降質(zhì)。因此它又被稱之為隱蔽性、透明性或不可見(jiàn)性。對(duì)于數(shù)字圖像的水印而言，嵌入的水印不應(yīng)引起載體圖像的明顯降質(zhì)，而且不能被人類視覺(jué)系統(tǒng)所察覺(jué)的。水印容量（Capacity） 水印容量是指在一幅載體的作品中能夠嵌入水印信息的最大比特?cái)?shù)值。在一般情況下，水印容量與魯棒性、不可感知性之間是相互競(jìng)爭(zhēng)和制約的關(guān)系。水印容量越大，有助于提高水印魯棒性，但勢(shì)必會(huì)對(duì)不可感知性帶來(lái)負(fù)面的影響；嵌入的水印越少，對(duì)載體的產(chǎn)品干擾就越小，但又不利于增強(qiáng)水印的魯棒性。因此，一個(gè)好的數(shù)字水印系統(tǒng)應(yīng)合理地折中三者之間的矛盾。安全性（Security） 魯棒性針對(duì)的是常規(guī)信號(hào)處理操作，而安全性針對(duì)的是主動(dòng)攻擊者對(duì)含水印作品實(shí)施的惡意的破壞和攻擊。需要注意的是，并不是所有的數(shù)字水印系統(tǒng)都應(yīng)具有安全性，不同的應(yīng)用場(chǎng)合對(duì)安全性的要求也不盡相同。在某些實(shí)際應(yīng)用中，攻擊者破壞或篡改水印將得不到任何好處，在這種情況下，幾乎可以不用考慮水印的安全性。 魯棒水印的性能指標(biāo)之間的合理折中數(shù)字水印系統(tǒng)的關(guān)鍵性能指標(biāo)之間往往是相互制約、相互競(jìng)爭(zhēng)的。在實(shí)際應(yīng)用中，不可能使它們同時(shí)達(dá)到最佳狀態(tài)，而只能根據(jù)實(shí)際應(yīng)用的需要在不同性能指標(biāo)之間取得合理的折中（） 。 信息隱藏技術(shù)的應(yīng)用信息隱藏的技術(shù)在政府、軍事情報(bào)部門、銀行系統(tǒng)、商業(yè)系統(tǒng)等諸多領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用，廣泛用于通信保密、數(shù)字作品的版權(quán)保護(hù)、商務(wù)活動(dòng)中的票據(jù)防偽、驗(yàn)證資料的完整性等領(lǐng)域?？狗裾J(rèn)機(jī)制[18]一般用在電子商務(wù)之中，這是保證一些個(gè)體或單位不能否認(rèn)自己曾經(jīng)做過(guò)的一些行為。在電子商務(wù)之中，交易雙方的任何方都不得抵賴自己曾經(jīng)做出的行為，也不能否認(rèn)曾經(jīng)接受到對(duì)方信息，這是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)電子交易的重要環(huán)節(jié)。目前的電子商務(wù)中，一般是用數(shù)字簽名和身份認(rèn)證來(lái)保證。這時(shí)我們可采用信息隱藏的技術(shù)，在交易雙方任何一方發(fā)送或者接收信息時(shí)，必須把自己的數(shù)字簽名和身份信息、以二進(jìn)制的方式嵌入到要傳遞的信息中。接收方在收到后對(duì)它的簽名進(jìn)行接收認(rèn)證。一般來(lái)說(shuō)，在嵌入這類信息時(shí)，同時(shí)要加上時(shí)間戳這一標(biāo)志作為另外一層防護(hù)。圖像信息隱藏技術(shù)目前信息隱藏的研究之中使用的載體信息有以下幾種：文本、圖像、語(yǔ)音信號(hào)、視頻信號(hào)和應(yīng)用軟件等等。由于數(shù)字圖像大量的存在，因而被研究最多的是圖像中的信息隱藏技術(shù)，而且，圖像信息的隱藏所研究的方法往往需要經(jīng)過(guò)改進(jìn)才可以輕易地移植到其他的載體中。數(shù)字水印和信息隱藏已成為圖像處理技術(shù)中的一個(gè)非常重要研究熱點(diǎn)。 空域隱藏算法空域隱藏技術(shù)是指將秘密的信息嵌入到數(shù)字圖像的空間域之中，即對(duì)像素灰度值進(jìn)行修改以達(dá)到隱藏秘密信息的目的。 LSB替換算法最低有效位（Least Significant Bits，LSB）[18]方法是最早提出來(lái)的最基礎(chǔ)的空域圖像信息隱藏方法，其它的許多空域算法都是從它的基本原理進(jìn)行改進(jìn)擴(kuò)展得到的，使得LSB方法成為使用最廣泛的隱藏技術(shù)之一?，F(xiàn)在有一些簡(jiǎn)單信息隱藏軟件大多是運(yùn)用LSB和調(diào)色板調(diào)整等相關(guān)技術(shù)將信息隱藏在24 bit圖像或256色圖像之中，如Hide and Seek，Stego Dos，White Noise Storm，Stools等經(jīng)典信息隱藏軟件。隱藏原理LSB方法是通過(guò)調(diào)整載體圖像像素值的最低若干有效位來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的嵌入方法，使所隱藏信息在視覺(jué)上很難被他人發(fā)覺(jué)，而且只有知道了秘密信息嵌入的位置才能正確提取出秘密的信息。顯然，LSB隱藏算法最低位被改變的概率大概是50%，它在原始圖像里面引入了極小噪聲，在視覺(jué)上是不可見(jiàn)的。實(shí)際上，對(duì)于24 bit真彩色的圖像，我們?cè)谄渥畹偷膬晌簧踔寥粊?lái)隱藏信息在視覺(jué)上仍然是不可見(jiàn)的，對(duì)于灰度圖像，改變其最低的兩位也能取得較好的效果。另外，在LSB方法之中，也可不采用直接嵌入的方法，根據(jù)異或的可逆準(zhǔn)則性，采用替換的準(zhǔn)則來(lái)實(shí)現(xiàn)信息的隱藏效果。異或的簡(jiǎn)單原理如下：。因此在嵌入數(shù)據(jù)位之時(shí)，嵌入的是數(shù)據(jù)位與1或0的異或值。基于異或的運(yùn)算也有許多可改進(jìn)的算法，在嵌入的過(guò)程之中，首先計(jì)算出每個(gè)像素灰度值的每一位的異或值，并把所得到結(jié)果與要嵌入的信息進(jìn)行異或運(yùn)算，然后把像素灰度值的最低位全部清零或置為1，再根據(jù)異或運(yùn)算結(jié)果的值來(lái)改變最低位信息，實(shí)際上，這相當(dāng)于對(duì)信息進(jìn)行了一層加密的處理，嵌入的不再是原始信息了，而是原始信息的另外一種表達(dá)形式，不知道密鑰的攻擊者很難從中提取出有用信息。魯棒性分析LSB算法具有相當(dāng)弱的魯棒性。對(duì)于許多變換，即使是有益的，也是很脆弱的。有損壓縮典型如JPEG壓縮，就有可能徹底破壞隱藏的信息。因?yàn)長(zhǎng)SB算法試圖利用人類的視覺(jué)系統(tǒng)上的漏洞，而有損壓縮算法所依賴的是對(duì)附加噪聲的不敏感性，正是利用它來(lái)減少數(shù)據(jù)量的。幾何變換的移動(dòng)像素尤其是改變像素在原柵格中的位置都有可能破壞嵌入的信息。任何其它的圖像的變換如模糊、濾波等，通常都也會(huì)破壞隱藏的數(shù)據(jù)。隱蔽效果512的Lena的灰度圖，我們看不出兩個(gè)圖片之間的區(qū)別，隱蔽性比較好。 原來(lái)的Lenna灰度圖 Lenna的隱秘灰度圖 基于統(tǒng)計(jì)的信息隱藏基于統(tǒng)計(jì)的信息隱藏技術(shù)是空域算法的重要分支，它對(duì)圖像的一些特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)進(jìn)而表示要隱藏的信息。根據(jù)人的視覺(jué)特性，一些紋理區(qū)域的灰度值的改變對(duì)人的視覺(jué)系統(tǒng)不是太敏感，輕微的改變某些像素的灰度值，人的眼睛是覺(jué)察不到改變的，而對(duì)于平坦區(qū)域的噪聲，人的視覺(jué)系統(tǒng)是很敏感的。因此，在圖像變化較平穩(wěn)的區(qū)域要盡量少隱藏或不隱藏信息，應(yīng)當(dāng)在變化較復(fù)雜的地方多隱藏信息。 變換域隱藏算法 變換域算法原理變換域隱藏技術(shù)就是指將秘密的信息嵌入數(shù)字圖像的某一變換域之中。比較常用的方法是離散傅立葉變換（DFT）、離散余弦變換（DCT）和離散小波變換（DWT）[20]等，它們主要都是通過(guò)修改載體圖像某些指定的頻域系數(shù)來(lái)嵌入數(shù)據(jù)的。其基本思想是利用擴(kuò)頻通信的原理來(lái)提高隱藏系統(tǒng)的魯棒性的。考慮到對(duì)低頻區(qū)域的系數(shù)的改動(dòng)可能會(huì)影響到載體圖像的感知效果，而高頻系數(shù)又容易被破壞，因此，信息隱藏技術(shù)一般選取載體的圖像中頻區(qū)域上的系數(shù)來(lái)嵌入秘密的數(shù)據(jù)，從而使之既能滿足不可感知性，又能滿足對(duì)諸如失真壓縮等操作的魯棒性。 變換域算法的優(yōu)點(diǎn)由于變換域的信息隱藏技術(shù)是在頻域嵌入信息，所以它有頻域所固有的抗攻擊和變換的能力，使這一個(gè)隱藏方案對(duì)比例變化、JPEG壓縮、抖動(dòng)、剪輯、打印/掃描以及合謀攻擊都能具有很好的魯棒性。它的優(yōu)點(diǎn)體現(xiàn)在以下幾點(diǎn)：在變換域之中嵌入的信號(hào)能量可以分布到空間域的所有像素之上，有利于來(lái)保證秘密信息的不可見(jiàn)性；在變換域中，人類視覺(jué)系統(tǒng)的某些特性（如頻率掩蔽效應(yīng)）可以更方便的結(jié)合到秘密的信息編碼過(guò)程之中，從而提高算法的魯棒性；變換域方法與大多數(shù)國(guó)際數(shù)據(jù)壓縮標(biāo)準(zhǔn)都兼容，從而可直接實(shí)現(xiàn)壓縮域內(nèi)的隱藏算法，提高效率，同時(shí)也能抵抗相應(yīng)的有損壓縮。 基于離散傅里葉變換的圖像信息隱藏算法傅里葉（Fourier）變換是一種經(jīng)典又有效的數(shù)學(xué)工具，在信號(hào)處理中有著廣泛的研究，在信息隱藏的領(lǐng)域也同樣得到了廣泛應(yīng)用。它將圖像可分割成多個(gè)感覺(jué)頻段，然后選擇合適部分來(lái)嵌入秘密的信息。提出基于原始圖象的傅立葉變換，將調(diào)制后的秘密信息依次加入到某些固定位置的幅值譜之上，利用傅里葉變換的可加性和圖象去噪的原理提出了一種基于頻域的三維運(yùn)動(dòng)盲水印算法。傅里葉變換具有一些變換無(wú)關(guān)的完整的特性。例如：空間域的平移只會(huì)引起頻域上的相移，而幅度不變；空間域尺度的縮放可能會(huì)引起頻域尺度反向的縮放；空間域旋轉(zhuǎn)的角度和所引起的頻域的旋轉(zhuǎn)的角度都是一致的。這些特點(diǎn)可以抵御諸如旋轉(zhuǎn)、尺度、平移等幾何攻擊的。 基于離散余弦變換的圖像信息隱藏算法早在上世紀(jì)末，Cox等人較早地提出基于DCT域信息隱藏方法?；贒CT域的圖像信息隱藏算法的一般步驟可為，首先對(duì)載體圖像分塊進(jìn)行二維DCT的變換，然后用秘密的信息對(duì)DCT系數(shù)進(jìn)行調(diào)制，最后對(duì)新的系數(shù)作離散余弦的反變換（IDCT），即可得到隱藏的圖像，完成信息隱藏的過(guò)程?；贒CT的信息隱藏算法因其具有比較強(qiáng)的魯棒性，計(jì)算量比較小，且與國(guó)際的圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)（JPEG，MPEG，）都相兼容（這些標(biāo)準(zhǔn)中均采用DCT變換），因而具有很多的潛在優(yōu)勢(shì)，成為近年來(lái)研究最多的一種信息隱藏技術(shù)之一，有大量的基于DCT變換域的信息隱藏算法為之涌現(xiàn)，結(jié)合DCT和DWT，提出將一幅秘密圖像的DCT系數(shù)置亂后嵌入到公開圖像的DWT系數(shù)中而進(jìn)行秘密信息的隱藏。 基于離散小波變換的圖像信息隱藏算法小波分析（Wavelet Analysis）[26]是1986年由Y. Meyer ,S. Mattat和L. Daubechies等人奠基工作而發(fā)展起來(lái)的一門新興的學(xué)科，并迅速應(yīng)用到圖像和語(yǔ)音分析等眾多領(lǐng)域的之中數(shù)學(xué)工具，是繼100多年前建立傅立葉（Joseph Fourier）分析之后的又一個(gè)重大突破。經(jīng)過(guò)近二十多年的努力，由多尺度分析、時(shí)頻分析、金字塔算法等發(fā)展起來(lái)的小波理論的基礎(chǔ)已經(jīng)基本建立并成為應(yīng)用數(shù)學(xué)的一個(gè)新的領(lǐng)域，引起了眾多數(shù)學(xué)家和工程技術(shù)人員的極大的關(guān)注，成為國(guó)際上科技學(xué)術(shù)界的高度關(guān)注的前沿領(lǐng)域。圖像分析和處理領(lǐng)域的專家認(rèn)為小波分析是數(shù)字圖像的處理的空間－尺度分析（SpaceScale Analysis）和多分辨分析（Multire Solution Analysis）的有效工具之一。當(dāng)前最新的圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)JPEG2000和視頻的M