【正文】 掩體對(duì)象 隱藏分析者 信息隱藏系統(tǒng)的一般模型該系統(tǒng)主要包括一個(gè)嵌入過(guò)程和一個(gè)提取過(guò)程，其中嵌入過(guò)程是指信息隱藏者利用嵌入算法，將秘密信息添加到掩體對(duì)象中，從而生成隱藏對(duì)象這一過(guò)程。隱藏對(duì)象在傳輸過(guò)程中可能被隱藏分析者截獲并進(jìn)行處理。提取過(guò)程是指利用提取算法從接收到的、可能經(jīng)過(guò)修改的隱藏對(duì)象中恢復(fù)秘密信息，提取過(guò)程中可能需要掩體對(duì)象的參與，也可能不需要，通常前者稱(chēng)為非盲提取，后者稱(chēng)為盲提取。該模型中沒(méi)有包括對(duì)秘密信息的預(yù)處理和提取后的后處理，在有些情況下，為了提高保密性需要預(yù)先對(duì)秘密信息進(jìn)行預(yù)處理(例如加密)，相應(yīng)地在提取過(guò)程后要對(duì)得到的信息進(jìn)行后處理(例如解密)，恢復(fù)出秘密信息。 信息隱藏系統(tǒng)的基本屬性信息隱藏系統(tǒng)有三個(gè)基本屬性包括：不可感知性、魯棒性和嵌入量。(1)不可感知性(Invisibility)，也稱(chēng)透明性，隱蔽性，是指嵌入信息的操作不應(yīng)使原始載體信息的質(zhì)量有明顯下降，即不產(chǎn)生明顯的信息嵌入痕跡，使得在通信過(guò)程中的攜帶秘密信息的載體不會(huì)引起第三方的懷疑。信息隱藏的不可感知性是信息隱藏的根本屬性，“隱”就是不可感知的意思。只有將秘密信息隱藏到載體數(shù)據(jù)中進(jìn)行傳輸，才有可能起到保護(hù)作用，所以不可感知性是秘密信息安全傳輸?shù)那疤帷?2)魯棒性(Robustness)，也稱(chēng)穩(wěn)健性，指信息隱藏系統(tǒng)抵抗由正常信號(hào)處理引入的失真和由惡意攻擊操作所造成的數(shù)據(jù)畸變的能力，包括傳輸過(guò)程中的信道噪聲、濾波操作、重采樣、有損編碼壓縮、D／A或A／D轉(zhuǎn)換等。魯棒性強(qiáng)調(diào)信息傳輸?shù)目煽啃浴?3)嵌入量(Capacity)，指承載信息的載體可以容納秘密信息的多少。通常以秘密信息大小與載體信息大小之比來(lái)表示。嵌入量考慮的是傳輸?shù)男畔⒘?。不可感知性、魯棒性和嵌入量從根本上決定信息隱藏系統(tǒng)性能的三個(gè)屬性，三者之間是一個(gè)矛盾的統(tǒng)一體，它們彼此之間相互制約，并且在一定條件下可以相互轉(zhuǎn)化。例如，魯棒性與嵌入強(qiáng)度有直接關(guān)系，嵌入強(qiáng)度越大魯棒性越強(qiáng)，但往往大強(qiáng)度的信號(hào)調(diào)制會(huì)導(dǎo)致不可感知性的下降；同樣，嵌入量的增加往往導(dǎo)致對(duì)原始載體信息的修改增加，也會(huì)使得不可感知性下降。在轉(zhuǎn)化方面，增加密文信號(hào)的冗余或帶寬會(huì)提高魯棒性，而這是以犧牲嵌入量為代價(jià)。實(shí)踐往往要根據(jù)具體應(yīng)用模式在三者之間尋求適當(dāng)平衡點(diǎn)。對(duì)于數(shù)字水印來(lái)說(shuō)，上述三項(xiàng)性能的重要性排序是魯棒性、不可感知性、嵌入量。魯棒性意味著水印不能被干擾或惡意處理去除，這是版權(quán)確認(rèn)的保證，因此最重要；隱蔽性保證了數(shù)字產(chǎn)品的商用價(jià)值；至于嵌入量，只要能夠標(biāo)識(shí)一些必要的信息，并沒(méi)有過(guò)高的要求。而對(duì)于隱寫(xiě)來(lái)說(shuō)，這三項(xiàng)性能的重要性排序是隱蔽性、嵌入量、穩(wěn)健性。隱蔽性包括視／聽(tīng)覺(jué)隱蔽性和統(tǒng)計(jì)上的隱蔽性，意味著監(jiān)控者無(wú)法察覺(jué)，所以最重要；隱蔽通信往往高傳輸率，戰(zhàn)爭(zhēng)狀態(tài)下還要求實(shí)時(shí)傳送，故嵌入量其次；隱寫(xiě)通常應(yīng)用于無(wú)擾信道，所以對(duì)穩(wěn)健性的要求最低。正是由于信息隱藏基本特性之間相互依賴(lài)相互制約的特點(diǎn)，造就了信息隱藏技術(shù)的多樣性和復(fù)雜性。 信息隱藏技術(shù)的分支在1996年召開(kāi)的第一屆信息隱藏技術(shù)的國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議上，對(duì)信息隱藏的術(shù)語(yǔ)進(jìn)行了統(tǒng)一和規(guī)范，提出了信息隱藏學(xué)科的框架與分支。信息隱藏版權(quán)標(biāo)識(shí)匿名通信隱寫(xiě)術(shù)隱蔽信道脆弱的版權(quán)標(biāo)識(shí)魯棒的版權(quán)標(biāo)識(shí)基于技術(shù)的隱寫(xiě)術(shù)基于語(yǔ)意的隱寫(xiě)術(shù)不可見(jiàn)水印可見(jiàn)水印數(shù)字指紋數(shù)字水印 信息隱藏的主要分支信息隱藏的四個(gè)主要分支包括：隱蔽信道(Covert channel)、匿名通信(Anonymity)、隱寫(xiě)術(shù)(Steganography)和版權(quán)標(biāo)識(shí)(Copyright marking)。盡管信息隱藏技術(shù)有諸多分支，但真正活躍的信息隱藏技術(shù)主要有兩個(gè)，即隱寫(xiě)術(shù)和數(shù)字水印(Digital watermarking)，也就是前面所指的版權(quán)標(biāo)識(shí)(Copyright marking)。前者旨在保護(hù)秘密信息的安全傳輸，主要應(yīng)用于隱蔽通信；后者目的在于保護(hù)載體本身的屬性，主要用來(lái)進(jìn)行知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)。與密碼學(xué)和密碼分析學(xué)的交錯(cuò)發(fā)展相類(lèi)似，隨著信息隱藏研究的不斷深入，與信息隱藏相對(duì)抗的信息隱藏攻擊檢測(cè)研究也開(kāi)始出現(xiàn)，并逐步成為信息隱藏研究中的又一重要分支。依照檢測(cè)手段把檢測(cè)方法進(jìn)行了分類(lèi)，對(duì)當(dāng)前幾種主要的信息隱藏檢測(cè)算法進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。 信息隱藏技術(shù)的應(yīng)用信息隱藏技術(shù)在政府、軍事情報(bào)部門(mén)、銀行系統(tǒng)、商業(yè)系統(tǒng)等諸多領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，廣泛應(yīng)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)證資料的完整性等方面。(1)隱蔽通道通信隱蔽信道是一種通訊信道，它存在于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，其特點(diǎn)是信息的傳遞方式違背了系統(tǒng)的安全原則，從而成為一個(gè)隱蔽的信息傳輸通道。這些信道在為某一程序提供服務(wù)時(shí)，可以被一個(gè)可信賴(lài)的程序用來(lái)向它們的操作者泄露消息。(2)匿名技術(shù)通信匿名技術(shù)是不暴露身份和個(gè)人特征的一種技術(shù)，該技術(shù)主要應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下。網(wǎng)絡(luò)匿名可分為發(fā)送方匿名和接受方匿名，分別保護(hù)通信雙方的身份，所使用的主要技術(shù)有匿名重發(fā)和網(wǎng)絡(luò)代理等。(3)秘密通信最初信息隱藏技術(shù)主要用來(lái)進(jìn)行秘密傳遞消息，它隱藏了通信收發(fā)雙方以及通信過(guò)程的存在，而且隱藏后的信息可以通過(guò)公開(kāi)信道進(jìn)行傳輸，不用擔(dān)心信息被截獲和破譯。運(yùn)用信息隱藏技術(shù)可以對(duì)那些涉及國(guó)家安全的軍用衛(wèi)星圖片、軍用設(shè)施圖紙、電子商務(wù)的敏感信息、重要文件的數(shù)字簽名以及個(gè)人隱私等秘密信息進(jìn)行保密，確保這些信息在互聯(lián)網(wǎng)上被安全、快捷地傳遞與使用。它同時(shí)也可以用于個(gè)人、商業(yè)機(jī)密信息的保護(hù)、電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)傳遞、網(wǎng)絡(luò)金融交易重要信息的傳遞以及個(gè)人的電子郵件業(yè)務(wù)保護(hù)等。(4)數(shù)字作品的版權(quán)保護(hù)現(xiàn)代信息社會(huì)，各種數(shù)字服務(wù)，如數(shù)字圖書(shū)館、數(shù)字電視、數(shù)字新聞等，為人們的工作、學(xué)習(xí)和生活帶來(lái)了方便和快捷。但與此同時(shí)，對(duì)數(shù)字作品的版權(quán)保護(hù)日益成為迫切需要解決的問(wèn)題。為了保護(hù)數(shù)字服務(wù)提供商的正當(dāng)利益，抵制未經(jīng)授權(quán)的拷貝和發(fā)行，信息隱藏技術(shù)中的“數(shù)字水印”、“數(shù)字指紋”等將著作權(quán)、公司標(biāo)志、有特殊意義的文本、購(gòu)買(mǎi)者序列號(hào)等重要信息嵌入數(shù)字視頻、聲頻或圖像等多媒體數(shù)據(jù)中，以防止非法拷貝或者用來(lái)跟蹤、追查盜版者及盜版產(chǎn)品的出處。目前，該技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于MP3和網(wǎng)上圖像的版權(quán)保護(hù)。(5)資料認(rèn)證和篡改檢測(cè)當(dāng)數(shù)字作品被用于交通、法庭、醫(yī)學(xué)、新聞及商業(yè)時(shí)，如以數(shù)字形式記錄的事故現(xiàn)場(chǎng)照片、犯罪現(xiàn)場(chǎng)記錄、醫(yī)學(xué)診斷照片等，由于這些數(shù)據(jù)本身具有容易修改的特點(diǎn)，常常需要確定它們的內(nèi)容是否被篡改、偽造或經(jīng)過(guò)特殊處理。通過(guò)采用嵌入脆弱水印的方法，將一些與介質(zhì)內(nèi)容或作者身份相關(guān)的數(shù)據(jù)信息嵌入到數(shù)字媒體中，一旦資料被篡改，水印就被破壞，這樣，通過(guò)提取驗(yàn)證水印，就可以檢測(cè)出介質(zhì)是否被篡改，從而驗(yàn)證資料的完整性。(6)商務(wù)活動(dòng)中的票據(jù)防偽票據(jù)防偽是在彩色打印機(jī)、復(fù)印機(jī)輸出的每幅圖像中嵌入唯一的、不可見(jiàn)的數(shù)字水印。當(dāng)需要時(shí)，可以通過(guò)實(shí)時(shí)地掃描票據(jù)來(lái)判斷水印的有無(wú)，辨別票據(jù)的真?zhèn)巍?7)抗否認(rèn)機(jī)制抗否認(rèn)機(jī)制一般用在電子商務(wù)中，這是保證一些個(gè)體或單位不能否認(rèn)自己曾經(jīng)產(chǎn)生的一些行為。在電子商務(wù)中，交易雙方的任何方不得抵賴(lài)自己曾經(jīng)做出的行為，也不能否認(rèn)曾經(jīng)接受到對(duì)方的信息，這是網(wǎng)絡(luò)電子交易的重要環(huán)節(jié)。日前電子商務(wù)中，一般用數(shù)字簽名和身份認(rèn)證來(lái)保證。這時(shí)我們可以采用信息隱藏技術(shù)，在交易雙方的任何一方發(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去。接收方在收到后對(duì)它的簽名進(jìn)行認(rèn)證。一般來(lái)說(shuō)，在嵌入這類(lèi)信息時(shí)，同時(shí)要加上時(shí)間戳作為另外一層防護(hù)。3 圖像信息隱藏技術(shù)目前信息隱藏研究中使用的載體信息有幾種：文本、圖像、語(yǔ)音信號(hào)、視頻信號(hào)和應(yīng)用軟件。數(shù)字圖像由于大量存在，因而被研究最多的是圖像中的信息隱藏，而且，圖像信息隱藏所研究的方法往往經(jīng)過(guò)改進(jìn)可以輕易地移植到其他的載體中。在國(guó)內(nèi)15種有關(guān)圖像工程的重要中文期刊中關(guān)于圖像和信息隱藏的文獻(xiàn)，2003年有49篇，2004年有57篇，2005年有48篇，信息隱藏已成為圖像技術(shù)中的一個(gè)重要研究熱點(diǎn)。用于進(jìn)行隱蔽通信的圖像信息隱藏算法可以分為兩大類(lèi)：基于空域的信息隱藏算法和基于變換域的信息隱藏算法?；诳沼蛐畔㈦[藏算法中的典型算法是LSB算法，該算法的主要特點(diǎn)是在載體圖像中嵌入的隱藏信息數(shù)據(jù)量大，但是嵌入位置固定，安全性差，嵌入的隱藏信息易被破壞，魯棒性不高；基于變換域信息隱藏算法中的典型算法是離散余弦變換域的信息隱藏算法，該算法嵌入信息能夠抵御多種攻擊，具有較好的魯棒性，并且嵌入方式多種多樣，增加了攻擊者提取的難度，具有一定的安全性，但是該類(lèi)算法嵌入的隱藏信息數(shù)據(jù)量較小，不適合于進(jìn)行大數(shù)據(jù)量的隱蔽通信。本章首先介紹了圖像的定義和類(lèi)型，圖像的數(shù)字化處理過(guò)程，灰度直方圖的概念和作用，常用的顏色模型，討論了圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法；然后討論了兩種空域隱藏算法：LSB替換算法和基于統(tǒng)計(jì)的信息隱藏算法；接著介紹了變換域隱藏算法的原理和優(yōu)越性，在此基礎(chǔ)上討論了基于離散傅里葉變換的圖像信息隱藏算法、基于離散余弦變換(DCT)的圖像信息隱藏算法、基于離散小波變換的圖像信息隱藏算法，對(duì)基于離散余弦變換(DCT)的圖像信息隱藏算法做了詳細(xì)的論述，給出了算法流程、程序和實(shí)例效果。 數(shù)字圖像處理的基本概念和知識(shí) 圖像圖像是用各種觀測(cè)系統(tǒng)以不同形式和手段觀測(cè)客觀世界而獲得的，可以直接或間接作用于人眼并進(jìn)而產(chǎn)生視知覺(jué)的實(shí)體。人的視覺(jué)系統(tǒng)(HVS：human Vision system)就是一個(gè)觀測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)它得到的圖像就是客觀景物在人心目中形成的影像。視覺(jué)是人類(lèi)從大自然中獲取信息的最主要的手段。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在人類(lèi)獲取得信息中，視覺(jué)信息約占60％，聽(tīng)覺(jué)信息約占20％，其他方式獲取的信息加起來(lái)約占20％。由此可見(jiàn)，視覺(jué)信息對(duì)人類(lèi)非常重要。同時(shí)，圖像又是人類(lèi)獲取視覺(jué)信息的主要途徑，是人類(lèi)能體驗(yàn)的最重要、最豐富、信息量最大的信息源。一幅圖像包含了它所表示的物體的有關(guān)信息，在較廣的定義下，圖像也包括人眼不能感知的各種“表示”。圖像可根據(jù)其形式或產(chǎn)生方法來(lái)分類(lèi)。為此，引入一個(gè)集合論的方法。物體圖像數(shù)學(xué)圖像可見(jiàn)圖像圖片模擬不可見(jiàn)圖像光學(xué)圖像數(shù)字 圖像的模型在圖像集合中，包含了所有可見(jiàn)的圖像(visible image)，即可由人眼看見(jiàn)的圖像的子集，在該子集中又包含幾種不同方法產(chǎn)生的圖像的子集，一個(gè)子集為圖片(picture)，它包括照片(photograph)、圖(drawing)和畫(huà)(painting)。另一個(gè)子集為光學(xué)圖像(optical image)，即用透鏡、光柵和全息技術(shù)產(chǎn)生的圖像。圖像的另一個(gè)子集是由連續(xù)函數(shù)和離散函數(shù)組成的抽象的數(shù)學(xué)圖像，其中后一種是能被計(jì)算機(jī)處理的數(shù)字圖像(digital image)?？陀^世界在空間上是三維的，但一般從客觀景物得到的圖像是二維的。一幅圖像可以用一個(gè)二維函數(shù)f(x,y)來(lái)表示，也可看作是一個(gè)二維數(shù)組，x和y表示二維空間XY中一個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)的位置，代表圖像在點(diǎn)(x,y)的某種性質(zhì)F的數(shù)值，例如一種常用的圖像是灰度圖()，此時(shí)f表示灰度值，它對(duì)應(yīng)客觀景物被觀察到的亮度。127 220178981732521726112717312736 灰度圖像及其函數(shù)表示日常見(jiàn)到的圖像多是連續(xù)的，有時(shí)又稱(chēng)之為模擬圖像，即f,x和y的值可以是任意實(shí)數(shù)。為了便于計(jì)算機(jī)處理和存儲(chǔ)，需要將連續(xù)的圖像在坐標(biāo)空間XY和性質(zhì)空間F都離散化。這種離散化的圖像就是數(shù)字圖像(digital image)，可以用I(r,c)來(lái)表示。其中，r代表圖像的行(row)，c代表圖像的列(column)。這里I,r,c的值都是整數(shù)。在不致引起混淆的情況下我們?nèi)杂茫甪(x,y)表示數(shù)字圖像,f,x和y都在整數(shù)集合中取值。 圖像的數(shù)字化處理實(shí)際的圖像具有連續(xù)的形式，但必須經(jīng)過(guò)數(shù)字化變成離散的形式，才能在計(jì)算機(jī)中存儲(chǔ)和運(yùn)算。數(shù)字化包括采樣和量化兩個(gè)步驟。采樣就是用一個(gè)有限的數(shù)字陣列來(lái)表示一幅連續(xù)的圖像，陣列中的每一個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的區(qū)域?yàn)椤安蓸狱c(diǎn)”，又稱(chēng)為圖像基元(picture element)，簡(jiǎn)稱(chēng)為像素(pixel)。采樣時(shí)要滿足“采樣定理”。這個(gè)過(guò)程是通過(guò)掃描實(shí)現(xiàn)的，輸出的量是連續(xù)的電平?！傲炕本褪菍?duì)這個(gè)模擬輸出量取離散整數(shù)值，這個(gè)過(guò)程用A/D器件實(shí)現(xiàn)。1．圖像的采樣圖像采樣的常見(jiàn)方式是均勻的矩形網(wǎng)格，將平面(x,y)沿x方向和y方向分別以△x和△y為間隔均勻地進(jìn)行矩形的劃分，采樣點(diǎn)為x=i△x y=j△y于是連續(xù)圖像f(x,y)對(duì)應(yīng)的離散圖像f1(x,y)可表示為（31） (31) Y △x △y X 典型的矩陣網(wǎng)格采樣方式2．圖像的量化經(jīng)過(guò)采樣后，模擬圖像已被分解成空間上離散的像素，但這些像素的取值仍然是連續(xù)量。量化就是把采樣點(diǎn)上表示亮暗信息的連續(xù)量離散化后，用數(shù)字來(lái)表示。根據(jù)人眼的視覺(jué)特性，為了使量化后恢復(fù)的圖像具有良好的視覺(jué)效果，通常需要100多個(gè)量化等級(jí)。為了計(jì)算機(jī)的表達(dá)方便，通常取為2的整數(shù)次冪，如25128等。 F2 F0 F1 量化示意圖將連續(xù)圖像的像素值分布在[f1,f2]范圍內(nèi)的點(diǎn)的取值量化為f0，稱(chēng)之為灰度值和灰階。把真實(shí)值f和量化值f0 之差稱(chēng)為量化誤差。量化方法有兩種。一般采用等間隔廊一量化，稱(chēng)之為均勻量化。對(duì)于像素灰度值在從黑到白的范圍內(nèi)較均勻分布的圖像，這種量化可以得到較小的量化誤差。另一種量化方法是非均勻量化，它是依據(jù)一幅圖像具體的灰度值分布的概率密度函數(shù)，按總的量化誤差較小的原則來(lái)進(jìn)行量化。具體做法是對(duì)圖像中像素灰度值頻繁出現(xiàn)的范圍，量化間隔取小一些，而對(duì)那些像素灰度值極少出現(xiàn)的范圍，則量化間隔取大一些。這樣就可以在滿足精度要求的情況下用較少的位數(shù)來(lái)表示。3．?dāng)?shù)字圖像的表示經(jīng)過(guò)采樣和量化操作，就可以得到一幅空間上表現(xiàn)為離散