【正文】 像、語音信號、視頻信號和應(yīng)用軟件。運(yùn)用信息隱藏技術(shù)可以對那些涉及國家安全的軍用衛(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。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)識一些必要的信息，并沒有過 高的要求。提取過程是指利用提取算法從接收到的、可能經(jīng)過修改的隱藏對象中恢復(fù)秘密信息，提取過程中可能需要掩體對象的參與，也可能不需要，通常前者稱為非盲提取，后者稱為盲提取。 圖像信息隱藏技術(shù)與設(shè)計(jì) 第 7 頁 共 51 頁 信息隱藏與信息加密原理比較 信息隱藏與信息加密都是把對信息的保護(hù)轉(zhuǎn)化為對密鑰的保護(hù)，因此信息隱藏技術(shù)沿用了傳統(tǒng)加密技術(shù)的一些基本思想和概念，但兩者采用的保護(hù)信息的手段不同。目前，使用密碼加密仍是網(wǎng)絡(luò)上主要的信息安全傳輸手段，信息隱藏技術(shù)在理論研究、技術(shù)成熟度和實(shí)用性方面都無法與之相比 ，但它潛在的價(jià)值是無法估量的，隨著研究的深入發(fā)展，它將在未來的信息安全體系中發(fā)揮重要的作用。最多可嵌入多少信息而不會導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)可檢測性是另一個重要問題。數(shù)字隱寫與隱寫分析的交互發(fā)展正方興未艾，成為互聯(lián)網(wǎng)時代信息戰(zhàn)技術(shù)的一個新課題。信息隱藏技術(shù)在保密通信、版權(quán)保護(hù)等領(lǐng)域中都具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值，根據(jù)不同的應(yīng)用背景，信息隱藏技術(shù)可以分為隱寫術(shù) (Steganography)和數(shù)字水印 (Digital Watermarking)兩個重要分支。圖像信息隱藏技術(shù)與設(shè)計(jì) 第 1 頁 共 51 頁 圖像信息隱藏技術(shù)與設(shè)計(jì) 1 前言 本章主要介紹信息隱藏技術(shù)的背景和研究意義、國內(nèi)外信息隱藏技術(shù)研究現(xiàn)狀，列舉了本文的主要研究內(nèi)容，最后給出了全文的結(jié)構(gòu)安排。為了增加破譯的難度，還可以把加密技術(shù)和隱藏技術(shù)相結(jié)合，即先對待嵌入對象進(jìn)行加密得到密文，再把密文隱藏到載體對象中，最后通過載體的傳輸來傳遞機(jī)密信息，達(dá)到藏匿消息的目的。設(shè)計(jì)高度安全的隱寫方法是一項(xiàng)富于挑戰(zhàn)性的課題，而對隱寫的準(zhǔn)確性分析往往比隱寫本身更加困難。一些隱寫分析方法要 求無限的計(jì)算能力和關(guān)于載體的詳細(xì)統(tǒng)計(jì)知識，這往往不現(xiàn)實(shí)，于是人們提出了實(shí)用的隱寫安全性概念。還沒有找到自己的理論依據(jù)，沒有形成理論體系。利用這些特點(diǎn)，可以很好地將信息隱藏而不被覺察。隱藏對象在傳輸過程中可能被隱藏分析者截獲并進(jìn)行處理。 圖像信息隱藏技術(shù)與設(shè)計(jì) 第 10 頁 共 51 頁 對于數(shù)字水印來說，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。 (3)秘密通信 最初信息隱藏技術(shù)主要用來進(jìn)行秘密傳遞消息，它隱藏了通信收發(fā)雙 方以及通信過程的存在，而且隱藏后的信息可以通過公開信道進(jìn)行傳輸，不用擔(dān)心信息被截獲和破譯。一般來說，在嵌入這類信息時，同時要加上時間戳作為另外一層防護(hù)。 圖 圖像的模型 在圖像集合中，包含了所有可見的圖像 (visible image)，即可由人眼看見的圖像的子集，在該子集中又包含幾種不同方法產(chǎn)生的圖像的子集，一個子集為圖片 (picture)，它包括照片 (photograph)、圖 (drawing)和畫 (painting)?！傲炕本褪菍@個模擬輸出量取離散整數(shù)值，這個過程用 A/D器件實(shí)現(xiàn)。除了常見的矩陣形式外，在 MATLAB運(yùn)算等情況下，常將圖像表示成一個向量： g=[g(1)g(2)?g(j)?g(N)]。 圖像信息隱藏技術(shù)與設(shè)計(jì) 第 18 頁 共 51 頁 P(Rk ) 0 255 圖 灰度直方圖示例 常用顏色模型 所謂顏色模型就是指某個三維顏色空間中的一個可見光子集，它包含某個顏色域的所有顏色。在圓錐的頂點(diǎn)處，V=0， H和 S無定義，代表黑色，圓錐頂面中心處 S=0， V=1， H無定義，代表白色，從該點(diǎn) 到原點(diǎn)代表亮度漸暗的白色，即不同灰度的白色。最常用的有均方根誤差 (RMSE： Root Mean Squared Error)和峰值信噪比 (PSNR： Peak Signal to Noise Ratio)，它們的表達(dá)式為 ? ?NMyxfyxgR M S EMxNy???? ?? ?1 12),(),( (34) ? ?? ?? ??????MxNyyxfyxgNMP S N R1 12),(),(2 562 56lg10 (35) 其中， f(x， y)和 g(x， y)分別表示原始圖像和隱密圖像 (或恢復(fù)圖像 )， M,N分表示圖像的寬與高，且 x=1,2，．． M， y=1,2，．．．， N。整幅圖像的視覺質(zhì)量往往取決于 ROI的質(zhì)量，而非 ROI的降質(zhì)有時不易覺察。因?yàn)?LSB算法試圖利用人類視覺系統(tǒng)的漏洞，而有損壓縮算法所依賴的，是對附加噪聲的不敏感性，正是利用它來減少數(shù)據(jù)量的?？紤]到對低頻區(qū)域系數(shù)的改動可能會影響到載體圖像的感知效果，而高頻系數(shù)又易被破壞，因此，信息隱藏技術(shù)一般 選取載體圖像中頻區(qū)域上的系數(shù)來嵌入秘密數(shù)據(jù)，從而使之既滿足不可感知性，又滿足對諸如失真壓縮等操作的魯棒性?；?DWT域的圖像信息隱藏算法的一般步驟為，首先對載體圖像進(jìn)行多級離散小波變換，得到不同分辨率下的細(xì)節(jié)子圖和逼近子圖，然后用秘密信息對 DWT系數(shù)進(jìn)行調(diào)制，最后對嵌入秘密信息后的小波系數(shù)進(jìn)行相應(yīng)級別的離散小波逆變換，完成信息隱藏過程。 圖像信息隱藏技術(shù)與設(shè)計(jì) 第 29 頁 共 51 頁 基于 DCT 的圖像信息隱藏算法流程 為了與 JPEG壓縮標(biāo)準(zhǔn)兼容，圖像信息隱藏技術(shù)嵌入秘密信息時采用 JPEG壓縮標(biāo)準(zhǔn)中的 DCT變換。另外一種改進(jìn)的方法可以考慮減小 DCT變換后的量化步長，以增加 AC分量中不為 0的系數(shù)，增大嵌入秘密信息的容量。 Cox 等指出由高斯隨機(jī)序列構(gòu)成的水印信號具有良好的魯棒性，在許多文獻(xiàn)中也都是將高斯隨機(jī)序列 作為水印信號。 MSE 指 Mean Square Error（均方誤差，各值相差的 n 次方和的平均值的 n次平方根）。 圖 部分被剪切過的水印圖像 圖像信息隱藏技術(shù)與設(shè)計(jì) 第 36 頁 共 51 頁 圖 從部分被剪切過的水印圖像中提取出的水印與原始水印對比圖 旋轉(zhuǎn) 10 度 對圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn) 10 度，得到圖 ， 提取的水印圖像與原始水印圖像對比圖如圖 ，提取的水印圖像完全變的模糊不清，可見水印對這種攻擊有很差的魯棒性。它們的計(jì)算公式分別如下： Y=+ Cb=++128 Cr=+128 人的眼睛對低頻數(shù)據(jù)比對高頻的數(shù)據(jù)具有較高的敏感度，事實(shí)上，人眼對亮度的改變也比對色彩的改變要敏感得多，也就是說 Y成分的數(shù)據(jù)是比較重要的。就此指標(biāo)，設(shè)計(jì)了如下的實(shí)驗(yàn)，在水印嵌入圖象上，以不同的類型攻擊，分析其性能。利用 Xk=(V′′/V1)/a提取水印。量化表中的元素是根據(jù)人類的視覺特性制作的。中頻帶和高頻帶分量攜帶能量較少，從保證嵌入信息的隱蔽性角度看是作為信息嵌入?yún)^(qū)域是好選擇，但隱密圖像中高頻帶中嵌入秘密信息很容易被有損壓縮等攻擊去除，魯棒性很差。在傅里葉級數(shù)展開式中，如果被展開的函數(shù)是實(shí)偶函數(shù)，那么，其傅里葉級數(shù)中只包含余弦項(xiàng)，再將其離散化可導(dǎo)出離散余弦變換。圖像分析和處理領(lǐng)域的專家認(rèn)為小波分析是數(shù)字圖像處理的空間一尺度分析 ( Analysis)和多分辨分析 (Multiresolution Analysis)的有效工具?？傮w上來看，空間域算法簡單、計(jì)算速度快、隱藏信息量大，且一般可以實(shí)現(xiàn)盲提取，但魯棒性較差，對于 載體圖像的壓縮、噪聲擾動等攻擊的抵抗力較弱。 也可以計(jì)算 出在 8位灰度圖像中進(jìn)行信息隱藏時的數(shù)據(jù)隱藏率， 8位灰度圖像的是每個像素隱藏一個信息位，每個像素是由 8位來表示，它的 LSB信息隱藏率為：1/8，可能看出它的結(jié)果與 24位圖像相同，同樣改變兩位或三位也與 24位圖像相同。此外，人眼視覺系統(tǒng)的靈敏度還受到圖像局部空間頻率的影響，大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明：影響像素誤差可視度的因素是誤差周圍的局部區(qū)域環(huán)境，而不是整個圖像的背景環(huán)境。逼真度是指評價(jià)圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像的偏離程度，圖像的可懂度則是表示圖 像能向人或計(jì)算機(jī)提供信息的能力。圓錐的頂面對應(yīng)于V=1，代表的顏色較亮。圖像的灰度直方圖在信息隱藏技術(shù)中得到了重要的應(yīng)用。具體做法是對圖像中像素灰度值頻繁出現(xiàn)的范圍，量化間隔取小一些，而對那些像素灰度值極少出現(xiàn)的范圍，則量化間隔取大一些。數(shù)字化包括采樣和量化兩個步驟。同時，圖像又是人類獲取視覺信息的主要途徑，是人類能體驗(yàn)的最重要、最豐富、信息量最大的信息源。在電子商務(wù)中，交易雙方的任何方不得抵賴自己曾經(jīng)做出的行為，也不能否認(rèn)曾經(jīng)接受到對方的信息，這是網(wǎng)絡(luò)電子交易的重要環(huán)節(jié)。 (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，從而成為一個隱蔽的信息傳輸通道。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)性能的三個屬性，三者之間是一個矛盾的統(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。*（ %%amp。 (1)多媒體信息本身存在很大的冗余性，從信息論的角度看，未壓縮的多媒體信息的編碼效率是很低的，所以將某些信息嵌入到多媒體信息中進(jìn)行秘密傳送是完全可行的，并不會影響多媒體信息本身的傳送和使用。運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)信息論中率失真及隨 機(jī)編碼等理論對安全性限制下的隱寫容量進(jìn)行了研究。對隱寫分析的研究也取得了不少的進(jìn)展。高度發(fā)達(dá)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)使得通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行信息共享和交流變得非 常普遍和容易。 由于加密技術(shù)的局限性，最近十幾年以來，一種新的信息安全技術(shù) —— 信息隱藏技術(shù) (Information Hiding)迅速地發(fā)展起來。從惡意傳播計(jì)算機(jī)病毒，到非法入侵要害部門信息系統(tǒng)，竊取重要機(jī)密甚至使系統(tǒng)癱瘓；從計(jì)算機(jī)金融犯罪，到利用表面無害的多媒體資料傳遞隱蔽的有害信息等等，對計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)進(jìn)行惡意攻擊的手段可謂層出不窮。數(shù)字水印的穩(wěn)健性是指水印圖像經(jīng)過一些常見的改變后，水印仍具有較好的可檢測性。 1998年，美國政府報(bào)告中出現(xiàn)了第一份有關(guān)圖像數(shù)據(jù)隱藏的報(bào)告。 CIHW己成為國內(nèi)最具代表性的信息隱藏學(xué)術(shù)交流活動，至今已舉行了六屆全國會議。 (2)數(shù)字圖像處理的基本概念和知識， 空域隱藏算法 ??5 ，變換域隱藏算法 ??6 。非法者不知道這個普通信息中是否隱藏了其他的信息，而且即使知道，也難以提取隱藏的信息。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。 信息隱藏技術(shù)的分支 在 1996年召開的第一屆信息隱藏技術(shù)的國際學(xué)術(shù)會議上，對信息隱藏的術(shù)語進(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，如圖 。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、購買者序列號等重要信息嵌入數(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跟蹤、追查盜版者及盜版產(chǎn)品的出處。基于空域信息隱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。 圖 灰度圖像及其函數(shù)表示 日常見到的圖像多是連續(xù)的，有時又稱之為模擬圖像，即 f,x和 y的值可以是任意實(shí)數(shù)。圖 所示是量化操作的示意圖。 灰度級為 [O， L1]的數(shù)字圖像的灰度直方圖通常用離散函數(shù) h(Rk)表示，定義如下： h(Rk)其中 Rk為第 k級灰度， Nk是圖像中具有灰度級 Rk的像素個數(shù)。 RGB顏色模型通常采用圖 所示的單位立方體來表示，在正方體的主對角線上，各原色的強(qiáng)度相等，產(chǎn)生由暗到明的白色，也就是不同的灰度值。如圖 ，為具有某個固定色彩的顏色三角形表示。顯然，客觀質(zhì)量評價(jià)采用式 (34)和式 (35)對圖像中所有像素點(diǎn)同樣對待，不能全面反映人眼的視覺特性。 1．隱藏原理 LSB方法通過調(diào)整載體圖像像素值的最低若干有效位來來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的嵌入，使所隱藏信息在視覺上很難被發(fā) 覺，而且只有知道秘密信息嵌入的位置才能正確提取出秘密信息。因此，在圖像變化較平穩(wěn)的區(qū)域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。它將圖像分割成多個感覺頻段，然后選擇合適部分來嵌入秘密信息。 基于離散余弦變換 (DCT)的圖像信息隱藏算法 離散余弦變換，簡稱 DCT(Discrete Cosine Transform)，是指將一組光強(qiáng)數(shù)據(jù)圖像信息隱藏技術(shù)與設(shè)計(jì) 第 28 頁 共 51 頁 轉(zhuǎn)換成頻率數(shù)據(jù)，以便得知強(qiáng)度變化的情形。 DC分量攜帶感知能量最大，嵌入秘密信息后，隱密圖像產(chǎn)生強(qiáng)烈的塊效應(yīng)，隱蔽性很差。由于原始圖像的采樣數(shù)據(jù)是無符號整數(shù)，根據(jù)需要，要把其轉(zhuǎn)換為有符號整