【導(dǎo)讀】隱藏是把機(jī)密信息隱藏在大量信息中不讓對(duì)手發(fā)覺的一種方法。藏的方法有很多種，基于圖象的信息隱藏檢測技術(shù)是隱寫分析技術(shù)的基礎(chǔ)，對(duì)于保障網(wǎng)絡(luò)信息安全和提高信息隱藏算法的安全性具有重要意義。計(jì)算機(jī)和通信網(wǎng)技。用因特網(wǎng)的便利，又能有效地保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)，已受到人們的高度重視。通信、密碼學(xué)等相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域，作為隱蔽通信和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)等的主要手段，信息隱藏技術(shù)以其特有的優(yōu)勢(shì)，人們首先想到的就是在數(shù)字產(chǎn)品中藏入版權(quán)信息。者，從而為追查盜版者提供線索。此外，保密通信、電子商務(wù)以及國家安全。等方面的應(yīng)用需求也推動(dòng)了信息隱藏研究工作的開展。到頭發(fā)又長起來了，把這人派出去送“信”，最后叛亂成功了。上，從中取出秘密傳遞的消息，而信件的全文則是為打掩護(hù)用的。其中魯棒性是指抗拒各種信號(hào)處理操作和惡意攻擊的能力，在隱蔽。信息加密是利用單鑰或雙鑰密。保密信息的具體內(nèi)容，卻能意識(shí)到保密信息的存在?，F(xiàn)有的隱寫術(shù)方法主要有利用高空間頻率的圖像數(shù)

　　

【正文】 ppHppXHEHYHSHnnnnn ?????????? 故，只要 ?? ?? ??1281 212212 ),()()( n nnnn ppHppEH 的值盡量小，隱藏前后圖像的熵相差就越小。 如果把整幅圖像當(dāng)成一個(gè)由所有像素點(diǎn)組成的隨機(jī)變量序列來看的時(shí)候，考慮各個(gè)像素點(diǎn)之間的相關(guān)性，為簡單起見把圖像看成是一個(gè) 1 階的馬爾 可夫序列 ),( 21 Nxxx ? ，由馬爾可夫性可得： )|()|()(),( 112121 ??????? NNN xxHxxHxHxxxH 與將單個(gè)像素點(diǎn)作為一個(gè)隨機(jī)變量考慮時(shí)一樣： )(),( ),(),(),( 21 212121 EHyyyH eeeHyyyHsssH N NNN ?? ?????? 因?yàn)? 0),|,( 2121 ??? NN xxxyyyH 故 ),|,()(),( )(),(),( 212121 2121 NNN NN yyyxxxHEHxxxH EHyyyHsssH ????? ????? 故，當(dāng) ),|,()( 2121 NN yyyxxxHEH ??? 的值盡量小的時(shí)候，隱藏前后熵值的變化可以盡量的小。 LSB 信息隱藏技術(shù) 為了增加安全性，人們通常將加密和偽裝這 2 種 信息隱藏 技術(shù)結(jié)合起來使用。它是除了密碼技術(shù)之外的一種新的保障信息安全的手段。信息偽裝面臨著多種攻擊手段，這些攻擊主要可分為主動(dòng)攻擊和被動(dòng)攻擊 2 種，主動(dòng)攻擊試圖通過各種手段去除圖像中可能包含的秘密消息；而被動(dòng)攻擊希望 檢測出圖像中是否包含有秘密消息。隱寫分析是針對(duì)信息偽裝的一種被動(dòng)式攻擊，這里 集中討論唯載密攻擊的情形 (也是最實(shí)際的情形 )，它僅通過對(duì)載密圖像的分析，判斷其中是否嵌入了隱藏信息。 LSB 信息偽裝算法 1．信息偽裝算法的概念和嵌入過程 最不重要比特 (Least Significant Bit， LSB)信息偽裝算法通過改變圖像像素值的最不重要比特來達(dá)到嵌入秘密信息的目的，因?yàn)樵摲椒軌蛟谌搜鬯荒馨l(fā)覺的前提下嵌入信息，且有嵌入、提取方法簡單、嵌入容量大等特點(diǎn)，長期以來得到了廣泛應(yīng)用。 LSB 信息偽裝的嵌 入過程如下： S’ = S + f (S， M) 其中， S 和 S’分別代表載體信息和嵌入秘密信息后的載密信息； M 為待嵌入的秘密信息，而隱寫分析則是從 S’中檢測出 M 以至提取 M。 LSB 隱寫算法主要有 LSB 替換和 LSB 匹配 (177。 1)2 類。 2． LSB 替換偽裝算法 LSB 替換方法的一般嵌入過程為：記待嵌入的秘密消息比特序列為 M：{M0,M1,?， Mm1}其中， m 為比特序列長度，從載體圖像像素集合 C： {C0，C1，?， Cn1， )(其中， n為載體圖像像素的個(gè)數(shù) )中選擇一個(gè)子集 {Cl(0), Cl (1)，?，Cl (m1)}，并對(duì)所有的 0≤ i≤ m一 1 作替換運(yùn)算 LSB(Cl(i))=Mi，其中， LSB(Cl(i))表示 Cl(i)的最低位比特，從而把部分載體像素的 LSB 用秘密信息位代替。選擇子集的方法可以是序貫法和隨機(jī)間隔法。 3． LSB 匹配偽裝算法 LSB 匹配方法的嵌入過程與 LSB 替換方法類似，不同的地方在于，當(dāng)秘密消息和像素值的 LSB 一致時(shí)，不作改動(dòng)，當(dāng)不一致時(shí)，將像素值隨機(jī)加減1。選擇子集的方法一般用隨機(jī)間隔法。 針對(duì) LSB 信息偽裝的隱寫分析算法 目前隱寫分析技術(shù)主要集中在檢測和破壞 2 種方式。其中，以隱 寫檢測技術(shù)最為重要，隱寫檢測技術(shù)，即檢測目標(biāo)載體中是否含有秘密消息的技術(shù)，是整個(gè)隱寫分析技術(shù)的基礎(chǔ)，也是隱寫分析中其他技術(shù)如提取技術(shù)和混淆技術(shù)的前提。 隱寫分析的研究一般是在未知載體圖像的前提下進(jìn)行的。目前的隱寫分析技術(shù)，尤其是針對(duì) LSB 信息偽裝算法的隱寫分析術(shù)主要分為以下幾種。 1．基于標(biāo)識(shí)特征的方法 一些針對(duì)圖像的信息偽裝軟件，由于其實(shí)現(xiàn)的特殊性，往往在載密圖像中留下某些固有的標(biāo)識(shí)特征，分析載密圖像中是否出現(xiàn)這些特征不僅可以判斷秘密消息的存在，還可以判斷出所使用的信息偽裝方法和工具。例如Hideamp。Seek 軟件的 4． 1 版本，載體圖像限制為 320 480，如果給定的載體圖像大小不符合， Hideamp。Seek 將會(huì)自動(dòng)調(diào)整；并且調(diào)色板圖像中所有顏色值都可以被 4 整除；隱藏軟件 Hide and Encrypt 在隱藏信息尾部使用 24 B 作為軟件數(shù)據(jù)結(jié)束符，特征為 3 B 數(shù)據(jù)長度和 5 個(gè) 0，然后是 3 B 數(shù)據(jù)長度和 5 個(gè) 0，后跟 0xA2E60l 和 5 個(gè) 0。這類方法須事先對(duì)隱寫軟件采用的隱寫算法作深入的分析，尋找其獨(dú)特的標(biāo)識(shí)特征，因此，對(duì)于未知的算法是無能為力的。新的信息偽裝算法不斷地被提出，并且并非所有的軟件和算法都存在明顯的標(biāo)識(shí)特征 ，因此，這類方法的檢測能力和擴(kuò)展能力都是非常有限的。 2．基于統(tǒng)計(jì)特征的方法 基于統(tǒng)計(jì)特征的方法首先需要針對(duì)某一種或者一類信息偽裝方法，對(duì)載體數(shù)據(jù)和載密數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，找出兩者某些統(tǒng)計(jì)量上的特征差異，進(jìn)而設(shè)計(jì)相應(yīng)的檢測算法。或者尋找載密圖像區(qū)別于載體圖像的一些統(tǒng)計(jì)規(guī)律，然后通過檢驗(yàn)測試圖像中是否出現(xiàn)這種統(tǒng)計(jì)規(guī)律來判斷其中是否包含秘密消息。因此，這類方法事實(shí)上也是一種基于特征的方法，但不同于上節(jié)的簡單外部特征，這是一種圖像內(nèi)容數(shù)據(jù)的內(nèi)在統(tǒng)計(jì)特征。 對(duì)于 LSB 替換偽裝算法來說，在嵌入過程中會(huì)顯著改變圖像的直方 圖，產(chǎn)生所謂的值對(duì)現(xiàn)象，針對(duì)這種統(tǒng)計(jì)特點(diǎn)設(shè)計(jì)了許多有效的隱寫分析算法。 (1)采用 Chisquare 統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)計(jì)圖像嵌入消息前后圖像直方圖值對(duì)的不同統(tǒng)計(jì)特征 [8]，可以可靠檢測連續(xù)嵌入秘密消息的載密圖像，并估計(jì)出秘密消息的長短。 (2)針對(duì)空域 LSB 嵌入的 RS 隱寫分析方法 [9]，不僅可檢測秘密消息的存在性，還可以精確地估計(jì)秘密消息的長度。 Rs 隱寫分析首先引入一種度量來定量化表示圖像中出現(xiàn)的一些偽隨機(jī)分量 (比如 LSB 平面 )和圖像自身之間的弱相關(guān)性，并分析這種度量隨消息嵌入的變化趨勢(shì)，按照一些約束關(guān)系和假設(shè)計(jì)算 出秘密消息的長度。算法的檢測結(jié)果直接受載體圖像隨機(jī)性、噪聲和秘密消息嵌入位置的影響。 (3)定義差分直方圖的轉(zhuǎn)移系數(shù)作為 LSB 平面與圖像其余比特平面之問的弱相關(guān)性度量創(chuàng)，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)造載體圖像與載密圖像的分類器。在嵌入量較大的情況下檢測效果優(yōu)于 RS，但檢測效果受載體直方圖分布、嵌入位置的影響。 這些分析方法主要圍繞值對(duì)現(xiàn)象進(jìn)行研究，研究方法經(jīng)歷了從簡單分析隱藏圖像顏色對(duì)到采用比較復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)手段如再次嵌入秘密消息、歸類、劃分集合等來獲得值對(duì)變量的變化過程，從而檢測出隱蔽信息。像素值對(duì)是指在秘密消息嵌入時(shí)相互 交換的 2 個(gè)值，僅 LSB 不同的 2 個(gè)像素值組成，例如對(duì) 8 bit 灰度圖像， 0? l， 2 ? 3， ? ， 254? 255 都是值對(duì)。 LSB 替換隱寫會(huì)造成像素值間變化的不對(duì)稱，載體像素點(diǎn)的奇數(shù)值在經(jīng)過隱寫分析后會(huì)保持不變或減 l，而偶數(shù)值則只會(huì)不變或加 l。因此，這些方法只能檢測用 LSB 替換嵌入的秘密信息，對(duì)用 LSB 匹配嵌入的秘密信息的檢測無效。 目前針對(duì) LSB 匹配的隱寫分析方法主要有： (1)通過 對(duì)圖像平滑再采樣的方法對(duì)載體圖像的直方圖特征函數(shù)進(jìn)行估計(jì)，找到了載體圖像和載密圖像的統(tǒng)計(jì)差異，做到了對(duì)灰度圖像運(yùn)用 LSB 匹配信息偽裝的隱寫分析 [10]。 (2)將隱藏信息作用于載體的過程建模為加性噪聲作用于圖像的過程，用小波降噪濾波器還原載體圖像，根據(jù)待檢測圖像和還原的載體圖像在 DCT 域和小波域系數(shù)直方圖分布特征的統(tǒng)計(jì)差異，并利用最大似然概率和最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則判斷是否隱藏有秘密信息 [11]。 因?yàn)?LSB 匹配信息偽裝算法有較好的安全性，這類方法一般根據(jù)待檢測圖像經(jīng)某種處理實(shí)現(xiàn)對(duì)載體圖像或其某些統(tǒng)計(jì)特征的近似和 猜測，并與待檢測圖像的統(tǒng)計(jì)特征比較來達(dá)成隱寫分析的目的。在檢測準(zhǔn)確度和精度方面均不能和 LSB 替換的專用隱寫分析方法相比。 3．通甩昀盲檢測方法 通用盲檢測方法是一類對(duì) LSB替換和 LSB匹配信息偽裝均有效的分析方法。所謂“通用”，是指這類方法只要在載體圖像和載密圖像集合上對(duì)它進(jìn)行訓(xùn) 練，可以檢測任何隱藏方法嵌入的秘密消息，不管是空域還是頻域的算法。通用盲檢測算法并不關(guān)注或者剖析信息偽裝算法，它更多地關(guān)注數(shù)字化自然圖像中通常出現(xiàn)的模式。 這類方法的分析途徑是尋找具有一定區(qū)分能力的統(tǒng)計(jì)量作為特征矢量集，經(jīng)過特征選擇 以后，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類算法、回歸分析或者其他的軟計(jì)算工具從試驗(yàn)數(shù)據(jù)中構(gòu)造檢測模型，同時(shí)找出合適的判決門限，這一檢測模型被用作載密圖像和載體圖像的分類器。典型的算法有以下 2 種： (1)IQM’ s(Image Quality Metrics)方法 [12]，采用變量分析技術(shù)來分析和選取可用于區(qū)分載體圖像和隱藏圖像的質(zhì)量度量，根據(jù)采取的圖像質(zhì)量特征采用多元回歸對(duì)圖像進(jìn)行分類。該方法對(duì) LSB替換和 LSB匹配隱寫算法都有效，但需要對(duì)分類器進(jìn)行訓(xùn)練，性能一般。 (2)采用 QFM 分析圖像小波域系數(shù)及其預(yù)測誤差的高階統(tǒng)計(jì)量 ，再采用Fisher 線性判別式、線性和非線性支持向量機(jī)來判別和歸類的方法一 j，該方法對(duì)以自然圖像為載體的隱寫算法檢測效果較好。同樣，該算法需要對(duì)分類器進(jìn)行訓(xùn)練。 另外，針對(duì) LSB 序列隨機(jī)性的分析方法如頻率檢測、串行檢測、 Poker檢測和游程檢測 [13]、 Maurer 熵 [14]檢測等，也是一類有效的通用盲檢測算法。 很明顯，有針對(duì)性的檢測方法比通用的盲檢測方法更加可靠和準(zhǔn)確。然而，通用的盲檢測方法也是一個(gè)很重要的研究方向，因?yàn)樗鼈兙哂袕V泛的適用性，并且對(duì)于新的或者未知的信息偽裝方法具有很強(qiáng)適應(yīng)性，這是它最大的 優(yōu)點(diǎn)。 LSB 匹配隱寫算法的優(yōu)點(diǎn) 通過以上討論可知， LSB 匹配隱寫算法比 LSB 替換方法安全系數(shù)高，究其原因主要有以下 3 點(diǎn)： (1)LSB 替換偽裝算法中，僅僅用秘密信息將像素值的 LSB 進(jìn)行替換，產(chǎn)生了像素值對(duì)的不平衡，為隱寫分析提供了突破口。 (2)LSB 替換偽裝算法顯著地改變了圖像的直方圖，為隱寫分析提供了依據(jù)；而 LSB 匹配方法的載密圖像直方圖是載體圖像直方圖的平滑，在載體圖像未知的情況下，很難根據(jù)直方圖特征進(jìn)行分析。 (3)圖像像素的各個(gè)位平面序列中均有一定的相關(guān)性， LSB 替換信息偽裝僅僅改變 了圖像的 LSB 序列，會(huì)造成位平面序列間相關(guān)性的突變，這也可以用于隱寫分析，但對(duì)于 LSB 匹配信息偽裝算法，對(duì)圖像的各個(gè)位平面均可能產(chǎn)生影響，隨著秘密信息的加入，圖像所含信息量增加，使得圖像各個(gè)位平面的隨機(jī)性 均有所增加，在載體圖像未知的情況下，這也增加了隱寫分析的難度。在系統(tǒng)中，采用了 LSBEncrypt 類 用于實(shí)現(xiàn) LSB 的信息嵌入算法 ： 類中各字段及方法說明如下： 字段 ： private string _originalPicPath 原始圖片路徑 private string _hidingInfoPath 隱藏信息路徑 private FileStream _picStream 原始圖片的文件流 private FileStream _infoStream 隱藏信息的文件流 方法 ： private void HideInfoLength()。 輸入：無 輸出：無 功能：將圖像的第 55 至第 66 字節(jié)的 LSB 替換為隱藏信息文件的長度 private void HideInfoContent()。 輸入：無 輸出：無 功能：將隱藏信息以每 3 個(gè)字節(jié)寫入原始圖像從第 67 字節(jié)開始的每 12字節(jié) 塊的 LSB 中 private byte[] ConvertToBinaryArray(long x)。 輸入： long x 要轉(zhuǎn)換的長整型數(shù)，這個(gè)數(shù)的大小不會(huì)超過 2 的 24 次方 輸出： byte[] 二進(jìn)制表示的字節(jié)數(shù)組 功能：將長整型數(shù)轉(zhuǎn)換為 24 位二進(jìn)制表示的字節(jié)數(shù)組 private byte[] ConvertToBinaryArray(byte[] array)。 輸入： byte[] array 長度為 3 的字節(jié)數(shù)組 輸出： byte[] 二進(jìn)制表示的字節(jié)數(shù)組 功能：將隱藏信息以每 3 個(gè) 字節(jié)寫入原始圖像從第 67 字節(jié)開始的每 12字節(jié)塊的 LSB 中 public void ExecuteEncrypt()。 輸入：無 輸出：無 功能：執(zhí)行信息隱藏操作 與此同時(shí)， LSB 替換和 LSB 匹配隱寫算法的提取方法是相同的，對(duì)圖像質(zhì) 量退化的影響也相同。 在系統(tǒng)，采用 LSBDecrypt 類 實(shí)現(xiàn) LSB 的信息提取算法 ： 類中各字段及方法說明如下： 字段 ： private string _camouflagePicPath 偽裝圖片的路徑 private string _infoSavePath 還原出的隱藏信息的保存路徑 private FileStream _camouflageS