[发明专利]一种JPEG兼容的隐写分析方法与系统有效
申请号: | 201410195302.9 | 申请日: | 2014-05-09 |
公开(公告)号: | CN103971321B | 公开(公告)日: | 2017-04-19 |
发明(设计)人: | 马晓静;金海;刘姣姣 | 申请(专利权)人: | 华中科技大学 |
主分类号: | G06T1/00 | 分类号: | G06T1/00 |
代理公司: | 华中科技大学专利中心42201 | 代理人: | 梁鹏 |
地址: | 430074 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 jpeg 兼容 分析 方法 系统 | ||
技术领域
本发明属于多媒体安全技术领域,更具体地,涉及一种JPEG兼容的隐写分析方法与系统。
背景技术
随着计算机和网络的不断普及和飞速发展,互联网成为人们生活中不可或缺的一部分,与此同时,互联网也成为人们传输信息的重要渠道,每天在国际互联网上面传送的信息占据了互联网的大部分流量。这些传输的信息涉及国家安全、军队秘密、商业机密以及个人隐私等,如何保护这些机密信息不被恐怖分子等非法分子窃取篡改甚至破坏,给信息时代的信息安全保护带来了极大的挑战。因特网已成为世界各国获取经济、军事和科技情报的重要战场。信息隐藏技术作为一种信息安全领域的新兴技术,得到了巨大的发展和重视。
人们普遍认为保护信息安全可以通过密码技术完成,密码技术是将所要传递的信息(明文)通过加密算法形成不可识别的乱码形式(密文),是的加密后的文件变得难以理解(看不懂)。从攻击者的角度来说,如果面对一堆看似杂乱无章的密文,从某一方面是告诉他秘密的通信正在进行,更会引起他的警觉,如果攻击者切断通信通道而导致通信失败,密码的安全性不断受到威胁。
数字隐写技术(Digital Steganography)是信息隐藏的一个重要分支。主要是利用各类数字媒体(包括图片、视频、音频、文本等)本身的冗余,以及人类感知的心理和生理特性,把加密后的秘密消息嵌入到公开的数字媒体中进行传输,以达到秘密传递消息的目的。数字隐写技术已经为成为人类信息安全传输的重要手段,同时也带来了威胁:它既可以用于在公开互联网络中安全的传递军事、情报、国家安全信息等,也可以被恐怖分子和敌对势力所利用,危害国家和公共安全。美国各大媒体相继报道以本·拉登为首的恐怖组织可能采用基于图像的隐写软件发布行动指令,以本·拉登为首的基地恐怖组织采用基于图像的隐写软件发布行动的指令。在9.11事件发生后,包括《纽约时报》和《华盛顿邮报》在内的多家美国报刊均报道在著名购物网站e-Bay上发现了疑为恐怖份子留下的隐密信息。尽管这些报道均没有得到证实,但是它们证明了隐写技术被用于对社会安全构成威胁的行为的可能性。
因此,研究对数字隐写技术的攻击,以检测和发现隐藏信息,对于维护国家和公共安全至关重要。在这一形势下,隐写分析(Steganalysis)技术应运而生,其目的是检测可疑信息的存在,估计消息嵌入量,然后提取、破坏或者进一步还原秘密信息。隐写分析已经成为了信息隐藏领域的一个重要的研究方向:研究隐写分析不仅具有很重要的应用价值,也具有非常重要的学术意义。一方面可以防止隐写术的非法应用,防止不法分子利用隐写术进行犯罪活动,危害国家安全。另一方面它也可以促进隐写算法安全性的提高,推动隐写算法的实用化。
大部分的相机输出JPEG格式的照片,并且在Internet上的图片大部分也是JPEG格式的。虽然也有很多隐写算法例如Jsteg,Outguess,Model-based steganography,JPHide,和F5,提供直接在JPEG格式的图片上进行隐写,但是嵌入容量远远低于在空余进行嵌入的容量。网络上提供的隐写工具大部分是针对空余嵌入的,并且所使用的隐写算法没有考虑JPEG兼容性的问题。所以会有很多用户选择在JPEG解压缩的图片上进行空余嵌入。
已有方案在提取量化表方面准确率不高,在嵌入率估计方面,有些隐写分析方法局限于非自适应的隐写算法,对自适应的隐写算法提取的准确率不高。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供了一种JPEG兼容的隐写分析方法与系统,其目的在于,解决现有方法中存在的量化表和嵌入率估计不准确的技术问题。
为实现上述目的,按照本发明的一个方面,提供了一种JPEG兼容的隐写分析方法,包括以下步骤:
(1)计算隐写图像训练库中各个JPEG隐写图像JS的观测嵌入率r';
(2)根据隐写图像训练库中各个JPEG隐写图像JS的观测嵌入率r'及其真实嵌入率r,建立观测嵌入率与真实嵌入率之间的关系模型;
(3)计算待检测隐写图像的观测嵌入率,并根据观测嵌入率与真实嵌入率之间的关系模型计算待检测隐写图像的检测嵌入率。
优选地,所述步骤(1)中计算JPEG隐写图像JS的观测嵌入率r'具体包括:
(1.1)根据JPEG隐写图片JS获取其量化表QF;
(1.2)用步骤(1.1)步中获得的量化表QF对隐写图片JS进行再次的JPEG压缩,得到估计出的载体图片JS',计算JS和JS'的差分图像D;
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