[发明专利]一种基于压缩编码的高嵌入率数据隐写装置及隐写方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于压缩编码的高嵌入率装置数据隐写及隐写方法，尤其涉及一种基于Deflate压缩编码的高嵌入率的数据隐写装置及隐写方法，属于数据安全技术领域。

背景技术

数据压缩是在不丢失有用信息的条件下，以较短的数据编码来代替原数据，从而减少数据存储空间的一种技术。在当前的信息数据量指数级增长的网络大环境下，减少数据存储空间对降低数据管理难度，减少数据传输代价等等具有必不可少的作用。

数据压缩算法可分为无损数据压缩与有损数据压缩，无损压缩利用数据的统计冗余进行压缩，不存在信息损失，数据经过压缩之后能够从压缩数据当中准确的恢复出原数据，这使得无损压缩的正确率要高得多，这种压缩方法通常使用于文本压缩当中。而有损压缩则会造成数据信息的一些丢失，这种压缩使得压缩后数据的大小显著小于使用无损压缩，因此，倘若一定程度的信息丢失是可以接受的，则有损压缩是一种十分高效的压缩方法。有损压缩常常用于语音以及视频压缩当中。

Lempel-Ziv压缩方法是由Abraham Lempel和Jacob Ziv于1977-1978年提出的一类十分经典的无损数据压缩方法，其中的核心算法是LZ77和LZ78算法。在这两种算法的基础之上后来又派生出了许多其他算法并被普遍使用于各种压缩软件当中。

LZ77算法的压缩原理是在滑动窗口中搜索得到若干匹配字符串，分别计算其最大匹配长度，再将其中最长匹配字符串所对应的[长度，偏移量，下一个字符]对输出，以此来进行数据压缩。由于在搜索过程中字典为动态字典，其内容不断发生变化并且匹配过程产生的最长匹配字符串数量一般来讲呈现一定随机分布，这就为本发明数据嵌入创造了条件。Deflate算法是基于LZ77算法的改进算法，将匹配字符串的输出对减少为[长度，偏移量]，从而提高了压缩算法效率。并且由 于Deflate算法中采用Huffman编码，使得对手想直接利用最长匹配检测算法增加了复杂度。

在已有的LZ77算法的编码过程中，由于当前编码位置开始的与滑动窗口内数据相匹配的最长匹配字符串往往有复数个，而算法默认的总是选取固定的某一最长匹配字符串进行编码。基于编码过程中最长匹配字符串的冗余，目前流行的基于LZ77算法的压缩文件数据嵌入方法其原理是根据待嵌入数据对重复最长匹配字符串来进行选择，以此来实现数据隐写。

数据嵌入是一种信息隐藏技术，所谓信息隐藏技术是指将秘密信息嵌入到数字化载体当中，其目标不仅仅是通过与密码学结合来对秘密信息进行加密，更重要的是让隐藏的密码信息及其载体不会引起非法者的注意，也就减少了含秘数字载体被攻击的风险。正是基于数据压缩与信息隐藏的相关知识基础，才诞生了压缩文件数据嵌入方法。在《International Conference on Computer Modeling&Simulation》2010年第1卷第1期，题目为：“High-Capacity Reversible Data-Hiding for LZW Codes”文章中，根据当前待编码字符串长度确定可嵌入隐藏数据位数，设计了基于LZW压缩编码的高嵌入率数据隐藏系统，一定程度上解决了已有压缩编码数据隐写嵌入率较低的难题。然而，该数据隐藏系统在根据当前待编码字符串长度确定可嵌入隐藏数据位数时，仅采用了该领域最常见的计算方法：假设当前待编码字符串长度为n(n＞1)，则可嵌入数据的位数为[log₂n]位(其中[.]表示向下取整运算)。然而由于这类数据嵌入方法在嵌入过程当中不能充分利用冗余来进行嵌入，导致多于2ⁿ-1的重复字符串信息被浪费，算法的嵌入效率受到了制约，直接导致了算法性能的下降；此外，文章中选取的LZW压缩编码由于其每次编码过程之间相互 关联：只有当前一次编码完成，后一次编码内容才能被唯一确定下来。这种特性为充分利用冗余进行嵌入带来困难。