[发明专利]合法区间双认证全密钥依赖无载体试题伪装、恢复方法

说明书

本发明提供一种合法区间双认证全密钥依赖无载体试题伪装、恢复方法，首先，通过伪随机序列将码本置乱然后利用置乱后码本索引对秘密字节序列伪随机编码；其次，将编码后字节序列转化为16进制数序列并创建加法试题库；最后，将16进制数序列中每个元素结合随机偏移量通过指定选项排列顺序和指定通道题干进行间接表达，其中选择题和填空题隐藏信息分别作为秘密信息和认证信息。在恢复时，利用填空题提取的认证信息对由选择题提取的信息进行合法区间双认证。同现有方法相比，所提方法避免了对额外载体修改和传统方法信息隐藏容量小、数据库创建和检索代价高、缺乏对信息的辨别能力和信道大量传输数据等问题而仅需正确密钥对秘密信息进行恢复。

技术领域

本发明属于图像信息安全和数字图像信号处理交叉领域，涉及一种无载体试题伪装与恢复方法，特别涉及一种合法区间双认证全密钥依赖的无载体试题伪装和恢复方法。

背景技术

当前伴随着深度学习的不断深入和人工智能的继续发展，基于大数据的机器学习以及量子计算机初现端倪，使得传统以图像音频为主要传输介质的多媒体信息安全的形势变得更为严峻。而与此同时，伴随着压缩技术的不断发展，也使得传统基于修改式嵌入的信息隐藏可供利用的冗余空间越来越小，而另一方面，基于机器学习的隐写分类器维数不断提高，甚至出现了34761维的空域富特征模型，导致传统信息隐藏的隐匿信息而不被发现的可能性越来越小，而所有这些也使得传统基于修改式嵌入的信息隐藏技术发展陷入了瓶颈。

如何有效地进行下一代信息隐藏技术研究，来自北京和上海的专家于2014年5月召开的全国信息隐藏与多媒体安全专家研讨会首次提出了“无载体信息隐藏”。2015年3月在武汉召开的第12届全国信息隐藏大会上，北京电子技术应用研究所所长郭云彪研究员在大会特邀报告：信息隐藏之我见，将无载体信息隐藏技术列入了未来信息隐藏的前沿阵地。2016年10月在合肥召开的第13届全国信息隐藏大会将无载体信息隐藏正式定位为第2代信息隐藏技术，2个会议主题报告都与无载体信息隐藏直接相关。

相对于传统修改嵌入式信息隐藏，无载体信息隐藏强调的是不需要额外的嵌入载体，直接由秘密信息驱动产生和获取含密载体。针对文本无载体信息隐藏，分别给出了：Chen X Y，2017.(Chen X Y,Chen S,Wu,Y L.Coverless information hiding methodbased on the Chinese character encoding[J].Journal of Internet Technology,2017,18(2):313-320.)基于中文字符编码、Chen X Y，2015.(Chen X Y,Sun H Y,Tobe Y,Zhou Z L,Sun X M.Coverless information hiding method based on the Chinesemathematical expression[C]//International Conference on Cloud Computing andSecurity.Springer International Publishing,2015:133-143.)中文数学表达式和ZhouZ L，2016.(Zhou Z L,Mu Y,Yang,C N,Zhao,N S.Coverless multi-keywordsinformation hiding method based on text[J].International Journal of Securityand Its Applications,2016,10(9):309-320.)多关键字隐藏的无嵌入无载体文本信息隐藏；针对图像无载体信息隐藏，有：Zhou Z L，2015.(Zhou Z L,Sun H Y,Harit R H,Chen XY,Sun X M.Coverless image steganography without embedding[C]//InternationalConference on Cloud Computing and Security.Springer International Publishing,2015:123-132.)基于块均值比较、Yuan C S，2017.(Yuan C S,Xia Z H,Sun XM.Coverless image steganography based on SIFT and BOF[J].Journal of InternetTechnology,2017,18(2):435-442.)基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)和BOF(Bag of Features)鲁棒哈希特征以及周志立，2016.(周志立,曹燚,孙星明.基于图像Bag-of-Words模型的无载体信息隐藏[J].应用科学学报,2016,34(5):527-536.)基于图像视觉词汇BOW(Bag of Words)局部分词匹配和全局有序的无嵌入无载体图像信息隐藏。这些方法的基本思想是将秘密信息划分为小段，将小段经变换后附带特定的用户标识信息，然后在海量大文本或图像数据库中借助预先建立好的倒排索引来寻找匹配的文本或图像集合，由于整个秘密信息的隐藏过程不涉及到对分发文本或图像的任何修改，而只借助海量数据库穷尽搜索，因此对于任意一张分发的文本或图像，都是正常无法检测出异常的自然文本或自然图像，因此可以抵抗密写分析，而与此同时，只有掌握正确用户标识信息的合法用户才能获取隐藏的秘密信息。