信息隐藏安全性及优化嵌入算法研究

论文摘要

信息隐藏是在载体中嵌入秘密信息进行秘密传输的技术，是当前信息安全研究中极为活跃和重要的组成部分，是涉及信息安全、多媒体信号处理和模式识别等学科的交叉课题。信息隐藏的安全性评估以及具有高安全性、低失真和高容量的嵌入算法的设计是该领域的核心和难点问题。本文在信息隐藏的安全性、隐写和攻击博弈、隐写分析、高效数据嵌入算法设计等几个关键的理论和技术问题方面进行了深入研究，主要研究成果如下：(1)提出了基于Chernoff信息的隐写系统安全性度量方法。该方法通过基于多样本假设检验的隐写分析，建立了联合错误概率同载体与隐写信号分布的关系，给出了描述隐写系统n次观察下的Chernoff安全性定义，并分析了安全性和两类错误概率界限之间的关系。(2)提出了以期望安全数据传输率作为支付函数的隐写博弈模型，并给出了博弈均衡条件和均衡局势下的期望安全数据传输率。根据相对嵌入率固定、以概率选择和自由选择三种不同情况，隐写博弈分别建模成矩阵博弈、贝叶斯博弈和二人零和无限博弈。通过博弈论模型建模了隐写方和攻击方之间的博弈对抗关系。(3)提出了一种隐写分析中基于势函数的嵌入数据量估计方法，并将之用于LSB置换嵌入和一种改进LSB嵌入算法的嵌入数据量估计。在这两种估计算法中分别采用了图像的像素直方图分布的连续性，以及差分直方图拟合偏差作为势函数，实现了对嵌入数据量的准确估计。基于势函数的方法给出了嵌入数据量估计算法设计的一般思路。(4)提出了基于非一致性量化的数据嵌入方法，具体给出了嵌入到图像象素预测误差和图像象素值的两种高效数据嵌入算法。在第一个算法中使用了神经网络预测器有效降低感知失真，第二个算法以图像结构相似度失真作为约束，以嵌入数据容量为优化指标，通过动态规划实现了数据的优化嵌入。研究结果表明非一致性量化嵌入的方法能较好的平衡的感知质量和容量之间的固有矛盾。(5)研究了以损失感知质量或容量为手段的安全数据嵌入方法，提出了两种分别用于JPEG图像和矢量量化编码图像的安全嵌入算法。在JPEG图像安全数据嵌入算法中，通过模拟退火算法求解量化嵌入中的调整变量矢量，在损失感知质量的情况下实现了统计特性的保持。矢量量化编码图像安全嵌入算法中，基于熵解码降低数据嵌入容量实现了统计特性的保持，并利用基于遗传算法的矢量量化码书分割算法进一步保证了感知质量。通过使用优化算法可有效地平衡了安全性与感知质量和容量之间的矛盾。最后，论文分析了本文研究中还存在的问题，并指出了进一步的研究方向。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 1 绪论
• 1.1 信息隐藏概述
• 1.1.1 信息隐藏的主要用途
• 1.1.2 信息隐藏中的基本要素
• 1.1.3 数字水印简介
• 1.1.4 隐写简介
• 1.1.5 数字水印和隐写的异同
• 1.2 隐写与隐写分析相关研究综述
• 1.2.1 隐写理论模型研究
• 1.2.2 针对隐写算法的攻击——隐写分析
• 1.2.3 感知失真的度量
• 1.2.4 隐写算法设计研究
• 1.3 国内外研究情况和热点问题
• 1.3.1 国内外研究情况
• 1.3.2 当前的一些热点问题
• 1.4 本论文的研究思路和主要工作
• 2 安全性度量和隐写博弈
• 2.1 隐写系统的通信模型
• 2.2 基于Chernoff信息的安全性度量
• 2.2.1 Cachin的统计安全性理论
• 2.2.2 多样本隐写分析的问题描述
• 2.2.3 基于Chernoff信息的统计安全性定义
• 2.2.4 错误概率的界限
• 2.3 博弈论基础
• 2.3.1 二人零和博弈
• 2.3.2 贝叶斯博弈
• 2.4 隐写博弈和其均衡
• 2.4.1 问题描述
• 2.4.2 隐写博弈的均衡分析
• 2.5 本章小结
• 3 隐写分析——嵌入数据量估计
• 3.1 嵌入数据量估计的势函数方法
• 3.2 已有嵌入数据量估计算法对应的势函数分析
• 3.2.1 SPA的势函数分析
• 3.2.2 RS的势函数分析
• 3.2.3 DHA的势函数分析
• 3.3 基于直方图分布连续性的LSB置换嵌入数据量估计
• 3.3.1 LSB置换嵌入的势函数估计方法
• 3.3.2 更为准确的估计方法
• 3.3.3 实验结果和分析
• 3.4 对一种抗统计分析的隐写算法的嵌入数据量估计
• 3.4.1 算法简单回顾
• 3.4.2 统计直方图的状态转移矩阵分析
• 3.4.3 嵌入数据量的估计
• 3.4.5 实验与结果分析
• 3.5 本章小结
• 4 高容量低失真的非一致量化数据嵌入
• 4.1 迭加和量化数据嵌入方法
• 4.1.1 迭加嵌入方法
• 4.1.2 基于量化的嵌入方法
• 4.2 神经网络预测误差中的非一致量化嵌入
• 4.2.1 神经网络预测器
• 4.2.2 数据嵌入和提取算法
• 4.2.3 实验及结果分析
• 4.3 结构相似度失真限制下的非一致量化优化嵌入算法
• 4.3.1 结构相似度失真度量
• 4.3.2 非一致性量化嵌入算法
• 4.3.3 基于动态规划寻找最优替换矢量
• 4.3.4 实验及结果分析
• 4.4 本章小结
• 5 统计特性保持的安全数据嵌入
• 5.1 量化嵌入中的统计特性变化及保持
• 5.1.1 量化嵌入的统计特性变化
• 5.1.2 量化嵌入的统计特性保持方法
• 5.2 JPEG图像中的安全嵌入算法
• 5.2.1 JPEG系数的统计特性与安全性指标
• 5.2.2 带调节量化的数据嵌入方法
• 5.2.3 基于模拟退火求解最优调节矢量
• 5.2.4 实验结果及分析
• 5.3 矢量量化图像中的安全嵌入算法
• 5.3.1 矢量量化编码基础
• 5.3.2 基于熵解码的安全量化嵌入方法
• 5.3.3 基于遗传算法的最优码书分割方法
• 5.3.4 实验结果及分析
• 5.4 本章小结
• 6 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 攻读博士学位期间论文发表和科研项目参与情况