基于图像的隐写分析技术的研究

基于图像的隐写分析技术的研究

论文摘要

如今是信息时代,各种通信手段非常发达,网络已经深入到人们生活的各个角落,人们越来越依赖电脑,越来越沉溺于网络所带来的效率与便捷。如何保障网上传输的数据在公共信息网络中安全传输,这种情况使信息隐藏技术得到了空前的应用。它可以将加密后的信息隐藏到任何一种多媒体报文中,这样在网络上传输的信息就变成大家都能够读懂的普通信息,从而不会引起攻击者的注意,达到麻痹攻击者的目的。即使攻击者预感到这些信息中可能含有隐藏信息,他也很难提取出来。信息隐藏与信息加密不尽相同,信息加密是隐藏信息的内容,而信息隐藏是隐藏信息的存在性。信息隐藏技术是一把双刃剑,在给大家方便的同时,也可以被不法分子所利用。他们能够方便的通过特定的隐写工具把要交流的内容隐藏在普通的载体文件中,然后把这些带有秘密信息的隐秘文件通过网络传给对方,接收方通过同样的隐写工具从隐秘文件中把秘密信息提取出来。这些看似普通的通信,这中间可能隐藏有危害国家安全的重大计划。如果疏于控制,将给国家和社会造成严重的破坏。本文就是在公安部门需求的情况下,分析了如今流行的基于图像的结构隐写算法、空域隐写算法、变换域隐写算法、压缩域隐写算法和扩频技术,并分别详细介绍了各种算法对应的隐写检测技术。隐写检测技术即检测目标文件中是否含有秘密信息的技术,是整个隐写分析技术的基础,也是隐写分析中其它技术如破解技术和攻击技术的前提。本文设计并实现了一个基于支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)的隐写分析方法,并以此为基础设计出了一个公安图像隐写检测系统的模型。本文的主要工作表现在以下几个方面。(1)本文从信息隐藏的历史讲起,分析了信息隐藏所依赖的人类感觉系统,从而引出了信息隐藏的概念、基本模型和特性。(2)分析了流行的隐写算法,着重介绍了视觉检测技术、特征检测技术和最为重要的统计检测技术,并对一些典型的算法在适用范围和检测效果上进行了比较。(3)设计了一个基于SVM的隐写分析算法,利用图像小波分解的高频图像做DCT变换的系数直方图矩作为特征向量,输入到SVM中进行训练,使用该训练模型对测试图像进行检验。通过实验检验出,本算法能够达到很高的检出率,并比较出采用线性核函数是最佳的选择,而线性核函数的参数是通过5次交叉验证得到的。(4)利用本文设计的隐写分析算法,为公安系统设计出了公安图像隐写检测系统的模型,设计出了系统的主要功能、架构和运行的整体环境,为以后开发基于SVM的图像隐藏信息检测软件提供了很好的依据。论文的最后对本文做出了总结,并对将来的隐藏信息攻击技术研究进行了展望。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  • 1.1 引言
  • 1.2 论文的选题背景
  • 1.3 国内外信息隐藏发展现状
  • 1.3.1 应用于图像中的信息隐藏技
  • 1.3.2 信息隐藏分析
  • 1.3.3 国内在信息隐藏方面的现状
  • 1.4 本文的章节安排
  • 2 信息隐藏与隐写术
  • 2.1 信息隐藏的历史
  • 2.2 人类的感觉系统对信息隐藏的影响
  • 2.2.1 人类视觉系统
  • 2.2.2 人类听觉系统
  • 2.3 信息隐藏的理论基础
  • 2.3.1 信息隐藏的概念
  • 2.3.2 信息隐藏的基本模型
  • 2.4 信息隐藏技术的一般特性
  • 2.5 信息隐藏学的主要分支
  • 2.6 本章小结
  • 3 隐写算法
  • 3.1 结构隐写方法
  • 3.2 空域算法
  • 3.3 变换域算法
  • 3.4 压缩域算法
  • 3.5 扩展频谱技术
  • 3.6 本章小结
  • 4 隐写分析
  • 4.1 视觉检测
  • 4.2 特征检测
  • 4.3 统计检测
  • 4.3.1 压缩域算法的隐藏攻击技术
  • 4.3.2 空域隐藏算法隐藏攻击技术
  • 4.3.3 变换域中信息隐藏攻击技术
  • 4.4 本章小结
  • 5 基于SVM 的隐写分析算法的设计与实现
  • 5.1 支持向量机理论
  • 5.1.1 最优分类面
  • 5.1.2 支持向量与支持向量机
  • 5.1.3 核函数
  • 5.2 基于SVM 的图像隐写分析算法的设计与实现
  • 5.2.1 本设计所选取的图像
  • 5.2.2 算法设计
  • 5.2.3 特征向量的选取
  • 5.2.4 SVM 软件包选取
  • 5.3 实验准备与实验过程
  • 5.4 实验结果及分析
  • 5.5 基于SVM 的公安图像隐写检测系统的设计
  • 5.5.1 系统主要功能模块
  • 5.5.2 系统的主要功能
  • 5.5.3 系统结构设计
  • 5.5.4 系统整体环境
  • 5.6 本章小结
  • 6 总结和展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读学位期间发表的学术论文目录
  • 上海交通大学学位论文答辩决议书
  • 相关论文文献

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