[發(fā)明專利]基于窗口式假設(shè)檢驗(yàn)的多媒體綜合隱寫分析方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610917383.8
• 申請日: 2016-10-21
• 公開（公告）號: CN106530199B
• 公開（公告）日: 2017-09-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃煒;郭宏洲
• 申請（專利權(quán)）人: 廈門大學(xué)
• 主分類號: G06T1/00
• 分類號: G06T1/00;G10L19/018;H04N1/32;G06K9/62
• 代理公司: 廈門市精誠新創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司35218
• 代理人: 何家富

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于窗口式假設(shè)檢驗(yàn)的多媒體綜合隱寫分析方法，屬于信息安全技術(shù)領(lǐng)域中的信息隱藏技術(shù)子領(lǐng)域。

背景技術(shù)

隱寫(Steganography)指的是在載體信號中嵌入信息以實(shí)現(xiàn)隱蔽通信的技術(shù)。如今，多媒體技術(shù)飛速發(fā)展，制作、編輯、存儲和傳輸多媒體文件十分普遍，因此以多媒體為載體的隱寫術(shù)得到廣泛研究。隱寫隱藏了隱蔽通信的事實(shí)、易于否認(rèn)，即便最有效的隱寫分析方法也無法完全肯定隱寫的存在性。目前，適用于手機(jī)和電腦的隱寫工具有上百種，很容易被獲取和使用，如果被不法分子利用，逃避有關(guān)部門的監(jiān)管，對社會(huì)將存在一定的危害性。

一般地，我們將自然獲取的多媒體稱為原文，隱寫后得到的多媒體稱為隱文。一旦隱寫行為發(fā)生，隱寫者將永久丟棄原文以防止被發(fā)現(xiàn)存在不同版本內(nèi)容大致相同的圖像。隱寫分析是指通過統(tǒng)計(jì)模式識別等手段判斷給定多媒體是原文(陰性)還是隱文(陽性)或其可行性的方法。其輸出可以是二值的(是、否)或?qū)崝?shù)型的。其輸出并非完全正確，其中錯(cuò)誤地將隱文識別為原文的概率稱為漏檢率，錯(cuò)誤地將載體識別成隱文的概率稱為虛警率。

在隱寫分析方面，有多種模式識別方法：早期方法使用一個(gè)統(tǒng)計(jì)公式來預(yù)測嵌入修改量；主流方法使用一個(gè)二類分類器來預(yù)測(即：判斷)是否原文(參考文獻(xiàn)：Cogranne,R.,et al."Is ensemble classifier needed for steganalysis in high-dimensional feature spaces？."IEEE International Workshop on Information Forensics and Security IEEE,2015.)，或用多類分類器(參考文獻(xiàn)：and J.Fridrich."Merging Markov and DCT features for multi-class JPEG steganalysis."Proceedings of SPIE-The International Society for Optical Engineering 6505(2007):65050301-65050313.)進(jìn)一步區(qū)分不同的隱寫算法生成的圖像；也有使用回歸型的方法預(yù)測嵌入修改量。通常將原文視為陰性、隱文視為陽性。在訓(xùn)練階段，對預(yù)先制備的原文和隱文提取一組能反映隱寫行為改變量的特征，將其中一大部分作為訓(xùn)練集用于確定預(yù)測器模型中的各項(xiàng)參數(shù)，另一部分作為校驗(yàn)集用于確定該預(yù)測器的準(zhǔn)確率，重復(fù)進(jìn)行上述過程可優(yōu)選準(zhǔn)確率高的預(yù)測器參數(shù)。在測試階段，將測試集提取同樣的特征，放入優(yōu)選過的預(yù)測器進(jìn)行預(yù)測輸出。

雖然傳統(tǒng)的隱寫方法大多集中考慮單個(gè)樣本是否能被正確分類，但隱寫行為實(shí)際上更多是分散在多個(gè)樣本中完成的。由于制作和存儲多媒體的方法已經(jīng)普及，事實(shí)上隱寫者有能力獲得多幅原文用于嵌入(參考文獻(xiàn)：Ker,Andrew D."Batch Steganography and Pooled Steganalysis."International Conference on Information Hiding Springer-Verlag,2006:265-281.)。隱寫分析者能獲取的樣本(原文或隱文)也并非僅有一個(gè)。通常，隱寫分析者通過監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量或從某個(gè)云存儲或硬盤等存儲設(shè)備獲得大量的樣本。因此，從眾多預(yù)測器輸出中綜合得到待測樣本是否含有隱寫的結(jié)論，具有實(shí)用價(jià)值。而且，大量虛警將分散決策者的注意力，隱寫分析結(jié)論的虛警率應(yīng)在可控范圍或較小，才能在現(xiàn)實(shí)實(shí)用中得到重視(參考文獻(xiàn)：and A.D.Ker."Towards dependable steganalysis."Proceedings of SPIE-The International Society for Optical Engineering 9409(2015):94090I-94090I-14.)。