[發明專利]基于一致最優勢檢驗的隱秘信息提取方法

有效

• 申請號: 202210055235.5
• 申請日: 2022-01-18
• 公開（公告）號: CN114630006B
• 公開（公告）日: 2023-05-26
• 發明（設計）人: 劉九芬;杜寒松;張祎;羅向陽
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍戰略支援部隊信息工程大學
• 主分類號: H04N1/44
• 分類號: H04N1/44;H04L9/08
• 代理公司: 鄭州大通專利商標代理有限公司 41111
• 代理人: 張立強

本發明提供一種基于一致最優勢檢驗的隱秘信息提取方法。本發明首先研究真隱寫密鑰提取的序列中不同比特位的概率分布；然后尋找偽隱寫密鑰提取出的序列的概率分布與載密序列的概率分布的聯系，通過研究空域和JPEG域載密序列的概率分布，證明真偽隱寫密鑰提取出的子序列的概率分布存在差異；最后基于此差異，利用一致最優勢檢驗篩選出正確的隱寫密鑰。在給定棄真和取偽的概率下，推導出假設檢驗需要的閾值和樣本容量。實驗結果表明，基于本發明提出的方法可以對常見的主流隱寫算法載密圖像進行隱寫密鑰恢復，進而實現隱秘信息提取。

技術領域

本發明涉及數字隱寫技術領域，尤其涉及一種基于一致最優勢檢驗的隱秘信息提取方法。

背景技術

數字隱寫技術通過將隱秘信息嵌入到數字圖像、音頻、視頻等多媒體文件中，利用公開信道進行傳遞以實現隱蔽通信。這種通信隱蔽了隱秘信息的存在，具有很強的欺騙性，已成為實施隱蔽通信的主要方式和信息安全領域近年來的一個研究熱點。數字隱寫分析技術主要研究如何檢測、提取隱藏在數字載體中的秘密信息，其最終目標是為了提取隱藏的秘密信息，并佐證隱寫檢測的正確性。一方面，由于通信雙方大多采用“隱藏+加密”的模式實現隱蔽通信，因此對于欲獲得隱蔽通信內容、取證隱蔽通信行為的攻擊者而言，他必須先提取隱藏的密文消息，然后才能考慮破譯，所以隱秘信息提取是獲得隱蔽通信內容、取證隱蔽通信行為過程中一個難以回避的問題。另一方面，現在多數針對隱寫術的檢測方法都是通過分析載體是否做過修改來判斷是否隱藏了秘密信息，而修改過的載體并不一定含有敏感信息，所以這種判斷的有效性會受到質疑，這也使得隱秘信息提取的研究很有必要。

目前，載體為圖像的自適應隱寫，即圖像自適應隱寫已成為隱寫術中主流的研究方向。圖像自適應隱寫的嵌入過程通常由失真函數和隱寫編碼兩部分構成，可表示為“自適應隱寫＝失真函數+隱寫編碼”。失真函數用來計算載體圖像在不同位置的失真。不同隱寫算法從不同角度定義失真函數，總體原則為：在紋理復雜區域和邊緣區域取值較小，在平滑區域取值較大。隱寫編碼則被用來根據計算出的失真選擇修改位置，以最小的失真代價來嵌入隱秘信息。自適應隱寫先后采用了矩陣編碼、濕紙編碼等隱寫編碼。文獻1“T.T.Filler,P.Bas.“Using?High-Dimensional?Image?Models?to?Perform?HighlyUndetectable?Steganography,”In:Proceedings?of?the?12th?International?Workshopon?Information?Hiding(IH),Calgary,Canada,2010,pp.161-177”首次將STC(Syndrome-Trellis?Codes)應用于圖像自適應隱寫。此后，STC以其在最小化嵌入失真的性能逼近理論最優的特點，成為自適應隱寫算法的首選編碼，基于STC的自適應隱寫也已成為隱寫算法正向改進的重點和反向分析的難點。

大部分的隱秘信息提取方法都是在特定的條件下進行提取，唯載密圖像條件下的提取方法亟待研究。文獻2“X.Luo,X.Song,X.Li,et?al.“Steganalysis?of?HUGOsteganography?based?on?parameter?recognition?of?Syndrome-Trellis-Codes,”Multimedia?Tools?and?Applications,2016,vol.75,no.21,pp.13557-13583”在針對明文嵌入，提出了一種唯載密條件下的適用于空域隱寫的隱秘信息提取方法?？沼驁D像像素的LSB(Least?significant?bit)為隨機噪聲，01比特出現的頻率相同。該方法認為，偽隱寫密鑰提取出的序列的概率分布和空域載體圖像像素LSB的概率分布相同，即01比特的頻率也接近相同。然而，目前互聯網上傳輸的圖片絕大多數都是JPEG格式，JPEG圖像的可嵌DCT(Discrete?Cosine?Transform)系數中01比特出現的頻率并不相同。

發明內容

為了提供一種唯載密條件下的適用于JPEG圖像的隱秘信息提取方法，本發明提供一種基于一致最優勢檢驗的隱秘信息提取方法。