基于扩频图像隐写的隐写分析
信息隐藏技术第三章隐写与隐写分析
信息隐藏技术第三章隐写与隐写分析隐写术是一种信息隐藏技术，它通过在其他媒介中嵌入、存储或传输秘密信息，使其对外不可见或不易被察觉。
隐写术分为多种类型，其中隐写和隐写分析是其中两个重要方面。
隐写是指通过各种手段将秘密信息嵌入到另一种媒介中，使得只有特定的接受者能够探测到并提取出这些信息。
常见的隐写技术包括文本隐写、图像隐写、音频隐写和视频隐写等。
这些技术广泛应用于情报、网络安全和数字水印等领域。
文本隐写是将秘密信息隐藏在文本中的一种技术。
其中一种常见的方法是通过改变文本的字体、大小、颜色或字符间距等细小变化来隐藏信息。
另一种方法是通过在文本中的无关词汇或标点符号中嵌入秘密信息。
这些方法不会改变原始文本的外观，仅有经过特定处理的接收方能够提取出隐藏的信息。
图像隐写是将秘密信息隐藏在数字图像中的一种技术。
常见的图像隐写方法包括使用最低有效位（LSB）算法和改变像素间关系等方法。
在LSB算法中，秘密信息被嵌入到图像像素的最低有效位中，从而不会引起明显的视觉变化。
改变像素间关系的方法则通过微调图像的RGB值，来隐藏秘密信息。
音频隐写是将秘密信息隐藏在数字音频中的一种技术。
常见的音频隐写方法包括频域隐写和时域隐写。
在频域隐写中，秘密信息会嵌入到音频信号的频域中，例如改变频率或幅度。
而在时域隐写中，隐藏信息会直接嵌入到音频的波形中，例如改变采样率或声音强度。
视频隐写是将秘密信息隐藏在数字视频中的一种技术。
常见的视频隐写方法包括使用帧间差异、改变像素值和时间域隐写等方法。
在帧间差异方法中，秘密信息会嵌入到相邻帧之间的差异中，这样即使在视频中提取单个帧也无法获得完整的秘密信息。
隐写分析是指研究和识别隐写技术的过程。
通过隐写分析，人们可以检测出隐藏在媒介中的秘密信息，并且识别出使用的隐写技术。
隐写分析技术有三种主要方法，分别是统计分析、视觉分析和机器学习。
统计分析是通过特定的统计方法来分析媒介中的数据，从而检测是否存在隐藏的秘密信息。
基于多级可逆神经网络的大容量裁剪稳健型图像隐写技术
基于多级可逆神经网络的大容量裁剪稳健型图像隐写技术随着互联网和数字媒体的快速发展，信息隐藏技术变得越来越受到关注。
图像隐写是其中一种常见的技术手段，它允许将秘密信息嵌入到图像中，以达到保密传输的目的。
然而，现有的图像隐写技术存在容量有限、鲁棒性不足等问题，因此需要开发一种具有更大容量和更强鲁棒性的图像隐写技术。
近年来，基于神经网络的图像隐写技术逐渐崭露头角。
其中，多级可逆神经网络被广泛应用于图像处理领域。
多级可逆神经网络是一种能够实现输入图像与输出图像完全对应的网络结构，具有较高的嵌入容量和良好的鲁棒性。
本文旨在基于多级可逆神经网络的大容量裁剪稳健型图像隐写技术展开研究。
首先，我们介绍了多级可逆神经网络的基本原理。
多级可逆神经网络由多个可逆层组成，每个可逆层包含一个正向函数和一个逆向函数，通过对输入图像进行正向传播和逆向传播，实现图像的恢复和隐藏信息的提取。
同时，我们引入了裁剪技术，通过裁剪图像的一部分进行嵌入或提取隐藏信息，以提高嵌入容量。
接着，我们提出了大容量裁剪稳健型图像隐写的方法。
首先，我们使用多级可逆神经网络对图像进行预处理，将原始图像转换为神经网络可接受的输入形式。
然后，我们将隐藏信息进行编码，并通过裁剪技术将编码后的信息嵌入到图像中。
嵌入完成后，我们可以通过逆向传播过程提取隐藏的信息。
为了提高隐藏信息的安全性和鲁棒性，我们采用了加密和纠错编码等技术手段。
接下来，我们进行了实验验证。
我们选取了一些常见的图像数据集，并使用不同隐写算法进行嵌入和提取实验。
实验结果表明，基于多级可逆神经网络的大容量裁剪稳健型图像隐写技术在嵌入容量和鲁棒性方面表现出色。
与传统的图像隐写技术相比，我们的方法能够更有效地隐藏信息，并在一定程度上抵抗图像处理操作带来的攻击。
最后，我们对基于多级可逆神经网络的大容量裁剪稳健型图像隐写技术进行了总结和展望。
我们提出了一些改进方向，包括进一步提高嵌入容量、增强鲁棒性，以及应用于其他领域等。
深入解析信息隐藏技术中的隐写分析方法(二)
信息隐藏技术是当今数字化时代中的一项重要技术。
隐写分析方法是对这一技术进行深入研究的关键领域之一。
本文将从隐写分析的定义、应用领域、常用方法以及应对隐写分析的挑战等方面进行探讨，以期对信息隐藏技术中的隐写分析方法有更深入的理解。
一、隐写分析的定义隐写分析是指通过对数据进行分析，识别和还原隐藏在其中的信息的过程。
隐写分析的目的是揭示出现在数据中并不可见的信息，从而发现隐藏的嫌疑或有价值的信息。
隐写分析的研究对象可以是图像、音频、视频等各种形式的媒体文件，也可以是其他类型的数据。
二、隐写分析的应用领域隐写分析在现代社会的安全领域有着广泛的应用。
例如，在反恐领域，隐写分析被用于检测恐怖分子使用图像、音频等文件进行隐藏信息传递的行为。
在网络安全领域，隐写分析可以用于检测隐秘通信、恶意代码隐藏等威胁。
此外，隐写分析在取证调查、版权保护等领域也有着重要的应用。
三、隐写分析的常用方法1. 统计分析法：统计分析法是最常见且最基础的隐写分析方法之一。
它通过对数据的统计特征进行分析，如像素值的频率分布、像素间的相关性等，来发现可能存在的隐写信息。
2. 图像处理方法：图像处理方法是在图像领域中应用较多的隐写分析方法。
它通过提取图像中的隐藏信息所引起的细微变化或者不规则模式，对图像进行分析并检测隐藏信息的存在。
3. 语言统计法：语言统计法是应用于文本领域的一种隐写分析方法。
它通过对文本进行词频分析、句子长度分析等，来发现可能隐藏的信息。
4. 机器学习方法：机器学习方法在隐写分析领域得到了广泛应用。
通过建立学习模型，机器学习方法可以从海量数据中进行自动的模式识别和特征提取，提高隐写分析的准确性和效率。
四、应对隐写分析的挑战隐写分析在保护信息安全和确保社会稳定方面起到了重要的作用。
然而，隐写分析也面临着一些挑战。
首先，随着技术的不断发展，隐写分析方法也在不断改进，使得隐藏信息更难被分析发现。
其次，现实世界中的大量数据使得隐写分析变得更加困难，需要更加高效和准确的分析方法。
深入解析信息隐藏技术中的隐写分析方法(四)
深入解析信息隐藏技术中的隐写分析方法随着信息技术的发展，信息隐藏技术如今已经成为了信息安全领域中的重要研究课题之一。
其中，隐写术作为信息隐藏技术的重要组成部分，具有隐藏性、鲁棒性和安全性等优势，被广泛应用于数据传输中。
而隐写分析方法则是破解隐写术的关键，它通过检测和分析数据中的隐藏信息，以揭示其中隐藏的秘密。
本文将从隐写分析方法的原理、技术手段以及应用领域三个方面进行探讨。
一、隐写分析方法的原理隐写术是通过在载体数据中嵌入隐藏信息，使得外部观察者无法察觉隐藏信息的存在。
而隐写分析方法则是从载体数据中提取出隐藏信息的过程。
隐写分析方法主要基于两个假设，即存在变化检测和统计分析。
变化检测是隐写分析方法的首要任务，其原理在于比较载体数据的差异。
通常，隐写术会对载体数据进行修改或嵌入，以隐藏秘密信息。
因此，可以通过比对原始和修改后的载体数据之间的差异，来判断是否存在隐藏信息的存在。
在变化检测的基础上，隐写分析方法可以细化到对具体的隐写术进行分析和破解。
统计分析则是隐写分析方法的重要补充。
它基于隐写术对载体数据的改变会导致统计特征的变化这一假设，利用统计模型对载体数据进行分析，找出其中的异常情况，从而揭示隐藏信息的存在。
常见的统计分析手段包括卡方检测、频谱分析和相关性分析等。
二、隐写分析方法的技术手段隐写分析方法包含多种技术手段，根据实际情况选择合适的手段对目标数据进行分析和破解。
常见的隐写分析方法技术包括：图像隐写分析、文本隐写分析和音频隐写分析等。
图像隐写分析是通过对图像载体数据进行检测和分析，揭示其中隐藏的信息。
这一技术手段利用图像的特殊性质，如像素值、颜色变化和频域特征等，进行隐写分析。
例如，可以通过分析像素值的变化、分析直方图或频谱图等方法，来检测是否存在隐写信息。
文本隐写分析则是通过对文本载体数据进行检测和分析，揭示其中的隐藏信息。
这一技术手段利用文本的特征，如字符频率分布、词汇使用和语法结构等，进行隐写分析。
基于图像的信息隐藏与隐写术技术研究的开题报告
基于图像的信息隐藏与隐写术技术研究的开题报告一、选题背景：随着数字化时代的到来，信息安全问题变得尤为重要。
信息隐写术技术为信息安全提供了一种有效的解决方案。
基于图像的信息隐藏是其中的一种技术，其具有覆盖范围广、数据量大等优点。
因此，本文选取基于图像的信息隐藏与隐写术技术为研究对象，以期能够提高信息安全水平。
二、研究内容：本文将重点关注以下几点：1. 基于图像的信息隐藏技术的概述：介绍基于图像隐写术技术的相关基本概念和发展现状。
包括比较常用的一些方法和技术，如LSB算法、F3算法、PVD算法等。
2. 隐写术技术的原理：阐述使用隐写术技术实现信息隐藏的原理。
重点关注常用的隐写方法和模型，解释它们的原理和实现过程。
3. 基于图像的信息隐藏技术的评价：对比和评价各种基于图像的信息隐藏技术的优缺点，为读者提供参考。
4. 基于图像的信息隐藏技术在实际应用中的应用：介绍基于图像的信息隐藏技术在实际应用中的应用，尤其是在数字版权保护、信息安全等方面的应用。
三、研究方法：本文主要采用文献资料法，对相关图像信息隐藏技术及其实现原理、应用方向和现状进行梳理和总结。
同时，采用模拟实验进行实际验证和分析。
四、研究意义：本文的研究意义在于：1. 提高基于图像的信息隐藏技术在信息安全领域的应用水平。
2. 加深人们对隐写术技术的理解和认识，促进网络信息安全的普及。
3. 为相关领域的科研人员提供指导和参考，丰富和拓展相关领域的研究方向。
以上是本文的开题报告，对于相关领域的人士可以提供一些研究思路和借鉴。
隐写术的理论和应用
隐写术的理论和应用隐写术是一种可以隐藏信息的技术，它的基本原理是在一种媒介中隐藏另一种信息，使得不经过特殊处理就很难察觉这种信息的存在。
隐写术可以应用于各个领域，如信息传输、图像加密、数字水印等。
隐写术的基本原理是将信息隐藏在另一种媒介中，而这种媒介可以是图片、音频、视频等。
传统上，隐写术被分为两种类型：一种是以图片、音频、视频等文件作为载体的隐写术，另一种则是以文本文件作为载体的隐写术。
在现代信息技术领域中，如今的隐写术已经包括音频、视频、图像等多媒体文件的隐写术，这些新的隐写术基于各种独特的媒介特性，在实现上具有更高的效率和可靠性。
在实际应用上，隐写术主要用于两个方面：加密和数字水印。
加密是数据保密的一种常用方法，信息可以通过加密算法转化为看起来毫无意义的数据，只有拥有相应密钥的人才能解密、读取。
而隐写术则可以为加密提供更好的应用和更好的效果。
对于加密数据，一个独立的加密算法可能会引起攻击者的怀疑，而隐写术恰恰可以通过媒介隐藏加密信息的存在，从而增强了数据的保密性。
在数字水印的应用场景中，隐写术可以用于各种版权保护、认证和防伪等方面。
数字水印基本上是一种通过高效编码的二进制、文本或图像信息嵌入到原始媒介中的公共下落技术。
而隐写术则可以非常适合实现这种嵌入操作，因为它可以将其信息嵌入到原始媒介的所有形式中，而不会对媒介原有的信息产生太大的干扰。
当然，隐写术在整个信息传输过程中的应用和实现过程中往往需要考虑一些复杂的问题，比如稳健性、安全性和效率等等。
稳健性意味着在信道传输过程中，没有波动会对隐写术隐藏的信息造成损害；而安全性意味着只有受信者拥有一定的技术能力才能恰当地解码隐藏的信息。
效率则关乎着隐写术技术的应用在实际传输过程中的效率和耗能问题。
在广泛有很多方法可以用于保证隐写术的效率和稳定性，其中比较常见的技术是使用修改和替换等基本操作来隐藏信息。
在音频和图像等多媒体文件中，技术通常使用LSB嵌入和HSV空间隐写术等技术。
深入解析信息隐藏技术中的隐写分析方法(五)
信息隐藏技术是在数字信息传输时，将隐藏的信息嵌入到载体中，以达到保密或传递额外信息的目的。
其中隐写分析方法是一种重要的技术手段，通过分析和破解隐写术，揭示隐藏信息的内容。
本文将深入解析信息隐藏技术中的隐写分析方法，包括隐写术的分类和常见隐写分析方法。
一、隐写术的分类在信息隐藏技术中，隐写术按照嵌入位置的不同可分为物理层隐写术、数字信号隐写术和网络隐写术。
1. 物理层隐写术物理层隐写术是一种基于物理媒介的隐写技术，利用物理媒介的特性进行信息隐藏。
典型的例子是利用水印技术隐藏信息，如数字版权保护、图像认证等。
2. 数字信号隐写术数字信号隐写术是一种在数字信号中嵌入隐藏信息的技术，常见的载体包括图像、音频、视频等。
比较典型的隐写术有LSB隐写术和DCT隐写术。
LSB隐写术通过改变图像的最低有效位来嵌入信息，而DCT隐写术则是将信息嵌入到图像的DCT系数中。
3. 网络隐写术网络隐写术是一种通过网络传输隐藏信息的技术，常见的载体包括邮件、网页、文件等。
在网络隐写术中，常见的隐写手段有文本隐写、音频隐写和视频隐写。
其中，文本隐写是指将信息嵌入到文本中，音频隐写是将信息嵌入到音频文件中，视频隐写则是将信息嵌入到视频文件中。
二、隐写分析方法隐写分析方法是指通过分析和破解隐写术，揭示隐藏信息的内容。
根据隐写术的分类，隐写分析方法也可以分为物理层隐写分析、数字信号隐写分析和网络隐写分析。
1. 物理层隐写分析物理层隐写分析主要针对物理媒介进行分析，通过对物理特性的探测和对隐藏信息的提取，揭示隐藏信息的内容。
常见的物理层隐写分析方法包括频域分析、时域分析和空域分析。
频域分析利用频谱特征对隐藏信息进行检测，时域分析则利用隐藏信息的时间相关特性进行分析，空域分析则是对物理媒介进行形态学和统计学的分析。
2. 数字信号隐写分析数字信号隐写分析主要通过对嵌入载体进行检测和对隐藏信息的提取，揭示隐藏信息的内容。
常见的数字信号隐写分析方法包括统计分析、时频分析和信息熵分析。
隐写分析概述
信息隐藏和数字水印
18
特征分析
隐写软件特征例1
2020/9/12
信息隐藏和数字水印
19
特征分析
隐写软件TheThirdEye的隐写标记：
2020/9/12
信息隐藏和数字水印
20
特征分析
隐写软件特征例3
隐写软件Securengin3.0特征码
2020/9/12
信息隐藏和数字水印
1
前言
早在2001 年初，震惊世界的9.11 事件发生 半年多以前，美国报纸就曾刊登文章，指 出本·拉登及其同伙可能利用某些网站上的 大量数字图像秘密传递与其恐怖行动有关 的信息如指令、地图、攻击目标的资料等
当时还有报道指出，一些著名的网站等已 成为传播隐写信息的隐蔽渠道
2020/9/12
信息隐藏和数字水印
8
Stego-only attack
Attack is one where we have only the stegomedium, and we want to detect and extract the embedded message
2020/9/12
2020/9/12
信息隐藏和数字水印
21
统计分析
载体感观效果没有变化，但统计特征改变 分析待检测载体的统计特征，可以判断载
体是否经过隐写 典型方法：
卡方、RS检测等 JPEG检测等
2020/9分析方法举例：
原理：自然信号与其去噪信号的“距离”，隐 写信号与其去噪信号的“距离”，两者不同
2020/9/12
信息隐藏和数字水印
11
Chosen-stego attack
Attack is used when we have both the stego-medium and the steganography tool or algorithm
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湖南大学硕士学位论文基于扩频图像隐写的隐写分析姓名：张利平申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：张汗灵20070413硕士学位论文摘要自从9.11恐怖事件之后，隐写术与隐写分析作为信息安全的新领域，正逐渐成为人们研究的重点。
隐写术主要研究如何将消息隐藏于各种形式的载体之中，目的是防止攻击者怀疑并检测出秘密消息。
如果载体是图像就称图像隐写技术。
隐写分析是对隐写的攻击，目标是为了检测秘密消息的存在以至破坏隐秘通信或提取消息，从而保障国家的安全和社会的稳定。
隐写分析主要分三个方面：检测秘密消息的存在性、检测消息的位置/容量和消息的提取。
目前大多数学术论文专著只是侧重于检测存在性这一环节，对后二个方面涉及较少。
本文以流行的扩频隐写作为研究的对象，对隐写分析技术的前两个方面做了细致的研究工作。
试图将研究重心从检测存在性过度到检测消息的位置/容量。
本文首先提出关于检测存在性的流程和框架。
并在此基础上提出了一种针对Block-DCT隐写的隐写分析算法。
通过在相邻像素对差中引入绝对值和8邻域像素对，扩大块内部相邻象素差同块与块之间象素差的分布不同，达到提高检测能力的目的。
使得一些在低嵌入情况下难以检测的隐写图像得到正确检测。
其次，研究了隐写分析在检测消息位置/容量方面的最新技术，提出关于检测消息位置/容量的流程和框架。
并在此基础上提出一种针对序列扩频隐写的隐写分析算法。
对平稳载体信号，采用优化的和非优化序列概率累加和来估计消息嵌入的终端位置k1和起始位置k0。
并且在考虑总体误差的条件下，进一步修正提出的k0, k1判别式,从而避免低SNR带来的检测错误,降低误检概率和漏检概率。
对以实际图像作载体的非平稳信号，提出一种新的方法：采用窗口法计算各序列位的方差，并提出对SPRT先进行域值处理再进行累加和测试的新方案，以此提高非平稳信号序贯概率测试精度，达到提高低嵌入事件检测正确性的目的。
最后，结合提出的算法设计了一个隐写分析软件系统。
关键词：隐写术；隐写分析；扩频；信息隐藏II基于扩频图像隐写的隐写分析AbstractAfter The September 11, 2001, attacks，steganography and steganalysis,as a new domain of Information Hiding, become a hot focus by more and more people. Steganography embeds messages in multifarious cover signal (words, image, voice et al), whose aims is to escape attacker’s suspicion and detecting. Steganalysis, adverse side of steganography, detect hiding messages presence and extract message.Steganalysis has three sides: detecting presence /absence of hidden message, estimate location(s) of the hidden message or estimate the embedded message length, extract the hidden message. And now, many papers and monographs on steganalysis emphasize particularly on the first side. This paper researches all three sides as a synthesis of steganalysis. We focus on popular spread spectrum steganography and try to put emphasis from detecting presence on estimating location of hidden message.This paper firstly presents creative frame on detecting presence of hidden message. And then we present an improved steganalysis algorithm based on Block-DCT steganography. In order to improve the detecting ability, we add absolute value and 8-domain to pairs of neighboring pixel of inside block and outside block. Though this method we can broaden the difference of these two distributions in steg image, which can make detecting more correctly.This paper secondly presents creative frame on estimating location of hidden message. We present a new steganalysis method of sequential steganography. If cover signal is stationary, both sequential probability ratio test (SPRT) and optimal SPRT are used to estimate message beginning position and ending position. Still farther, when taken into account total error, we present a better k0 and k1 equations. If cover signal is non-stationary, we present a new method: though windows methods’ to calculate every sequential variance, then threshold the SPRT and process CUSUM. So we can improve the accuracy of SPRT and can detecting steg image of low embed alpha.At last, we also program a simple detecting system. This makes steganalysis not a single aims but a system.Key Words: Steganalysis; Steganography; Spread Spectrum; Information HidingIII硕士学位论文插图索引图1.1信息隐藏分类 (2)图3.1检测存在性流程 (13)图3.2Block-DCT中像素对的选取 (15)图3.3原始图像之块内部像素差和块块边界像素差直方图 (16)图3.4Ying Wang算法求得的隐写图像之两类像素对分布差异 (16)图3.5考虑绝对绝对值和8-邻域求得隐写图像之两类像素对分布差异 (17)图3.6Ying Wang算法与改进算法对比 (21)图4.1检测消息容量框架 (23)图4.2SPRT显示统计变化 (25)图4.3基于SPRT and CUSUM隐写分析 (26)图4.4优化累加和与未优化累加和 (27)图4.5Shalin Trivedi算法存在的一种检测错误 (28)图4.6 Shalin Trivedi算法存在的另一种检测错误 (29)图4.7 原始图像与隐写图像 (30)图4.8 未采用窗口化技术对lena图进行序贯测试结果 (31)图4.9 采用窗口化技术对lena图进行序贯测试结果 (32)图4.10 采用窗口大小为3对lena图进行序贯测试结果 (33)图4.11 采用窗口大小为21对lena图进行序贯测试结果 (33)图4.12 采用窗口大小为61对lena图进行序贯测试结果 (33)图4.13 改进算法g(k)图 (34)图4.14 窗口和域值的选择 (34)图4.15 嵌入低频段之s(x)和g(k) (p=0.1) (37)图4.16 嵌入中频段之s(x)和g(k) (p=0.1) (37)图4.17 嵌入高频段之s(x)和g(k) (p=0.1) (38)图4.18 嵌入系数p=0.3之s(x)和g(k) (38)图5.1 一个简单的消息提取流程 (41)VI基于扩频图像隐写的隐写分析附表索引表3.1 Ying Wang算法与改进算法对比 (21)表4.1 Shalin Trivedi算法实验数据 (35)表4.2 改进算法实验数据 (35)VII湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
本学位论文属于1、保密□，在______年解密后适用本授权书。
2、不保密□。
（请在以上相应方框内打“3”）作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日I硕士学位论文第1章绪论1.1研究的背景及意义从20世纪90年代以来，网络的普及极大的方便了信息的传输和获取，人们可以从互联网上方便、快速的获取信息，并且复制和传送信息于他人。
这样快速、全球化的信息网络也带来了一些负面影响。
有些恶意的个人或团体有可能在没有得到作品所有者的许可下拷贝和传输有版权的内容。