基于LSB的隐写与隐写分析
基于LSB算法的图像信息隐藏与检测
基于LSB算法的图像信息隐藏与检测数字图像隐写分析基于LSB算法的图像信息隐藏与检测学院名称计算机科学与技术学院专业班级学⽣姓名学号指导教师2016.05.01基于LSB算法的图像信息隐藏与检测摘要：LSB替换隐写基本思想是⽤嵌⼊的秘密信息取代载体图像的最低⽐特位，原来的的7个⾼位平⾯与替代秘密信息的最低位平⾯组合成含隐藏信息的新图形。
⽂章⾸先简单叙述了BMP位图⽂件的⽂件格式,然后根据24位真彩⾊BMP位图格式与显⽰⽅式的特殊性,直接改变图像中像素的最后⼀位值来嵌⼊秘密⽂件,提出了⼀种对⽂字信息进⾏加密的有效⽅案。
关键词：LSB，信息隐藏，信息安全，BMP位图Image information hiding and detection based on LSBalgorithmAbstract: LSB replacement steganography basic idea is to use the embedded secret information to replace the image of the lowest bits, the original 7 high plane and the least significant bit plane of alternative secret information into new graphics containing hidden information.This paper simple describes the BMP file format of the bitmap file, and then according to the 24 true color BMP bitmap format and the particularity of display mode, directly change the values of pixels in the image of the last to embed secret files, puts forward a effective scheme of text information is encrypted.Key words: LSB, Information hiding,information security,bit map file⽬录第1章绪论 (5)1.1 LSB算法原理 (5)第2章 LSB隐写实现 (7)2.1 LSB隐藏过程 (7)2.2 LSB隐写实例效果 (8)第3章 LSB信息提取 (10)3.1 LSB信息提取过程 (10)3.2 LSB信息提取实例效果 (10)参考⽂献 (13)第1章绪论1.1 LSB算法原理LSB是L.F.Turner和R.G.van Schyndel等⼈提出的⼀种典型的空间域信息隐藏算法。
基于位平面的LSB图像隐藏算法分析及改进
该算法的主要思想是将待隐藏图像的数据信息串每次抽取两 位， 通过观察载体图像数据信息各字节最后两位的特点， 寻找 与之最匹配 （ 即同待隐藏信息中抽取的两位数据最相近） 的 位置存放， 这样就可以将对载体图像数据的改变降到了最低。
图 $0 索引数据链隐藏算法示意图
根据图 $ ， 首先将原信息串的前两位 “ "# ” 取出， 考察载体 图像存储信息中各字节的最后两位， 寻找倒数第二位与 “"” 相同的第一个字节， 将 “ "# ” 放入该字节的最后两位 （ 该字节 原来的后两位可能会有 “ "" ” 和 “ "# ” 两种情况， 若为前者， 则 记 “ 改变了一位” ； 若为后者， 则实现了在不改变载体信息的 同时 存 入 了 数 据） 。对 原 信 息 串 右 移 一 位 后 再 取 出 两 位 “ #" ” ， 从刚才存储 “ "# ” 位的那个字节开始向后扫描， 寻找第 一个出现的倒数第二位与 “#” 相同的字节， 将 “ #" ” 存入， 在本 例中即为用 “ #" ” 取代了第三个字节中的最末两位 “ ## ” ， 这时 又只有一位数据发生了改变； 以此类推， 将原信息串每次右移 一位后取最前的两位， 放入下一个倒数第二位与其相同的字 节中的最末两位， 这样， 每次存取过程中用一个 “ 公共位” 实 现了数据的链式结构。 由于存放原信息代码的字节倒数第二位同源载体信息数 据相比肯定未发生变化， 而最后一位只有较少的一部分发生 了改变， 这样， 就实现了原图像数据同载体图像数据最大程度 上的匹配存放， 减少了由于存放原图像数据而造成的对载体 数据的改变。 下面对其实现的效率以及优化的程度加以分析： 当需要隐藏 " 位信息时 （" * 5 ） ， 根据概率统计的知识， 大约需要占据载体图像数据中 $ " 个字节来存放， 其中包括大 约 " 个字节未占用 （ 保持原来数值） ， 占用的 " 个字节中最后 一位数据被改变的概率也只有 " # $ ， 因此得出结论， 在 " 比较 大的条件下， 在载体信息中隐藏 " 位数据对原有数据的改变 只有不到 $, $ ， 即在绝大部分数据都未发生变化的情况下就 完成了对另一图像信息的隐藏。 可以看出， 同前面的两种算法都需要改变大约 ,#6 的载 体中各字节最末位数据相比， 该算法在不损失任何隐藏信息
信息隐藏实验(LSB隐写,随机LSB隐写,RS隐写分析)
信息隐藏实验二LSB隐写分析姓名：周伟康学号：班级：一：实验要求1、针对自己实现的隐写算法（嵌入、提取），计算隐蔽载体的PSNR值，通过PSNR值来评估隐写对图像质量的影响，并与主观感受做对比。
2、实现一种隐写分析方法，对隐蔽载体进行检测（卡方、RS……）二：实验步骤1、编写随机选点函数，完善顺序和随机两种LSB信息嵌入和提取。
%随机间隔选点函数%[row, col] = randinterval(test, 60, 1983);function [row, col] = randinterval(matrix, count, key)[m, n] = size(matrix);interval1 = floor(m * n / count) + 1;interval2 = interval1 - 2;if interval2 == 0error('载体太小，不能将秘密消息隐藏其内！');endrand('seed', key);a = rand(1, count);%initializerow = zeros([1 count]);col = zeros([1 count]);r = 1; c = 1;row(1,1) = r;col(1,1) = c;for i = 2 : countif a(i) >= 0.5c = c + interval1;elsec = c + interval2;endif c > nr = r + 1;if r > merror('载体太小，不能将秘密消息隐藏其内！');endc = mod(c, n);if c==0c = 1;endendrow(1, i) = r;col(1, i) = c;end选取8*8的矩阵测试2、对比原始图像和隐藏信息后图像，计算隐蔽载体的均方差（MSE）进而计算峰值信噪比（PSNR），评估隐写对图像质量的影响。
基于LSB的密写与密写分析(沐风书苑)
知识材料
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计算峰值信噪比
载体图象最低比特中的0、1 大约为一半， 秘密数据0、1个数也约为一半，因此，
替换后，约有一半的数据未变，一半的 数据加1 或减1
PSNR＝51.1dB
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虽然LSB 密写可以在隐藏大量信息的情 况下依然保持良好的视觉隐蔽性
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RS分析方法
将待检测图像分成大小相同的图像块
计算每个图像块的空间相关性
对每个图像块应用非负翻转（F1和F0）
计算空间相关性增加的图像块的比例，
记为RM＝
空间相关性增加的图像块个数 图像块总个数
计算空间相关性减小的图像块的比例，
记为SM ＝ 空间相关性减小的图像块个数
RM ＋ SM 1
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如果F1、F2比较接近，可以认为图象中
不含秘密信息
如果F2明显大于F1，则认为图象中含有 秘密信息
下一步：估计密写信息量α
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在待检测图象中随机选择位置进行二次密写， 嵌入率β逐步由1次密写后，有部分象素经历了两次改变又 回到原始的灰度值
f 越小，说明相邻象素之间变化越小，
图像块的空间相关性越强
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RS分析方法
定义翻转函数
记F1为2i与2i+1的相互变化关系
0－1，2－3，。。。
记F-1为2i-1与2i的相互变化关系
1－2，3－4，。。。
记F0为不变关系
LSB密写可以用翻转函数描述
秘密比特与载体LSB比特相同时，用F0翻转 秘密比特与载体LSB比特不同时，用F1翻转
lsb隐写详讲
lsb隐写详讲上周末给⼤家培训了lsb隐写，但由于时间仓促，讲得可能过快，导致部分同学未能领悟，故作此⽂，以帮助各位同学们领悟！⾸先，给⼤家讲讲什么叫位图我们不妨把冠希的照⽚放⼤看看放⼤后可以注意到，这个图⽚其实是由⼀个个不同颜⾊的格⼦从左到右从上到下排列组成的。
对，就是如此多不同颜⾊的格⼦这样排列组成了这张好看图⽚！这就叫位图！什么？你觉得我给你的这个解释太粗糙？那我来点⽐较学术的解释（已经知道什么叫位图的同学可以略过）：那么现在我们来说，假如我现在有⼀串信息⽐如说这么⼀串"JUST{Guan_xi_ge}"这串信息我们想要隐藏进冠希的这个照⽚，这样我们想要传递给别⼈的信息可以以图⽚为载体传给别⼈，即便被某个坏⼈截获了他也很难知道我们真的要传递的信息是什么，因为我们要传递的信息已经被隐藏或者说被隐写进了这个图⽚！！那么，怎么隐写呢？这次给⼤家讲解的隐写⽅式便是LSB(最低有效位)隐写。
在前⽂中，我们已经介绍了位图，⽽LSB隐写便是专门针对这种格式的图⽚的⼀种隐写⽅式。
前⽂中说到位图是由⼀个个密密⿇⿇的各种颜⾊的⼩⽅格⼀⾏⼀⾏的排列⽽成的精美图⽚。
这个⼩⽅格，我们称其为"像素点"。
⽽这些像素点的颜⾊各种各样才能组成我们眼前这副彩⾊的图，那么我们的计算机是怎么识别变化每个像素点的颜⾊的呢？⼤家应该都知道红（R）、绿（G）、蓝（B）三元⾊吧，通过调配这三种颜⾊，我们可以得到所有的颜⾊，⽽在计算机中，每个像素点的颜⾊便是通过调配其R、G、B的所占成分（值）从⽽得到的，也就是说，每个颜⾊的像素点，在计算机看来其实都是⼀组R、G、B的值。
如下图，我们选中⽩⾊，识别出其R、G、B的值分别为255、255、255。
在计算机看来，R、G、B这三种颜⾊中每个颜⾊对应的值都是⼀个8位⼆进制数，因此，在计算机读⼊时，实际上这三元⾊的值分别为11111111,11111111,11111111,所以，对于计算机⽽⾔，它看到的这么⼀个像素点实际上就是11111111 11111111 11111111这么⼀个⼆进制串，我们称其为该像素点的RGB码（⼆进制），为了⽅便⼈阅读，我们⼈常常将这串⼆进制串写作⼗六进制形式，也就是#ffffff，这也是这个像素点的RGB码（⼗六进制）。
基于数字图像LSB隐写算法的研究
《新技术讲座》课程课程大作业作业名称：基于数字图像LSB隐写算法的研究姓名：其他组员：学号：班级：完成时间：2013年11月2日基于图像LSB隐写算法的研究（XX大学XX学院XX XX地联系方式）摘要:本文先对信息隐藏技术、隐藏模型、隐写术、隐写算法等进行了简单介绍，然后借助软件matlab7.0，采用空域隐写算法LSB将秘密信息嵌入数字图像，完成隐写；接着将嵌入的秘密信息提取出来，通过计算其峰值信噪比PSNR来评估该隐写算法的不可感知性，证实了LSB嵌入时在图像的最不重重要位加载秘密信息,一定程度上加强了秘密信息的不可感知性；再通过缩小和放大二倍来分析隐写算法的鲁棒性，试验结果表明,该算法计算量低,在低嵌入率时检测结果准确,优势明显,而对嵌入率较高的载秘图像,需要修正后才能达到常规检测的标准；最后，在实验总结基础上提出了一些建议，并对未来进行了展望。
关键词:信息隐藏技术隐写算法LSB信息嵌入信息提取PSNR不可感知性鲁棒性第一部分1.引言随着计算机技术、信息处理技术和计算机网络技术的飞速发展,Intemet在世界范围内得到了大力推广,各种数字信息的制作、传输、存储和处理由此变得越来越简单。
通过互联网,人们可以快捷高效地获得图像、声音和文本等各种多媒体数据,分享海量的信息资源。
各种机密信息,如个人的信用卡账号逐渐在网络通信中出现。
然而,全球互联网是一个开放的系统,虽然普通用户可以通过网络方便、快捷地交流信息,但是随之而出现的问题也十分严重：个人的隐私的安全如帐号、个人信息、密码口令、电子邮件等能否得到保障；多媒体作品的版权能否得到应有的保护；电子商务中的企业机密能否不被商业间谍所窃取；涉及到国家安全、政府绝密的文件在网络中能否被安全地传输等。
因此,蓬勃发展的网络使得信息传输和交流更加简单易行的同时,也对关系国家安全、经济发展乃至个人隐私等方而的信息安全提出了更高的要求。
国内外各界已经高度重视如何在既能有效地保证各种信息的安全这个大前提下，也能充分利用Internet便利的问题，由此一门新兴的交叉学科——信息隐藏诞生了。
07.1基于LSB的隐写与隐写分析
f2i1
a
2
f2i
f2i1
a 2 f2i1
f2i f2i1
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直方图补偿隐写
特点
隐写后直方图不再趋于相等，2法失效 嵌入量降低：部分载体用于补偿
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RS分析方法
对图像分块，以Zigzag方式扫描排列成一个 向量（x1,…,xn)
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RS分析方法
则非负翻转后有三类像素
没有被翻转
灰度值未变，像素比例为(1-a/21b
经历一次翻转
灰度值变化1，像素比例为(1-a/2ba/21 ba/2bab
经历二次翻转
灰度值回到原始值，像素比例为ab/2
隐写像素 隐写灰度值变化比 翻转比例 不变比例 F1比例 F0比例
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RS分析方法
如果对隐写图像进行非正翻转，也有三类 像素
没有翻转的 经历一次翻转的 经历二次翻转的
F1和F-1，像素值变化为2，两次翻转不会抵消
所以， R-M与S-M的差距不会随a增大而减小
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RS分析方法
RS分析失效
抗GPC分析性能：
修改像素值时，穿越P0和P1平面簇的可能性相 同
GPC分析失效
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改进的LSB隐写
抗卡方分析性能：
灰度为 j 的像素中会有大约一半不变，大约四 分之一变为j+1，剩余大约四分之一变为 j-1
信息隐藏技术 第三章 隐写与隐写分析PPT课件
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2k if m 2k 2
m
0, w
1:
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2k 2
if
m 2k 1and r 2
,
2
k
2
2
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m 2k 1and
r 2
2(k 1) if m 2k 1 2
m
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0
:
f
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if
m 2k and
r 2
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k
1)
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4位+随机置乱
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4位
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LSB算法的特点
•LSB是一种大容量的数据隐藏算法 •LSB的鲁棒性相对较差
•Steganalysis
The goal of steganalysis is to identify suspected packages, determine whether or not they have a payload encoded into them, and, if possible, recover that payload.
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2 分析
•以灰度图像为例
设图像灰度值为j的像素数为hj, j[0,255]。 那么隐写过程，相同：不变；不相同：2i 2i1。 完全替代：h2i和h2i1的值比较接近； 未经密写：h2i和h2i1的值相差得远一些。