基于数字图像LSB隐写算法的研究
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
实验三 基于LSB的信息隐藏算法
实验三基于LSB的信息隐藏算法一、实验目的该实验为验证性实验。
目的是通过实验使学生掌握经典信息隐藏算法，在Matlab环境下，编写基于图像的LSB信息隐藏算法程序。
用Matlab函数实现LSB信息隐藏及提取，并进行分析。
二、实验要求1、实验前要做好充分准备，包括：复习实验所涉及的知识点，掌握Matlab 编程语言和调试环境。
2、实验时注意记录实验过程中产生的数据、出现的问题及解决问题的方法。
3、理论联系实际，认真分析实验结果，回答思考题。
4、实验后完成实验报告，并附相关截图。
三、实验环境计算机（安装Visual C++ 6.0和Matlab 6.5以上版本）四、实验原理隐秘算法核心是将我们选取的像素点的最不重要位依次替换成秘密信息,以达到信息隐秘的目的。
嵌入过程包括选择一个图像载体像素点的子集{j1,…,j l(m)},然后在子集上执行替换操作像素c ji←→m i,即把c ji的LSB与秘密信息m i进行交换(m i可以是1或0)。
一个替换系统也可以修改载体图像像素点的多个比特,例如,在一个载体元素的两个最低比特位隐藏两比特、三比特信息,可以使得信息嵌入量大大增加但同时将破坏载体图像的质量。
在提取过程中,找出被选择载体图像的像素序列,将LSB(最不重要位)排列起来重构秘密信息,算法描述如下: 嵌入过程:for(i=1;i<=像素序列个数;i++)s i←c ifor(i=1;i<=秘密消息长度;i++)//将选取的像素点的最不重要位依次替换成秘密信息s ji←c ji←→m i提取过程:for(i=1;i<=秘密消息长度;i++){ i←→j i //序选取m i←LSB(c ji)}五、实验内容与步骤1、随机选取图像载体像素，实现隐秘消息的嵌入与提取（1）隐秘消息的嵌入%文件名:randlsbhide.m%函数功能:本函数将完成随机选择LSB的信息隐秘,载体选用灰度BMP图%输入格式举例:[ste_cover,len_total]=randlsbhide(′glenna.bmp′,′message.txt′,′scover.bmp′,2001)%参数说明:%input是信息隐蔽载体图像%file是秘密消息文件%output是信息隐秘后的生成图像%key是随机间隔函数的密钥function[ste_cover,len_total]=randlsbhide(input,file,output,key)%读入图像矩阵cover=imread('lena.bmp');ste_cover=cover;ste_cover=double(ste_cover);%将文本文件转换为二进制序列f_id=fopen('1.txt','r');[msg,len_total]=fread(f_id,'ubit1');%判断嵌入消息量是否过大[m,n]=size(ste_cover);if len_total>m*nerror('嵌入消息量过大,请更换图像');end%p作为消息嵌入位数计数p=1;%调用随机间隔函数选取像素点[row,col]=randinterval(ste_cover,len_total,2001);%在LSB隐秘消息for i=1:len_totalste_cover(row(i),col(i))=ste_cover(row(i),col(i))-mod(ste_cover(row(i),col(i)),2)+msg (p,1);if p==len_totalbreak;endp=p+1;endste_cover=uint8(ste_cover);imwrite(ste_cover,'lena2.bmp');%显示实验结果subplot(1,2,1);imshow(cover);title('原始图像');subplot(1,2,2);imshow('lena2.bmp');title('隐藏信息的图像');（2）编写函数比较两幅图像区别%文件名:compare.m%函数功能:本函数完成显示隐秘前后两幅图像的区别%输入格式举例:F=compare(′blenna.bmp′,′scover.bmp′) %参数说明:%original是原始载体图像%hided是隐秘后的图像%F是差值矩阵function F=compare(original,hided)%读取原始载体图像矩阵W=imread('lena.bmp');W=double(W)/255;%读取隐秘后图像矩阵E=imread('lena2.bmp');E=double(E)/255;%将两图像矩阵相减,显示效果F=E-W;%注意,MATLAB中矩阵相减只支持double型imshow(mat2gray(F))（3）隐秘消息的提取%文件名:randlsbget.m%函数功能:本函数将完成提取隐秘于LSB上的秘密消息%输入格式举例:result=randlsbget(′scover.jpg′,56,′secret.txt′,2001) %参数说明:%output是信息隐秘后的图像%len_total是秘密消息的长度%goalfile是提取出的秘密消息文件%key是随机间隔函数的密钥%result是提取的消息function result=randlsbget(output,len_total,goalfile,key)ste_cover=imread('lena2.bmp');ste_cover=double(ste_cover);%判断嵌入消息量是否过大[m,n]=size(ste_cover);frr=fopen('2.txt','a');%p作为消息嵌入位数计数器,将消息序列写回文本文件p=1;%调用随机间隔函数选取像素点[row,col]=randinterval(ste_cover,128,2001);for i=1:128if bitand(ste_cover(row(i),col(i)),1)==1fwrite(frr,1,'bit1');result(p,1)=1;elsefwrite(frr,0,'bit1');result(p,1)=0;endif p==128break;endp=p+1;endfclose(frr);2、顺序选取图像载体像素，实现隐秘消息的嵌入与提取（1）隐秘消息的嵌入%文件名:lsbhide.m%函数功能:本函数将完成在LSB上的顺序信息隐秘,载体选用灰度BMP图%输入格式举例:[ste_cover,len_total]=lsbhide(′glenna.bmp′,′message.txt′,′scover.bmp′)%参数说明:%input是信息隐蔽载体图像,为灰度BMP图%file是秘密消息文件%output是信息隐秘后生成图像%ste_cover是信息隐秘后图像矩阵%len_total是秘密消息的长度,即容量function[ste_cover,len_total]=lsbhide(input,file,output,key)%读入图像矩阵cover=imread('lena.bmp');ste_cover=cover;ste_cover=double(ste_cover);%将文本文件转换为二进制序列f_id=fopen('1.txt','r');[msg,len_total]=fread(f_id,'ubit1');%判断嵌入消息量是否过大[m,n]=size(ste_cover);if len_total>m*nerror('嵌入消息量过大,请更换图像');end%p作为消息嵌入位数计数p=1;%调用随机间隔函数选取像素点%[row,col]=interval(ste_cover,len_total,2001);%在LSB隐秘消息for f1=1:mfor f2=1:nste_cover(f1,f2)=ste_cover(f1,f2)-mod(ste_cover(f1,f2),2)+msg(p,1); if p==len_totalbreak;endp=p+1;endif p==len_totalbreak;endp=p+1;endste_cover=uint8(ste_cover);imwrite(ste_cover,'lena2.bmp');%显示实验结果subplot(1,2,1);imshow(cover);title('原始图像');subplot(1,2,2);imshow('lena2.bmp');title('隐藏信息的图像');（2）调用函数compare.m比较两幅图像区别%文件名:compare.m%函数功能:本函数完成显示隐秘前后两幅图像的区别%输入格式举例:F=compare(′blenna.bmp′,′scover.bmp′) %参数说明:%original是原始载体图像%hided是隐秘后的图像%F是差值矩阵function F=compare(original,hided)%读取原始载体图像矩阵W=imread('lena.bmp');W=double(W)/255;%读取隐秘后图像矩阵E=imread('lena2.bmp');E=double(E)/255;%将两图像矩阵相减,显示效果F=E-W;%注意,MATLAB中矩阵相减只支持double型imshow(mat2gray(F))（3）隐秘消息的提取%文件名:lsbget.m%函数功能:本函数将完成提取隐秘于LSB上的秘密消息%输入格式举例:result=lsbget(′scover.bmp′,56,′secret.txt′) %参数说明:%output是信息隐秘后的图像%len_total是秘密消息的长度%goalfile是提取出的秘密消息文件%result是提取的消息function result=lsbget(output,len_total,goalfile,key)ste_cover=imread('lena2.bmp');ste_cover=double(ste_cover);%判断嵌入消息量是否过大[m,n]=size(ste_cover);frr=fopen('2.txt','a');%p作为消息嵌入位数计数器,将消息序列写回文本文件p=1;%调用随机间隔函数选取像素点[row,col]=interval(ste_cover,128,2001);for f1=1:128for f2=1:128if bitand(ste_cover(f1,f2),1)==1fwrite(frr,1,'bit1');result(p,1)=1;elsefwrite(frr,0,'bit1');result(p,1)=0;endif p==128break;endp=p+1;endif p==128break;endp=p+1;endfclose(frr);实验小结：通过实验使我们掌握经典信息隐藏算法，在Matlab环境下，编写基于图像的LSB 信息隐藏算法程序。
LSB图像信息隐藏实验
学号：姓名：专业年级班级：实验室：组别：实验日期：课程名称保密技术实验实验课时实验项目名称和序号1.LSB图像信息隐藏实验同组者姓名实验目的1. 掌握对图像的基本操作。
2. 能够用 LSB 算法对图像进行信息隐藏3. 能够用 LSB 提取算法提取隐藏进图像的信息4. 能够反映 jpeg 压缩率与误码率之间的关系实验环境Windows+matlab实验内容和原理1．用 MATLAB 函数实现 LSB 信息隐藏和提取2．分析了 LSB 算法的抗攻击能力3．能随机选择嵌入位（考虑安全性因素）实验步骤方法关键代码实验算法 1：LSB 嵌入1.读取一副 256*256 大小的图片，判断是否为 RGB 图像。
若为 RGB 图像，则读取图像的一层信息（如 R 层）。
通过读取图像的尺寸大小来判断是否为RGB图像。
RGB图像是三维多彩图，size有3个参数，最小参数是3，只要判断读取到的图像大小大于2，就确定读入的是RBG图像2.以二进制形式读取要嵌入到图片里的消息。
并读取消息的长度（嵌入消息的长度不能超过图像位数）。
3.产生与消息长度一致的一串随机数（不能相同）。
自定义一个randinterval函数来实现伪随机数的生成产生的伪随机数是代表消息要隐藏的像素位置（行和列的信息）随机数代码：function [row,col]=randinterval(matrix,count,key)%randinterval.m%参数说明%matrix是载体矩阵，即要隐藏信息的图层%cout为要嵌入信息的像素数量%key为自定义秘钥，随机种子[m,n] = size(matrix);interval1 = floor(m * n/(count+eps)) + 1;interval2 = interval1 - 2;if interval2 == 0error('载体太小不能把秘密信息隐藏进去');endrand('seed',key);a = rand(1, count);row = 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('载体太小不能把秘密信息隐藏进去');endc = mod(c, n);if c == 0c = 1;endendrow(1, i) = r;col(1, i) = c;end4.按照产生的随机数的序列依次将图片层的最后一位改为消息的信息。
基于图像LSB的秘密信息隐藏技术_叶天语
文章编号:1006-2475(2005)11-0028-04收稿日期:2004-12-20作者简介:叶天语(1982-),男,浙江温州人,汕头大学电子工程系硕士研究生,研究方向:数字图像处理与信息安全。
基于图像LSB 的秘密信息隐藏技术叶天语(汕头大学电子工程系,广东汕头 515063)摘要:基于图像的信息隐藏技术有着广泛的应用,而最低有效位算法是其中有效的方法之一。
本文首先对载体图像进行位平面分析,发现LSB 位具有最好的隐藏效果;然后分别实现了三个以二值图像和文本文件作为秘密信息的信息隐藏和提取实验。
实验结果表明:基于图像LSB 的秘密信息隐藏不仅具有算法简单、透明性良好的特点,而且还具有隐藏信息容量大、无失真提取、对文本文件具有双重隐藏功能等优点。
关键词:图像;LSB;信息隐藏中图分类号:TP391.41 文献标识码:ASecret Information Hiding Technology Based on LSB of ImageYE Tian -yu(Department of Electronic Engineering,Shantou University,Shantou 515063,China)Abstract:Secret i nformation hiding technology based on i mage has broad applications.LSB algorithm is one of effective algori th ms.This paper first introduces the method of bit plane analysis,finding LSB has the bes t hiding effect,then respectively realizes three experi ments on information embedding and extracting:the first one takes an image with two different values as secret information and another two take a text file as secret information.The experi mental resul ts show that secret information hiding technology based on LSB of image not only has the advantages of si mplicity,good imperceptibility,bu t also has great hiding capaci ty,extraction wi th no distortion,dual hiding effect for text file,and so on.Key words:image;LSB;information hiding0 引 言信息隐藏是在网络环境下把机密信息隐藏在其它无关紧要的信息中形成隐秘信道,除通信双方以外的任何第三方并不知道秘密通信这个事实的存在。
基于LSB图像之加密信息隐藏应用实现
基于LSB图像之加密信息隐藏应用实现摘要随着Internet的发展，人们越来越频繁的传递信息，在给人们带来便利的同时，也给人们的安全和隐私带来了隐患。
从很久以前，人们就开始了解如何保护自己的信息，发展到现在，信息安全主要分为两方面，密码学和信息隐藏。
本文在密码学这块的研究主要是RSA算法、AES算法和3DES算法。
RSA 是在1977年被提出来的，属于非对称加密算法，广泛用于公钥加密和电子商务中。
而对于信息隐藏技术方面，本文主要研究LSB算法。
LSB（LeastSignificant Bits）算法：一种常见的空间域数据隐藏算法，它替换了最低有效位以隐藏秘密信息。
通过LSB算法隐藏的信息一般来说肉眼察觉不出来，能很好地的保护秘密信息。
RSA算法可以将信息加密成密文，而LSB算法可以将加密后的密文隐藏到图片之中，人们的肉眼根本分辨不出来，将两者结合起来，可以更有效的保护信息安全。
关键词：加密，信息隐藏，LSB算法，RSA算法Implementation of encrypted information hiding based on LSB imageAbstractWith the development of the Internet, people are passing information more and more frequently, which brings convenience to people, but also brings hidden dangers to people's security and privacy. From a long time ago, people began to understand how to protect their own information. From now on, information security is mainly divided into two aspects, cryptography and information hiding. The research on cryptography in this article is mainly about RSA algorithm, AES algorithm and 3DES algorithm.RSA was introduced in 1977 and belongs to asymmetric encryption algorithm, which is widely used in public key encryption and e-commerce.As for the information hiding technology, this paper mainly studies the LSB algorithm. LSB (LeastSignificant Bits) algorithm: a common spatial data hiding algorithm, which replaces the least significant bit to hide secret information. The information hidden by the LSB algorithm is generally invisible to the naked eye, and can well protect secret information. The RSA algorithm can encrypt information into ciphertext, and the LSB algorithm can hide the encrypted ciphertext in the picture, people can't distinguish it by the naked eye. Combining the two can effectively protect information security.Keywords: encryption, information hiding, LSB algorithm, RSA algorithm目录一、前言 (2)（一）本设计的目的、意义及应达到的技术要求 (3)（二）本设计在国内外的发展概况及存在的问题 (3)（三）主要研究目标和内容 (4)（四）本设计应解决的主要问题 (4)二、系统需求分析 (5)（一）用户需求分析 (5)（二）功能需求分析 (5)（三）性能需求分析 (5)（四）可靠性需求分析 (5)（五）安全性需求分析 (6)三、可行性分析 (6)（一）技术可行性分析 (6)（二）经济可行性分析 (6)（三）操作可行性分析 (6)（四）性能可行性分析 (7)（五）安全可行性分析 (7)四、相关技术 (7)（一）信息隐藏概述 (7)（二）信息隐藏模型 (8)1．嵌入对象 (8)2．掩体对象 (8)3．隐藏对象 (9)4．密钥 (9)（三）信息隐藏的分类 (9)（四）信息隐藏的特点 (9)1．透明性 (10)2．不可检测性 (10)3．鲁棒性 (10)4．自恢复性 (10)5．安全性 (10)6．对称性 (10)7．可纠错性 (10)（五）信息隐藏技术与密码学技术 (10)（六）LSB算法 (12)（七）RSA算法 (12)1．算法描述 (12)2.RSA的安全性 (14)3.RSA的优缺点 (15)（八）AES算法 (15)1.AES简述 (15)2.AES的总体结构 (15)3.AES的详细结构 (17)（九）3DES算法 (19)1.3DES算法简述 (19)2.3DES算法的安全性 (22)五、系统设计 (22)（一）研究的基本思路和方法 (22)（二）总体设计 (22)（三）加密隐藏功能模块 (23)（四）提取解密功能模块 (24)六、系统测试 (25)（一）RSA加密和解密测试 (27)（二）AES加密测试 (29)（三）AES解密测试： (31)（四）3DES加密测试： (31)（五）3DES解密测试 (33)（六）LSB算法隐藏测试 (34)七、总结 (40)参考文献 (41)致谢 ..................................................................................................... 错误!未定义书签。
07.1基于LSB的隐写与隐写分析
f2i1
a
2
f2i
f2i1
a 2 f2i1
f2i f2i1
2020/1/30
信息隐藏和数字水印
22
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
2020/1/30
信息隐藏和数字水印
23
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)
30
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
2020/1/30
信息隐藏和数字水印
32
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
2020/1/30
信息隐藏和数字水印
33
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
2020/1/30
信息隐藏和数字水印
52
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
一种改进的LSB数字图像隐藏算法-最新资料
一种改进的ＬＳＢ数字图像隐藏算法Improved LSB steganography methodYUAN Zhanting,ZHANG Qiuyu, LIU Hongguo, PENG Duo（School of Computer & Communication， Lanzhou University of Technology， Lanzhou 730050， China）:As for the common LSB steganography , SPA (sample pair analysis) and (regularand singular groups method) could estimate the embedding rate in image with high precision.This paper presented a subset of affine transformation with integer coefficients and invariance of image area to realize the scrambling of digital image，a perfect steganographic encoding scheme based on linear block code theory LSB steganography, which made the embedded messages have more steganalysis counteraction ability. Experimental results show that the proposed approach is undetectable by RS（regular singular）steganalysis and SPA（sample pair analysis）steganalysis and the histogram’s statistical property is preserved well. Otherwise,it is applicable for both gray images and color images and can be implemented conveniently.0 引言信息隐藏是一个崭新的研究领域,它横跨数字信号处理、图像处理、语音处理、模式识别、数字通信、多媒体技术、密码学等多个学科，它是把一个有意义的秘密信息隐藏在另一个称为载体的信息(如普通图片)中,得到隐密载体。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
《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。
2.概述现代的信息隐藏技术来源于古老的隐写术,隐写术在希腊语中就是秘密+书写的意思,它是将秘密信息隐藏于非秘密或者不太秘密的信息中的方法，信息隐藏学研究的是在信息中隐藏信息,它是一门既古老又年轻的学科。
传统的隐写术,如:显隐墨水、修改公共文本的约定、代码字、藏头诗等等,古代就已经出现了,远早于电子/计算机密码技术。
信息隐藏研究虽然可以追溯到古老的隐写术,但在国际上正式提出数字化信息隐藏研究则是在1992年。
①信息隐藏技术现在所说的信息隐藏技术是指将秘密信息隐藏在其它媒体(如音频、视频、图像)中,通过载体的传输,实现秘密信息的传递。
它通常以音频、视频或图像中的一种作为载体,将秘密信息嵌入到其中,以一种只有接收者才知道信息存在的秘密途径传送信息。
信息隐藏的目的在于保证隐藏的信息不引起人们的注意。
和加密技术相比,信息隐藏技术摆脱了数据加密技术的致命缺陷,可以在看似很正常的载体中嵌入信息进行传递,大大增加了隐秘通信的隐蔽性。
信息隐藏技术包括了数字水印技术和隐写术两个重要分支。
数字水印技术是指用数字信号处理的方法在多媒体数据中嵌入隐蔽的标记,它通常应用在防伪和版权保护；隐写术是一种秘密通信的手段,它通过隐藏秘密数据的存在性来获得秘密通信的安全。
②信息隐藏技术的技术性能要求根据信息隐藏的不同应用场合和目的,信息隐藏技术的技术性能要求有:(1)不可感知性；(2)鲁棒性；(3)隐藏容量；(4)不可检测性；(5)对称性；(6)安全性；(7)自恢复性。
信息隐藏技术最理想的状态是能同时满足以上七种要求,但是在实际应用中式很难到达这样的理想状态,只能根据实际应用的需要有所侧重。
具体的信息隐藏技术都涉及到不可感知性、鲁棒性和嵌入量之间的折衷,使一方得以较好的满足。
③信息隐藏的应用信息隐藏的应用有:(1)版权保护；(2)隐秘通信；(3)数据完整性验证；(4)隐秘通信监测；(5)打印控制；(6)播放控制等。
④隐写的定义及模型——囚犯模型隐写技术起源于Simmons在1983年提出的监狱通信问题。
在该问题中隐写被定义为Alice与Bob建立一条监听者Wendy无法发现的隐蔽通信线路即Alice将秘密信息在嵌入密钥的控制下,通过嵌入算法将隐秘信息隐藏于载体中形成隐密载体,隐密载体再通过监狱通道传输给Bob,Bob利用密钥从隐密载体中恢复出秘密信息的过程。
由于隐写可以将秘密信息隐藏到任何一种正常多媒体报文中,因而报文在网上传输时不会引起监听者的注意,从而达到麻痹监听者的目的,即使监听者预知含有秘密信息的载体也很难将信息提取和还原出来。
该隐写模型见图1:图1隐写的模型⑤隐写的一般框架隐写的一般框架见图2:图2隐写的一般框架⑥经典数字图像隐写算法在数字图像中嵌入秘密信息的算法主要有空域算法和变换域算法两类。
空域法就是直接改变图像元素的值;频域法是利用某种数学交换,将图像用频域表示,通过更改图像的某些频域系数加入待隐藏的消息,再利用反变换来生成隐藏有其他信息的图像。
本文主要介绍图像空域隐写算法LSB。
下面简单介绍几种数字图像隐写算法：⑴最低有效位(LSB)算法LSB信息隐藏算法是最早提出的基于图像空域信息隐藏算法，它的原理是将秘密信息直接嵌入到图像中最不重要比特位（LSB）。
LSB算法虽然鲁棒性比频域算法差，但由于其隐藏的数据量大且算法简单、操作容易等诸多优点，己成为目前隐蔽通信的主流技术。
LSB替换隐写术的提取过程为：接收者据事先约定的位置、编码情况、密钥等在载密图像中进行对隐秘信息进行提取，提取后如果隐秘信息被加密，就根据密钥进行解密等，这些手段都是为了隐秘信息传递的安全性。
这样可以保证即使第三方能得到载密图像，甚至提取出最低最低位平面信息，在不知道通信双方约定的密钥的情况下，仍然无法获得秘密消息。
(2)JSteg算法Jsteg算法是最早公布的用于把信息隐藏在JPEG图像中的隐写算法,是由Upham最早提出的。
该算法具体嵌入过程是:首先将BMP格式的文件转换成JPEG格式,然后将JPEG系数(即量化后的DCT系数)的最低有效位替换成要嵌入的二进制信息。
在替换的过程中,值是O和1的系数和直流分量保持不变。
系数的选择与空域LSB替换法类似,也存在两种方式:顺序选择和随机选择"提取过程和嵌入过程相反,JPEG系数的最低有效位即是嵌入的二进制信息"这种算法的容量和嵌入效率都比较高"这种隐写术算法在抵抗统计检测方面其实与空域LSB算法是一致的,只不过它替代的不是图像像素的LSB,而是图像JPEG系数的最不重要位,因此只要把针对LSB检测方法中的图像像素的值对改成图像JPEG系数的值对,检测算法同样适用。
⑶FS算法AndreaSWestfeld提出的F5隐写术算法有较大的容量(13%),同时能保持图像的一些统计特性,而且有较高的嵌入率"这种嵌入算法运用了随机置乱技术和矩阵编码技术,其具体嵌入过程为:利用密钥产生一个伪随机序列,然后图像的像素根据这个序列重新排列,最后把信息嵌入到被/置乱0的像素中,从而把信息均匀地嵌入到图像中去,而且还使用了矩阵编码技术来提高嵌入效率"采用矩阵编码可以减少对载体图像的LSB带来的改变"一般来说秘密信息和LSB都是均匀分布的,因此如果在整个LSB平面都嵌入信息的话,LSB平面上将会有一半的比特被改变,那么基于LSB替换的隐写算法的嵌入效率是2,也就是说每改变一个LSB平面上的比特,可嵌入2比特的信息。
(4)Patchwork算法。
此信息隐藏算法是基于统计特性的，该算法假设任意像素之间的差是零均值的随机变量，然后选取M（Xi，Yi）对像素点，然后对Xi的亮度值增加1对Yi的亮度值减1，这样可以保证图像整体的平均亮度不发生变化，然后通过均值的偏移来实现信息的隐藏。
和LSB算法想比价来说，虽然减少了嵌入的信息量，但是却增加了对图像压缩，剪裁的抵抗能力。
⑸outGueSS算法OutGuess隐写算法能很好地保持图像的统计特性，这种算法中如果某个有效系数的值为X,嵌入信息而嵌入信息后的值为Y,则必须把一个值为Y的有效系数改变为X。
显然这样做能很好地维持图像的系数在总体上的统计特性不变,但却牺牲了一半的容量"因此这种算法的容量和嵌入效率都不高,分别只有6.5%和l。
目前己经有方法能够检测出outGuesS算法所嵌入的隐藏信息。
⑦数字图像质量评价方法⑴主观评价方法主观评价方法就是让大量的观察者观察图片,然后根据给定的评分标准再结合自己的经验,对被测试的图像按照自己的主观判断给出质量分数,对所有观察者打出的分数求一个平均值,这个平均值就是图像的主观质量评价分数。
这种方法称为平均意见分(MOS)方法。
主观评价对图像质量的评价是比较准确的,因为一般对载密图像的观察是判断其中是否有秘密信息的主要手段,但观察者本身的受教育程度、观察时的情绪等对评分的结果又较大的影响。
⑵客观评价方法客观评价用数学方法对图像质量进行评价,一般由机器完成。
它是把原始图像和载密图像分别当做对一个系统中的输入和输出,用信号分析的方法对图像进行分析和处理和比较。
一般是从总体上反映图像间的差别。
一般的客观评价方法是用载密图像偏离载体图像的误差来衡量载密图像的质量。
常用的客观评价方法有均方误差和峰值信噪比。
I.均方误差:MSE=()∑∑-=-=-10102'1M a N b ab ab f f MN ；II.峰值信噪比：PSNR=MSE f 2max lg 10；其中，ab f 、'ab f 分别表示原始图像和待评价图像，且0≤a≤M −1,0≤b≤N −1，max f 为图像最大灰度值。
这2种方法是基于像素误差统计的算法，通过计算对应像素点灰度值之间的误差来衡量图像的质量。
其缺点是：仅计算像素间的差异性，评价结果并不能很好地反映人眼对图像质量的主观感受。
峰值信噪比方法数学表达简单直观，反映了整幅图像的失真程度，是常用的衡量信号失真的指标。
但是PSNR 不涉及信号自身内容的特征，对某些图像或视频序列进行质量评价时会与主观感知的质量产生较大的偏差。
3.研究背景和意义⑴研究背景信息隐藏技术的迅速发展,为网络信息安全提供了一个重要的技术支持,但这种技术如果被恐怖分子!邪教组织等非法分子或组织利用,将会给国家安全带来很大危险。
当今社会,图像信息隐藏的研究呈大幅度增长,图像信息隐藏技术成为信息安全的新热点,隐写技术特别是图像隐写成为信息安全领域中一个新的、十分重要的研究方向。
⑵研究意义图像隐藏具有明显的实用价值和学术研究意义。