LSB算法解析
课设lsb算法
信息隐藏课设LSB算法实验步骤隐藏提取及测试（1）隐藏算法，保存在hide_lsb.m文件中。
function o = hide_lsb(block, data, I)%function o = hide_lsb(block, data, I)%block:the minimal ceil to hide%data:the information%I:source imagesi = size(I);lend = length(data);%将图像划分为M*N个小块N = floor(si(2) / block(2));M = min(floor(si(1) / block(1)), ceil(lend / N));o = I;for i = 0 : M-1%计算每小块垂直方向起止位置rst = i * block(1) + 1;red = (i + 1) * block(1);for j = 0 : N-1%计算每小块隐藏的秘密信息的序号idx = i * N + j + 1;if idx > lendbreak;end;%取每小块隐藏的秘密信息bit = data(idx);%计算每小块水平方向起止位置cst = j * block(2) + 1;ced = (j + 1) * block(2);%将每小块最低位平面替换为秘密信息o(rst:red, cst:ced) = bitset(o(rst:red, cst:ced), 1, bit);end;end;（2）提取算法，保存在dh_lsb.m文件中。
function out = dh_lsb(block, I)%function out = dh_lsb(block, I)%block:the minimal ceil to dehide%I:stegoed imagesi = size(I);%将图像划分为M*N个小块N = floor(si(2) / block(2));M = floor(si(1) / block(1));out = [];%计算比特1判决阈值：即每小块半数以上元素隐藏的是比特1时，判决该小块嵌入的信息为1thr = ceil((block(1) * block(2) + 1) / 2);idx = 0;for i = 0 : M-1%计算每小块垂直方向起止位置rst = i * block(1) + 1;red = (i + 1) * block(1);for j = 0 : N-1%计算每小块将要数据的秘密信息的序号idx = i * N + j + 1;%计算每小块水平方向起止位置cst = j * block(2) + 1;ced = (j + 1) * block(2);%提取小块最低位平面，统计1比特个数，判决输出秘密信息tmp = sum(sum(bitget(I(rst:red, cst:ced), 1)));if(tmp >= thr)out(idx) = 1;elseout(idx) = 0;end;end;end;（3）测试脚本，保存在test.m文件中。
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
lsb替换算法
LSB（Least Significant Bit）替换算法是一种常见的隐写术（Steganography）算法，用于在一个数据载体中隐藏秘密信息。
它的基本原理是将要隐藏的秘密信息嵌入到数据载体的最低有效位中，而对载体的外观几乎没有明显影响。
具体来说，LSB替换算法的步骤如下：
1. 选择要隐藏的秘密信息，将其转换为二进制形式。
2. 选择一个载体文件，这通常是一张图片或音频文件等。
3. 将载体文件转换为二进制形式。
4. 将秘密信息的每个二进制位按顺序替换掉载体文件中对应位置上的最低有效位。
如果秘密信息的位数超过了载体文件的可用位数，可以选择扩展载体文件或者舍弃多余的秘密信息。
5. 将修改后的二进制数据重新转换回载体文件的格式。
6. 可以通过查看载体文件的最低有效位来提取出隐藏的秘密信息。
需要注意的是，LSB替换算法属于较为简单的隐写术算法，容易被一些隐写术检测工具和算法所探测到。
此外，对载体文件进行过多的修改可能会导致视听质量的损失，因此在使用LSB替换算法时需要权衡隐蔽性和影响程度。
请注意，隐写术的使用和传播可能受到法律和道德限制，请确保你的行为符合适用的法律法规。
lsb算法
lsb算法介绍
---------------------------------------------------------------------- LSB（LeastSignificant Bits）算法：将秘密信息嵌入到载体图像像素值的最低有效位，也称最不显著位，改变这一位置对载体图像的品质影响最小。
LSB算法的基本原理：
对空域的LSB做替换，用来替换LSB的序列就是需要加入的水印信息、水印的数字摘要或者由水印生成的伪随机序列。
由于水印信息嵌入的位置是LSB，为了满足水印的不可见性，允许嵌入的水印强度不可能太高。
然而针对空域的各种处理，如游程编码前的预处理，会对不显著分量进行一定的压缩，所以LSB算法对这些操作很敏感。
因此LSB算法最初是用于脆弱性水印的。
LSB算法基本步骤：
1 将原始载体图像的空域像素值由十进制转换成二进制；
2 用二进制秘密信息中的每一比特信息替换与之相对应的载体数据的最低有效位；
3 将得到的含秘密信息的二进制数据转换为十进制像素值，从而获得含秘密信息的图像。
LSB嵌入方法
+
00100011 01100100 00110111 01000010 00110101 00110110 00111111 00010101 11111111 11111010
35 100 55 66 53 54 63 21 251 250
嵌入灰度最低 嵌入水印后 位 的灰度十进制
LSB算法——第8位进行隐藏
• 见例1 嵌入： 嵌入：载体图像像素最低位全部置零，再 将水印二值序列依次加到各像素值上 提取： 提取：对伪装图像各像素值进行模2运算
LSB算法——图像预处理
34 100 55 67 53 54 62 21 255 251 00100010 01100100 00110111 01000011 最低位置零 00110101 00110110 00111110 00010101 11111111 11111011 00100010 01100100 00110110 01000010 00110100 00110110 00111110 00010100 11111110 11111010 最低位置零 34 100 54 66 52 54 62 20十进制） （十进制） 制）
灰度值 十进制） 后的灰度值（二 （十进制） 后的灰度值（ 灰度值 进制） 进制）
LSB算法——嵌入水印
1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 水印序列 二进制） （二进制） 00100010 01100100 00110110 01000010 00110100 00110110 00111110 00010100 11111110 11111010
LSB算法——提取水印
35 100 55 66 53 54 63 21 251 250 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 提取的 水印信息
LSB数字水印算法
一．数字水印数字水印技术数字水印技术(Digital Watermark):技术是将一些标识信息(即数字水印)直接嵌入数字载体(包括多媒体、文档、软件等)当中，但不影响原载体的使用价值，也不容易被人的知觉系统(如视觉或听觉系统)觉察或注意到。
目前主要有两类数字水印,一类是空间数字水印,另一类是频率数字水印。
空间数字水印的典型代表是最低有效位(LSB)算法,其原理是通过修改表示数字图像的颜色或颜色分量的位平面,调整数字图像中感知不重要的像素来表达水印的信息,以达到嵌入水印的目的。
频率数字水印的典型代表是扩展频谱算法,其原理是通过时频分析,根据扩展频谱特性,在数字图像的频率域上选择那些对视觉最敏感的部分,使修改后的系数隐含数字水印的信息。
可视密码技术二．可视密码技术:可视密码技术是Naor和Shamir于1994年首次提出的,其主要特点是恢复秘密图像时不需要任何复杂的密码学计算,而是以人的视觉即可将秘密图像辨别出来。
其做法是产生n张不具有任何意义的胶片,任取其中t张胶片叠合在一起即可还原出隐藏在其中的秘密信息。
其后,人们又对该方案进行了改进和发展。
主要的改进办法办法有：使产生的n张胶片都有一定的意义,这样做更具有迷惑性;改进了相关集合的造方法;将针对黑白图像的可视秘密共享扩展到基于灰度和彩色图像的可视秘密共享。
三．数字水印（Digital Watermark或称Steganography）技术是指用信号处理的方法在数字化的多媒体数据中嵌入隐蔽的标记，这种标记通常是不可见的，只有通过专用的检测器或阅读器才能提取。
数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向。
数字水印技术源于开放的网络环境下保护多媒体版权的新型技术，它可验证数字产品的版权拥有者、识别销售商、购买者或提供关于数字产品内容的其他附加信息，并将这些信息以人眼不可见的形式嵌入在数字图像或视频序列中，用于确认数字产品的所有权和跟踪侵权行为。
除此之外，它在证据篡改鉴定，数字的分级访问，数据产品的跟踪和检测，商业视频广播和因特网数字媒体的服务付费，电子商务的认证鉴定，商务活动中的杜撰防伪等方面也具有十分广阔的应用前景。
lsb算法原理
lsb算法原理LSB算法原理随着信息技术的快速发展，信息安全越来越成为人们关注的焦点。
为了保护数据隐私，人们开始使用各种加密技术来保护数据。
其中一种常见的加密技术就是隐写术。
隐写术是一种将一种信息嵌入到另一种信息中的技术。
其中一种隐写术就是LSB算法。
LSB算法是一种在数字图像中隐藏秘密信息的方法。
该算法是一种最常见的隐写术之一。
LSB是最低有效位（Least Significant Bit）的缩写，指的是二进制数中最右边的一位。
在LSB算法中，将秘密信息的每一位嵌入到数字图像的最低有效位中。
具体来说，对于一个像素的RGB三个分量，每个分量的值都是一个0到255之间的整数。
将要隐藏的信息转化为二进制数后，将其每一位嵌入到RGB三个分量中的最低有效位中。
这样，每个像素点就可以存储三个二进制数，即三个隐藏的信息位。
如果要隐藏的信息比较长，那么就需要使用多个像素点来存储。
LSB算法的优点是实现简单，不会引起明显的图像失真。
但是，由于嵌入秘密信息后，图像的像素值会发生微小的变化，所以需要注意控制嵌入信息的数量，以免引起可见的图像失真。
此外，LSB算法也比较容易被破解。
因此，在实际应用中，需要结合其他加密技术一起使用。
LSB算法不仅可以用于图像文件中的隐写，也可以用于音频文件和视频文件中的隐写。
对于音频文件和视频文件，嵌入秘密信息的位置可以是每个采样点或每一帧的像素值。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的嵌入位置。
LSB算法是一种常见的隐写术，可以用于数字图像、音频文件和视频文件中的秘密信息隐藏。
但是，由于其安全性不高，需要结合其他加密技术一起使用，以保护数据隐私。
lsb替换算法
lsb替换算法摘要：一、替换算法概述1.替换算法定义2.替换算法在加密和解密中的作用二、LSB替换算法原理1.LSB概念介绍2.LSB替换算法的基本思想3.LSB替换算法的操作步骤三、LSB替换算法的应用1.数字图像加密2.文本加密3.数据完整性检查四、LSB替换算法的优缺点分析1.优点a.简单易懂b.加密解密速度快c.实现起来较为容易2.缺点a.容易受到攻击b.密钥管理困难c.破解难度相对较低正文：一、替换算法概述替换算法是密码学中的一种基本技术，主要应用于加密和解密过程。
它通过将明文或密文中的某些字符替换为其他字符，从而达到保护信息的目的。
在密码学中，替换算法常常与其他加密技术，如置换、异或等结合使用，以提高加密强度。
二、LSB替换算法原理LSB（Least Significant Bit，最低有效位）替换算法是一种基于位运算的替换方法。
它通过替换字符中的最低有效位来实现信息的加密和解密。
具体来说，LSB替换算法的基本思想是将明文或密文中每个字符的最低有效位替换为其他位，从而改变字符的值。
这种替换方法可以保证原始信息在加密和解密过程中得到保护。
具体操作步骤如下：1.确定替换规则：根据加密或解密需求，确定替换的位数和替换方法。
例如，可以规定将字符的最低有效位替换为0或1。
2.遍历明文或密文：对明文或密文中的每个字符进行替换操作。
对于每个字符，提取其最低有效位，并根据替换规则进行替换。
3.替换完成后，得到加密后的密文或解密后的明文。
三、LSB替换算法的应用LSB替换算法因其简单易懂、加密解密速度快以及实现起来较为容易等特点，在实际应用中得到了广泛的应用。
以下是一些典型的应用场景：1.数字图像加密：LSB替换算法可以用于数字图像的加密。
通过替换图像中的像素值，可以实现图像的加密和解密。
2.文本加密：在文本加密中，LSB替换算法可以用于替换文本中的字符，以达到保护文本信息的目的。
3.数据完整性检查：LSB替换算法还可以用于数据完整性检查。
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What’s information hiding?
信息隐藏技术使一种新型的信息安 全技术，它把一个有意义的信息隐 藏到载体信息中得到含密载体，非 法获得者不知道这个看似普通的载 体中是否隐藏了其它的信息，而且 即使知道也难以提取或去除隐藏的 信息。
信息隐藏的古典应用
公元前440年一个叫Histaieus的奴隶用头发掩盖叛乱信
011000100
LSB提取结果
BMP图像文件的特殊结构
版权保护。数字水印作为信息隐藏技术的一个重要分支，利用数字内嵌的方法 将所有者的版权信息嵌入到多媒体中，并作为鉴定、起诉非法侵权的证据，从而 成为知识产权保护的有效手段。
印刷品的防伪。信息隐藏技术用于印刷品的防伪是近些年来提出的新课题，已 经被许多出版社和相关产品发行机构所采用。该方法在数字图像印刷或打印之前 先嵌入一定的秘密信息，经印刷或打印输出后的纸张可以再次扫描输入，利用特 定的提前和鉴别算法来验证该图像作品的真伪。
信息隐藏技术：
信息隐藏技术与传统密码学不同的是，它利用多媒体 信息普遍存在的冗余性，将秘密信息隐藏在多媒体信 息中而不引起多媒体信息物理外观的显著变化，使得 人们觉察不到它的存在，即使截获者知道秘密信息的 存在，未经授权也难以将其提取出来，从而保证了秘 密信息的机密性和安全性。
传统密码加密技术示意图
11111110 11111101 11111111 11111100 11111110 11111100 11111101 11111110 11111110
② 将二进制数据的最低有效位提取出来，即为秘密信 息序列[ 0 1 1 0 0 0 1 0 0 ]。如图所示。
11111110 11111101 11111111 11111100 11111110 11111100 11111101 11111110 11111110
下图给出了载体图像和秘密信息图像。其中，载体图像时像 素的512x512像素的Lena图，秘密信息图像是48x48像素的 二值图像。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱSB算法嵌入结果
LSB算法提取步骤
① 将得到的隐藏有秘密信息的十进制像素值转换为二 进制数据，如图所示。
254 253 255 252 254 252 253 254 254
③ 将得到的含秘密信息的二进制数据转换为十进制像 素值，从而获得含秘密信息的图像，如图所示。
11111110 11111101 11111111 11111100 11111110 11111100 11111101 11111110 11111110
254 253 255 252 254 252 253 254 254
息的方法 将信函隐藏在信使的鞋底、衣服的皱褶，妇女的头饰、
首饰中 17世纪的无形墨水：在特定的字母上制作非常小的斑点 19世纪的微缩胶片
化学方式实现的高级隐写术：用笔蘸淀粉水写在 白纸上，喷上碘水后显示棕色字体
中国文学上的藏头诗
施耐庵《水浒传》第61回，吴用诱使卢俊义将离合诗， 题于墙上，使卢俊义遭官府迫害逼上梁山。
卢花潭上有扁舟， 俊杰黄昏独自游。 义到尽头原有命， 反弓逃难必无忧。
在以计算机和Internet为代表的信息时代 信息隐藏技术已经涉及：
感知科学
信息论
密码学
信息隐藏技术与传统密码学的区别
传统密码技术：
传统密码技术通过密文的不可理解性来保护信息的内 容，而密文的不可理解性同时也暴露了信息的重要性。 这很容易引起攻击者的注意，从而吸引攻击者采取多 种手段对通信的内容进行破译或对通信过程进行破坏， 继而造成信息传递的失败。
11111111 11111101 11111110 11111101 11111111 11111101 11111100 11111111 11111110
11111110 11111101 11111111 11111100 11111110 11111100 11111101 11111110 11111110
Embedden -<datatype>
2. 信息隐藏算法设计
LSB（Least Significant Bits）算法：
将秘密信息嵌入到载体图像像素值的最 低有效位，也称最不显著位，改变这一位置 对载体图像的品质影响最小。
LSB算法嵌入步骤
① 将原始载体图像的空域像素值由十进制转换到二进 制表示 ，以大小的块图像为例
秘密信息图像
LSB算 法 提 取 提 取 的 秘 密 信 息 图 像
加密
信息隐藏技术示意图
秘密信息图像
载体图像
信息隐藏
秘密信息图像
载体图像
信息隐藏技术应用
信息隐藏是一种隐蔽通信手段，在军事、情报、国家安全方面具有重要的意义。
匿名通信。许多国家和金融机构在电子选举、电子现金方案和匿名邮件协议中 广泛使用难以被第三方跟踪的匿名通信技术，使得使用者的隐私权得到有效的保 护。
hiding system
载体信息 Cover-<datatype>
隐密密钥 Stego-Key
嵌入算法 Embedding
含密载体 Stego-<datatype>
隐密密钥 Stego-Key
提取算法 Extracting
攻击或分析
秘密信息
Stegoanalyst
秘密信息
Embedden -<datatype>
255 253 254 253 255 253 252 255 254
11111111 11111101 11111110 11111101 11111111 11111101 11111100 11111111 11111110
② 用二进制秘密信息中的每一比特信息替换与之相对 应的载体数据的最低有效位，假设待嵌入的二进制 秘密信息序列为[ 0 1 1 0 0 0 1 0 0 ]，则替换过程如 图所示。
信息隐藏技术的基本要求
① 极高的安全性。 安全性是信息隐藏技术的核心。因为信息隐藏技术用于 国防安全方面，所以对安全性的要求极高。安全性主要 包括：视觉隐蔽性和统计隐蔽性或算法不可检测性 。
② 足够的信息隐藏量。
二、信息隐藏系统设计
1. The basic model of imformation