数字图像主动取证技术综述

PSNR和SSIM值越大越好,， MSE值越小越好
二、主动取证技术介绍
2.6 数字水印技术评价指标
2. 水印容量 bpp(bit per pixel)：平均每像素的嵌入比特数
Nw N pixel
bpc(bit per coefficient):平均每个系数的嵌入比特数 Nw N coefficients
正面目，以提供篡改证据。
二、主动取证技术介绍
2.6 数字水印技术评价指标
1. 不可见性 (1)峰值信噪比PSNR：
(2)平方差MSE： (3)结构相似度SSIM：结构相似度指数从图像组成的角度将结构信
息定义为独立于亮度、对比度的，反映场景中物体结构的属性，并将失真 建模为亮度、对比度和结构三个不同因素的组合。
二、主动取证技术介绍
2.6 数字水印技术评价指标
3. 鲁棒性 JPEG压缩等操作后水印提取的正确率、水印相似度。 水印提取正确率：
N error Nw
i j W (i, j)W * (i, j) i j W (i, j )2 i j W * (i, j)2
水印相似度：
NC (W ,W *)
要原始载体信息。
(3)全盲水印：进行水印恢复时仅需要密钥信息。
主流方向
二、主动取证技术介绍
2.4 数字水印技术分类
4. 按照嵌入域分类 (1) 空域水印：直接在宿主信号进行像素嵌入，脆弱水印
(2) 变换域水印：DCT、DWT等，鲁棒水印与半脆弱水印 (3) 压缩域水印：在压缩后的位流中嵌入水印，如在矢量量
二、主动取证技术介绍
2.2 主动取证技术定义
数字图像
+
主动取证
=
图像主动取证
载体
技术动作
信息安全
二、主动取证技术介绍
1. 主动：在数字媒体传输之前事先嵌入相关有用信息 （水印），以保护数字媒体。 2. 取证：需要验证数字媒体是否真实、完整和版权信息 时，提取事先嵌入的有用信息进行对比、取证，验证 版权所属与真实性。
化压缩后的索引中或JPEG，MPEG位流中。
二、主动取证技术介绍
2.4 数字水印技术分类
5. 按照是否可见分类 (1)可视水印：水印可见，用于版权保护
(2)不可见水印：鲁棒水印、半脆弱水印、脆弱水印
二、主动取证技术介绍
2.5 数字图像认证水印共性
3. 对恶意篡改的敏感性
即认证系统希望检测到所有影响图像视觉质量的恶意篡改， 对恶意篡改的检测率趋于100%。
Байду номын сангаас
(2) 虚警率PFR：Pfr
(3)
误检率： Pfd
NT NTD NVD
NVD N NT
N p Pfa 1 p Pfr
二、主动取证技术介绍
2.6 数字水印技术评价指标
5. 篡改恢复性能
可恢复脆弱水印算法中 最重要的评价指标
(1)恢复质量：通常用篡改恢复图像与原始图像的PSNR来 衡量篡改的恢复质量，PSNR值越大，表明恢复质量越高。
三、脆弱水印研究
3.2 定位脆弱水印
2、基于图像块
块独立 不能抵抗矢量 攻击和拼贴攻击 文献[3] 块相关 抗拼贴攻击时只能 检测到篡改边界 文献[4] 嵌入偏移块 容易遭受伪造 攻击 文献[5] 随机嵌入 算法安全性 提高 文献[6]
[3] Wong P W. A public key watermark for image verification and authentication. In: Proc Int Conf Image Processing, 1998. [4] Barreto P, Kim H, Rijmen V. Toward secure public-key block-wise fragile authentication watermarking. IEEE Proc Vis Image Signal Process. 2002. [5] 张鸿宾，杨成. 图像的自嵌入及篡改的检测和恢复算法. 电子学报, 2004. [6]和红杰，张家树. 基于混沌的自嵌入安全水印算法. 物理学报, 2007.
二、主动取证技术介绍
2.6 数字水印技术评价指标
4. 篡改检测性能 (1) 漏警率PFA：
Pfa NT NTD NT
其中,NT为被篡改图像块个数 ,NTD为被判定为篡改的篡改 图像块个数, (NT-NTD)即为判 定为真实的篡改图像块个数, NVD为被判定为篡改的真实 图像块个数, N为图像块总个 数, p为篡改比例,即被篡改图 像块个数占图像块总个数的 比例.
2.4 数字水印技术分类
(2)脆弱水印：认证数字水印，不能经受任何操作，对篡改 很敏感，可实现篡改区域定位与恢复。
嵌入 水印 篡改 篡改 检测
篡改 恢复
二、主动取证技术介绍
2.4 数字水印技术分类
(2)半脆弱水印：抵抗无意操作，如JPEG压缩等，对恶意 篡改敏感。经过JPEG压缩后，实现篡改区域检测与恢复。
三、脆弱水印研究
3.2 定位脆弱水印 研究现状
1995年，Walton首次提出用脆弱数字水印方法实现图 像的认证，算法将随机选择的一些像素的灰度值中除了最 低有效之外的其它位的校验和作为水印信息嵌入在该像素 的LSB上，该算法为后来的研究指明了方向。 如今，图像脆弱水印算法已经发展了十几年，从定位精 度的角度看主要分为基于像素和基于图像块两类算法。
证水印是用来检测接收图像的真实性，如果接收方已确知
原始图像，就不存在图像真实性鉴别的问题。
二、主动取证技术介绍
2.5 数字图像认证水印共性
5. 篡改定位
当含水印图像被篡改时，认证系统应能定位图像内容被篡改 的位置，这些信息可以用来推断篡改动机和篡改严重程度；
6. 篡改恢复
在定位“篡改”的前提下，进一步恢复它们被修改前的真
这里，数字主动取证技术就是指数字水印技术
二、主动取证技术介绍
2.3数字图像水印算法一般框图 水印生成
水印嵌入
篡改检测 与认证
二、主动取证技术介绍
2.4 数字水印技术分类
1. 按照抗攻击特性分类 (1)鲁棒水印：抵抗各种操作，包括恶意攻击与无意操作， 用于版权保护
+
=
各种篡 改 完整提取
二、主动取证技术介绍
三、脆弱水印研究
3.2 定位脆弱水印
邻域-统计检测模型 提高了算法的检测 性能 文献[7] 理论推导 对邻域-统计进 行了理论推导 文献[8] 孤立块篡改 文献将图像块水印信息分 为部分分别嵌入，可以检 测孤立块篡改。 文献[9]
[7]He H-J, Zhang J-S, Chen F. Adjacent-block based statistical detection method for self-embedding watermarking techniques. Signal Process. 2009, 89:1557–1566. [8]He HJ, Chen F, Tai HM, Ton Kalkerand, Zhang JS. Performance Analysis of a Block-Neighborhood-Based Self-Recovery Fragile Watermarking Scheme. IEEE Transactions on information forensics and security, 2012, 7(1):185-196. [9]Chunlei Li, Yunhong Wang, Bin Ma, Zhaoxiang Zhang. Multi-block dependency based fragile watermarking scheme for fingerprint images protection. Multimed Tools Appl, 2013, 64:757-776.
4. 鲁棒性
对于鲁棒水印和半脆弱水印，还要考虑其抵抗各种无害变形
的能力，如压缩、加噪声等操作，即含鲁棒性。
二、主动取证技术介绍
2.5 数字图像认证水印共性
1. 不可见性
即含水印图像的失真大小，失真越小水印的不可见性越好。 不影响原始图像的使用
2. 盲检测
认证阶段不需要原始数据，这对认证水印是必须的。由于认
搜集两幅或多幅采用同一方 案、同一密钥嵌入水印的含 水印图像，将不同图像的相 对位置不变的图像区域拼接 形成新的篡改图像。
同一方案、同一密钥嵌入水印的含水印图像
含水印图像
+
||
二、主动取证技术介绍
2.7 常见攻击
3. 恒均值攻击
脆弱水印，针对利用均值生成水印的算法实施的攻击。
保持均值不变，利用相同均值的块进行替换攻击 4. 恒特征攻击 保持生成水印的特征不变，利用相应的块替换攻击 特征提取时，特征要随内容的改变而改变
三、脆弱水印研究
3.2 定位脆弱水印
1、基于像素级 文献[1]、[2]中，Yeung和Minzter较早提出一种基于单像素的 脆弱水印算法，算法不能抵抗黑盒攻击，存在严重的安全隐患。 单像素脆弱水印算的安全隐患，推动了基于图像块的脆弱水印 算法的发展
[1]Yeung M, Mintzer F.An invisible watermarking technique for image verification [A].In Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing[C]. Santa Barbara, USA, 1997,680-683. [2]M. M. Yeung, F. C. Mintzer. Invisible watermarking for image verification. Journal of Electronic Imaging, July 1998,7(3):578– 591.