抗统计分析的新型LSB隐写算法
LSB matching隐写方法的改进的开题报告
LSB matching隐写方法的改进的开题报告1.研究背景隐写术是一种在保证信息安全的情况下隐藏秘密信息的技术。
LSB matching隐写方法是一种经典的隐写术，它基于将秘密信息嵌入到图像或音频文件中，以达到隐藏信息的目的。
该方法是分布式隐写技术的一种，主要应用于数字版权保护、数据隐私保护等领域。
然而，出现了一些攻击方法，如视觉攻击和统计攻击等，这些攻击方法使得该方法的安全性变得不太可靠，因此需要对该方法进行改进。
2.研究目的本文的主要目的是对LSB matching隐写方法进行改进，以提高其安全性和鲁棒性。
3.研究内容(1) 分析传统的LSB matching隐写方法，并探究其在安全性方面存在的问题。
(2) 设计一种新的隐写算法，对传统的LSB 方法进行优化，提高安全性和鲁棒性。
(3) 实现所提出的新算法，并进行实验验证。
4.研究方法本文将采用以下方法进行研究：(1) 文献研究法：对相关领域中已有的相关研究文献进行综述和分析，明确目前LSB matching隐写方法的研究状况，并基于此提出需改进的方向和方法。
(2) 理论分析法：对目标进行理论分析，包括原理、模型等方面，以确定其实现方案。
(3) 实验验证法：在不同实验条件下，运用所设计的隐写算法，测试其在安全性和鲁棒性方面的效果，通过实验结果来验证算法的有效性。
5.预期成果(1) 提出了一种新的基于LSB matching的隐写算法，通过实验数据验证，该算法在安全性和鲁棒性方面效果有一定的提升。
(2) 给出新算法的实现流程，并提供可行的实现方法和技术支持。
(3) 研究结果可以为相关领域的研究和实际应用提供理论依据和帮助，推动隐写技术的发展。
6.研究意义本研究通过对LSB matching隐写方法的改进，提高了其安全性和鲁棒性，对隐写技术的发展具有一定的实践应用价值。
同时，该研究成果不仅可以为数字版权保护、数据隐私保护等领域的应用提供帮助，也可以对相关领域的隐写技术研究提供理论依据和方向，推动隐写技术的发展。
lsb信息隐藏
LSB算法的信息隐藏实验单位：三系一队姓名：马波学号：3222008030LSB信息隐藏实验一、实验目的1.掌握LSB算法原理2.熟悉信息隐藏与提取的流程3.锻炼算法的程序实现能力二、实验原理1.信息隐藏用秘密信息比特替换载体中的最不重要部分，可以达到对信息隐藏的目的。
在数字图像中，每个字节的最低位对图像信息的影响最小，因此将数字图像的最低位用信息比特替换可以实现信息隐藏。
由于载体图像的每个字节只隐藏一个秘密信息比特，所以只有当载体图像的大小是秘密信息大小的8倍以上时才能完整的将秘密信息隐藏。
提取信息位并隐藏的示意图：2.信息提取在隐藏了秘密信息的数字图像中，每个字节的最低位就是秘密信息比特位，只需将这些信息比特提取出来并组合，就可以恢复出原来的秘密信息。
提取信息示意图：三、实验内容A.将秘密信息隐藏在载体的最低位，检验算法的鲁棒性（1）读入秘密信息(此实验中秘密信息为二值图像)（2）把秘密信息的比特位放入载体的最低位（3）给隐藏了秘密信息的图像加入大小为1的噪声加入噪声大小为1时：加入噪声为2时：B．将秘密信息隐藏在载体的最高位，检验算法的鲁棒性（1）读入秘密信息(此实验中秘密信息为二值图像)（2）把秘密信息的比特位隐藏在载体的最高位（3）分别给隐藏了秘密信息的图像加入大小为1和2的噪声C．将秘密信息隐藏在载体的第三位，检验算法的鲁棒性（1）同A中的（1）（2）把秘密信息比特位隐藏在载体的第三位（3）分别给隐藏了秘密信息的图片加入大小为1、2和3的噪声五、实验总结1.当秘密信息隐藏在最低位时，对载体的改变小，载体质量较高。
但鲁棒性较差，有噪声干扰时很容易发生信息丢失从而无法恢复出秘密信息2.当秘密信息隐藏在最高位时，图像的鲁棒性增强，受到较大噪声干扰时仍能恢复出秘密信息，但对图像的改变较大，隐藏的位数越高图像的质量越低。
3.当隐藏的信息位介于最低位和最高位时，选择合适的位置，既可以提高信息隐藏的鲁棒性，又对图像的质量影响不大，所以，进行信息隐藏时可以考虑LSB的改进。
一种改进的LSB音频信息隐藏算法
一种改进的ＬＳＢ音频信息隐藏算法作者：倪明吴锡生来源：《电脑知识与技术·学术交流》2008年第31期摘要：一种改进的LSB音频信息隐藏算法。
该算法首先将音频信号分帧，选择了能量相对较大的帧进行嵌入；另一方面，在进行LSB嵌入时，采用的嵌入算法能够扰乱传统LSB算法所导致的对称性，破坏了统计检测的基础。
关键词：LSB；音频；信息隐藏；能量中图分类号：TP311文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2008)31-0959-02An Improved Audio Information Hiding Algorithm Based on LSBNI Ming, WU Xi-sheng(Jiangnan University School of Information Technology, Wuxi 214122, China)Abstract: An improved audio information hiding algorithm based on LSB. First the algorithm detach audio signal as frame and chose a relatively large energy frame to embedded in it. Second, in embedding, using the embedded algorithm can disrupt traditional LSB algorithm caused by the symmetry, and destroyed the detection of statistics basis.Key words: LSB; audio; hide information; energy1 引言低比特位(Least Significant Bit，LSB)信息隐藏方法是出现较早的一种时域信息隐藏技术，其实现比较容易，隐藏时用秘密消息直接替换载体数据最不重要的比特位，提取秘密消息时将最低比特位取出，然后再进行解密等处理。
一种基于图像偏离度直方图的LSB匹配隐写检测算法
第 １ ３卷 第 ２期 ２１ ０ ２年 ４月
信 息 工 程 大 学 学 报
Ｊ ｕ ｎａ ｆＩ ｆ ｒ ｔｏ ｇｎ ｅ ｉ ｇ Ｕｎ ｖ ｒｉ ｏ ｒ ｌｏ ｎ ｏ ｍａ ｉｎ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎ ｉｅ ｓｔ ｙ
Ｖｏ ． ３ Ｎｏ ２ １１ ． Ａｐ ． ０１ ｒ２ ２
的概 念被 引出来刻 画临域像 素 的空 间相关 性 ， 偏 离度 直方 图上提取 了对 隐写 敏感 的特 征 ， 在 并
加 以优 化。 实验 结果表 明 ： 在未压 缩 高精度 图像 库上 也具 有 ； 隐写分 析 ；Ｓ Ｌ Ｂ匹配 ； 离度 直方 图 偏 中图分类 号 ： Ｐ ９ ． １ Ｔ ３ １ ４ 文 献标识 码 ： Ａ 文 章编 号 ：６ １ ６ ３ ２ １ ） ２— ２ ５— ６ １７ —０ ７ （ ０ ２ ０ ０ ０ ０
一
种 基 于 图像 偏 离度 直方 图 的 Ｌ Ｂ Ｓ 匹配 隐写检 测 算 法
李 韬 ，平 西 建 李 侃 ，
（ ． 息 工程 大学 信 息工 程 学 院 ， 南 郑 州 ４ ０ ０ ； ． 安通 信 学 院 ， 西 西 安 ７０ ０ ） １信 河 ５０ ２ ２ 西 陕 １ １６
摘要 ：Ｓ Ｌ Ｂ匹配 采用 ±１ 改模 式 ， 修 以使其 Ｌ Ｂ与待嵌 入 比特 匹配 ， 强 了隐写 的安 全 性 ， 于 Ｓ 增 对 它的检 测是 当前 的热点 、 点 。提 出一种基 于 图像 局 部 统 计 一致 性 的 隐写分 析 算 法。 偏 离度 难
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。
基于LSB的工程图信息隐藏方法
、 、
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CA D
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特序 列 填 充 到 这 些 像 素 的最 低 位 上
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一
种 时域 隐写 技术 其 实 现 比较 容 易
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方 法 虽 然抗
却将 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
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不 同 分 为 空 域 隐藏算 法 和 变 换 域 隐藏 算 法 空 域 隐 藏 算 法 采 用 直 接 改 变 图像 元 素值 的 力法 的 亮 度 或 色度 中加 入 隐 藏 的 内容
只 需 对 隐秘 载 体进 行 很 小 的
，
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首 先读 取 出图片 中每 个 点 的 像 素值 把 信 息 的 比
，
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信息隐藏实验十LSB信息隐藏的卡方分析
信息隐藏实验十LSB信息隐藏的卡方分析信息隐藏是一种将秘密信息嵌入到载体数据中的技术。
嵌入信息的最广泛应用之一是最低有效位（LSB）信息隐藏。
在LSB信息隐藏中，秘密信息位嵌入到像素的最低有效位中，而保持其他位不受影响。
该技术在数字音频、图像和视频领域得到广泛应用。
卡方分析是一种统计方法，用于衡量统计数据的拟合程度。
在LSB信息隐藏中，卡方分析可以用于分析嵌入数据的随机性。
通过计算嵌入数据和原始数据之间的差异，可以评估嵌入信息与载体数据的一致性。
LSB信息隐藏的实验中，首先需要得到原始的载体数据。
这可以是一幅图像、一段音频或一段视频。
然后，选择一个合适的秘密信息进行嵌入。
秘密信息可以是一串文本、一张图像或一个视频片段。
接下来，将秘密信息的二进制表示按位进行嵌入到载体数据的最低有效位中。
此时，嵌入数据已准备好。
进行卡方分析的下一步是计算频数。
对于每个像素，统计其最低有效位（被嵌入数据所占据的位）出现1和0的频数。
同时，计算原始数据中最低有效位出现1和0的频数。
比较两组频数可以得到嵌入数据和原始数据之间的差异。
卡方分析可以用来评估嵌入数据的随机性。
根据卡方分布表，可以计算卡方值。
通过比较卡方值和临界值，可以判断嵌入数据的随机性是否达到了预期。
如果卡方值小于临界值，则表明嵌入数据的分布与原始数据的分布存在显著差异，嵌入数据不具备较好的随机性。
LSB信息隐藏的卡方分析还可以用于评估嵌入数据的容量。
通过计算嵌入数据和原始数据之间的差异，可以推断嵌入数据的容量。
如果嵌入数据的容量越大，则嵌入数据与原始数据的差异越大。
卡方分析可以帮助评估嵌入数据的最大容量，以便在实际应用中选择合适的嵌入容量。
LSB信息隐藏的卡方分析还可以用于检测嵌入数据的存在。
通过比较卡方值和临界值，可以判断嵌入数据是否存在于载体数据中。
如果卡方值大于临界值，则可以得出嵌入数据的存在性。
这在数字取证和数字水印领域具有重要意义。
LSB信息隐藏的卡方分析是一种有力的工具，用于评估嵌入数据的随机性、容量和存在性。
信息隐藏实验十LSB信息隐藏的卡方分析
实验十 LSB信息隐藏的卡方分析一，实验目的：了解什么是隐写分析;隐写分析与信息隐藏和数字水印的关系..掌握基于图像的LSB隐写的分析方法;设计并实现一种基于图像的LSB卡方隐写分析方法..二，实验环境1; Windows XP 操作系统2; Matlab软件3; BMP格式图片文件三，实验原理隐写术和隐写分析技术是互相矛盾又是相互促进的;隐写分析是指对可疑的载体信息进行攻击以达到检测、破坏;甚至提取秘密信息的技术;它的主要目标是为了揭示媒体中隐蔽信息的存在性;甚至只是指出媒体中存在秘密信息的可疑性..图像LSB信息隐藏的方法是用嵌入的秘密信息取代载体图像的最低比特位;原来图像的7个高位平面与代表秘密信息的最低位平面组成含隐蔽信息的新图像..虽然LSB 隐写在隐藏大量信息的情况下依然保持良好的视觉隐蔽性;但使用有效的统计分析工具可判断一幅载体图像中是否含有秘密信息..目前对于图像LSB信息隐藏主要分析方法有卡方分析、信息量估算法、RS分析法和GPC分析法等..卡方分析的步骤是：设图像中灰度值为j的象素数为hj;其中0≤j≤255..如果载体图像未经隐写;h2i和h2i+1的值会相差很大..秘密信息在嵌入之前往往经过加密;可以看作是0、1 随机分布的比特流;而且值为0与1的可能性都是1/2..如果秘密信息完全替代载体图像的最低位;那么h2i 和h2i+1的值会比较接近;可以根据这个性质判断图像是否经过隐写..定量分析载体图像最低位完全嵌入秘密信息的情况：嵌入信息会改变直方图的分布;由差别很大变得近似相等;但是却不会改变h2i+h2i+1的值;因为样值要么不改变;要么就在h2i 和h2i+1之间改变..令显然这个值在隐写前后是不会变的..如果某个样值为2i;那么它对参数q 的贡献为1/2；如果样值为2i+1 ;对参数q 的贡献为-1/2..载体音频中共有 2h2i 个样点的值为2i 或2i+1;若所有样点都包含1比特的秘密信息;那么每个样点为2i 或2i+1的概率就是0.5..当2h2i 较大时;根据中心极限定理;下式成立：其中->N0;1表示近似服从正态分布所以服从卡方分布.. 上式中;k 等于h2i 和h2i+1所组成数字对的数量; h2i 为0的情况不计在内..r 越小表示载体含有秘密信息的可能性越大..结合卡方分布的密度计算函数计算载体被隐写的可能性为：如果p 接近于1;则说明载体图像中含有秘密信息..四，实验结果1，原图像2，直方图*222*12()ki i i i h h r h =-=∑由于所有的数据画出的直方图过于密集;所以选取80:99这之间的像素值..原图80:99隐写后80:993，不同隐写率下的图像隐写率0.3隐写率0.5隐写率0.74，P值分析由所有的P值可以看出;当隐写率为0.3的时候;P1—P40的值都接近1；当隐写率为0.5的时候;P1—P64的值都接近1；当隐写率为0.7的时候;P1—P91的值都接近1..五，实验结果完成实验之后;可以得出如下结论：依据卡方分析函数;可以判定载体图像中是否含有秘密信息..但是这要求秘密信息必须嵌满所有像素..六，代码附录1，hist_change.mfn;pn=uigetfile{'.jpg';'JPEG files.jpg';'.bmp';'BMP files.bmp'};'select file to haide';name=strcatpn;fn;I=rgb2grayimreadname;sz=sizeI;rt=1;row=roundsz1rt;col=roundsz2rt;msg=randsrcrow;col;0 1;0.5 0.5;stg=I;stg1:row;1:col=bitsetstg1:row;1:col;1;msg; nI=sumhistI;0:255;2';nS=sumhiststg;0:255;2';x=80:99;figure;stemx;nI81:100;figure;stemx;nS81:100;2;Stgprb.mfunction p=StgPrbxn=sumhistx;0:255;2;h2i=n3:2:255;h2is=h2i+n4:2:256/2;filter=h2is~=0;k=sumfilter;idx=zeros1;k;for i=1:127if filteri==1idxsumfilter1:i=i;endendr=sumh2iidx-h2isidx.^2./h2isidx;p=1-chi2cdfr;k-1;3;test.mclear all;fn;pn=uigetfile{'.jpg';'JPEG files.jpg';'.bmp';'BMP files.bmp'};'select file to haide';name=strcatpn;fn;t=imreadname;I=t1:512;1:512;sz=sizeI;for k=1:3rt=0.3+0.2k-1;row=roundsz1rt;col=roundsz2rt;msg=randsrcrow;col;0 1;0.5 0.5;stg=I;stg1:row;1:col=bitsetstg1:row;1:col;1;msg;imwritestg;strcatpn;strcatsprintf'stg_% d_';floor100rt;fn;'bmp';i=1;for rto=0.1:0.01:1row=roundsz1rto;col=roundsz2rto;pk;i=StgPrbstg1:row;1:col;i=i+1;endend。