一种基于BMP图像相邻像素的隐写分析方法

张杰

摘要：首先介绍BMP文件结构及特点以及相邻像素相关的特性，基于此提出了一种新的隐写分析算法，该算法分别计算每个像素与其八个领域像素的异或值的和，再统计根据计算的值归类，以此扫描完成整个图像。最后统计图像中各个异或值和相同的数目，以此来判断是否含有隐秘信息。实验编程环境为VS2008，通过实验结果表明，此检测算法统计量小、实现简单，在隐秘信息嵌入量较多时具有较高检测率。

关键词：隐写分析；BMP；相邻像素

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）07-1524-04

二十一世纪来，信息网络的发展以及计算机技术、通信技术及信息处理技术研究的深入，计算机通讯方向的信息隐藏（Information Hiding）[1，2]的研究越来越深入，信息隐藏的主要优点为：除开通信各方外，其他方不会发现隐藏的消息存在于通讯信息。信息隐藏技术以数字图像作为载体通过替换图像空域里面的最低有效比特位（LSB）来达到隐藏秘密信息的目的是较早出现，同时研究较深入的技术。许多使用较广、隐藏信息较好信息的信息隐藏技术都是建立在LSB嵌入方法上，例如S-Tools和Hide4PGP等。

虽然信息隐藏的技术能确保机密信息在网络上传递的安全，但是也会被其他人员所利用破解，隐写分析技术就是保护信息的安全。隐写分析就是针对信息隐藏技术的攻击方法，同时是对抗其他非法传播信息的重要方法。当前已提出的比较多的较好的隐写分析方法，例如Westfeld[3]发现的χ2检验方法，可以对于隐秘信息顺序嵌入的情况估算出嵌入的信息长度与信息位置，但如果载体颜色或者频率成分多、嵌入分布不混乱的情况下检测准确性将不准确。J. Fridrich提出的RS检测方法[4] 具有较高的检测率在随机嵌入秘密信息的情况下，不过此方法仅对于灰度图像以及彩色图像有较好效果；张涛等人发明了差分直方图转移系数法[7]，当信息量的隐藏量高于40% 时效果将比RS的检测更好。张新鹏发现的GPC（gray-level plane crossing） [8，9]隐写分析方法计算简洁，缺点待提高检测的性能。

本文介绍一种新的隐写分析的算法，这种算法的统计量较小、实用性强，当隐秘信息摄入量较多时将会有效地快速检测隐秘信息。

1 BMP结构及特点

5 结论

本文的隐写分析算法在相邻像素相关特性的基础上，算法的正确性和可行性是通过大量实验检验的。理论与实践表明，此方法统计量小，算法简单，在嵌入率比较高时能够达到较高的检测效果，并且在只需统计领域像素异或值下。但PS检测算法只对LSB隐写图像检测具有有效性，若图像为其它隐写方法，PS检测算法将会无效。因此一个通用且有效的隐写分析方法是下一步研究目标。

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