三亚学院 高华玲
信息隐藏关键技术研究综述
三亚学院 高华玲
【摘要】为了探明信息隐藏技术的最新研究进展,本文对国内外最新的发展进程进行总结。查阅大量的国内外相关文献的前提下,归纳了目前信息隐藏的关键技术研究方法,并对隐写分析的最新研究进展进行了剖析。最后对图像信息隐藏算法的研究前景和应用方向进行了展望。
【关键词】隐写术;数字水印;信息隐藏;隐写分析;综述
信息隐藏技术起源于数字水印技术。1954年出现第一个电子水印技术,20世纪60-80年代信息隐藏技术发展缓慢。1992年国际上正式提出信息隐形性研究,1993年Tirkel等首次提出“watermark”一词,标志信息隐藏技术的诞生。
1996年5月英国剑桥大学召开了第一届信息隐藏学术研讨会(IH),对相关术语进行了统一规范。直到2012年IH2012已举办14届。大型国际会议MMSec(ACM Workshop on Multimedia and Security)1998年至2012年也举办了14届。在研究领域上,两个国际会议越来越趋于一致,在此之后合并为信息隐藏和多媒体安全研讨会IH & MMSEC (ACM Information Hiding and Multimedia Security Workshop),第1届会议于2013年6月在法国举办,至2016年6月即将举办第4届会议。数字水印国际学术会议IWDW(International Workshop on Digital-forensics and Watermarking)2016年9月即将在北京举行第15届会议。国际会议SPIE-ICDIP(International Conference on Digital Image Processing)数字图像处理国际会议2009年举办第1届,目前第8届会议将于2016年5月在四川成都举办。国内会议全国信息隐藏暨多媒体信息安全学术大会(CIHW),自1999年举办第1届到2016年10月合肥即将召开的第14届大会。
表1 信息隐藏技术研究方法的归纳
20世纪90年代以来,各大科研院所大量学术研究在进行。美国北德克萨斯大学计算机辅助设计实验室研究出多款面向图像和视频的数字水印芯片。中国高校和科研院所也非常积极,如北京大学的计算机科学技术研究所、上海交通大学等。
信息隐藏是将秘密信息隐藏在其他媒体中,通过载体的传输,实现秘密信息的传递。信息隐藏技术主要研究隐写术和数字水印。信息隐藏在载入隐藏信息后要保证其不可感知性,隐藏信息要能抵御外部攻击,就是要具有鲁棒性。隐写术强调隐藏容量,对鲁棒性要求不多,但是数字水印则强调版权的保护,要鲁棒性非常好,隐藏容量不要太大。
信息隐藏的载体包括文本、图像、音频、视频和微粒DNA等。目前绝大多数的研究都是以图像为载体,本文将以图像载体进行相关技术归纳(见表1)。
隐写分析包括隐写检测与秘密信息提取两个过程,是隐写术的逆向分析。隐写分析揭示媒体中秘密信息的存在或指出媒体中存在隐写信息的可疑性。因所持有的信息的不同,隐写分析有6种情况:仅有含密对象、仅有秘密信息、有隐写工具和秘密信息、仅有隐写工具、有隐写算法和原始载体和含密对象。通常原始载体很难获得,非盲检测有局限性,目前盲检测是隐写分析的主要方向。
隐写分析的检测方法主要有专用的隐写分析和通用的隐写分
析。专用的隐写分析针对某一类别的隐写算法,仅针对空域的方法或仅针对变换域。通用的隐写分析方法同时检测空域和变换域。
3.1 专用的隐写分析方法
空域的LSB隐写工具EzStego、Stehide、S-Tools、Gifshuffle、Stash、BPCS、Stagano等是隐写分析主要对象。隐写分析的方法主要通过秘密信息嵌入方式对载体图像的统计特征的影响进行分析,例如差分直方图统计分布特征法、基于SPAM特征的算法、基于LSB的灰度级变化率的方法、LSB与其他位平面相关性比较法、统计图像LSB序列的短重码距离法等[1]。
变换域的隐写分析方法主要是针对DCT域隐写工具JPHide、Jsteg、Jsteg-Shell、F5、MB、Outguess等,例如针对JSteg工具的隐写分析检测,通过统计颜色频度检测连续嵌入的秘密信息[2]。
3.2 通用的隐写分析方法
通用的隐写分析要对图像的特征值进行选取,并确定阈值的大小,算法的复杂性较高,隐写分析的结果并不理想。Farid等人提出QFM方法统计小波域系数,并用支持向量机判别,对DCT隐写效果较好[3]。
目前,数字水印是解决数字知识产权保护的主要途径。信息隐藏还应用在数字信号传输过程中的数据完整性的鉴定,以及秘密信息以多媒体为载体进行的安全传输中。近年来信息隐藏技术在电子商务领域用来确认网上交易的进程,使交易双方不能抵赖。
隐写分析的方法理论研究、评价方法和运行系统是今后研究的主要方面。理论研究上,统计分析是主流,隐写分析可简化成为载体图像的噪声检测问题,目标是要区分随机噪声和秘密信息。隐写分析的全自动检测系统是隐写分析系统的探索方向。
参考文献
[1]熊钢,平西建,张涛 等.基于区域随机性度量的LSB匹配隐写分析[J].计算机研究与发展,2013,50(5)﹕942-950.
[2]Westfeld A,Pfitzmann A.Attacks on Steganographic Systems[C]//International Workshop on Information Hiding.Springer-Verlag,1999﹕61-76.
[3]Farid H.Steganalysis using color wavelet statistics and oneclass support vector machines[J].Proceedings of SPIE-The International Society for Optical Engineering,2004,5306﹕35-45.
项目基金:三亚学院校级一般项目(No.XYZZ1319)、三亚市院地合作项目(No.2013YD43)。
作者简介:
高华玲(1980—),女,河北唐山人,硕士,讲师,主要研究方向:信息隐藏、语义搜索。