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1、第 21 卷 第 2 期2009 年 2 月计 算 机 辅 助 设 计 与 图 形 学 学 报J OU RNAL OF COMPU TER2A IDED DESIGN & COMPU TER GRAP HICSVol. 21 , No. 2Feb. , 2009收 稿 日 期 :2008 - 04 - 23 ;修 回 日 期 :2008 - 11 - 20. 基 金 项 目 :国 家 自 然 科 学 基 金 (60473022) . 徐 旭 ,男 ,1981 年 生 ,硕 士 ,主 要 研 究 方 向 为图 像 处 理 、 信 息 隐 藏 . 平 西 建 ,男 ,1953 年 生 ,硕 士 ,
2、教 授 ,博 士 生 导 师 ,主 要 研 究 方 向 为 图 像 处 理 、 模 式 识 别 、 信 息 隐 藏 . 张 涛 ,男 ,1977 年 生 ,博士 ,副 教 授 ,硕 士 生 导 师 ,主 要 研 究 方 向 为 图 像 处 理 、 模 式 识 别 、 信 息 隐 藏 . 王 国 新 ,男 ,1976 年 生 ,硕 士 ,主 要 研 究 方 向 为 图 像 处 理 、 信 息 隐 藏 .针 对 LSB匹 配 隐 写 的 图 像 复 原 隐 写 分 析徐 旭 平 西 建 张 涛 王 国 新(信 息 工 程 大 学 信 息 工 程 学 院 郑 州 450002)(xxuu1217 1
3、63. com)摘 要 最 低 有 效 位 (L SB)匹 配 隐 写 是 目 前 图 像 隐 写 分 析 的 难 点 和 热 点 之 一 . 为 了 提 高 针 对 L SB 匹 配 隐 写 的 隐 写分 析 算 法 性 能 ,将 图 像 退 化 P复 原 理 论 与 图 像 隐 写 分 析 相 结 合 ,提 出 一 种 新 的 隐 写 分 析 算 法 . 首 先 将 L SB 匹 配 隐 写 过程 建 模 为 加 性 噪 声 造 成 的 图 像 退 化 过 程 ,提 出 了 一 种 专 用 复 原 滤 波 算 法 ;然 后 将 载 密 图 像 的 复 原 图 像 作 为 载 体 图 像的
4、估 计 图 像 ,提 取 载 密 图 像 与 估 计 图 像 的 质 心 特 征 ,结 合 Fisher 线 性 判 决 器 实 现 隐 写 分 析 . 实 验 结 果 表 明 ,复 原 滤 波算 法 可 有 效 地 复 原 受 L SB 匹 配 隐 写 噪 声 污 染 的 退 化 图 像 ,隐 写 分 析 算 法 的 总 体 性 能 优 于 Ker 方 法 ,尤 其 在 低 嵌 入 率条 件 下 表 现 良 好 ,适 用 于 空 间 域 图 像 L SB 匹 配 隐 写 .关 键 词 信 息 隐 藏 ;隐 写 分 析 ;图 像 退 化 P复 原 ;L SB 匹 配 隐 写 ;Lee 滤 波中
5、 图 法 分 类 号 TN911. 73Image Restoration2Based Steganalysis Directed to LSB Matching SteganographyXu Xu Ping Xijian Zhang Tao Wang Guoxin( I nstitute of I nf ormation Engineering , I nf ormation Engineering Universit y , Zhengz hou 450002)Abstract The least significant bit (L SB) matching steganograp h
6、y is one of t he most difficult andattractive subject s to steganalyst s. To achieve better detection performance , t his paper p roposes asteganalysis algorithm applied to spatial image , by combing t he image degradationPrestoration t heorywit h steganalysis. By t he algorit hm , firstly we model
7、t he image degradation process caused by additivenoise , on embedding process , and proposes a spatial restoration filter correspondingly. In case therestored image of stego2image is taken as t he estimation of t he cover2image , we calculate t he center2of2mass feat ure vector between the original
8、image and t he restored one. And t he steganalysis isaccomplished by introducing the mentioned feat ure vector into Fisher linear discrimination.Experimental result s show t hat t he proposed filter manages to recover t he stego2degraded image ,andt he steganalysis method generally performs better t
9、 han Kerps method , especially in t he condition of lowembedding rate. The proposed steganalysis algorit hm is applicable to L SB matching steganograp hy forspatial images.Key words information hiding ; steganalysis ; image degradationPrestoration ; L SB matchingsteganograp hy ;Lee filter随 着 以 互 联 网
10、 为 代 表 的 信 息 技 术 的 普 及 应 用 ,信 息 的 安 全 保 护 问 题 日 益 突 出 . 作 为 信 息 隐 藏 技 术的 主 要 分 支 之 一 ,数 字 隐 写 技 术 将 秘 密 信 息 嵌 入 公开 数 字 载 体 ,隐 藏 了 信 息 的 存 在 性 . 数 字 隐 写 在 增 强通 信 安 全 性 的 同 时 ,也 向 信 息 安 全 监 管 提 出 了 新 的挑 战 ,因 此 作 为 其 反 向 攻 击 技 术 ,隐 写 分 析 的 研 究 受到 研 究 者 的 普 遍 重 视 .空 域 图 像 最 低 有 效 位 (least significant bi
11、t , LSB)隐 写 方 法 因 其 隐 藏 容 量 大 、 算 法 简 单 而 得 到 广 泛 应用 . L SB 隐 写 方 法 主 要 有 L SB 替 换 隐 写 和 L SB 匹配 ( 1) 隐 写 . L SB 替 换 隐 写 存 在 奇 偶 值 对 的 不 对称 现 象 ,研 究 者 据 此 提 出 了 许 多 可 靠 的 检 测 方 法 . 而L SB 匹 配 隐 写 避 免 了 值 对 不 对 称 现 象 ,具 有 很 高 的检 测 难 度 ,是 当 前 隐 写 分 析 研 究 的 热 点 和 难 点 问 题 .与 L SB 替 换 隐 写 相 比 ,目 前 针 对 L S
12、B 匹 配 隐写 的 隐 写 分 析 方 法 较 少 ,且 检 测 性 能 有 限 . Harmsen等 1 把 选 择 图 像 直 方 图 特 征 函 数 质 心 作 为 特 征 ,通过 训 练 确 定 相 应 的 阈 值 区 分 载 体 、 载 密 图 像 ,取 得 了一 定 的 效 果 ;陈 丹 等 2 提 出 了 针 对 加 性 空 域 掩 密 算法 的 通 用 隐 写 分 析 方 法 ,分 别 利 用 差 分 直 方 图 分 布的 高 阶 统 计 矩 和 曲 线 下 特 殊 区 域 之 间 的 面 积 比 重 来度 量 隐 写 前 后 差 分 直 方 图 差 异 ; Mehrabi
13、等 3 将 图像 的 三 级 Haar 离 散 小 波 变 换 分 解 为 13 个 子 带 (含图 像 本 身 ) ,得 到 78 个 特 征 ,并 利 用 支 持 向 量 机 进 行分 类 识 别 ;Liu 等 425 提 出 了 利 用 小 波 域 广 义 高 斯 分布 的 形 状 参 数 来 描 述 图 像 复 杂 度 的 方 法 以 及 基 于 特征 提 取 和 神 经 模 糊 推 断 系 统 的 方 法 等 .一 般 而 言 ,隐 写 分 析 方 是 无 法 得 到 载 体 图 像 的 ,只 能 利 用 载 体 图 像 的 统 计 先 验 模 型 和 载 密 图 像 的 特征 进
14、行 隐 写 分 析 . 而 数 字 图 像 的 统 计 特 征 变 化 大 ,采样 噪 声 、 压 缩 参 数 、 图 像 处 理 历 史 以 及 图 像 的 纹 理 、亮 度 差 异 等 因 素 都 会 对 图 像 的 特 征 产 生 很 大 的 影响 ,以 至 于 很 多 情 况 下 难 以 找 出 合 适 的 可 区 分 载 体图 像 和 载 密 图 像 的 特 征 判 决 阈 值 . 针 对 这 个 问 题 ,有研 究 者 尝 试 由 载 密 图 像 估 计 载 体 图 像 的 某 些 特 征 .若 待 检 测 图 像 的 相 应 特 征 与 估 计 特 征 相 差 较 大 ,则认 为
15、 是 载 密 图 像 ; 否 则 , 认 为 它 是 载 体 图 像 . 如Fridrich 等 6 对 载 密 J PEG图 像 进 行 裁 剪 和 重 压 缩来 估 计 载 体 图 像 的 DCT 系 数 直 方 图 特 征 ,以 实 现对 变 换 域 F5 隐 写 算 法 的 检 测 ; Ker7 通 过 对 载 密BMP 图 像 进 行 校 准 来 估 计 载 体 图 像 的 直 方 图 特 征函 数 质 心 和 邻 接 直 方 图 的 特 征 函 数 质 心 ,以 实 现 对空 间 域 L SB 匹 配 隐 写 的 检 测 .本 文 借 鉴 这 种 估 计 载 体 图 像 特 征 的
16、 思 路 ,将L SB 匹 配 隐 写 对 图 像 的 影 响 建 模 为 图 像 退 化 过 程 ,设 计 适 用 于 该 退 化 过 程 的 复 原 算 法 ,结 合 载 体 图 像的 直 方 图 特 征 函 数 质 心 、 邻 接 直 方 图 特 征 函 数 质 心以 及 Fisher 线 性 分 类 器 实 现 隐 写 分 析 .1 LSB匹 配 隐 写 与 图 像 退 化 模 型图 像 退 化 即 图 像 受 到 一 定 的 系 统 或 噪 声 影 响 后所 产 生 的 退 化 现 象 . 退 化 过 程 可 以 被 模 型 化 为 一 个退 化 函 数 和 一 个 加 性 噪 声 项 ,输 入 一 幅 原 始 图 像 ,产生 一 幅 退 化 图 像 8 . 设 退 化 函 数 的 空 间 描 述 为 h ( x ,y) ,加 性 噪 声 为 ( x , y) . 若 h( x , y) 为 线 性 位 置 不 变函 数 ,则 图 像 f
