CN101877118A - 电子文档真伪识别系统 - Google Patents

Abstract

本发明名称为“电子文档真伪识别系统”，该发明涉及计算机应用、电子商务、电子政务、信息安全等多个技术领域。本发明在图像内嵌入的验证信息由混沌系统所产生的密钥和图像自身的特征信息运算产生。认证过程不需要任何其他信息，只需要提取当前图像的特征信息并把它与用户所拥有的私钥进行运算，即可判断当前图像是否有效。因为验证信息由密钥通过混沌系统生成，因此系统具有高度的安全性。因为验证信息与图像中每一个像素高度相关，因此生成的认证图像对篡改具有高度的敏感性。该发明能够实现对纸质票据的电子扫描图像、电子图像文档等图像的防伪认证，在电子商务、电子政务等领域具有广泛的应用价值。

Description

电子文档真伪识别系统

技术领域

本发明所提出的电子文档真伪识别系统是采用数字水印技术实现的对电子文档有效性进行判断的方法，该方法涉及计算机应用、电子商务、电子政务、信息安全等多个技术领域。

背景技术

目前，处于电子商务、电子政务的快速发展阶段，出现了大量的过渡性电子文档，如各种纸质票据的扫描图像等。这类图像通常采用公开信道传递、公开保存方式存储。因此，对这类图像的有效性认证一直是备受关注的焦点问题。数字水印技术是将数字、序列号、文字、图像标志等版权信息嵌入到多媒体数据中，以起到版权保护、秘密通信、数据文件的真伪鉴别和产品标识等作用。目前，已经有企业将数字水印技术用于图像的认证，但认证过程中通常比较复杂，而且需要第三方提供有效的认证保证。

发明内容

本发明所提出的“电子文档真伪识别系统”，通过在图像内嵌入一段特定的由混沌系统所产生的密钥和图像自身的特征信息所决定的验证信息，而达到对图像自认证的目的。认证过程不需要任何其他信息，只通过提取当前图像的特征信息并把它与用户所拥有的私钥进行相关运算，即可判断当前图像是否有效。因为验证信息由密钥通过混沌系统生成，因此保证了验证结果的安全、有效性。因为图像自身验证信息取决于需要认证图像的每一个像素的高七位信息，并且采用了Hash运算，因此图像对篡改具有高度的敏感性。

附图说明

图1为需要进行认证的图像，此时图像尚未嵌入认证信息。

图2为将需要认证图像的最低有效位置零后的图像。

图3为“认证信息嵌入过程”中生成的用于认证的混沌二值矩阵。

图4为具有自认证功能的图像。

图5为被篡改后的具有自认证功能的图像。

图6为图4的最低有效位图像。

图7为图5的最低有效位图像。

图8为“认证过程”中所生产的混沌二值图像，该图像与“认证信息嵌入过程”中所生产的混沌二值图像一致。

图9为未发生篡改的具有自认证功能图像的最低有效位信息与混沌矩阵异或所产生的异或矩阵。即由图6与图8异或所产生的图像。

图10为发生篡改的具有自认证功能图像的最低有效位信息与混沌矩阵异或所产生的异或矩阵。即由图7与图8异或所产生的图像。

图11为应用私钥对未发生篡改的图像的异或矩阵解密后所产生的图像，即应用私钥从图9解密所产生的图像。

图12为应用私钥对发生篡改的图像的异或矩阵解密后所产生的图像，即应用私钥从图10解密所产生的图像。

图13为对未发生篡改的图像的高七位计算Hash值所产生的图像，即对图4计算Hash值所产生的图像。

图14为对发生篡改的图像的高七位计算Hash值所产生的图像，即对图5计算Hash值所产生的图像。

图15为未发生篡改的图像所对应的认证图像，即图4的认证图像，该认证图像说明图4没有被篡改过。

图16为发生篡改的图像所对应的认证图像，即图5的认证图像，该图说明图5被篡改过，并指出了篡改的位置。

具体实施方式

具体实施方式分为两个过程：认证信息嵌入过程、认证过程，具体如下：

1.认证信息嵌入过程

认证信息嵌入过程完成将图像的认证信息嵌入到图像内的功能，具体步骤如下：

第1步：认证图像最低有效位置零

首先读取需要认证的图像O，将其像素位的最低有效位置为0。具体实施方法为，首先将像素值转换为二进制，如下：

Pb_i，j＝Cb(O_i，j)

式中，O_i，j为图像内位置为(i，j)点的像素值；函数Cb( )为进制转换函数，实现将十进制数转换为二进制；Pb_i，j是点(i，j)的像素值的二进制表示形式。

将得到的Pb_i，j的最低有效位置零，如下：

Pbo_i，j＝sLSBO(Pb_i，j)

式中，函数sLSBO()实现将其参数的二进制最低位置为零，Pbo_i，j是得到的最低位为零的二进制表示形式。

为了方便问题的说明，此处以图1为例，将其做为需要认证的图像进行说明。该图像的大小为512*512像素。该图像最低有效位置零后图像如图2所示。从图中可以看出，最低有效位的改变对图像质量的影响并不大。

第2步：图像分块

为了能够对图像进行有效验证，将图像分成m*n像素大小的互不相交的图像块，以图1为例，将其分割成16*16像素大小互不相交的图像块。

第3步：计算块内Hash值

依次对每个分块进行处理。将块内的Pbo_i，j组成一个字符串和，记为PboSum，对其进行Hash运算，得到其Hash值，如下：

Vhash_m，n＝DHash(PboSum_m，n)

式中，PboSum_m，n代表标号为(m，n)的子块内字符串和；DHash()是多次Hash函数运算，保证最后得到有效长度的Hash值；Vhash_m，n是最后得到的块内Hash函数值，由上述运算过程可知，该值与对应子块内的像素点的高七位像素值高度相关。

例如，在第(15，17)子块内，可以得到如下Hash值片段：

01110101110110110101011111000111101000111011010101000

第4步：应用公钥加密块内Hash值

应用公钥依次加密每个块内的Hash值，如下：

Pb_m，n＝pbk(Vhash_m，n)

式中，pbk( )为应用公钥Pbkey加密块(m，n)内的Hash值，得到加密后的Hash值Pb_m，n。

第5步：生产混沌序列

混沌系统所产生的映射对初值极为敏感，初始值稍微不同，就会迅速变成完全不同的状态，此处采用的混沌系统如下：

$x_{n+1}=1-2x_n^2$ x_n∈[-1，1]

该系统为混沌系统，所产生的序列为混沌序列。此处读取用户预先设定一个初始值，产生一个混沌映射，该映射大小与要认证图像的长M和宽N的乘积M*N相等。为了加密图1，需要产生的序列长度为512*512。

第6步：生产二值序列

上述步骤所产生的混沌映射均匀分布在[-1，1]内，将其转换为二值序列B_n，转换公式如下：

$B_n=\left\{\begin{array}{cc}0& x_n>0\\ 1& \mathrm{else}\end{array}\right.$

第7步：二值序列转换

将上述得到的二值序列B_n，转换为一个矩阵BM，矩阵大小与需要验证图像的大小保持一致，即该矩阵有M行、N列，矩阵中含有M*N个元素。

具体实现思路为，例如有二值序列长度是64位，为

0111010010110110 0111010101010101 1111000010100010 0101010111111111

如果其所要验证的图像大小为4*16，则要将其转换为4*16矩阵，变为：

0111010010110110

0111010101010101

1111000010100010

0101010111111111

为了对图1进行认证，需要将矩阵转换为512*512像素大小。此时，通过对混沌初始值为0.89所产生的二值序列转换所得到的二值混沌矩阵图像如图3所示。

第8步：将加密后的Hash值与混沌值异或

为了提高验证的安全性、可靠性，将Pb与BM进行异或，得到新的矩阵Elsb，如下：

$\mathrm{Elsb}=\mathrm{Pb}\⊕\mathrm{BM}$

式中，

表示异或运算。

第9步：将异或值嵌入到需要认证图像的最低位

将得到的Elsb嵌入到需要验证图像的最低有效位内，如下：

Vo＝EBlsb(Pb，Elsb)

式中，EBlsb(Pb，Elsb)实现将Elsb嵌入到图像Pb的最低有效位内，此时得到的图像Vo，即为能够实现自认证的图像。

此时，将上述步骤内得到的混沌矩阵(如图3所示)，嵌入到已经将最低有效位置为零的需要认证的图像(如图2所示)内，得到具有自认证功能的图像如图4所示。

2.认证过程

第1步：读取图像最低有效位

读取需要认证图像Dv的最低有效位，如下：

Vlsb＝VElsb(Dv)

式中，函数VElsb( )实现提取图像Dv的最低有效位；Vlsb为得到的最低有效位信息。

为了方便问题说明，首先将上述“认证信息嵌入过程”过程得到的具有自认证功能的图像进行修改，如图5所示。再分别提取未发生修改的图像(如图4所示)和已发生修改的图像(如图5所示)的最低有效位信息，此时得到的最低有效位图像分别如图6、图7所示。

第2步：生产混沌二值矩阵

按照在“认证信息嵌入过程”中“第5步、第6步、第7步”同样的处理方式，生产二值混沌矩阵BM。

此时，采用与“认证信息嵌入过程”中“第5步、第6步、第7步”同样的初始值产生混沌序列，最后得到的混沌矩阵与“认证信息嵌入过程”中所产生的矩阵一致，如图8所示。

第3步：最低有效位信息与混沌矩阵异或

将最低有效位信息矩阵与混沌二值矩阵进行异或运算，得到新的矩阵Vp，如下：

$\mathrm{Vp}=\mathrm{VElsb}\⊕\mathrm{BM}$

式中，表示异或运算。

此时，分别将未被篡改的认证图像的最低有效位图像(如图6所示)、已被篡改的认证图像的最低有效位图像(如图7所示)与混沌二值图像(如图8所示)进行异或，结果分别如图9、图10所示。

第4步：将矩阵Vp分块

为了实现验证，将矩阵Vp分成m*n大小的互不相交的图像块。

以图9、图10为例，分别将其分割成16*16像素大小互不相交的子图像块。

第5步：应用私钥解密矩阵Vp子块

应用与“认证信息嵌入过程”中公钥所对应的私钥，对矩阵Vp中的每一个子块进行解密，如下：

Vvhash_m，n＝pr(Vp_m，n)

式中，函数pr( )的功能为，应用与“认证信息嵌入过程”中“第4步”中公钥Pbkey所对应的私钥Pr key进行解密；Vp_m，n为矩阵Vp内的(m，n)子块；Vvhash_m，n为得到的块(m，n)的解密信息。

对图9、图10分别进行解密，得到其解密图像如图11、图12所示。

第6步：计算要认证图像的高七位Hash值

应用与“认证信息嵌入过程”中“第1步、第2步、第3步”同样的方式计算需要认证图像的高七位Hash值Vthash。

此时，对图4、图5分别计算其高七位的Hash值图像，结果如图13、图14所示。

第7步：生成认证图像

生成一幅认证图像Vi，大小为M*N像素，其与要认证图像的大小一致。然后将图像分为m*n大小的子块。子块内的值，取决对应子块的Vvhash和Vthash的比较结果，如果比较的结果为他们的值一致，说明该子块未必修改过，将子块内所有值置为0；如果比较的结果为他们的值不一致，说明该子块发生过篡改，则将子块内所有值置为1。具体如下：

${\mathrm{Vi}}_{m,n}=\left\{\begin{array}{cc}0& \mathrm{Vvhash}\≠\mathrm{Vthash}\\ 1& \mathrm{else}\end{array}\right.$

生成一幅认证图像，将图11和图13进行对比，将图12和图14进行对比，此时的认证图像分别为图15、图16。图15为图4的认证图像，该认证图像说明图4没有被篡改过；图16为图5的认证图像，该图说明图5被篡改过，并指出了被篡改的位置。

第8步：给出认证结果

在给出认证图的基础上，给出图像认证结果。扫描整个认证，如果图像内所有点像素点值均为0，说明图像未必修改过，为有效图像；如果其中存在像素点值为1，则说明要认证的图像被篡改过。

Claims (5)

1.一个电子文档真伪识别系统，其特征是在识别过程中结合了混沌系统和图像自身的特征信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是在认证过程中对认证图像进行分块后，对每一块的信息进行了Hash运算。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征是在认证过程中采用了公钥对Hash值进行处理。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征是识别的结果以认证图像的形式进行了篡改定位显示。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征是认证信息与图像内每个像素点的二进制高七位值高度相关。

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