CN102315931B - 机密信息的游动编码隐藏方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种机密信息的游动编码隐藏方法。本方法包括发送方的秘密信息嵌入过程和接收方的秘密信息提取过程,图1是本发明的总流程框图。发送方将秘密信息和载体数据都作为比特流处理，即每个秘密比特位可由一系列的连续载体位表示；接收方收到含密图像后，根据发送方与接收方拥有共同的密钥，提取秘密数据。本发明可用于以灰度、彩色等数字图像为载体的信息隐藏，是一种高效而安全的信息隐藏方法。

Description

机密信息的游动编码隐藏方法

技术领域

本发明涉及一种以数字图像为载体的信息隐藏方法。

背景技术

信息隐藏技术是将要发送的秘密消息嵌入到多媒体载体信号内部（通常为数字图像），以不引起外界注意的方式通过公共信道，特别是互联网进行传递，从而实现隐蔽通信，可用于军事情报、间谍情报、商业机密的秘密传送，对信息安全和国家利益具有重要意义。而目前也出现了多种针对信息隐藏的有效检测手段，其主要通过检测由于数据嵌入所造成的统计异常来揭示载体中隐蔽信号的存在。通常载体中嵌入的秘密信息越多，其抵御检测攻击的能力就越弱，所以在利用信息隐藏技术进行隐秘通信时，一方面要能够嵌入足够多的秘密信息，保证一定的嵌入量；另一方面，要降低由于信息嵌入对载体造成的可察觉变化，保证通信的安全性。

利用编码技术增加秘密信息的冗余性，以占用较多的载体数据为代价，换取对载体数据的较少改动，使得载体统计特性的变化不明显，是提高信息隐藏安全性的有效手段。例如，方向编码(EMD)利用不同的调整方向表示不同的秘密信息，可以在n个像素中最多以幅度1改动1个像素来隐藏1位(2n+1)进制数，即log₂(2n+1)bit数据。将载体二值图像分成m×n 的小块，在每个小块中最多改动2个象素值就可以嵌入log₂(mn + 1)比特秘密数据。另有一种湿纸 (wet paper)编码，嵌入方可以自由选择嵌入位置，接收方在不确知嵌入位置的情况下也可提取秘密信息。可参阅如下论文：

[1] Zhang X and Wang S, Efficient Steganographic Embedding by Exploiting Modification Direction, IEEE Communications Letters, 10(11), 2006:781-783。

[2] Fridrich J, et al., Writing on Wet Paper, IEEE Transactions on Signal Processing, 2005:3923-3935。

然而，以往编码方法存在的缺陷是：一、数据嵌入和提取都是以分组的形式进行的，即嵌入/提取过程在不同的载体块是相互独立的。二、默认所有载体位置由于嵌入数据引起的修改对载体图像本身产生的影响是一致的，忽略了嵌入秘密信息后由于破坏像素点之间的相关性而有可能产生的视觉上的明显失真。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述不足，提供一种机密信息的游动编码隐藏方法，基于数据的统计安全性构造，将游动编码与载体图像的一些实际特征结合起来考虑，在降低载体失真的同时兼顾含密载体的视觉安全。

为了达到上述目的，本发明采用的技术方案分为两部分，一是发送方的秘密信息嵌入过程；二是接收方的秘密信息提取过程：

目前在数字图像中被广泛使用的信息隐藏方法是空间域的LSB方法，即信息被嵌入到每个载体像素的最低比特位（Least Significant Bit），本发明也借用此方法，将载体元素的LSB位提取成数据流。假设，秘密信息数据位为N_s ，载体中LSB位被嵌入信息的比特位为N_h ，则定义k = N_h / N_s 为传输率，并认为它是一个正整数，而且总是大于1。

一、接收方秘密信息嵌入过程：

1. 现有L位待嵌入的秘密信息表示为：X= [x₁，x₂，¼，x _L ] ，向量X为二进制序列， 即x _i ∈{0,1}，i=1，2，…，L。

载体空间（LSB位数据流）表示成：

∈{0,1},

这里，b_i,j 的值为0或者1，表示像素的最低比特位，下标i、j表示像素所在位置，且 i=1，2，…，L ，j=1，2，…，k。

构造一个大小为(t+1)×k二进制生成矩阵G：

∈{0,1}，

其中，，这里要求矩阵G第一行元素为全1，并且所有列向量互不相同。例如，k=4时，

。

2. 假设载体图像中某点的像素值为p_i,j ，与它相邻的四个点的像素值分别为： p_{i,j- 1}， p_{i,j+ 1}， p_{i- 1,j} ， p_{i+ 1,j} ，计算相邻四点的平均值p ’。

令 (1)，

我们把Δ称之为更改代价，当Δ的值较大时，说明p_i,j 像素点和周围点的像素值相近，类似于平坦区域，这时，如果一旦去更改p_i,j 的值，那么在视觉上就有可能产生异样，降低了信息隐藏的安全性，因而在编码的过程中要尽量避免修改这样的点，而是选择Δ值较小的点嵌入秘密数据。计算出载体空间每个象素点的更改代价值（这里要说明的是，对位于图像边缘的像素点，则相应地减少点的计算个数），这样就生成了一个代价矩阵C（如果(1)式的分母为零，则令此时的Δ=10，意指更改该点的代价值非常大），下面矩阵元素c_i,j 表示对应要更改载体b_i,j 的代价值，：

。

现在要求能使得各象素点的总代价尽量低，同时又避免局部修改代价较大的点的编码方法，本发明提供的树形扫描法就能满足这样的要求，它能使每嵌入一比特秘密信息产生的影响尽量最小，包括当前嵌入位置对之后的数据嵌入位置的影响，就像树形结构一样，搜索到最佳的编码路径。

3. 游动编码的思想是使得插入和提取的每个秘密位由一系列的连续载体位表示，每个可用载体位又涉及到几个连续的秘密位。由原始载体数据b_i,j 和生成矩阵G计算出关联值y_s ，对每个载体b_i,j 计算y_s ，得到关联向量Y：

(2)，

这里如果s-i+1≤ 0，则令b_{s-i+ 1} =0。

4. 引入向量Z，并使之满足下式，来表示嵌入某秘密信息时对应的载体数据是否需要翻转修改，即0变成1或者1变成0，使之满足下式：

(3)，

即，得到向量。

下面运用用树形扫描法搜索最佳的编码路径，扫描Z并假设z_s 为其中第一个非零元素，那么，此时翻转(0变成1或者1变成0){b_{s, 1} ,b_{s, 2} … b_s,k }中任意一个数都可以使得z_s =1，同时记下相应的代价值即{c_{s, 1} ,c_{s, 2} … c_s,k }。

接下来继续扫描到z_{s+ 1}，由上一步骤可知，已经为z_{s+ 1}预留数值，若z_{s+ 1}与预留的数值相等，则不必做修改，继续扫描到下一个数，在这一步的代价即为零；若两个数不相同，则需要修改，修改的方式同样有k种，然后记下相应的代价值。

倘若计算的深度为d（d为正整数），即扫描到z_{s+d- 1}，最多产生k^{d- 1}种情况，实际上小于这个数，每种情况都对应一个b_i,j 的组合，和一个对应的代价c_i,j 组合，对每组c_i,j 求和，并比较出得出代价和最小的那种情况，由此决定最初的z_s 选择哪一种情况，舍弃其他的情况，这一做法除了用于确定代价最小的位置组合，也是为了减少运算量，提高运算效率。

继续扫描到z_s+d ，同样地，由z_{s+ 1}仍然有不同的路径抵达z_s+d ，比较每组c_i,j 的和，选择和值最小时的z_{s+ 1}，舍弃其余的情况。如图1所示，Z向量可以看成是一个树状的序列，每一个节点就是向量中的一个元素，很显然，每到达一个节点都可以有不同的路径，每一条路径对应的一个代价值。深度d的扫描过程，实际是每嵌入d个秘密信息，对代价和做一次考量，决定之前z_s 的路径，并且剔除掉其余的路径。到达终点的最佳路径就是总体平均代价值要尽量小，同时又要避免局部出现某个过大的代价值。

以此类推（见图2），直至扫描到即确定Z向量中的最后一个数，求此时剩下的每组c_i,j 的和，代价和最小时对应的b_i,j 的组合就是我们所要嵌入秘密信息的安全位置组合。

在此过程中，记录下的所有b_i,j 就是载体LSB位嵌入秘密信息X时需要翻转的位置，再由此得到含密图像。

二、接收方秘密信息提取过程：

接收方收到含密图像后，将含密图像的LSB位提取成数据流，并改写成矩阵形式B ’，然后根据公共密钥得到生成矩阵G，由公式(4)计算出的结果即所隐藏的秘密信息，

。 (4)

本发明与现有技术相比较，具有如下显而易见的突出实质性特点和显著优点：经大量的实验验证，本发明实现了一种不仅使得各象素点的总的平均代价尽量低，同时又避免局部可能会修改到代价较大的点的信息隐藏方法，并且随着计算深度d的增加这一优点将更加显著的体现。本发明将秘密信息和载体数据都作为比特流处理，即每个秘密比特位可由一系列的连续载体位表示，同时结合载体图像的具体内容，兼顾了统计安全性，是一种高效而安全的信息隐藏方法。

附图说明

图1是树形扫描算法的结构示意图。

图2是树形扫描算法流程图。

图3是本发明的总流程框图。

图4 是实施例中原始载体图像（256×256Lena标准测试图）。

图5是实施例中原始载体图像块的像素灰度值。

图6是实施例中载体图像块LSB值。

图7是实施例中载体图像块更改代价矩阵。

图8是实施例中隐藏了秘密数据后图像像素的LSB值。

具体实施方法

本发明的优选实施例结合附图详述如下：

实施例一：参见图1，图2和图3，本机密信息的游动编码隐藏方法，其特征在于：一是发送方的秘密信息嵌入过程，二是接收方的秘密信息提取过程，具体操作步骤如下：

一、接收方秘密信息嵌入过程：

a. 定义系统的传输率为k，k=载体最低位比特数/秘密信息的比特数，并认为它是一个正整数，而且总是大于1。

假设现有L位待嵌入的秘密信息表示为：X= [x₁，x₂，…，x _L ]，向量X为二进制序列， 即x _i ∈{0,1}，i=1，2，…，L。

将可供嵌入秘密数据的载体像素的最低比特位表示成：

，

这里，b_i,j 的值为0或者1，表示像素的最低比特位，下标i、j表示像素所在位置，且i=1，2，…，L ，j=1，2，…，k；

构造一个二进制生成矩阵G，矩阵大小为(t+1)×k：

，

其中，,要求矩阵G第一行元素为全1，并且所有列向量互不相同；

b. 计算出载体空间每个象素点的更改代价值Δ，

， (1)

这里p_i,j 为载体图像中某点的像素值，则与它相邻的四个点的像素值可表示为： p_{i,j- 1}， p_{i,j+ 1}， p_{i- 1,j} ， p_{i+ 1,j} ，计算出这相邻四点的平均值p ’，这里要说明的是，对位于图像边缘的像素点，求平均值时则相应地减少点的计算个数；再由公式(1)得到像素点p_i,j 的更改代价值，对所有的载体元素都进行相同的计算，就生成了一个代价矩阵C，如果(1)式的分母为零，则令此时的Δ=10，下面矩阵元素c_i,j 表示要更改对应载体b_i,j 的所需代价值，

；

c. 利用游动编码的思想，使得插入和提取的每个秘密位由一系列的连续载体位表示，每个可用载体位又涉及到几个连续的秘密位，由原始载体数据和生成矩阵G计算关联值y_s ，对每个载体b_i,j计算ys ，得到关联向量Y：

(2)

这里如果s-i+1≤ 0，则令b_s-i+1=0；

d. 引入向量Z来表示嵌入某秘密信息时对应的载体数据是否需要翻转修改，即0变成1或者1变成0，使之满足下式：

(3)

即，得到向量；

运用用树形扫描法搜索最佳的编码路径，扫描向量Z并假设z_s 为其中的第一个非零元素，那么，此时翻转{b_{s, 1} ,b_{s, 2} … b_s,k }中任意一个数都可以使得z_s =1，同时记下相应的代价值即{c_{s, 1} ,c_{s, 2} … c_s,k }；接下来继续扫描到z_{s+ 1}，由上一步骤可知，已经为z_{s+ 1}预留数值，若z_{s+ 1}与预留的数值相等，则不必做修改，继续扫描到下一个数，在这一步的代价即为零；若两个数不相同，则需要修改，修改的方式同样有k种，并记下相应的代价值；倘若计算的深度为d，即扫描到z_{s+d- 1}，最多产生k^{d- 1}种情况，实际上小于这个数，每种情况都对应一个b_i,j 的组合，和一个相应的c_i,j 组合，对每组c_i,j 求和，取代价和最小的那种情况，由此决定最初的z_s 选择哪一种情况，并舍弃其他的情况； 继续到下个数z_s+d ，同样地，由z_{s+ 1}仍然有不同的路径抵达z_s+d ，比较每组c_i,j 的和，选择代价和最小时的z_{s+ 1}，并舍弃其余的情况；以此类推，直至扫描到即确定Z向量中的最后一个数，求此时剩下的每组c_i,j 的和，代价和最小时对应的b_i,j 的组合就是我们所要嵌入秘密信息的安全位置组合；在此过程中，记录下的所有b_i,j 就是载体最低比特位嵌入秘密信息X时需要翻转的位置，再由此得到含密图像。

二、接收方秘密信息提取过程：接收方收到含密图像后，将含密图像的最低比特位提取成数据流，并改写成矩阵形式B ’，然后根据双方约定的公共密钥得到生成矩阵G，由下列公式(4)计算出的结果即所隐藏的秘密信息X，

。 (4)

实施例二：本实施例与实施例一基本相同，是结合附图描述了一个实例。本机密信息的游动编码隐藏方法操作步骤如下：

一、接收方秘密信息嵌入过程：

1. 原始载体图像通常较大，为方便示意本实施例的工作原理，先取图4左上角大小为10×6的图像块（图像块的像素值见图5），这里为便于计算每个像素点的更改代价值，我们取图像块中间的8×4块作为载体空间（实际中对位于于图像边缘的像素点，求更改代价值时则相应地减少点的计算个数）。图6为8×4像素块的LSB位数值，即载体空间B ，

。

另，假设需嵌入到载体中的秘密信息X= [1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0 ]，系统传输率k=4，则生成矩阵G为，

。

2. 图7为根据公式(1)求得的更改代价矩阵C。

3. 由公式(2)计算关联值y_s ，得到Y=[1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0]，

4. 根据公式(3)得到Z=[0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0]，扫描Z，找到一个非零元素Z ₂，那么，此时修改{b _1,1 , b _1,2 , b _1,3 , b _1,4}中任意一个数都可以使得Z ₂=1，对应的{Z ₂ Z ₃ ^’ Z ₄ ^’ }分别为{100}、{101}、{110}、{111}，即生成矩阵G中列向量，其中Z ₃ ^’ 、 Z ₄ ^’ 为Z ₃、 Z ₄预留的数值，记下{b _1,1 , b _1,2 , b _1,3 , b _1,4}对应的代价值{0.8, 0.5714, 1.3333, 0.5}。

接下来继续扫描到Z ₃，如果Z ₃与预留Z ₃ ^’ 相等，则不必做修改，继续扫描到下一个数，在这一步的代价即为零；若两个数不相同，则需要修改，修改的方式同样有4种，然后记下相应的代价值。

如果1中修改了b _1,1， Z ₃ ^’ =0= Z ₃，则不需要做新的修改， { Z ₂ Z ₃ Z ₄ ^’ }为{100}，代价值仍然为0.8。

如果1中修改了b _1,3， Z ₃ ^’ =1≠ Z ₃， 则需要做新的修改：

若修改b _2,1，{ Z ₂ Z ₃ Z ₄ ^’ Z ₅ ^’ }为{1100+0100}={1000}，代价值为1.3333+0.4444；

若修改b _2,2，{ Z ₂ Z ₃ Z ₄ ^’ Z ₅ ^’ }为{1100+0101}={1001}，代价值为1.3333+1.3333；

若修改b _2,3，{ Z ₂ Z ₃ Z ₄ ^’ Z ₅ ^’ }为{1100+0110}={1010}，代价值为1.3333+10；

若修改b _2,4，{ Z ₂ Z ₃ Z ₄ ^’ Z ₅ ^’ }为{1100+0111}={1011}，代价值为1.3333+0.6667；

这里假设计算的深度d=3，即扫描到Z ₄，共产生10种情况，每种情况都对应一个b_i,j 的组合，和一个对应的c_i,j 组合，对每组c_i,j 求和，取代价和最小的那种情况，由此决定最初的Z ₂选择修改b _1,1、b _1,2、 b _1,3、b _1,4哪一种，并舍弃其他的情况。

再继续扫描到Z ₅，同样地，由Z ₃仍然有不同的路径抵达Z ₅，比较每组c_i,j 的和，由和值最小来决定Z ₃的修改情况，并舍弃其余的情况。以此类推，直至扫描到即确定Z向量中的最后一个数，求此时剩下的每组c_i,j 的和，代价和最小时对应的b_i,j 的组合就是我们所要嵌入秘密信息的安全位置组合。

本例中最终b_i,j 的修改组合为b _2,1、b _7,1，即载体LSB位嵌入秘密信息X时需要修改的位置（修改后的结果见图8），相应地，在像素域中对位置(2, 1)和(7, 1)通过随机选择+1或者-1就可以实现这种翻转，由此得到含密图像。

二、接收方秘密信息提取过程：接收方收到含密图像后，将含密图像的LSB位提取成数据流，并改写成矩阵形式B’，然后根据公共密钥得到生成矩阵，由公式(4)得到所隐藏的秘密信息。

Claims (2)

1.一种机密信息的游动编码隐藏方法，包括发送方的秘密信息嵌入过程和接收方的秘密信息提取过程，其特征在于，具体操作步骤如下：

1）发送方秘密信息嵌入过程：定义系统的传输率为k，k=载体最低位比特数/秘密信息的比特数，并认为它是一个正整数，而且总是大于1；假设现有L位待嵌入的秘密信息表示为：X= [x₁，x₂，…，x _L ]，向量X为二进制序列， 即x _i ∈{0,1}，i=1，2，…，L；将可供嵌入秘密数据的载体像素的最低比特位表示成：

，

这里，b_i,j 的值为0或者1，表示像素的最低比特位，下标i、j表示像素所在位置，且i=1，2，…，L ，j=1，2，…，k；构造一个二进制生成矩阵G，矩阵大小为(t+1)×k：

，

其中，,要求生成矩阵G第一行元素为全1，并且所有列向量互不相同；

计算出载体空间每个象素点的更改代价值Δ，

(1)，

这里p_i,j 为载体图像中某点的像素值，则与它相邻的四个点的像素值可表示为： p_{i,j- 1}， p_{i,j+ 1}， p_{i- 1,j} ， p_{i+ 1,j} ，计算出这相邻四点的平均值p ’，对位于图像边缘的像素点，求平均值时则相应地减少点的计算个数；再由公式(1)得到像素点p_i,j 的更改代价值，对所有的载体元素都进行相同的计算，就生成了一个代价矩阵C，如果(1)式的分母为零，则令此时的Δ=10，下面矩阵元素c_i,j 表示更改载体b_i,j 的代价值，

；

利用游动编码的思想，使得插入和提取的每个秘密位由一系列的连续载体位表示，每个可用载体位又涉及到几个连续的秘密位，由原始载体数据b_i,j 和生成矩阵G计算出关联值y_s ，对每个载体b_i,j 计算y_s ，得到关联向量Y：

(2)，

这里如果s-i+1≤ 0，则令b_s-i+1,j=0；引入向量Z来表示嵌入某秘密信息时对应的载体数据是否需要翻转修改，即0变成1或者1变成0，使之满足下式：

(3)，

即，得到向量；运用树形扫描法搜索最佳的编码路径，扫描向量Z并假设z_s 为其中的第一个非零元素，那么，此时翻转{b_{s, 1} ,b_{s, 2} … b_s,k }中任意一个数都可以使得z_s =0，同时记下相应的代价值即{c_{s, 1} ,c_{s, 2} … c_s,k }；接下来继续扫描到z_{s+ 1}，由上一步骤可知，已经为z_{s+ 1}预留数值，若z_{s+ 1}与预留的数值相等，则不必做修改，继续扫描到下一个数，在这一步的代价即为零；若两个数不相同，则需要修改，修改的方式同样有k种，并记下相应的代价值；倘若计算的深度为d，即扫描到z_{s+d- 1}，最多产生k^{d- 1}种情况，实际上小于这个数，每种情况都对应一个b_i,j 的组合，和一个相应的c_i,j 组合，对每组c_i,j 求和，取代价和最小的那种情况，由此决定最初的z_s 选择哪一种情况，并舍弃其他的情况； 继续到下个数z_s+d ，同样地，由z_{s+ 1}仍然有不同的路径抵达z_s+d ，比较每组c_i,j 的和，选择代价和最小时的z_{s+ 1}，并舍弃其余的情况；以此类推，直至扫描到即确定Z向量中的最后一个数，求此时剩下的每组c_i,j 的和，代价和最小时对应的b_i,j 的组合就是我们所要嵌入秘密信息的安全位置组合；在此过程中，记录下的所有b_i,j 就是载体最低比特位嵌入秘密信息X时需要翻转的位置，再由此得到含密图像；

2）接收方秘密信息提取过程：接收方收到含密图像后，将含密图像的最低比特位提取成数据流，并改写成矩阵形式B ’，然后根据双方约定的公共密钥得到生成矩阵G，由下列公式(4)计算出的结果即所隐藏的秘密信息X，

(4)。

2.根据权利要求1所述的机密信息的游动编码隐藏方法，其特征在于：载体图像是彩色或多谱图像时，将彩色或多谱图像的每个颜色分量看作一幅灰度图像，并在不同分量中分别进行基于游动编码的信息隐藏。