CN103024882B - 一种基于信息隐藏的无线图像传感网安全节能通信方法 - Google Patents

Abstract

本发明针对现有无线多媒体传感器网络中的通信问题，提出了一种基于数字图像信息隐藏的无线多媒体传感器网络安全节能通信方法。将节点分成数据采集模块、数据处理模块、无线通信模块和电源模块，电源模块则是对整个节点进行供电，控制节点的休眠与工作，在数据处理模块设计一个安全、轻量级、透明的、高鲁棒性的数字图像信息隐藏算法对数据采集模块采集的信息进行透明传输，这样采集的信息只需把嵌入了秘密信息的载体发送给接收方即可，减少了数据通信能耗，而传感网中数据通信的能耗对传感网生命周期是至关重要的，所以这对多媒体传感网中的数据安全节能通信方面具有有益效果。

Description

一种基于信息隐藏的无线图像传感网安全节能通信方法

技术领域

本发明涉及一种基于数字图像信息隐藏技术应用于无线多媒体传感器网络的安全节能通信方法，属于无线多媒体传感器网络安全与通信领域。

背景技术

众所周知，物联网由感知层、网络层和应用层组成。前两层是基础，第三层是应用，网络层有因特网、移动通信网和卫星通信网等成熟的通信网络作为支撑，已有很多高效、可靠、安全的通信技术能够把感知层采集的数据传输到目的地。然而，感知层是物联网的重要基础，怎样才能把感知层采集的数据（例如无线传感器网络采集的数据）高效、可靠、安全的传输给基站（汇聚节点）在很大程度上制约着物联网的发展。

无线传感器网络是物联网感知层最核心的支撑网络，而无线多媒体传感器网络是一种既能感知并传输简单的标量数据，又能感知并传输图像、视频等多媒体数据的特殊无线传感器网络，有助于对目标物体、目标区域更为全面、准确的监测，从而更好的完成监测任务。

在无线多媒体传感器网络中如何将采集的数据进行高效安全的传输成为当前一个急需解决的问题，但目前大多数方法主要采用传统的加密算法来实现安全传输，没有充分考虑无线多媒体传感器网络硬件以及多媒体数据自身的特点。密码学主要采用替换、置乱等技术将秘密信息原有的特性打乱，从而隐藏秘密信息原来的内容，但正是由于打乱后的这些内容的杂乱无章性，在传输过程中极易引起攻击者的注意，从而采用截获、篡改、甚至破译等攻击方式，严重影响信息的安全通信，因而只能靠增加密钥长度和加密算法复杂度来提高秘密数据的安全性。同时，对密钥进行管理也需要大量的开销，这仅在具有高性能处理器和足够能量的互联网上才能广泛应用。在无线多媒体传感器网络中，由于节点计算能力、存储能力、电源能量、通信能力都有限，密码学技术不能得到广泛而充分的应用。而信息隐藏技术则是将秘密信息嵌入到攻击者不感兴趣的公共载体中，其原理相当于生态环境中的变色龙进行自我保护是一样的，使攻击者无法察觉出秘密信息的所在，并且隐藏算法的复杂度远小于加密算法的复杂度。因此，在多媒体传感器网络中可利用多媒体数据的冗余性，将秘密信息嵌入其中进行透明传输，既能保证秘密信息的安全性，还能提高采集数据的传输效率。特别的，本发明专利将针对无线多媒体传感网中的图像传感网提出一种信息隐藏的安全传输节能方法。

发明内容

技术问题：本发明针对现有无线多媒体图像传感器网络数据传输的问题，提出了一种基于信息隐藏的无线图像传感网安全节能通信方法，即利用数字图像信息隐藏技术将秘密信息嵌入到数字图像中，实现图像数据的安全节能通信，延长传感器网络的生命周期。

技术方案：采集周期定义：采集数据的一段固定时间间隔，可周期性重复。

每个无线图像传感器网络的节点由数据采集模块、数据处理模块、电源模块和无线通信模块四部分组成（具体案例可见图1）。各个模块分工合作，既相互独立又相互联系，数据处理模块根据在一个采集周期内数据采集模块采集数据的秘密性决定载体图像、秘密图像和其他秘密标量数据，然后对秘密信息进行信息隐藏后传给无线通信模块直接发送或通过其他节点转发给基站，基站就可以通过其他网络传给服务器，进而实现监测与控制，网络体系结构图可见图2。

方法流程：

以一个采集周期为例，具体步骤如下：

1）网络中需要进行数据安全传输的图像传感节点利用自身的数据采集模块采集若干图像数据分别标记为C₁、C₂、…C_n（n为根据传输需求设定的某一正整数）和一些实时标量数据分别标记为S₁、S₂、…S_m（m为根据传输需求设定的某一正整数），同时将采集的数据一并传送给自身的数据处理模块。

2）该图像节点的数据处理模块根据用户请求选取k个载体图像分别标记为C_r1、C_r2、…C_rk（k为小于n的正整数），统称为C，其他剩余的图像数据和实时标量数据统称为秘密信息M，为保证隐写图像的质量，C的数据量要大于M的数据量。

3）该图像节点的数据处理模块对秘密信息M依据现有的某种加密算法进行预处理，得到加密后的比特流Bits(v)v＝1,2,…,L（L为秘密信息M的比特数）。

4）该图像节点的数据处理模块采用一种二维加权灰色关联分析方法再分别对k个载体图像进行预处理，假设载体图像矩阵化为C_r(i，j)i=1,2,…,MC（MC是图像矩阵的行）j=1,2,…,NC（NC是图像矩阵的列）r＝r₁,r₂,…r_k，该二维加权灰色关联分析方法的处理过程如下：

i.对载体图像C_r进行8×8的分块，如果不能刚好分块的载体多余部分先不做处理。

ii选取载体图像中图像纹理丰富的区域作为嵌入区域，选取标准如下：设定灰关联度阈值T，依次对每个分块算出二维加权灰色关联度λ，选取λ<T的块作为嵌入区域，记为EmbedBlock。其中λ的求法如下： 和分别为每个分块的水平、垂直与对角方向的灰色关联度，且a+b+c＝1（a、b、c的值根据人眼的方向敏感性和实际需求而定），设X_u（u＝1，2，…，8）为每一分块中任意一水平灰度序列，X₀为参考序列，X_u′，X₀′为X_u，X₀对应的初值像序列，x_up′(p＝1,2，…，8），x_0p′(p＝1,2，…，8）是序列X_u′，X₀′中的灰度值元素，则根据两序列的灰色关联度公式 $\mathrm{\&gamma;}(X_0,X_u)=\frac{1}{8}\underset{p=1}{\overset{8}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{\underset{u}{\min }\underset{p}{\min }|{x_{0p}}^{\&prime;}-{x_{\mathrm{up}}}^{\&prime;}|+\mathrm{\&epsiv;}\underset{u}{\max }\underset{p}{\max }|{x_{0p}}^{\&prime;}-{x_{\mathrm{up}}}^{\&prime;}|}{|{x_{0p}}^{\&prime;}-{x_{\mathrm{up}}}^{\&prime;}|+\mathrm{\&epsiv;}\underset{u}{\max }\underset{p}{\max }|{x_{0p}}^{\&prime;}-{x_{\mathrm{up}}}^{\&prime;}|}$ （ε为根据实际需求设定的分辨系数），算出所有水平序列与参考序列的灰色关联度，而就是所有水平序列与参考序列的灰色关联度取平均值，垂直与对角方向的灰色关联度的求法与类似，所不同的是将水平灰度序列替换为垂直或者对角灰度序列。

iii.对每个分块进行DCT（Discrete Cosine Transform，离散余弦变换），得到64个系数，并对这些系数进行ZigZag扫描，假设一分块进行DCT后系数如下矩阵所示（标记为y_ij，i＝1,2,3…8,j＝1,2,3…8），则ZigZag扫描如矩阵中的箭头所示，根据λ的大小和每个分块DCT的特性选出可嵌入的中频系数F。

5）该图像节点的数据处理模块将秘密比特流Bits(v)按照下述的嵌入算法依次嵌入选出的区域，得到隐写图像C′，具体处理方法如下：

i.对步骤4）得到的每个分块的中频系数F除以相应位置上的量化步长Q，则F的量化值W＝F/Q∈(N，N+1]。量化步长Q的取值采用现有JPEG压缩的量化步长矩阵：

$\left[\begin{array}{cccccccc}16& 11& 10& 16& 24& 40& 51& 61\\ 12& 12& 14& 19& 26& 58& 60& 55\\ 14& 13& 16& 24& 40& 57& 69& 56\\ 14& 17& 22& 29& 51& 87& 80& 62\\ 18& 22& 37& 56& 68& 109& 103& 77\\ 24& 35& 55& 64& 81& 104& 113& 92\\ 49& 64& 78& 87& 103& 121& 120& 102\\ 72& 92& 95& 98& 112& 100& 103& 99\end{array}\right]$

ii当嵌入比特Bits(v)＝0时，W取N与N+1中为偶数的那个；当Bits(v)＝1时，W取N与N-1中为奇数的那个。

iii.将W反量化后的DCT系数 代替原有载体图像各分块的DCT系数。

iv.每一分块嵌入完毕之后进行块DCT反变换，之后再加上分块时多余的部分，得到隐写图像C′。

6）该图像节点的数据处理模块将隐写图像C′传送给自身的无线通信模块，无线通信模块按照Zigbee传输协议打包，待网络通畅时发送出去。

7）接收方接收到隐写图像C′，用步骤4）中的二维灰色关联分析方法选出嵌入了秘密信息的块并进行块DCT，进而找到嵌入了秘密比特流的中频系数如果取整为奇数则提取数据1，否则，提取数据0。最终得到秘密比特流Bits′(v)。舍弃每分块DCT后的中高频系数，根据DCT低频系数恢复出载体图像

8）将Bits′(v)通过步骤3）对应的解密算法解密出秘密信息M′。

有益效果：本发明利用无线图像传感器数据的冗余性，在不影响载体图像视觉效果的前提下，将秘密信息嵌入图像载体中。

（1）该隐藏算法将秘密信息嵌入载体图像纹理丰富的地方，具有足够的透明性，使得攻击者无法察觉到秘密信息的存在，并且攻击者在不知道嵌入算法的前提下难以将秘密信息提取出来，同时该算法还具有一定的鲁棒性，从而保证秘密信息的安全准确传输。

（2）本发明采用的隐藏算法复杂度低，符合节点计算能力、存储能力、电源能量有限的特性，能很好的应用于无线多媒体传感器网络。

（3）本发明在接收端能恢复出载体图像，虽然有少许失真，但不会影响人们的观察，由于载体图像也是传感器感知的数据，恢复出来可以有助于完成更准确实时的监测。

（4）原本C₁、C₂、…C_n和S₁、S₂、…S_m这么多的数据量现在只需传输C_r1、C_r2、…C_rk等数据量，减少了传输流量和通信能耗，而传感网中数据通信的能耗对传感网生命周期是至关重要的，所以延长了网络寿命。

附图说明

图1节点结构图。

图2网络体系结构图。

具体实施方式

下面以基于无线图像传感器网络的野外稀有动物智能养殖基地来加以说明：

经济快速发展的同时，地球的生态环境遭到或多或少的破坏，很多动物失去或即将失去家园，目前人们采取了很多措施来保护环境，保护濒临灭绝的生物。当发现某个地区生存着某种濒临灭绝的稀有动物时，为了更好的实现对稀有动物的保护和智能监测，需要搭建无线图像传感器网络并实行智能实时监控，帮助稀有动物生存并繁衍后代，以免遭到其他人为或是恶劣环境的伤害，并保护稀有动物的位置和生态信息不落入未经授权者（如偷猎者）的手中。假设多个无线图像传感器节点自组织成网络，每个节点都置有若干低功耗的CMOS摄像头、微型麦克风以及传统无线传感器网络节点通常具备的传感模块（例如温度、湿度、光强、压力等），数据处理模块可采用飞思卡尔公司的i.mx27芯片作为主控芯片（它有6个通用I/O口，可以接6个传感器，如果传感器超过6个就要进行I/O口扩展），电源管理模块可使用飞思卡尔的MC13783电源管理芯片实现电源管理功能，无线通信模块可采用TI公司的CC2430。这一无线图像传感器网络布置在中国江苏省盐城市大丰滩涂丹顶鹤保护区。

以一个采集周期为例，网络中某图像传感节点需要采集和传输某只丹顶鹤的觅食图像数据以及图像拍摄时间和其他生态环境信息（例如环境温度、沼泽地湿度等）等标量数据，具体步骤如下：

1）网络中需要进行丹顶鹤觅食图像数据安全传输的图像传感节点利用自身的数据采集模块采集若干图像数据分别标记为C₁、C₂、…C_n（n为根据传输需求设定的某一正整数）和一些生态环境信息等实时标量数据分别标记为S₁、S₂…S_m（m为根据传输需求设定的某一正整数），同时将采集的数据一并传送给自身的数据处理模块。

2）该图像节点的数据处理模块根据用户请求选取k个载体图像分别标记为C_r1、C_r2、…C_rk（k为小于n的正整数），统称为C，其他剩余的图像数据和实时标量数据统称为秘密信息M，为保证隐写图像的质量，C的数据量要大于M的数据量。

3）该图像节点的数据处理模块对秘密信息M应用DES对称加密算法进行预处理，得到加密后的比特流Bits(v)v＝1,2,…,L（L为秘密信息M的比特数）。

4）该图像节点的数据处理模块采用一种二维加权灰色关联分析方法再分别对k个载体图像进行预处理，假设载体图像矩阵化为C_r(i，j)i=1,2,…,MC（MC是图像矩阵的行）j=1,2,…,NC（NC是图像矩阵的列）r＝r₁,r₂,…r_k，处理过程如下：

i.对载体图像C_r进行8×8的分块，如果不能刚好分块的载体多余部分先不做处理。

ii选取图像纹理丰富的区域作为嵌入区域，设定灰关联度阈值T，依次对每个分块进行二维加权灰色关联分析，算出二维加权灰色关联度λ，选取λ<T的块作为嵌入区域，记为EmbedBlock。其中λ的求法如下：这里a＝0.35，b＝0.35，c＝0.30， 和分别为每个分块的水平、垂直与对角方向的灰色关联度，设X_u（u＝1，2，…，8）为每一分块中任意一水平灰度序列，X₀为参考序列，X_u′，X₀′为X_u，X₀对应的初值像序列，x_up′(p＝1,2，…，8），x_0p′(p＝1,2，…，8）是序列X_u′，X₀′中的灰度值元素，则根据两序列的灰色关联度公式 $\mathrm{\&gamma;}(X_0,X_u)=\frac{1}{8}\underset{p=1}{\overset{8}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{\underset{u}{\min }\underset{p}{\min }|{x_{0p}}^{\&prime;}-{x_{\mathrm{up}}}^{\&prime;}|+\mathrm{\&epsiv;}\underset{u}{\max }\underset{p}{\max }|{x_{0p}}^{\&prime;}-{x_{\mathrm{up}}}^{\&prime;}|}{|{x_{0p}}^{\&prime;}-{x_{\mathrm{up}}}^{\&prime;}|+\mathrm{\&epsiv;}\underset{u}{\max }\underset{p}{\max }|{x_{0p}}^{\&prime;}-{x_{\mathrm{up}}}^{\&prime;}|},$ 此处ε取0.5，算出所有水平序列与参考序列的灰色关联度，而就是所有水平序列与参考序列的灰色关联度取平均值，垂直与对角方向的灰色关联度的求法与一样，所不同的是将水平灰度序列替换为垂直或者对角灰度序列。

iii.对每个分块进行DCT（Discrete Cosine Transform，离散余弦变换），得到64个系数，并对这些系数进行ZigZag扫描，假设一分块进行DCT后系数如下矩阵所示（标记为y_ij，i＝1,2,3…8,j＝1,2,3…8），则ZigZag扫描如矩阵中的箭头所示，根据λ的大小和每个分块DCT的特性选出可嵌入的中频系数F。

5）该图像节点的数据处理模块将秘密比特流Bits(v)按照下述的嵌入算法依次嵌入选出区域，得到隐写图像C′：

i.对步骤4）得到的每个分块的中频系数F除以相应位置上的量化步长Q，则F的量化值W＝F/Q∈(N，N+1]。量化步长Q的取值采用现有JPEG压缩的量化步长矩阵：

$\left[\begin{array}{cccccccc}16& 11& 10& 16& 24& 40& 51& 61\\ 12& 12& 14& 19& 26& 58& 60& 55\\ 14& 13& 16& 24& 40& 57& 69& 56\\ 14& 17& 22& 29& 51& 87& 80& 62\\ 18& 22& 37& 56& 68& 109& 103& 77\\ 24& 35& 55& 64& 81& 104& 113& 92\\ 49& 64& 78& 87& 103& 121& 120& 102\\ 72& 92& 95& 98& 112& 100& 103& 99\end{array}\right]$

ii当嵌入比特Bits(v)＝0时，W取N与N+-1中为偶数的那个；当Bits(v)＝1时，W取N与N+-1中为奇数的那个。

iii.将W反量化后的DCT系数 代替原有载体图像子块的DCT系数。

iv.每一分块嵌入完毕之后进行块DCT反变换，直至嵌入完成，再加上分块时多余的部分，得到隐写图像C′。

6）该图像节点的数据处理模块将隐写图像C′传送给自身的无线通信模块，无线通信模块按照Zigbee传输协议打包，待网络通畅时发送出去。

7）接收方接收到隐写图像C′，用步骤4）中的二维灰色关联分析选出嵌入了秘密信息的块并进行块DCT，进而找到嵌入了秘密比特流的中频系数如果 取整为奇数则提取数据1，否则，提取数据0。最终得到秘密比特流Bits′(v)。舍弃每块DCT后的中高频系数，根据DCT低频系数恢复出载体图像

8）将Bits′(v)通过DES对称加密算法解密出秘密信息M′。

至此，整个数据传输就完成了，接收方可以根据这些实时的监测数据做出相应的丹顶鹤保护举措。假设偷猎者截获了一些嵌有关于丹顶鹤秘密数据的载体图像，由于偷猎者不知道秘密信息比特流嵌入区域和嵌入算法是不可能提取出秘密信息比特流的，况且由秘密信息比特流解密出秘密信息还需知道秘密信息预处理时的加密算法，所以偷猎者想要从中得到关于丹顶鹤的觅食图像数据以及一些生存环境的相关数据是不可能的，从而保证了秘密信息的安全传输。而且原本C₁、C₂、…C_n和S₁、S₂、…S_m这么多的数据量现在只需传输C_r1、C_r2、…C_rk等数据量，减少了传输流量和通信能耗，因此延长了网络寿命。

Claims (1)

1.一种基于信息隐藏的无线图像传感网安全节能通信方法，其特征在于将数字图像信息隐藏技术应用于无线多媒体传感器网络安全节能通信，将节点分成数据采集模块、数据处理模块、无线通信模块和电源模块，在数据处理模块设计一个轻量级、透明的、高鲁棒性和容量的数字图像信息隐藏算法对数据采集模块采集的信息进行透明传输，并将采集的信息分为两种，一种是有助于智能监测控制且不被为未授权用户看到的信息，另一种则是有助于智能监测控制但被为授权用户看到也无妨的信息，把后者作为载体，前者作为秘密信息经过加密后嵌入在载体中通过无线通信模块进行透明传输，电源模块则是对整个节点进行供电，控制节点的休眠与工作，具体如下：

1.)网络中需要进行数据安全传输的图像传感节点利用自身的数据采集模块采集若干图像数据分别标记为C₁、C₂、…C_n和一些实时标量数据分别标记为S₁、S₂、…S_m,同时将采集的数据一并传送给自身的数据处理模块；n为根据传输需求设定的某一正整数,m为根据传输需求设定的某一正整数；

2.)该图像传感节点的数据处理模块根据用户请求选取k个载体图像分别标记为C_r1、C_r2、…C_rk，k为小于n的正整数，统称为C，其他剩余的图像数据和实时标量数据统称为秘密信息M，为保证隐写图像的质量，C的数据量要大于M的数据量；

3.)该图像传感节点的数据处理模块对秘密信息M依据现有的某种加密算法进行预处理，得到加密后的比特流Bits(v)v＝1,2,…,L；L为秘密信息M的比特数；

4.)该图像传感节点的数据处理模块采用一种二维加权灰色关联分析方法再分别对k个载体图像进行预处理，假设载体图像矩阵化为C_r(i,j)i＝1,2,…,MC，MC是图像矩阵的行；j＝1,2,…,NC，NC是图像矩阵的列；r＝r₁,r₂,…r_k，该二维加权灰色关联分析方法的处理过程如下：

i.对载体图像C_r进行8×8的分块，如果不能刚好分块的载体多余部分先不做处理；

ii.选取载体图像中图像纹理丰富的区域作为嵌入区域，选取标准如下：设定灰关联度阈值T，依次对每个分块算出二维加权灰色关联度λ，选取λ＜T的块作为嵌入区域，记为EmbedBlock；其中λ的求法如下：

和分别为每个分块的水平、垂直与对角方向的灰色关联度，且a+b+c＝1，其中a、b、c的值根据人眼的方向敏感性和实际需求而定，设X_u为每一分块中任意一水平灰度序列，u＝1，2，…，8；X₀为参考序列，X_u′，X₀′为X_u，X₀对应的初值像序列，x_up′，x_0p′是序列X_u′，X₀′中的灰度值元素，p＝1,2，…，8；则根据两序列的灰色关联度公式 $\mathrm{\&gamma;}(X_0,X_u)=\frac{1}{8}\underset{p=1}{\overset{8}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{\underset{u}{\min }\underset{p}{\min }|{x_{0p}}^{\&prime;}-{x_{\mathrm{up}}}^{\&prime;}|+\mathrm{\&epsiv;}\underset{u}{\max }\underset{p}{\max }|{x_{0p}}^{\&prime;}-{x_{\mathrm{up}}}^{\&prime;}|}{|{x_{0p}}^{\&prime;}-{x_{\mathrm{up}}}^{\&prime;}|+\mathrm{\&epsiv;}\underset{u}{\max }\underset{p}{\max }|{x_{0p}}^{\&prime;}-{x_{\mathrm{up}}}^{\&prime;}|}$

ε为根据实际需求设定的分辨系数，算出所有水平序列与参考序列的灰色关联度，而就是所有水平序列与参考序列的灰色关联度取平均值，垂直与对角方向的灰色关联度的求法与类似，所不同的是将水平灰度序列替换为垂直或者对角灰度序列；

iii.对每个分块进行离散余弦变换DCT，得到64个系数，并对这些系数进行ZigZag扫描，假设一分块进行DCT后系数如下矩阵所示，标记为y_ij，i＝1,2,3...8,j＝1,2,3...8，则ZigZag扫描如矩阵中的箭头所示，根据λ的大小和每个分块DCT的特性选出可嵌入的中频系数F；

5.)该图像传感节点的数据处理模块将秘密比特流Bits(v)按照下述的嵌入算法依次嵌入选出的区域，得到隐写图像C′，具体处理方法如下：

i.对步骤4)得到的每个分块的中频系数F除以相应位置上的量化步长Q，则F的量化值W＝F/Q∈(N,N+1]；量化步长Q的取值采用现有JPEG压缩的量化步长矩阵：

$\left[\begin{array}{cccccccc}16& 11& 10& 16& 24& 40& 51& 61\\ 12& 12& 14& 19& 26& 58& 60& 55\\ 14& 13& 16& 24& 40& 57& 69& 56\\ 14& 17& 22& 29& 51& 87& 80& 62\\ 18& 22& 37& 56& 68& 109& 103& 77\\ 24& 35& 55& 64& 81& 104& 113& 92\\ 49& 64& 78& 87& 103& 121& 120& 102\\ 72& 92& 95& 98& 112& 100& 103& 99\end{array}\right]$

ii.当嵌入比特Bits(v)＝0时，W取N与N+1中为偶数的那个；当Bits(v)＝1时，W取N与N+1中为奇数的那个；

iii.将W反量化后的DCT系数代替原有载体图像各分块的DCT系数；

iv.每一分块嵌入完毕之后进行块DCT反变换，之后再加上分块时多余的部分，得到隐写图像C′；

6.)该图像传感节点的数据处理模块将隐写图像C′传送给自身的无线通信模块，无线通信模块按照Zigbee传输协议打包，待网络通畅时发送出去；

7.)接收方接收到隐写图像C′，用步骤4)中的二维灰色关联分析方法选出嵌入了秘密信息的块并进行块DCT，进而找到嵌入了秘密比特流的中频系数如果取整为奇数则提取数据1，否则，提取数据0；最终得到秘密比特流Bits′(v)；舍弃每分块DCT后的中高频系数，根据DCT低频系数恢复出载体图像

8.)将Bits′(v)通过步骤3)对应的解密算法解密出秘密信息M′。