CN103886864B - 一种对dwt域失真补偿量化嵌入的隐秘信息检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种对DWT域失真补偿量化嵌入的隐秘信息检测方法，其主要包括：量化步长Δ、补偿因子α以及离散余弦变换级数t的初值设定。通过网络传输信道获取原始音频，将待测音频按照L值进行音频分段，L值的选取是有限的经典值，检测时依次遍历这些有限值进行分段检测；对分段后音频进行DWT变换，并对变换后的音频系数做直方图，依据直方图中纵坐标的值，设置一条横截线，此横截线与直方条相交可得n个截点；计算相邻截点之间的最大偏差值T，并依据T值判断待测音频是否含有隐秘信息。通过本发明的提出，隐写检测系统可以对待测音频进行盲检测，不需要预先知道隐秘信息在嵌入时的参数，有效的解决了对含秘音频的检测问题。

Description

一种对DWT域失真补偿量化嵌入的隐秘信息检测方法

技术领域

本发明涉及一种专用音频隐写检测方法，具体涉及针对失真补偿量化嵌入的隐秘信息的隐写方法。

背景技术

随着计算机网络和多媒体技术的发展，数字媒体(数字图像、音频、视频等)的制作、处理和传播变的越来越便捷，对这些媒体的应用正在呈几何级数增长。与此同时，一系列的问题也随之而来。随着网络时代的到来，数字作品的传播成本大大降低，速度大大加快，但同时也导致了无版权滥用、非法传播等问题。因此，急需一种对数字媒体传播保护的有力工具。随着国际形势的变化，信息安全越来越受到重视，数字信息的隐秘传输是其中一个重要方面，对其研究具有很大的现实意义。

为保证对互联网信息的监控、遏制隐写术的非法应用、打击恐怖主义、维护国家和社会的安全，如何对信息网络中的海量多媒体数据进行隐蔽信息的监测，及时阻断可能存在的非法信息通信已成为一个迫切需要解决的问题。隐写检测是针图像、视频和音频等多媒体数据，在对信息隐藏算法或隐藏的信息一无所知的情况下，仅仅是对可能携秘的载体进行检测或者预测，以判断载体中是否携带秘密信息。隐写检测技术作为隐写术的对立技术，可以有效防止隐写术的滥用，在信息对抗中具有重要意义，对于隐写检测技术的研究也一直是信息隐藏领域的研究热点。

在音频隐写中,量化索引调制（Quantization Index Modulation,QIM）隐写方法相比于其他的隐写方法，不仅具有较好的隐蔽性和鲁棒性，而且提取时不需要原始载体，因而被广泛采用。该方法可以保证隐藏信息通过MP3压缩、重采样、低通滤波等音频处理后仍然可以较好提取出隐藏信息，并且算法复杂性较低。由于它在隐蔽性、鲁棒性，嵌入容量三方面表现出的综合性能，目前越来越多的非法组织和个人在进行隐秘信息嵌入时采用基于QIM的隐写方案。

失真补偿量化索引调制对传统QIM隐写方法进行了改进，继承了传统QIM隐写方法的特点，进一步提高了隐秘信息在网络媒体传播中的隐秘性和鲁棒性，使含秘载体更难破坏和检测，采用针对传统QIM嵌入的检测方法已经无法检测，亟需研究新的检测方法。

目前对传统QIM检测方法研究已经较为成熟，而对失真补偿量化嵌入的检测算法研究还处于起步阶段。失真补偿量化索引调制对传统QIM隐写方法进行了改进，继承了传统QIM隐写方法的特点，采用此种方法隐写的音频载体在网络媒体传播中具有很强的隐秘性和鲁棒性，使含秘载体更难破坏和检测。

发明内容

技术问题：本发明的目的是提供一种对DWT域失真补偿量化嵌入的隐秘信息检测方法。

技术方案：

可以借鉴传统QIM隐写检测算法，通过直方图分析失真补偿QIM隐写音频嵌入变化，依据不同音频段经过离散小波变换前后系数差值变化的特征来进行隐写检测分析。本发明提供了一种对DWT域失真补偿量化嵌入的隐秘信息检测方法，包含以下步骤：

1)通过网络传输信道获取原始音频，把原始音频分成n段等长为L且相互不重叠的段；

2)初始值的设置：小波级数为t=3，量化步长为Δ=100，补偿因子为α=0.5；

3)对分段的音频进行DWT变换，并求得变换后系数差值矩阵F'；

4)对系数差矩阵求直方图，依据直方图中纵坐标的值，设置一条横截线，此横截线与直方条相交可得n个截点；

5)计算相邻截点之间的最大偏差值T；

6)设置一个阈值T_h，当有任意一条截线的最大偏差值T<T_h时，我们则可以判定该待测音频含有隐秘信息，反之，则判定为无隐写。

上述检测方法4）和5）还包括：

待测的音频经过DWT域失真补偿量化嵌入的隐秘信息后，其频域系数差值在直方图中会出现较大的跳跃点，并且这些跳跃点在横坐标的取值和量化嵌入步长有关。而最大偏差值T可以直观反映出量化嵌入步长。

上述检测方法中的音频经过DWT域失真补偿量化嵌入的隐秘信息后，其频域系数差值在直方图中会出现较大的跳跃点，并且隐写检测系统通过最大偏差值T判断出这一特征。

附图说明

图1是本发明的音频隐写检测框图。

图2是本发明的流程图。

具体实施方式

下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述。

图1是本发明的音频载体在DWT域失真补偿量化嵌入的隐秘信息检测方法流程图。音频隐写检测技术就是对以音频为载体的隐藏信息进行检测的技术。信息隐藏的过程就是在发送端，发送者通过采用一些隐写嵌入方法将隐秘信息嵌入到原始音频载体中，通过网络传输信道将含秘音频发送给接受者，接受者在接收端收到隐秘音频后，利用提取算法，将隐秘信息提取出来，音频隐写检测技术就是在网络传输信道上对传输的音频载体进行检测，从而判断出音频载体中是否含有隐藏的信息。

失真补偿量化嵌入实质是将原始音频信号分段，并对每一段音频信息进行DWT变换，接着，在每一段音频信号中嵌入1比特秘密信息。分段后的音频通过一定方法选取的待嵌入系数，采用失真补偿的量化选取的嵌入算法，将隐秘信息按下式进行隐写嵌入：

其中，i=1,2…N，j=1,2…M，表示四舍五入取整数值，k为待嵌入比特，α表示补偿因子，p₀和p₁为（-Δ/2,Δ/2）区间上的随机数，且符合以下关系：

原始音频在按式隐写之后，隐写系数的值为x×Δ－p₀或者x×Δ－p₁(x为整数)。假设在第r段的第j个位置和第t段的第j个位置嵌入了隐藏信息，那么这两段的第j个选定的系数之差绝对值为以下三种情况之一：

|f'_r,j-f'_t,j|=|(x×Δ-p₀)-(y×Δ-p₀)|=|(x-y)×Δ|

|f'_r,j-f'_t,j|=|(x×Δ-p₁)-(y×Δ-p₁)|=|(x-y)×Δ|

|f'_r,j-f'_t,j|=|(x×Δ-p₁)-(y×Δ-p₀)|=|(x-y)×Δ+Δ/2|（x,y均为整数）

通过上述分析可以得知，如果原始音频经过失真补偿量化嵌入隐写，其不同段对应位置上的系数之差的值为Δ/2的整数倍。在对变换嵌入后的音频做直方图，图中会出现较大的跳跃点，并且这些跳跃点在横坐标的取值为量化嵌入步长Δ/2整数倍。本发明正是利用这一特征来判断隐写存在的依据。

在检测端，首先随机采集一些待检测音频载体，把待检测音频进行分段，对待检测音频按L长度分成n段。在量化隐写嵌入分段的方法中，对于不同隐写软件，其嵌入时L的值一般都是采用一些有限的经典值，如128，256，512，1024等等。检测时并不知道待测音频分段长度，因此，检测时对经典值进行遍历循环检测。分段后，对音频段进行DWT变换，并且删除不可能用于隐写的直流和部分高频系数，则可得到矩阵F：

在本检测方法中，我们对相邻段对应的位置进行相减取绝对值，求系数差的值。通过对F矩阵中相邻行相减得到一个新矩阵F'如下：

对矩阵F'求直方图，直方图中h的平均高度为，横截线与直方条相交可得n个截点，截点横坐标值为x_j(1≤j≤n)，横截线中相邻截点间最小距离为Δ'，计算相邻截点之间的最大偏差值T，计算方法如下：

理论上，如果音频载体采用失真补偿嵌入隐秘信息，其直方图有跳跃点的存在，并且截线上相邻截点之间差值应为整数倍，即T计算出来的值应该为0。由于失真补偿量化在嵌入时会产生扰动误差，导致DWT系数在计算中会产生偏差，因此，在计算相邻截点的差值时不完全为整数倍，但偏差非常小，计算出的T值应接近于0。可以设置一个阈值T_h，当有任意一条截线的最大偏差值T<T_h时，我们则可以判定该待测音频含有隐秘信息，反之，则判定为无隐写。通常设置T_h=0.2时，待测音频在检测时有较高的检测率，并且漏检率、虚警率较低。算法步骤如图2。

该方法相对于传统的QIM检测方法，本发明具有较高的隐写检测率，采用此种方法隐写的音频载体在网络媒体传播中具有很强的隐秘性和鲁棒性，使含秘载体更难破坏和检测。

Claims (5)

1.一种对DWT域失真补偿量化嵌入的隐秘信息检测方法，其特征在于包含以下步骤：

1)通过网络传输信道获取待测试音频，把待测试音频分成n段等长为L且相互不重叠的段；

2)初始值的设置：小波级数为t＝3，量化步长为Δ＝100，补偿因子为α＝0.5；

3)对分段的音频进行DWT变换，并求得变换后系数差值矩阵；

4)对系数差值矩阵求直方图，依据直方图中纵坐标的值，设置一条横截线，此横截线与直方条相交可得n个截点；

5)计算相邻截点之间的最大偏差值T；

6)设置一个阈值T_h，当有任意一条截线的最大偏差值T<T_h时，则判定待测音频含有隐秘信息，反之，则判定为无隐写。

2.根据权利要求1所述的一种对DWT域失真补偿量化嵌入的隐秘信息检测方法，其特征在于：所述的步骤3)中求得变换后系数差值矩阵为F'(s_n,m)

$F^{\&prime;}=\left[\begin{array}{cccc}|s_{1,1}-s_{2,1}|& |s_{1,2}-s_{2,2}|& ......& |s_{1,m}-s_{2,m}|\\ |s_{2,1}-s_{3,1}|& |s_{2,2}-s_{3,2}|& ......& |s_{2,m}-s_{3,m}|\\ ......& ......& ......& ......\\ ......& ......& ......& ......\\ |s_{n-1,1}-s_{n,1}|& |s_{n-1,2}-s_{n,2|}|& ......& |s_{n-1,m}-s_{n,m}|\end{array}\right]$

3.根据权利要求2所述的一种对DWT域失真补偿量化嵌入的隐秘信息检测方法，其特征在于：所述的步骤4)求系数差值矩阵F'直方图，F'计算直方图中h的平均高度设置为

4.根据权利要求3所述的一种对DWT域失真补偿量化嵌入的隐秘信息检测方法，其特征在于：所述的步骤5)计算相邻截点之间的最大偏差值T：在设置一条横截线，横截线与直方条相交可得n个截点，截点横坐标值为x_j(1≤j≤n)，横截线中相邻截点间最小距离为Δ',其中[x]表示四舍五入取整数值：

$T=\underset{j\&Element;(1,n)}{max}|\&lsqb;\frac{x_{j+1}-x_j}{{\mathrm{\&Delta;}}^{\&prime;}}\&rsqb;-\frac{x_{j+1}-x_j}{{\mathrm{\&Delta;}}^{\&prime;}}|$

5.根据权利要求4所述的一种对DWT域失真补偿量化嵌入的隐秘信息检测方法，其特征在于：所述的步骤6)中设置阈值T_h，T_h的值是根据大量实验找出最佳值，使得在在检测判别时检测率尽可能大，通常T_h值设定为0.2。