CN112714231A - 一种基于dct符号替换的鲁棒隐写方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于DCT符号替换的鲁棒隐写方法，包括元素嵌入和信息提取两个部分。现有技术中直接对通行内容进行加密，无法隐藏通行行为，更容易受到攻击。本方法结合了隐写技术和水印方法，将机密信息嵌入通信载体，隐藏了通信行为。根据图像的纹理区域和离散余弦变换系数选择用于嵌入机密信息的载体图像，对载密信息进行常规处理后，结合载体的位置信息嵌入载体图像中。完成加密后进行鲁棒性测试。通过共享密钥、相应的解码即可得到嵌入的秘密信息。本方法可用于社交平台或其他公共有损信道的隐蔽通信，有效提高载密图像在受到攻击后正确提取秘密信息的能力，同时保证其抗检测性能，使秘密信息的传输更加安全可靠。
Description
技术领域
本发明属于信息隐藏技术领域，具体涉及一种基于DCT符号替换的鲁棒隐写方法。
背景技术
随着互联网的兴起，信息的传递越来越便捷，但迎面而来的信息安全问题日益严重。不管是个人隐私还是公司私密文件，甚至是国家机密，在网络传递的过程中，都有可能被截取利用。因此，信息的安全受到广泛关注，保密通信与信息隐藏技术在此背景下蓬勃发展。保密通信是将通信的机密内容进行加密处理，让人无法获得信息的真实内容。这种方法的缺陷是无法隐藏秘密通信的行为，容易引起攻击者的怀疑。相反，信息隐藏技术利用多媒体载体的冗余，将信息藏在通信载体中，例如文本、图像、音频、视频，这是一种将隐秘通信行为本身隐藏起来的通信方式。人们对隐私保护的意识逐渐增强，信息隐藏技术得到了更多的关注。然而，在公共信道传输的载体，容易受到各种攻击，例如压缩、裁剪、重采样等图像后处理方式，导致秘密信息被破坏而无法被正确提取。因此，可以抵抗不同攻击的鲁棒隐写方法逐渐成为研究的热点和难点。
现有技术中的鲁棒隐写方法主要分为两类，一种基于嵌入域的鲁棒特性设计算法，一种基于特定的传输信道设计算法。首先，基于嵌入域的鲁棒特性算法主要借鉴鲁棒水印方法。例如在DCRAS(DCT Coefficients Relationship based AdaptiveSteganography)方法中，嵌入域是通过DCT(离散余弦变换)系数间的相关特性来构造的。一个8×8DCT块中某个位置的DCT系数与其毗邻的三个DCT块中对应位置DCT系数的均值关系在JPEG压缩前后基本保持稳定。当前者取值大于后者时，提取载体元素为1，反之为0。但是，随着负载的增加，算法的抗检测性能大幅削弱。其次，基于特定的传输信道设计的鲁棒隐写算法，根据信道的压缩特性采取相应的抗压缩对策。具体地，通过在信道发送端与接收端传输载体图像或载秘图像，学习信道的压缩策略，将“黑盒”变为“白盒”。值得一提的是，该算法必须获取有损信道的JPEG压缩因子，同时保证除JPEG压缩无任何其他干扰。该类算法可以大幅提高秘密信息的嵌入容量，同时保证其抗检测能力，大幅度提高载密图像鲁棒性。然而，由于算法对对信道的依赖程度强，导致其无法跨信道使用，即不同的传输信道很难共用一种隐蔽通信策略。
发明内容
针对现有技术的不足，结合传统图像隐写与图像鲁棒水印方法，根据图像自身鲁棒域与传输信道边信息，提出了一种基于DCT符号替换的鲁棒隐写方法，可用于社交平台或其他公共有损信道的隐蔽通信，有效提高载密图像在受到攻击后正确提取秘密信息的能力，同时保证其抗检测性能，使秘密信息的传输更加安全可靠。
一种基于DCT符号替换的鲁棒隐写方法，包括元素嵌入和信息提取；
所述元素嵌入具体包括以下步骤：
步骤1.1、对图像集进行筛选，移除具有大比例平滑区域的原始图像，留下具有较多纹理区域的图像作为载体图像；
步骤1.2、对步骤1.1筛选得到的图像进行预处理，通过哈夫曼解码和逆量化过程得到JPEG图像的DCT系数矩阵；
步骤1.3、根据DCT系数的符号构造嵌入域，使用嵌入域提取载体元素并确定载体元素的位置信息，即传输信道的边信息；构造嵌入域的步骤如下：
步骤1.3.1、根据DCT系数矩阵的符号中提取载体元素：
其中，xi，g代表第g个DCT块中第i个位置的DCT系数，ci，g代表第g个DCT块中第i个位置的载体元素；
步骤1.3.2、对载体图像进行不同质量因子的JPEG压缩，使用压缩图片中非零的DCT系数构造嵌入域：
ci，g＝ci，g，if xi，g≠0 (2)
其中xi，g代表载体图像遭受JPEG压缩攻击后的DCT系数，ci，g代表经过选择后更鲁棒的载体元素；
步骤1.4、对待嵌入的秘密信息进行纠错编码，得到纠错编码后的信息me。
作为优选，选用BHC编码和RS纠错码进行纠错编码。
步骤1.5、计算嵌入代价，再使用STCs编码算法将步骤1.4纠错编码后的信息me嵌入到载体元素中得到载密元素；具体步骤如下：
步骤1.5.1、使用J-uniward算法计算每个载体元素对应的DCT系数的预代价：
首先将图像转换到空间域上：
其中，J-1(x)，J-1(y)表示将JPEG图片解压到空间域。算法的嵌入代价是解压后载体图像的小波系数相对改变的总和：
其中，x和y是空域载体图像和对应的载密图像。n是图像DCT系数个数。
是经小波滤波器后第一个分解层的第k个子带的第i个小波系数。σ＞0，是一个常数。
然后忽略系数之间的相互影响，失真代价又可以看作是各个像素加性代价之和。当其他元素保持不变，嵌入失真代价为
嵌入代价的计算公式为：
其中，
表示x中仅改变第
为
的代价。
步骤1.5.2、通过预代价位于纹理区的DCT系数：
当待嵌入信息的比特位m为0时，对应DCT系数的嵌入代价ρ(xi，g，m)为：
当m＝1时，对应DCT系数的嵌入代价ρ(xi，g，m)为：
其中β是阈值，用于确定哪些DCT系数在纹理区，α用来限定优先嵌入位置DCT系数的大小，同时计算预代价ρuni(xi，g)，推荐算法优先选择在纹理区中DCT系数较小的值进行嵌入；当DCT系数大于α时，为避免信息嵌入，使用γ＞1来提高该位置的代价。
1.5.3、使用STCs编码算法将纠错编码后的信息me嵌入到载体元素中得到载密元素。
步骤1.6、使用步骤1.5得到的载密元素修改嵌入域生成载密图像。
步骤1.7、将步骤1.6生成的载密图像通过传输信道进行压缩，提取秘密信息与嵌入信息进行逐比特位对比，若该图像不满足鲁棒性，回到步骤1.3，对该图像进行小步长的JEPF压缩，重新构造嵌入域，生成新的载密图像；若重新生成的载密图像仍然不具备鲁棒性，则该载体图像不具备良好的隐写条件，将其抛弃。
所述信息提取包括以下步骤：
步骤2.1、通过共享密钥提取载密元素；
步骤2.2、通过STCs解码提取经过纠错编码的秘密信息；
步骤2.3、执行与步骤1.4相应的纠错解码得到嵌入的秘密信息。
本发明具有以下有益效果：
(1)本发明利用BHC码和RS纠错码，有效地纠正从载密图像中提取的错误比特，提高准确性。
(2)本发明利用STCs编码自适应嵌入秘密信息，使嵌入性能可近似达到嵌入失真的上界，保证隐蔽通信的安全性。
(3)本发明提出动态调整图像量化步长大小来满足不同嵌入需求的方法，以抵抗不同质量因子的JPEG攻击。
(4)本发明提出利用DCT系数符号构造鲁棒隐写嵌入域的方法，利用DCT系数良好的压缩不变性嵌入秘密信息，能够提高隐蔽通信的鲁棒性。
(5)本发明提出图像筛选方法，利用不同传输信道的边信息为嵌入域的选取提供参考，提高载密图像的安全性与鲁棒性。
具体实施方式
以下对本发明作进一步的解释说明；
基于DCT符号替换的鲁棒隐写方法包括元素嵌入和信息提取。
所述元素嵌入具体包括以下步骤：
步骤1.1、对BOSSbase Ver.1.01图像库中的10000幅图像进行筛选，选取高纹理的图像作为新图库。
步骤1.2、对新图库中的图像进行预处理，通过哈夫曼解码和逆量化过程得到JPEG图像的DCT系数矩阵；
步骤1.3、用DCT系数的符号构造嵌入域，筛选图像进行JPEG压缩攻击后非零DCT系数用于提取载体元素，具体步骤为：
步骤1.3.1、从DCT系数矩阵的符号中提取载体元素：
其中，xi，g代表第g个DCT块中第i个位置的DCT系数，ci，g代表第g个DCT块中第i个位置的载体元素。
步骤1.3.2、对载体图像分别进行质量因子为75、85、95的JPEG压缩，使用压缩图片中非零的DCT系数构造嵌入域：
c′i，g＝ci，g，if x′i，g≠0 (2)
其中x′i，g代表载体图像遭受JPEG压缩攻击后的DCT系数，c′i，g代表经过选择后更鲁棒的载体元素。
步骤1.4、使用BCH码和RS纠错码对待嵌入的秘密信息进行纠错编码：
me＝FECC(m) (3)
FECC(·)代表纠错码函数，me代表编码后的信息。
步骤1.5、计算嵌入代价，再使用STCs编码算法将步骤1.4纠错编码后的信息me嵌入到载体元素中得到载密元素；具体步骤如下：
步骤1.5.1、使用J-uniward算法计算每个载体元素对应的DCT系数的预代价：
首先将图像转换到空间域上：
其中，J-1(x)，J-1(y)表示将JPEG图片解压到空间域。算法的嵌入代价是解压后载体图像的小波系数相对改变的总和：
其中，x和y是空域载体图像和对应的载密图像。n是图像DCT系数个数。
是经小波滤波器后第一个分解层的第k个子带的第i个小波系数。σ＞0，是一个常数。
进一步忽略系数之间的相互影响，失真代价又可以看作是各个像素加性代价之和。当其他元素保持不变，嵌入失真代价为
则上述公式近似等于加性失真代价之和，计算公式为：
其中，
表示x中仅改变第
为
的代价。
步骤1.5.2、通过预代价确定哪些DCT系数在纹理区。
当待嵌入信息的比特位m为0时，优先选择DCT系数为负数的位置进行嵌入，在这种情况下载体元素无需改变，也就不需要改变对应的DCT系数，因此，在这些位置的代价ρ(xi，g，m)为0。当DCT系数为正值时，将其符号替换为负。若对应的
小于β，同时DCT系数小于α，替换代价为其|xi，g|，当DCT系数大于α，替换代价为|xi，g|γ；若对应的ρuni(xi，g)大于β，替换代价为ρuni(xi，g)，如公式(8)所示：
当m＝0时
同理，当m＝1时，对应DCT系数的嵌入代价ρ(xi，g，m)如公式(9)所示：
其中β是阈值，用于确定哪些DCT系数在纹理区，α用来限定优先嵌入位置DCT系数的大小，推荐算法优先选择在纹理区中DCT系数较小的值进行嵌入。当DCT系数大于α时，为避免信息嵌入，使用γ＞1来提高该位置的代价。
步骤1.5.3、使用STCs编码算法将经过纠错编码的秘密信息嵌入到载体元素中得到载密元素的计算公式为：
其中C′是载体图像经过再次压缩得到的载体元素，
为发送接收双方共享的矩阵参数。通过STCs编码，将me在代价ρ的引导下嵌入到C′中得到载密元素s。
步骤1.6、通过载密元素修改嵌入域生成载密图像。修改载体图像相应的DCT系数，使用经过STCs编码后的载密元素代替载体元素。
步骤1.7、将载密图像通过传输信道进行压缩，提取秘密信息与嵌入信息进行逐比特位对比，若该图像不满足鲁棒性，回到步骤1.3，对该图像进行更小步长的JEPG压缩，重新构造嵌入域，生成新的载密图像。若该图像仍然不具备鲁棒性，则该图像不具备良好的隐写条件，将其抛弃。
所述信息提取具体包括以下步骤：
步骤2.1、通过共享密钥确定载密元素对应的DCT系数的位置，通过符号映射关系提取经过纠错编码的载密元素。
步骤2.2、通过STCs解码将编码的秘密信息提取出来，其公式表达如下：
其中Fstcs()为STCs解码函数，s为提取的载密元素集，me为编码信息，
为发送接收双方共享的子矩阵参数。
步骤2.3、最终执行相应的纠错解码得到嵌入的秘密信息。
Claims (5)
1.一种基于DCT符号替换的鲁棒隐写方法，其特征在于：该方法包括元素嵌入与信息提取；
所述元素嵌入具体包括以下步骤：
步骤1.1、对图像集进行筛选，移除具有大比例平滑区域的原始图像，留下纹理区域比例过半的图像作为载体图像；
步骤1.2、对图像进行预处理，通过哈夫曼解码和逆量化过程得到JPEG图像的DCT系数矩阵；
步骤1.3、根据DCT系数的符号构造嵌入域，使用嵌入域提取载体元素并确定载体元素的位置信息；构造嵌入域的步骤如下：
步骤1.3.1、根据DCT系数矩阵的符号中提取载体元素：
其中,xi,g代表第g个DCT块中第i个位置的DCT系数，ci,g代表第g个DCT块中第i个位置的载体元素；
步骤1.3.2、对载体图像进行不同质量因子的JPEG压缩，使用压缩图片中非零的DCT系数构造嵌入域：
c′i,g＝ci,g,if x′i,g≠0 (2)
其中x′i,g代表载体图像遭受JPEG压缩攻击后的DCT系数，c′i,g代表经过选择后更鲁棒的载体元素；
步骤1.4、对待嵌入的秘密信息进行纠错编码，得到纠错编码后的信息me；
步骤1.5、计算嵌入代价，再使用STCs编码算法将步骤1.4纠错编码后的信息me嵌入到载体元素中得到载密元素；具体步骤如下：
1.5.1、使用J-uniward算法计算步骤1.3确定的每个载体元素对应的DCT系数的预代价；
1.5.2、通过步骤1.5.1计算得到的预代价确定纹理区的DCT系数
当待嵌入信息的比特位m为0时，对应DCT系数的嵌入代价ρ(xi,g,m)为：
当m＝1时，对应DCT系数的嵌入代价ρ(xi,g,m)为：
其中β是阈值，用于确定哪些DCT系数在纹理区，α用来限定优先嵌入位置DCT系数的大小，同时计算预代价ρuni(xi,g)，推荐算法优先选择在纹理区中DCT系数较小的值进行嵌入，；当DCT系数大于α时，为避免信息嵌入，使用γ>1来提高该位置的代价；
1.5.3、使用STCs编码算法将纠错编码后的信息me嵌入到载体元素中得到载密元素；
步骤1.6、使用步骤1.5得到的载密元素修改嵌入域生成载密图像；
所述信息提取包括以下步骤：
步骤2.1、通过共享密钥提取载密元素；
步骤2.2、通过STCs解码提取经过纠错编码的秘密信息；
步骤2.3、执行与步骤1.4相应的纠错解码得到嵌入的秘密信息。
2.如权利要求1所述一种基于DCT符号替换的鲁棒隐写方法，其特征在于：步骤1.3中对载体图像分别进行质量因子为75、85、95的JPEG压缩攻击。
3.如权利要求1所述一种基于DCT符号替换的鲁棒隐写方法，其特征在于：步骤1.4中使用BHC编码和RS纠错码进行纠错编码。
4.如权利要求1所述一种基于DCT符号替换的鲁棒隐写方法，其特征在于：步骤1.5.1中使用J-uniward算法计算预代价的具体步骤为：
①将图像转换到空间域上：
其中，J-1(x),J-1(y)表示将JPEG图片解压到空间域；算法的嵌入代价是解压后载体图像的小波系数相对改变的总和：
其中，x和y是空域载体图像和对应的载密图像；n是图像DCT系数个数；
是经小波滤波器后第一个分解层的第k个子带的第i个小波系数；σ为大于0的常数；
②忽略系数之间的相互影响，将失真代价看作是各个像素加性代价之和；当其他元素保持不变，嵌入失真代价为
因此嵌入代价为：
其中，
表示x中仅改变第xi为yi的代价。
5.如权利要求1所述一种基于DCT符号替换的鲁棒隐写方法，其特征在于：元素嵌入部分还包括将步骤1.6生成的载密图像通过传输信道进行压缩，提取秘密信息与嵌入信息进行逐比特位对比，若该图像不满足鲁棒性，回到步骤1.3，对该图像进行小步长的JEPF压缩，重新构造嵌入域，生成新的载密图像；若重新生成的载密图像仍然不具备鲁棒性，则该载体图像不具备良好的隐写条件，将其抛弃。
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|---|---|
| CN (1) | CN112714231A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113421181A (zh) * | 2021-06-23 | 2021-09-21 | 贵州师范大学 | 一种基于预估鲁棒性的信息隐藏方法 |
| CN114390154A (zh) * | 2021-12-23 | 2022-04-22 | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 | 基于信道匹配网络选择嵌入通道的鲁棒隐写方法及系统 |
| CN114630006A (zh) * | 2022-01-18 | 2022-06-14 | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 | 基于一致最优势检验的隐秘信息提取方法 |
| CN115330890A (zh) * | 2022-05-26 | 2022-11-11 | 中国人民解放军国防科技大学 | 基于全局调整和稳定块条件的秘密图像分享方法和系统 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106169189A (zh) * | 2016-06-24 | 2016-11-30 | 中国科学院信息工程研究所 | 基于嵌入量双层最优分配比的stc编码方法 |
| KR20170095508A (ko) * | 2016-02-15 | 2017-08-23 | 이화여자대학교 산학협력단 | 이미지를 이용하여 암호화된 정보를 전송하는 방법 |
| CN112118365A (zh) * | 2020-09-25 | 2020-12-22 | 集美大学 | 图像自适应隐写方法、装置、电子设备及介质 |
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2020
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20170095508A (ko) * | 2016-02-15 | 2017-08-23 | 이화여자대학교 산학협력단 | 이미지를 이용하여 암호화된 정보를 전송하는 방법 |
| CN106169189A (zh) * | 2016-06-24 | 2016-11-30 | 中国科学院信息工程研究所 | 基于嵌入量双层最优分配比的stc编码方法 |
| CN112118365A (zh) * | 2020-09-25 | 2020-12-22 | 集美大学 | 图像自适应隐写方法、装置、电子设备及介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| ZHIQIANG ZHU等: "Robust Steganography by Modifying Sign of DCT Coefficients", 《IEEE ACCESS》 * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113421181A (zh) * | 2021-06-23 | 2021-09-21 | 贵州师范大学 | 一种基于预估鲁棒性的信息隐藏方法 |
| CN113421181B (zh) * | 2021-06-23 | 2023-08-29 | 贵州师范大学 | 一种基于预估鲁棒性的信息隐藏方法 |
| CN114390154A (zh) * | 2021-12-23 | 2022-04-22 | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 | 基于信道匹配网络选择嵌入通道的鲁棒隐写方法及系统 |
| CN114630006A (zh) * | 2022-01-18 | 2022-06-14 | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 | 基于一致最优势检验的隐秘信息提取方法 |
| CN115330890A (zh) * | 2022-05-26 | 2022-11-11 | 中国人民解放军国防科技大学 | 基于全局调整和稳定块条件的秘密图像分享方法和系统 |
| CN115330890B (zh) * | 2022-05-26 | 2023-12-12 | 中国人民解放军国防科技大学 | 基于全局调整和稳定块条件的秘密图像分享方法和系统 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210427 |
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |