CN113507467A - 一种基于区块链的隐蔽信息传输系统及方法 - Google Patents

一种基于区块链的隐蔽信息传输系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于区块链的隐蔽信息传输系统及方法，属于领域隐蔽信道构造领域，包括：发送端、隐蔽信道、接收端、公共网络平台。本发明通过结合区块链链上隐蔽信道以及图像隐写，从而达到大数据量的隐蔽信息传送，使得区块链网络隐蔽信道的信道容量、通信效率以及经济效益能够得到有效优化。

Description

一种基于区块链的隐蔽信息传输系统及方法
技术领域
本发明涉及隐蔽信道构造技术领域，更具体的说是涉及一种基于区块链的隐蔽信息传输系统及方法。
背景技术
目前，基于区块链网络的数据隐蔽通信技术目前鲜有研究，区块链网络的简洁性以及其独特的经济特征，使其与传统网络隐蔽通信技术相比更具有挑战性：在经济效益前提的要求下，我们无法在区块链链上开发出具有大数据量的隐蔽信息传输方法，经由区块链网络建立的隐蔽信道成本高昂。
并且，现有技术中网络协议下的数据隐蔽通信主要集中在TCP/IP协议族，且主要分为两种。
第一种是具有记忆功能的基于存储的隐蔽通信，在物理层，通过控制串行数据流来构造网络隐蔽信道；在LLC逻辑链路层，通过传输数据帧中包含的控制信息来进行网络隐蔽通信；在介质访问控制层，通过在传输信息帧的末尾添加隐蔽信息进行网络隐蔽通信；在网络层，隐蔽信道的构建方法一般是使用尚未使用的字段、扩展字段和填充内容等。利用网络包格式中的字段来实现网络隐蔽通信。
第二种是没有记忆功能的基于时间的隐蔽通信，利用网络包的时间间隔来编码发送隐蔽数据。利用RTP(Real-time Transport Protocol，实时传输协议)协议中过度延迟的分组不再用于重组数据的性质，根据数据包的时间依赖性，提出一种IP电话隐写方法。在此基础上，又通过故意调用重传实现隐蔽通信，可以使其应用在所有的基于重发机制的协议中。最后利用数据包分割到段的数量奇偶性和伪造数据插入的方法，提出基于IP数据流的网络隐蔽通信方法。
但是，基于区块链网络协议的隐蔽信道目前鲜有研究，有研究通过区块链协议中交易的ECDSA签名方案传送隐蔽消息，以及通过区块链交易中的输入输出顺序作为信道的载体。然而这些研究都存在信道容量极小的特点。再者，区块链交易被打包到区块链上需要较为高昂的手续费，同时该费用是与信息长度成线性关系，为此，通过链上交易传递大量隐蔽信息是困难的。
与此同时，当前另一主流的信息隐藏方法是以图像为载体。最基本的方法是最低有效位替换(LSB)算法，它将秘密信息嵌入到载体图像中每个像素的最低1-2个比特位。这种方法简单且数据隐藏量大，但安全性很差。
因此，为了满足链网络中隐蔽信道的大规模数据信息传送以及降低成本，如何提供一种基于区块链的隐蔽信息传输系统是本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于区块链的隐蔽信息传输系统，通过结合区块链链上隐蔽信道以及图像隐写，构造完整的基于区块链的隐蔽信息传输方法及系统，使得区块链网络隐蔽信道的信道容量、通信效率以及经济效益能够得到有效优化。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一方面，一种基于区块链的隐蔽信息传输系统，包括：发送端、隐蔽信道、接收端、公共网络平台；
其中，所述发送端分别与所述隐蔽信道以及所述公共网络平台连接；所述接收端分别与所述隐蔽信道以及所述公共网络平台连接。
优选的，所述隐蔽信道为区块链链上隐蔽通信信道，所述公共网络平台为区块链链下公共网络平台。
另一方面，一种基于区块链的隐蔽信息传输方法，其特征在于，包括：
所述发送端获取隐蔽信息；
所述发送端根据隐蔽信息得到隐写图像；
所述发送端将隐写图像发送至所述公共网络平台；
所述发送端计算隐写图像的图像哈希值，并发送至所述接收端。
优选的，还包括：
所述接收端监听所述隐蔽信道，并接收来自所述发送端发送的图像哈希值；
所述接收端获取所述公共网络平台中的图像信息，根据所述图像哈希值找到对应的隐写图像，并根据所述隐写规则得到隐蔽信息；
所述接收端计算所述隐写图像的图像哈希值，并发送至发送端进行确认。
优选的，还包括：所述发送端验证所述接收端得到的隐蔽信息是否正确，若正确，则所述隐蔽信息发送成功，若不正确则所述发送端再次计算图像哈希值并发送至所述接收终端。
优选的，所述图像哈希值通过隐蔽信道进行传送。
优选的，所述隐蔽信息包括隐写信息以及载体图像。
优选的，根据所述隐写信息以及所述载体图像得到隐写图像，包括：
S100：隐写编码，设定隐写规则，根据所述隐写规则将所述隐蔽信息嵌入所述载体图像，生成隐写图像；
S110：隐写解码，根据所述隐写规则将所述隐写图像还原出隐写信息；
S120：隐写分析，区分所述隐写图像以及所述载体图像，计算载体图像概率并分析隐写结果；
S130：根据所述隐写结果进行图像隐写训练，得到训练好的图像隐写模型，通过所述训练好的图像隐写模型得到最终隐写图像。
优选的，所述步骤S130，包括：
S131：计算所述隐写编码、所述隐写解码以及所述隐写分析之间的关系：
B(θB，C′)＝B(θB，A(θA，C，M))；
E(θE，C，C′)＝E(θE，C，A(θA，C，M)).
其中，A、B、E分别表示隐写编码、隐写解码、隐写分析，M表示隐蔽信息，C表示载体图像，C′表示隐写图像，θA、θB、θE分别表示A、B、E的参数，A(θA，C，M)表示所述隐写解码将所述隐蔽信息M嵌入到所述载体图像C，B(θB，C′)表示B对隐写图像C′上的解码，E(θE，C，C′)表示载体图像C和隐写图像C′的概率；
S132：设LA，LB，LC表示A，B，E的代价函数，B的代价函数来表示隐写图像C′与还原图像之间的欧式距离：
LB(θA，θB，M，C)＝d(M，B(θB，C′))＝d(M，B(θB，A(θA，C，M)))＝d(M，M′)
S133：计算E的代价函数：
LE(θE，C，C′)＝-y*log(E(θE，x))-(1-y)*log(1-E(θE，x))
其中，y＝0代表x＝C′，y＝1表示x＝C；
S134：计算A的代价函数：
LA(θA，C，M)＝λA*d(C，C′)+λB*LB+λE*LE(θE，C，C′)
其中，d(C，C′)是载体图像和隐写图像之间的欧氏距离，λA，λB，λE分别为A代价函数项、B代价函数项以及E代价函数项的权重；
S135：根据得到的隐写编码、所述隐写解码以及所述隐写分析之间的代价函数公式对模型进行训练，得到训练好的图像隐写模型。
通过上述技术方案实现的基于生成对抗网络(GAN)的图像隐写模块，提高系统性能指标，克服了系统性能瓶颈。
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种基于区块链的隐蔽信息传输系统及方法，通过结合区块链链上隐蔽信道以及图像隐写，通过链下的图片作为载体，利用公共网络平台中的大量图片信息作为掩护，从而达到大数据量的隐蔽信息传送，构造完整的基于区块链的隐蔽信息传输系统及方法，使得区块链网络隐蔽信道的信道容量、通信效率以及经济效益能够得到有效优化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1附图为本发明提供的系统结构示意图；
图2附图为本实施例提供的生成对抗网络的图像隐写模型结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
一方面，如附图1所示，本发明实施例公开了一种基于区块链的隐蔽信息传输系统，包括：发送端、隐蔽信道、接收端、公共网络平台；
其中，发送端分别与隐蔽信道以及公共网络平台连接；接收端分别与隐蔽信道以及公共网络平台连接。
在一个具体实施例中，隐蔽信道为区块链链上隐蔽通信信道，公共网络平台为区块链链下公共网络平台。
另一方面，本发明实施例公开了一种基于区块链的隐蔽信息传输方法，其特征在于，包括：
发送端获取隐蔽信息；
发送端根据隐蔽信息得到隐写图像；
发送端将隐写图像发送至公共网络平台；
发送端计算隐写图像的图像哈希值，并发送至接收端。
在一个具体实施例中，还包括：
接收端监听隐蔽信道，并接收来自发送端发送的图像哈希值；
接收端获取公共网络平台中的图像信息，根据图像哈希值找到对应的隐写图像，并根据隐写规则得到隐蔽信息；
接收端计算隐写图像的图像哈希值，并发送至发送端进行确认。
在一个具体实施例中，还包括：发送端验证接收端得到的隐蔽信息是否正确，若正确，则隐蔽信息发送成功，若不正确则所述发送端再次计算图像哈希值并发送至所述接收终端。
在一个具体实施例中，图像哈希值通过隐蔽信道进行传送。
在一个具体实施例中，隐蔽信息包括隐写信息以及载体图像。
在一个具体实施例中，根据隐写信息以及载体图像得到隐写图像，包括：
S100：隐写编码，设定隐写规则，根据隐写规则将隐蔽信息嵌入载体图像，生成隐写图像；
S110：隐写解码，根据隐写规则将隐写图像还原出隐写信息；
S120：隐写分析，区分隐写图像以及载体图像，计算载体图像概率并分析隐写结果；
S130：根据隐写结果进行图像隐写训练，得到训练好的图像隐写模型，通过训练好的图像隐写模型得到最终隐写图像。
在一个具体实施例中，步骤S130，包括：
S131：计算隐写编码、隐写解码以及隐写分析之间的关系：
B(θB，C′)＝B(θB，A(θA，C，M))；
E(θE，C，C′)＝E(θE，C，A(θA，C，M)).
其中，A、B、E分别表示隐写编码、隐写解码、隐写分析，M表示隐蔽信息，C表示载体图像，C′表示隐写图像，θA、θB、θE分别表示A、B、E的参数，A(θA，C，M)表示所述隐写解码将所述隐蔽信息M嵌入到所述载体图像C，B(θB，C′)表示B对隐写图像C′上的解码，E(θE，C，C′)表示载体图像C和隐写图像C′的概率；
具体的，θA、θB、θE这三个参数主要表示为A、B、E三个步骤的参数，是GAN网络模型中的权重参数，这三个参数可根据实际需要通过损失函数训练来调优得到，且每一个参数都代表了一个训练好的网络结构；
S132：设LA，LB，LC表示A，B，E的代价函数，B的代价函数来表示隐写图像C′与还原图像之间的欧式距离：
LB(θA，θB，M，C)＝d(M，B(θB，C′))＝d(M，B(θB，A(θA，C，M)))＝d(M，M′)
S133：计算E的代价函数：
LE(θE，C，C′)＝-y*log(E(θE，x))-(1-y)*log(1-E(θE，x))
其中，y＝0代表x＝C′，y＝1表示x＝C；
S134：计算A的代价函数：
LA(θA，C，M)＝λA*d(C，C′)+λB*LB+λE*LE(θE，C，C′)
其中，d(C，C′)是载体图像和隐写图像之间的欧氏距离，λA，λB，λE分别为A代价函数项、B代价函数项以及E代价函数项的权重；
S135：根据得到的隐写编码、隐写解码以及隐写分析之间的代价函数公式对模型进行训练，得到训练好的图像隐写模型。
通过上述技术方案实现的基于生成对抗网络(GAN)的图像隐写模块，提高系统性能指标，克服了系统性能瓶颈。
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种基于区块链的隐蔽信息传输系统及方法，通过结合区块链链上隐蔽信道以及图像隐写，通过链下的图片作为载体，利用公共网络平台中的大量图片信息作为掩护，从而达到大数据量的隐蔽信息传送，构造完整的基于区块链的隐蔽信息传输系统及方法，使得区块链网络隐蔽信道的信道容量、通信效率以及经济效益能够得到有效优化。
实施例2
如附图2所示，为生成对抗网络的图像隐写模型结构示意图，A、B、E分别表示隐写编码器、隐写解码器、隐写分析器，M表示隐蔽信息，C表示载体图像，C′表示隐写图像，M′表示还原图像，P隐写概率。
其中，载体图像C与隐蔽信息M输入至隐写编码器A，得到隐写图像C′，将隐写图像C′分别送入隐写解码器B以及隐写分析器E，隐写分析器E根据载体图像C以及隐写图像C′输出隐写概率P，隐写解码器B根据隐写图像C′得到还原图像M′。
具体工作原理为：隐写编码器A的任务是将隐写信息嵌入载体图像中生成隐写图像C′，并将该隐写图像分别发送给隐写解码器B和隐写分析器E，隐写解码器B可以根据与隐写编码器A事先商量好的规则还原出隐写信息，而隐写分析器E则对隐写图像和载体图像进行区分，输出这些图像是载体图像的隐写概率P。隐写分析器E的预测准确度与隐写编码器A嵌入隐写信息的能力相关。通过对隐写分析器E进行类似GAN中判别器的训练，并将输出的隐写概率P反馈给隐写编码器A，隐写编码器A在此基础上继续进行图像隐写的训练。最终，我们可以使隐写分析器E的输出隐写概率P无限接近1/2，即隐写分析者只能随机猜测图像是否嵌入了隐写信息，与此同时，隐写编码器A生成的隐写图像也会非常接近于还原图像M′。
通过本发明实现的基于生成对抗网络(GAN)的图像隐写模块，提高系统性能指标，克服了系统性能瓶颈。
实施例3
信息发送端与信息接收段可以事先约定图像隐写的规则R，以及区块链网络隐蔽信道的参数集P，图像隐写模块S，图像哈希算法族为{Hash_1，Hash_2，…}。
设发送端需要传送的信息为M，该信息的序列号为n(第n条信息
那么，发送端的具体步骤为：
1.发送端从某公共网络u随机选择一个载体图像F，通过隐写模块生成隐写图像FS＝S(F，M，R)；
2.将该载体图像以及隐写图像通过公共网络平台进行发布；
3.随机选择第i个哈希函数计算Hashi(FS)得到该隐写图像的图像哈希Hs，通过区块链链上隐蔽信道发送(n，HS，i，u)，等待接收端来自链上隐蔽信道的确认；
4.收到来自接收端的确认(n，Ha，j，u)，使用Hashj进行验算，如正确，则结束；如不正确，返回步骤3。
接收端的具体步骤为：
1.接收端监听区块链网络链上的隐蔽信道；
2.接收来自发送端发送的信息对(n，HS，i，u)，爬取公共网络u的所有图片，通过比对图像哈希值找到隐写图像FS′，通过隐写规则R恢复出隐蔽信息M；
3.随机选择第j个哈希函数计算Hack＝Hashj(FS′)，并发送确认(n，Hack，j，u)；
4.如收到序列号重复的信息，丢弃除最新的版本以外所有的相同序列号信息。
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种基于区块链的隐蔽信息传输系统及方法，通过结合区块链链上隐蔽信道以及图像隐写，通过链下的图片作为载体，利用公共网络平台中的大量图片信息作为掩护，从而达到大数据量的隐蔽信息传送，构造完整的基于区块链的隐蔽信息传输系统及方法，使得区块链网络隐蔽信道的信道容量、通信效率以及经济效益能够得到有效优化。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (9)

1.一种基于区块链的隐蔽信息传输系统，其特征在于，包括：发送端、隐蔽信道、接收端、公共网络平台；
其中，所述发送端分别与所述隐蔽信道以及所述公共网络平台连接；所述接收端分别与所述隐蔽信道以及所述公共网络平台连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于区块链的隐蔽信息传输系统，其特征在于，所述隐蔽信道为区块链链上隐蔽通信信道，所述公共网络平台为区块链链下公共网络平台。
3.一种基于区块链的隐蔽信息传输方法，其特征在于，包括：
所述发送端获取隐蔽信息；
所述发送端根据隐蔽信息得到隐写图像；
所述发送端将隐写图像发送至所述公共网络平台；
所述发送端计算隐写图像的图像哈希值，并发送至所述接收端。
4.根据权利要求3所述的一种基于区块链的隐蔽信息传输方法，其特征在于，还包括：
所述接收端监听所述隐蔽信道，并接收来自所述发送端发送的图像哈希值；
所述接收端获取所述公共网络平台中的图像信息，根据所述图像哈希值找到对应的隐写图像，并根据所述隐写规则得到隐蔽信息；
所述接收端计算所述隐写图像的图像哈希值，并发送至发送端进行确认。
5.根据权利要求4所述的一种基于区块链的隐蔽信息传输方法，其特征在于，还包括：所述发送端验证所述接收端得到的隐蔽信息是否正确，若正确，则所述隐蔽信息发送成功，若不正确则所述发送端再次计算图像哈希值并发送至所述接收终端。
6.根据权利要求5所述的一种基于区块链的隐蔽信息传输方法，其特征在于，所述图像哈希值通过隐蔽信道进行传送。
7.根据权利要求3所述的一种基于区块链的隐蔽信息传输方法，其特征在于，所述隐蔽信息包括隐写信息以及载体图像。
8.根据权利要求7所述的一种基于区块链的隐蔽信息传输方法，其特征在于，根据所述隐写信息以及所述载体图像得到隐写图像，包括：
S100：隐写编码，设定隐写规则，根据所述隐写规则将所述隐蔽信息嵌入所述载体图像，生成隐写图像；
S110：隐写解码，根据所述隐写规则将所述隐写图像还原出隐写信息；
S120：隐写分析，区分所述隐写图像以及所述载体图像，计算载体图像概率并分析隐写结果；
S130：根据所述隐写结果进行图像隐写训练，得到训练好的图像隐写模型，通过所述训练好的图像隐写模型得到最终隐写图像。
9.根据权利要求8所述的一种基于区块链的隐蔽信息传输方法，其特征在于，所述步骤S130，包括：
S131：
计算所述隐写编码、所述隐写解码以及所述隐写分析之间的关系：
B(θB，C′)＝B(θB，A(θA，C，M))；
E(θE，C，C′)＝E(θE，C，A(θA，C，M)).
其中，A、B、E分别表示隐写编码、隐写解码、隐写分析，M表示隐蔽信息，C表示载体图像，C′表示隐写图像，θA、θB、θE分别表示A、B、E的参数，A(θA，C，M)表示所述隐写解码将所述隐蔽信息M嵌入到所述载体图像C，B(θB，C′)表示B对隐写图像C′上的解码，E(θE，C，C′)表示载体图像C和隐写图像C′的概率；
S132：设LA，LB，LC表示A，B，E的代价函数，B的代价函数来表示隐写图像C′与还原图像之间的欧式距离：
LB(θA，θB，M，C)＝d(M，B(θB，C′))＝d(M，B(θB，A(θA，C，M)))＝d(M，M′)
S133：计算E的代价函数：
LE(θE，C，C′)＝-y*log(E(θE，x))-(1-y)*log(1-E(θE，x))
其中，y＝0代表x＝C′，y＝1表示x＝C；
S134：计算A的代价函数：
LA(θA，C，M)＝λA*d(C，C′)+λB*LB+λE*LE(θE，C，C′)
其中，d(C，C′)是载体图像和隐写图像之间的欧氏距离，λA，λB，λE分别为A代价函数项、B代价函数项以及E代价函数项的权重；
S135：根据得到的隐写编码、所述隐写解码以及所述隐写分析之间的代价函数公式对模型进行训练，得到训练好的图像隐写模型。
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