CN116192507A - 一种基于深度学习的信息隐藏方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于深度学习的信息隐藏方法，包括秘密信息的预处理，在嵌入秘密信息之前，可以对秘密信息进行加密,然后转换成二进制信息流，在载体文本中选择左右结构图像作为嵌入位置,同时统计嵌入位置图像的像素块数,秘密信息的嵌入，从载体的初始位置依次往后嵌入二进制信息流,按照此规律直到嵌入所有的秘密信息。本发明在嵌入秘密信息时将图像像素块和图像分布结构作为信息嵌入的一个控制参数，避免了秘密信息，隐藏算法具有足够大的密钥空间，对秘密信息提供了有效的安全防护手段,使秘密信息在现代密码学意义下是安全的,在含密图像高频信息丢失及遭受轻度噪声污染的情况下,仍能实现秘密信息的盲提取。

Description

一种基于深度学习的信息隐藏方法
技术领域
本发明涉及通讯安全技术的技术领域，特别涉及一种基于深度学习的信息隐藏方法。
背景技术
随着数字通信技术在全球范围内快速发展，数字信息已成为一种重要的信息传输方式。借助计算机网络，人与人之间通信变得方便、快捷。在计算机网络的大环境下，数字信息传输在世界各个网络中，随即，这种便捷所带来风险也应运而生。互联网具有互联性、开放性以及连接形式多样性，使得通过互联网传输的数据信息很容易受到攻击或窃取，破坏了信息传输的安全性。与此同时，信息安全也成为人们日益关注的问题。
信息隐藏技术应运而生，它是在公开传输的信息中嵌入真正需要传递的信息，以公开信息为载体将隐藏信息传输出去。其原理就是利用人的感觉器官的局限性，以数字媒体作为载体，通过某种隐藏算法将秘密信息嵌入到载体中，并且不易被察觉，从而达到对传输信息保护的目的，增加了信息传输的安全性。
但是文本文件是直接对文字数据进行编码而成，几乎不存在数据冗余，从而不可能通过修改原文件的有效数据来实现信息隐藏，所以以文本为载体隐藏信息难度比较大，但是隐藏有秘密信息的文本往往不容易受到怀疑，具有比较好的安全性，因此基于文本的信息隐藏具有重要的现实意义和应用前景。
发明内容
本发明要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种基于深度学习的信息隐藏方法。
为了解决上述技术问题，本发明提供了如下的第一个技术方案：
本发明涉及一种基于深度学习的信息隐藏方法，具体包括如下步骤：
a.秘密信息的预处理，在嵌入秘密信息之前，可以对秘密信息进行加密,然后转换成二进制信息流；
b.秘密信息的嵌入位置，在载体文本中选择左右结构图像作为嵌入位置,同时统计嵌入位置图像的像素块数,如果像素块数为奇数,就隐藏秘密信息比特位“1”，如果像素块数为偶数,就隐藏秘密信息比特位“O”；
c.秘密信息的嵌入，从载体的初始位置依次往后嵌入二进制信息流,如果嵌入的是比特位“1”，就将图像的像素块进行修改，如果嵌入的是比特位“0”,就保持不变,按照此规律直到嵌入所有的秘密信息。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤a中的嵌入算法描述：
Input，载体文本,秘密信息,密钥；
Output，隐藏有秘密信息的载体文本；
Begin
Step1：对秘密信息进行加密并转换成二进制信息流；
Step2：for i＝1to n//n为秘密信息二进制流的长度
begin
寻找秘密信息的嵌入位置；
改变图像的像素块以嵌入秘密信息，endfor
End。
作为本发明的一种优选技术方案，所述像素块数的统计步骤：
d.设C为任一图像，C＝A1OP1AOP2…OPn-1An,,其中Ai(i＝1,2,…,n)为参与运算的图像基本区块的编号,OPi(i＝1,2…,n)为运算符号,如果用S[A,]表示基本部件Ai的像素块数﹐用S[C]表示图像C的像素块数,则有：S[C]-∑S[Ai],其中S[Ai]由基本部件像素块数文件获取；
e.将图像的数学表达式中的部件号、括号及括号中的内容全部滤掉，若表达式为空，则该图像为单独图像结构，否则将剩下的we、lu、ld、ru滤掉,若表达式为空,则该图像为多图像结构，否则取剩下的运算符中最右边的运算符号,若为lr,则该图像为左右图像结构，若为图像,则该图像为上下图像结构。
作为本发明的一种优选技术方案，所述秘密信息的提取算法描述：
Input，隐藏有秘密信息的载体文本,密钥；
Output，秘密信息；
Begin
Step1：对秘隐藏有秘密信息的载体文本进行预处理；
Step2：for i＝1to n//n为秘密信息流的长度
begin
寻找秘密信息的嵌入位置；
根据汉字的笔画和结构提取秘密信息；
对秘密信息流进行解密就得到原始的秘密信息；
Endfor
End。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤a中加密的密钥空间采取高强度的置换算法，并在嵌入信息时完成对嵌入信息的加密,可以将秘密信息的内容安全性及存在安全性融合在一起,从而使信息隐藏的算法可以公开，信息隐藏的安全性就由密钥空间的性能来决定，在三维CML映射的初值空间中,是否所有的初值点都适合作密钥,采用方均根误差来作为初值敏感性的一个衡量指标Ps(y)。假定隐藏的秘密信息为二值图像I0图像为边长N的正方形，设定嵌入密钥为(y0(1),y0(2),y0(3)),提取信息时,密钥分别取(y0(1)+y0(2),y0(3))及(y0(1)+f+3y(2),y0(3))，f是非常小的数,恢复的秘密二值图像相应为I1和I2则Ps(y)定义为：
Figure SMS_1
I(i，j)为恢复的秘密二值图像中(i，j)位置处的值，强度高的密码要求Ps(y)要大，由于采用了三维CML映射,密钥空间就是一维混沌映射密钥空间的立方,而且由于时空混沌序列对初值的极端敏感性，即使密钥值在14位有效数字内取最小的变化量,产生的序列的相关性仍接近0,可以达到密码学的要求，三维CML加密系统中,密钥空间的大小为：#(K)＝2×1042≈2140,达到140bit,保证了隐藏信息的安全性
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
本发明在嵌入秘密信息时将图像像素块和图像分布结构作为信息嵌入的一个控制参数，避免了秘密信息，隐藏算法具有足够大的密钥空间，对秘密信息提供了有效的安全防护手段,使秘密信息在现代密码学意义下是安全的,在含密图像高频信息丢失及遭受轻度噪声污染的情况下,仍能实现秘密信息的盲提取。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
其中附图中相同的标号全部指的是相同的部件。
此外，如果已知技术的详细描述对于示出本发明的特征是不必要的，则将其省略。需要说明的是，下面描述中使用的词语“前”、“后”、“左”、“右”、“上”和“下”指的是附图中的方向，词语“内”和“外”分别指的是朝向或远离特定部件几何中心的方向。
在附图中：
图1是本发明的信息处理流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
如图1所示，本发明提供一种基于深度学习的信息隐藏方法，具体包括如下步骤：
a.秘密信息的预处理，在嵌入秘密信息之前，可以对秘密信息进行加密,然后转换成二进制信息流；
b.秘密信息的嵌入位置，在载体文本中选择左右结构图像作为嵌入位置,同时统计嵌入位置图像的像素块数,如果像素块数为奇数,就隐藏秘密信息比特位“1”，如果像素块数为偶数,就隐藏秘密信息比特位“O”；
c.秘密信息的嵌入，从载体的初始位置依次往后嵌入二进制信息流,如果嵌入的是比特位“1”，就将图像的像素块进行修改，如果嵌入的是比特位“0”,就保持不变,按照此规律直到嵌入所有的秘密信息。
进一步的，步骤a中的嵌入算法描述：
Input，载体文本,秘密信息,密钥；
Output，隐藏有秘密信息的载体文本；
Begin
Step1：对秘密信息进行加密并转换成二进制信息流；
Step2：for i＝1to n//n为秘密信息二进制流的长度
begin
寻找秘密信息的嵌入位置；
改变图像的像素块以嵌入秘密信息，endfor
End。
像素块数的统计步骤：
d.设C为任一图像，C＝A1OP1AOP2…OPn-1An,,其中Ai(i＝1,2,…,n)为参与运算的图像基本区块的编号,OPi(i＝1,2…,n)为运算符号,如果用S[A,]表示基本部件Ai的像素块数﹐用S[C]表示图像C的像素块数,则有：S[C]-∑S[Ai],其中S[Ai]由基本部件像素块数文件获取；
e.将图像的数学表达式中的部件号、括号及括号中的内容全部滤掉，若表达式为空，则该图像为单独图像结构，否则将剩下的we、lu、ld、ru滤掉,若表达式为空,则该图像为多图像结构，否则取剩下的运算符中最右边的运算符号,若为lr,则该图像为左右图像结构，若为图像,则该图像为上下图像结构。
秘密信息的提取算法描述：
Input，隐藏有秘密信息的载体文本,密钥；
Output，秘密信息；
Begin
Step1：对秘隐藏有秘密信息的载体文本进行预处理；
Step2：for i＝1to n//n为秘密信息流的长度
begin
寻找秘密信息的嵌入位置；
根据汉字的笔画和结构提取秘密信息；
对秘密信息流进行解密就得到原始的秘密信息；
Endfor
End。
具体的，密钥空间采取高强度的置换算法，并在嵌入信息时完成对嵌入信息的加密,可以将秘密信息的内容安全性及存在安全性融合在一起,从而使信息隐藏的算法可以公开，信息隐藏的安全性就由密钥空间的性能来决定，在三维CML映射的初值空间中,是否所有的初值点都适合作密钥,采用方均根误差来作为初值敏感性的一个衡量指标Ps(y)。假定隐藏的秘密信息为二值图像I0图像为边长N的正方形，设定嵌入密钥为(y0(1),y0(2),y0(3)),提取信息时,密钥分别取(y0(1)+y0(2),y0(3))及(y0(1)+f+3y(2),y0(3))，f是非常小的数,恢复的秘密二值图像相应为I1和I2则Ps(y)定义为
Figure SMS_2
I(i，j)为恢复的秘密二值图像中(i，j)位置处的值，强度高的密码要求Ps(y)要大，由于采用了三维CML映射,密钥空间就是一维混沌映射密钥空间的立方,而且由于时空混沌序列对初值的极端敏感性，即使密钥值在14位有效数字内取最小的变化量,产生的序列的相关性仍接近0,可以达到密码学的要求，三维CML加密系统中,密钥空间的大小为：#(K)＝2×1042≈2140,达到140bit,保证了隐藏信息的安全性。
最后应说明的是：以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于深度学习的信息隐藏方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
a.秘密信息的预处理，在嵌入秘密信息之前，可以对秘密信息进行加密,然后转换成二进制信息流；
b.秘密信息的嵌入位置，在载体文本中选择左右结构图像作为嵌入位置,同时统计嵌入位置图像的像素块数,如果像素块数为奇数,就隐藏秘密信息比特位“1”，如果像素块数为偶数,就隐藏秘密信息比特位“O”；
c.秘密信息的嵌入，从载体的初始位置依次往后嵌入二进制信息流,如果嵌入的是比特位“1”，就将图像的像素块进行修改，如果嵌入的是比特位“0”,就保持不变,按照此规律直到嵌入所有的秘密信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的信息隐藏方法，其特征在于，所述步骤a中的嵌入算法描述：
Input，载体文本,秘密信息,密钥；
Output，隐藏有秘密信息的载体文本；
Begin
Step1：对秘密信息进行加密并转换成二进制信息流；
Step2：for i＝1to n//n为秘密信息二进制流的长度
begin
寻找秘密信息的嵌入位置；
改变图像的像素块以嵌入秘密信息，endfor
End。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的信息隐藏方法，其特征在于，所述像素块数的统计步骤：
d.设C为任一图像，C＝A1OP1AOP2…OPn-1An,,其中Ai(i＝1,2,…,n)为参与运算的图像基本区块的编号,OPi(i＝1,2…,n)为运算符号,如果用S[A,]表示基本部件Ai的像素块数﹐用S[C]表示图像C的像素块数,则有：S[C]-∑S[Ai],其中S[Ai]由基本部件像素块数文件获取；
e.将图像的数学表达式中的部件号、括号及括号中的内容全部滤掉，若表达式为空，则该图像为单独图像结构，否则将剩下的we、lu、ld、ru滤掉,若表达式为空,则该图像为多图像结构，否则取剩下的运算符中最右边的运算符号,若为lr,则该图像为左右图像结构，若为图像,则该图像为上下图像结构。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的信息隐藏方法，其特征在于，所述秘密信息的提取算法描述：
Input，隐藏有秘密信息的载体文本,密钥；
Output，秘密信息；
Begin
Step1：对秘隐藏有秘密信息的载体文本进行预处理；
Step2：for i＝1to n//n为秘密信息流的长度
begin
寻找秘密信息的嵌入位置；
根据汉字的笔画和结构提取秘密信息；
对秘密信息流进行解密就得到原始的秘密信息；
Endfor
End。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的信息隐藏方法，其特征在于，所述步骤a中加密的密钥空间采取高强度的置换算法，并在嵌入信息时完成对嵌入信息的加密,可以将秘密信息的内容安全性及存在安全性融合在一起,从而使信息隐藏的算法可以公开，信息隐藏的安全性就由密钥空间的性能来决定，在三维CML映射的初值空间中,是否所有的初值点都适合作密钥,采用方均根误差来作为初值敏感性的一个衡量指标Ps(y)。假定隐藏的秘密信息为二值图像I0图像为边长N的正方形，设定嵌入密钥为(y0(1),y0(2),y0(3)),提取信息时,密钥分别取(y0(1)+y0(2),y0(3))及(y0(1)+f+3y(2),y0(3))，f是非常小的数,恢复的秘密二值图像相应为I1和I2则Ps(y)定义为：
Figure FDA0004096621760000031
I(i，j)为恢复的秘密二值图像中(i，j)位置处的值，强度高的密码要求Ps(y)要大，由于采用了三维CML映射,密钥空间就是一维混沌映射密钥空间的立方,而且由于时空混沌序列对初值的极端敏感性，即使密钥值在14位有效数字内取最小的变化量,产生的序列的相关性仍接近0,可以达到密码学的要求，三维CML加密系统中,密钥空间的大小为：#(K)＝2×1042≈2140,达到140bit,保证了隐藏信息的安全性。
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