[发明专利]一种基于像素子集嵌入率估计的隐写信息定位方法

说明书

本发明公开了一种基于像素子集嵌入率估计的隐写信息定位方法，包括以下步骤，A：从每幅灰度图像中随机选取含待判定位置在内的个相邻像素组成矩形块；B：分别构造含待判定位置像素子集和未含待判定位置像素子集；C：分别从和中提取隐写检测特征；D：分别计算的嵌入率和中的嵌入率；E：计算待判定位置的嵌入率；F：将待判定位置中的嵌入率与设定的阈值进行比较，若，则表示待判定的第个位置为隐密位置，含隐写信息；若，则表示待判定的第个位置为非隐密位置，不含隐写信息。本发明能够在拥有多幅嵌入路径相同的LSB替换隐写的隐密图像的情况下，对图像中待判定位置是否含有隐写信息进行判断，判断准确率高。

技术领域

本发明涉及信息安全技术领域，尤其涉及一种基于像素子集嵌入率估计的隐写信息定位方法。

背景技术

视觉是人类感知信息最重要的途径，人们从外部世界获得信息的70％～80％是从视觉获得，而人眼可感知的信息大部分是以图像形式出现的。20世纪90年代以来，计算机网络和多媒体技术的蓬勃发展使得信息的传播更为便捷、迅速，为人们的工作和生活提供了极大的便利，淡化了人们之间的空间距离。然而，这些技术在给人们带来方便的同时，也带来了诸多的安全隐患。譬如，企业员工或者政府职员很可能将内部信息隐藏于看似正常的数字图像、音频、视频等多媒体数据中，然后将携带有内部信息的多媒体数据发送出去。这正是当前信息安全领域的重要研究内容——数字隐写所带来的安全隐患之一。

隐写分析是隐写的反向技术，其对于防范数字隐写的滥用，维护信息安全至关重要。根据所要达到的目的的不同，隐写分析的研究内容大致可分为：隐密对象检测、隐写算法识别、隐写的定量分析、隐写信息定位、秘密信息提取和秘密信息消除等。其中隐写信息定位的主要目的在于估计出隐密对象中嵌入秘密信息的位置。其不仅可为隐写密钥的还原提供帮助，甚至在一些特殊情况下(如顺序隐写或随机间隔隐写)，可直接用于秘密信息的提取。隐秘信息定位的前提在于已知生成隐密对象所采用的隐写算法。

在已有的隐写中，以BMP(位图，Bitmap)、TIFF(标签图像文件格式，Tagged ImageFile Format)、PNG(可移植网络图形格式，Portable Network Graphic Format)等空域图像为载体的LSB(最低有效位，Least Significant Bit)替换隐写由于实现简单、容量大和视觉隐蔽性强等特点，得到了广泛关注。由于这些隐写仅对载体样本进行轻微更改，因此与隐密对象检测和隐写的定量分析相比，隐写信息定位更为困难。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于像素子集嵌入率估计的隐写信息定位方法，能够在拥有多幅嵌入路径(即嵌入秘密信息的像素位置按照嵌入顺序组成的序列)相同的LSB替换隐写的隐密图像的情况下，对空域图像中待判定位置是否含有LSB替换隐写的信息进行判断，判断准确率高。

本发明采用下述技术方案：

一种基于像素子集嵌入率估计的隐写信息定位方法，依次包括以下步骤：

A：从每幅灰度图像中随机选取含待判定位置k在内的M个相邻像素s_i组成矩形块B_k，其中，k和i表示扫描图像时像素的索引，0≤k<N，0≤i<N,N表示图像中总的像素数量；

B：利用从每幅灰度图像选取的M个相邻像素s_i，分别构造含待判定位置像素子集U_k和未含待判定位置像素子集V_k；

C：分别从含待判定位置像素子集U_k和未含待判定位置像素子集V_k中提取隐写检测特征；

D：利用步骤C中提取的隐写检测特征分别计算含待判定位置像素子集U_k中的嵌入率和未含待判定位置像素子集V_k中的嵌入率