基于LSB的密写与密写分析.ppt
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1、7.2 基于LSB的密写与密写分析灰度图像LSB密写的特点n研究最早n算法简单n隐藏量大n应用广泛LSB密写的原理n以图像为例:用欲嵌入的秘密信息取代载体图象的最低比特位,原来图象的7 个高位平面与代表秘密信息的最低位平面组成含隐蔽信息的新图象步骤n将秘密信息转化为比特流n将比特流进行加密或置乱(用密钥)n逐行/或逐列/或随机游走的方式替换载体图像的最低比特位n接收者提取最低比特位,恢复秘密信息n计算峰值信噪比n载体图象最低比特中的0、1 大约为一半,秘密数据0、1个数也约为一半,因此,替换后,约有一半的数据未变,一半的数据加1 或减1nPSNR51.1dBn虽然LSB 密写可以在隐藏大量信息
2、的情况下依然保持良好的视觉隐蔽性n但使用有效的统计分析工具就可以判断一幅载体图象中是否含有秘密信息LSB密写分析方法n2分析n信息量估计法nRS 分析法nGPC 分析法2分析nLSB方法:n如果秘密信息位与隐藏位置的象素灰度值的最后一位相同,就不改变原始载体n反之,则改变灰度值的最后一位n将2i改为2i+1,或将2i+1 改为2i,n而不会将2i改为2i-1,或将2i+1改为2i+2X X X X X X X012分析n设图象中灰度值为 j 的象素数为hj,其中0 j 255n如果载体图象未经密写,、的值则会相差得远一些n秘密信息在嵌入之前往往经过加密,可以看作是0、1 随机分布的比特流,而且
3、值为0与1 的可能性都是1/2n如果秘密信息完全替代了载体图象的最低位,那么 、的值会比较接近例n在测试图像的所有最低位上嵌入秘密信息n研究表明n服从2分布n其中k等于h2i、h2i+1所组成数字对的数量nr越小表示载体含有秘密信息的可能性越大n结合2分布的概率密度函数,计算np:载体被密写的可能性实验结果n对灰度图像的上半部分进行LSB密写,计算p值存在的问题n如果不是连续嵌入,例如:嵌入位置随机分布于整个图像n或者,密写率较低时n上述方法难以奏效信息量估计法n设秘密信息的负载率为,即载体图象每个象素上平均负载比特秘密信息n嵌入信息的位置伪随机地分布于整个图象n估计的值,如果接近于0,便可以
4、认为载体图象中不含秘密信息n设原始图象中灰度值为 j 的象素数目为fj,密写后灰度值为 j 的象素数为hjn秘密信息可以看作0 和1 等概率分布的随机码流n大约有 个象素的灰度值由 2i 改为 2i+1n也有大约有 个象素的灰度值由 2i+1 改为 2in因此有n则nh2i1与h2i 之差与嵌入率有近似的线性关系,随着嵌入率的增大,h2i1与h2i 趋近相等n再看h2i2与h2i1的差n有nh2i2与h2i1的差与嵌入率仍然呈近似的线性关系。所不同的是它们不一定随着嵌入率的增大而趋近相等n检测时,计算灰度直方图n定义n如果图象没有经过密写,F1和F2在统计上并无不同,因此这两个参数的值应该很接
5、近n如果图象经过密写,F1、F2与嵌入率近似呈线性关系,并且F1随嵌入率增大而减小;而F2不一定减小,即使下降,其速度也远小于F1减小的速度例如n载体图象为512512 的8 比特标准测试图象Mann横轴表示,纵轴为F1和F2值。由图可见F1、F2的变化近似于直线n如果F1、F2比较接近,可以认为图象中不含秘密信息n如果F2明显大于F1,则认为图象中含有秘密信息n下一步:估计密写信息量n在待检测图象中随机选择位置进行二次密写,嵌入率逐步由10%、20%上升到100%n对应于每一个值分别计算F1和F2n二次密写后,有部分象素经历了两次改变又回到原始的灰度值n两次密写中仅改变过一次灰度值的象素占全
6、部象素的(+-)/2,即相当于经历一次嵌入率为(+-)的密写n100时,相当于经历一次嵌入率为100的密写密写分析过程n对待检测图像计算F1,F2n比较接近,无密写nF2明显大于F1,有密写n对待检测图像进行二次密写,密写率从10,20,。,100,计算F1和F2n两条曲线的交点即为二次密写后相当于一次密写率为0的密写na+b-ab=0 a=b/(b-1)例n对man图像进行20的嵌入n用上述方法计算出估计嵌入率为18.7RS分析方法n利用图像空间相关性进行密写分析n对图像分块,以Zigzag方式扫描排列成一个向量(x1,xn)n定义该图像块的空间相关性nf 越小,说明相邻象素之间变化越小,图
7、像块的空间相关性越强RS分析方法n定义翻转函数n记F1为2i与2i+1的相互变化关系n01,23,。n记F-1为2i-1与2i的相互变化关系n12,34,。n记F0为不变关系nLSB密写可以用翻转函数描述n秘密比特与载体LSB比特相同时,用F0翻转n秘密比特与载体LSB比特不同时,用F1翻转RS分析方法n将待检测图像分成大小相同的图像块n计算每个图像块的空间相关性n对每个图像块应用非负翻转(F1和F0)n计算空间相关性增加的图像块的比例,记为RMn计算空间相关性减小的图像块的比例,记为SM nRM SM 1图像块总个数空间相关性增加的图像块个数图像块总个数空间相关性减小的图像块个数RS分析方法
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