《隐写分析技术》PPT课件.ppt

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1、8.1.1 隐写分析定义,隐写分析(steganalysis)技术是对表面正常的图像、音频、视频等媒体信号（尤其是通过互联网进行传输的信号）进行检测，判断其中是否嵌有秘密信息（这些秘密信息是通过一定的隐写算法嵌入的），甚至只是指出媒体中存在秘密信息的可能性，这样就可以找到敌对隐蔽通信的信源，从而阻断隐蔽通信的信道。隐写分析的目标不是提倡删除或使正确的隐藏信息无效，而是指出哪些方法是脆弱的，哪些方法可以用来调查非法隐藏信息。,隐写分析简介,伪装术的目标是避免传送信息时引起怀疑，从而使秘密信息不可检测。若引起了怀疑，那么就说明隐藏失败了。隐藏分析是发现隐藏的消息并使这些消息无效的一种技术。,对隐藏

2、信息的攻击和分析可能有几种形式，即检测、提取、混淆（攻击者在存在的隐藏信息上进行伪造和覆盖），使隐藏信息无效。,视觉攻击法：利用人的视觉感知性来判断载密图像是否产生了异常的改变。,隐写分析的方法,基于隐写算法的标识特征法：预先对隐写算法作深入分析，寻找归纳出其标识特征。,基于统计知识的隐写分析法：针对某一类信息伪装算法或某一类图像。通过对载体图像与载密图像进行统计分析，找出二者之间的统计特征差异。,8.1.2 隐写分析分类,1、被动攻击进行秘密通信的囚犯的来往信件都要经过看守的检查，看守检查信件后判断是否存在秘密消息并作不同的处理，称为被动攻击。只能对其窃听到的数据进行分析检测，而不试图对其进

3、行修改甚至破坏。,举例：囚犯问题，信鸽信使,2、主动攻击主动攻击又叫做积极攻击.如果看守不经过判断就对消息进行修改的攻击称为主动攻击。能够参与协议的执行并修改其中数据3、恶意攻击伪造消息并且假冒通信中的一方开始隐秘协议的执行,举例：数字声音的滤波，数字图像的有损压缩,选择伪装对象攻击 知道伪装工具（算法）和伪装对象,已知消息攻击 从某种意义上，攻击者可以获得隐藏的消息。（难度等同于唯伪装对象攻击）,选择消息攻击 伪装分析专家用某个伪装工具或算法对一个选择的消息产生伪装对象。攻击目标是确定伪装对象中相应的模式特征，它可以用来指出具体使用的伪装工具或算法。,唯伪装对象攻击 只可获得伪装对象进行分析

4、,已知载体攻击 可以获得原始载体和伪装对象进行分析,已知伪装载体和伪装对象攻击 已知伪装工具（算法），并且可以获得原始载体和伪装对象,隐写分析术语,安全的信息伪装算法,定义(描述一个安全的隐秘技术方案需要满足的条件)使用公开的算法和一个双方共享的密钥来隐藏信息，该密钥必须能够唯一的标识发送者只有正确密钥的拥有者才能检测、提取并且证明隐藏消息的存在。此外其他任何人都无法证明秘密消息的存在即使检测者（攻击者）能够成功检测并且提取到一条隐藏消息，也不能够检测出其他隐藏消息检测到隐藏的消息在计算上是不可行的,8.2 隐写分析评价指标,1、准确性准确性指检测的准确程度，是隐写分析最重要的一个指标，一般用

5、虚警率和检测率表示。虚警率是把非隐藏信息误判为隐藏信息的概率检测率是把隐藏信息正确判为隐藏信息的概率漏报率是把隐藏信息判为非隐藏信息的概率2、适用性适用性指检测算法对不同嵌入算法的有效性，可由检测算法能够有效检测多少种、多少类隐写算法或嵌入算法来衡量。,检测错误类型,检验函数,分别为“纳伪”和“弃真”事件发生的概率,则满足：,特别地，如果,那么，,3、实用性实用性指检测算法可实际推广应用的程度，可由现实条件是否允许、检测结果是否稳定、自动化程度的高低和实时性等来衡量。其中实时性可以用隐写分析算法进行一次隐写分析所用时间来衡量，用时越短则实时性越好。4、复杂度复杂度是针对隐写分析算法本身而言的，

6、可由隐写分析算法实现所需要的资源开销、软硬件条件等来衡量。,8.3 隐写分析通用原型系统,图像隐写分析有两条途径。一是针对某种具体的嵌入方法提取其专有特征，根据这些专有特征进行判别，叫做专用隐写分析技术；二是寻找独立于具体的嵌入算法之外的通用特征，根据这些特征进行判别，叫做通用隐写分析技术。专用隐写分析技术可以准确检测采用特定嵌入方法的隐藏图像，准确性高但适用性低。通用隐写分析技术的准确性不如专用隐写分析技术高，但适用性高。无论专用隐写分析还是通用隐写分析，寻找对信息隐藏敏感的特征是隐写分析实现的关键。,8.3 隐写分析通用原型系统,根据提取的特征对图像归类,根据判别结果的好坏对提取的特征、以

7、及判别系数或阈值作调整,8.4 隐写分析算法,隐写分析算法根据提取的特征的不同，可以分为专用隐写分析和通用隐写分析；根据特征所在域的不同，又可以分为空域隐写分析和频率域隐写分析。,8.4.1 专用隐写分析算法介绍,空域隐写分析算法的攻击对象主要是空域最低有效位信息隐藏Westfeld(1999)采用了Chi-square统计量统计调色板图像嵌入秘密消息前后出现相似颜色对的概率比，能够准确检测连续嵌入秘密消息的调色板图像，但对于随机嵌入秘密消息的图像的检测无效。Fridrich(2001)年提出的RS隐写分析方法(regular groups and singular groups)把图像像素分

8、成规则类、异常类和不可使用类，根据待测图像LSB置换操作前后各类像素组的变化曲线能够可靠地检测灰度和真彩色图像并估计秘密消息的嵌入量，但RS的检测结果直接受载体图像噪声、随机性和秘密信息嵌入位置的影响。,8.4.1 专用隐写分析算法介绍,Dumitrescu(2003)提出的样本对分析法达到了与RS最优检测等效的结果。算法根据相邻像素值的奇偶性质将像素对分为4种基本集合，秘密消息的嵌入导致像素对从一个集合转换到另一个集合，根据集合更改的比例采用二次方程建模来估计嵌入量。该方法适用于对连续信号采样的检测，但检测结果直接受秘密信息嵌入位置影响，对非随机嵌入无效。张涛(2004)定义图像差分直方图的

9、转移系数作为LSB平面与其余位平面之间的弱相关性度量，并以此为基础构造原始图像与隐藏图像的分类器。在嵌入量较大的情况下该算法检测效果优于RS隐写分析，但检测效果受秘密消息嵌入位置和随机性的影响。,变换域隐写分析的攻击对象主要是DCT域或DWT域信息隐藏，包括JSteg、Jsteg-Shell、JPHide、F5、Outguess、MB，是隐写分析技术目前热门的研究内容。Westfeld(1999)使用Chi-squre统计量统计颜色频度，能够检测Jsteg连续嵌入秘密消息的JPEG格式图像，对于消息嵌入量较大的情况检测准确率较高。但是该方法对离散嵌入情况的检测无效。Fridrich(2002)

10、通过解压缩待检测图像、裁剪、再压缩等步骤估计载体图像的DCT系数直方图，根据待检测图像直方图和估计直方图的相关改变量估计F5隐写算法的秘密消息嵌入量。该方法能准确检测最低10%的嵌入量，但对于具有特殊网格结构的图像检测无效。,Fridrich(2002)对待测图像进行Outguess嵌入操作，根据载体图像与隐藏图像像素块边界的增量差来估计隐写算法Outguess的嵌入量。该方法不需要阈值，对不能由嵌入秘密消息的长度估计图像的宏观改变量的情况，以及对以DCT系数的增减量做嵌入算法的情况无效。DCT域隐写分析主要围绕DCT系数的统计特性及其对空域像素的影响进行研究，包括了对载体图像DCT系数的估计

11、及空域像素块不连续性的计算。研究的方法经历了从简单的一阶统计分析到采用比较复杂的实验手段来获得相关变化量的过程，总体来说适用性较低，实用性不高，有待于进一步研究。DWT域隐写分析的研究报道较少。,8.4.2 通用隐写分析算法介绍,通用隐写分析主要围绕嵌入秘密消息前后待检测图像的总体、局部、相关等特征值及具有训练模式的判别方法进行研究，但是通用特征的选取和阈值的确定非常困难，而且复杂度偏高，实用性不强，准确性较低，无法控制虚警率和漏报率，无法估计信息隐藏量。,8.4.2 通用隐写分析算法介绍,Avcibas(2003)提出的IQMs（image quality metrics）方法，采用变量分析

12、技术来分析和选取可用于区分载体图像和隐藏图像的质量度量，根据所选取的图像质量特征采用多元回归方法对图像进行分类。该方法对多种隐写术的检测有效，但是需要对分类器进行训练，性能一般。Farid(2004)采用QFM分析图像小波域系数及其预测误差的高阶统计量，再分别采用Fisher线性判别式、线性与非线性支持矢量机来判别和归类的方法，对DCT域隐写算法和以自然图像为载体的隐写算法效果较好。该方法需要对分类器进行训练，对嵌入量低的空域隐写方法和OutGuess隐写算法的检测无效。国内学者提出了一种基于直方图频域统计矩的图像通用隐写分析技术，该方法以图像小波子带系数直方图频域统计绝对矩作为特征，通过分类器进行分类，以区分原始图像和载密图像，取得了较好的效果。,