面向LSB替換攻擊的隱寫分析算法研究.pdf

1、近年來，隨著全球信息化水平的不斷提高和信息安全的重要性日趨增強(qiáng)，隱寫分析成為信息安全領(lǐng)域的一個新的重要研究熱點。隱寫分析技術(shù)是通過分析嵌入秘密信息所引起的原始載體信息的一些統(tǒng)計特征的變化，來判斷載體中是否隱藏有秘密信息。隱寫分析技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)信息過濾、維護(hù)社會穩(wěn)定、國家安全等方面具有十分重要的現(xiàn)實意義。本文以數(shù)字圖像為研究對象，針對LSB(LeastSignificantBit)替換隱寫，提出了兩種隱寫分析算法，算法的特征維數(shù)少，有效地避免

2、了“維數(shù)災(zāi)難”。主要工作如下:
　　提出了一種基于共生矩陣的隱寫分析方法。在提出的方法中，測試圖像被分解成8個位平面，利用圖像位平面之間的相關(guān)性，分別計算最低位平面和其余7個位平面之間的差分矩陣及其和矩陣，生成和矩陣的共生矩陣，通過分析共生矩陣中元素的分布情況，提取統(tǒng)計顯著性特征，用支持向量機(jī)作為分類器來區(qū)分載體圖像和隱密圖像。提出的算法特征維數(shù)少，有效地避免了“維數(shù)災(zāi)難”;檢測精度高，算法具有穩(wěn)定性;對如JPEG壓縮、中值濾波、

3、添加噪聲這些內(nèi)容保持性操作的圖像處理具有魯棒性;并具有令人滿意的泛化能力，計算復(fù)雜度低。
　　提出了一種基于統(tǒng)計特征的針對LSB替換攻擊的隱寫分析方法，該方法利用圖像相鄰像素間的相關(guān)性、頻率統(tǒng)計以及共生矩陣的聯(lián)合概率分布特性，建立聯(lián)合分類特征。通過統(tǒng)計圖像相鄰像素奇偶性和大小關(guān)系來描述像素之間的相關(guān)性作為奇偶特征;利用圖像的位平面差分矩陣的和矩陣，統(tǒng)計和矩陣中每個元素重復(fù)出現(xiàn)的頻率作為頻率特征;再通過分析和矩陣的共生矩陣中元素的分