信息隐藏理论与技术论文题目：数字隐写分析术方法研究与实现
姓名张思琪
院（系）计算机学院
专业班级2012110309
学号2012110760
指导教师杨榆
仲恺农业工程学院教务处制
摘要
本文主要研究以数字图像为载体的信息隐写分析技术。隐写算法中利用图像DCT 系数最不重要位隐藏信息的隐写算法具有透明性好，鲁棒性强等特点，这类隐写算法包括JSteg,Outguess等。本文研究了针对DCT系数LSB算法的隐写分析算法。主要对针对
JSteg隐写的检测进行研究。实验结果表明，采用基于DCT系数对值（pair values）的变化的卡方统计攻击方法来检测Jsteg顺序隐写，具有很好的检测效果。由于Westfeld等人提出的卡方检验方法的耗时很大，且不能检测出Jsteg随机隐写，故引出一种改进的卡方检验方法：快速卡方检验方法。快速卡方检验方法不仅能够检测出Jsteg顺序隐写，而且能检测出Jsteg随机隐写。同时能有效地估计出嵌入率。
关键词：隐写隐写分析 DCT 卡方检验 JSteg
目录
1 绪论 (1)
1.1 引语 (1)
1.2 信息隐藏技术的历史、应用和发展 (1)
1.2.1 信息隐藏技术的历史 (1)
1.2.2信息隐藏技术的应用 (1)
1.2.3 信息隐藏技术的发展 (2)
1.3 数字图像隐写检测技术 (2)
1.3.1隐写信息检测技术 (3)
1.3.2隐写信息的提取技术 (3)
2 基于图像统计模型的隐写分析 (4)
2.1 针对LSB替换隐写分析 (4)
2.1.1卡方检测方法 (6)
2.1.2 RS方法 (11)
2.1.3 SPA方法 (13)
2.2 针对K
±及随机调制隐写的隐写分析 (13)
2.2.1±1隐写的信息比率估计 (13)
2.2.2K
±隐写信息比率估计 (14)
2.3 随机调制隐写的信息比率估计 (14)
3 针对JSteg隐写的检测 (14)
3.1 卡方检测方法 (14)
3.2 快速卡方检验方法 (15)
3.2.1针对顺序JSteg隐写 (18)
3.2.2针对随机JSteg隐写 (18)
3.3 快速卡方检验方法—matlab实现 (18)
4 结论 (19)
参考文献 (20)
英语摘要 (22)
附录 (22)
致谢 (29)
仲恺农业工程学院毕业论文(设计)成绩评定表 ....................................................错误！未定义书签。
1 绪论
1.1引语
数字隐写术(Steganography)，其目的是以表面正常的数字载体，如文本、图像、音频、视频等作为掩护，在其中隐藏秘密信息，将秘密信息隐藏在可公开的载体中进行传送，达到掩盖真正的通信目的和通信发生的事实]4][1[。数字隐写术的发展在保护机密性和个人隐私方面具有积极作用，但同时给敌对势力和非法团伙提供了进行非法活动的手段，在为人们带来一种新的安全隐蔽通信手段的同时也带来了新的威胁。如何检测发现隐藏信息，进而监控和破坏非法通信，成为影响国家安全和社会稳定的一个重要问题。由于JPEG 压缩图像是目前应用最为广泛的图像格式之一，以JPEG 图像为载体的隐写算法具有其不可取代的实用价值]5[。近年来，JPEG 图像隐写分析的研究受到了越来越多研究者的关注。
1.2信息隐藏技术的历史、应用和发展
1.2.1信息隐藏技术的历史
现代信息隐藏技术来源于古代的隐写术(steganography),公元1499年Johannes Trithemius将“steganos”与“graphein”两个希腊字根合并组成单词“steganography”，以为着隐写（covered writing），即隐藏消息的存在性（existence）。隐写术是一门古老而有趣的安全传递秘密信息的方法，从中国古代文人的藏头诗到德国间谍的隐写信，从古希腊的蜡板藏书到现在的网络隐藏通信，舞步蕴藏着人类的智慧。机关信息隐藏技术已经有久远的研究和应用历史，但是在当时的技术条件下，信息隐写的手段和应用条件是十分有限的。在很长一段时间里，信息隐藏技术无论在研究领域还是在实际应用中都未受到关注。随着科学技术的发展，古老的隐写术在信息时代又称为新的研究热点。在数字化、计算机、网络等这些新时代的产物的孕育中，基于信息理论、数理统计理论、认知心理学和现代信技术手段，载新的隐写术—现在的信息隐藏技术因运而生]4[。新的内涵，新的处延，新的方法，新的技术，使人们不得不重新审视和研究者一源远流长的信息安全技术。
1.2.2信息隐藏技术的应用
信息隐藏技术在信息安全保障体系的诸多方面发挥着重要作用，主要可归结为下列几个方面]4[。
（1） 数据保密通信 （2） 身份认证
（3） 数字作品的版权保护与盗版追踪 （4） 完整性、真实性鉴定与内容恢复 1.2.3 信息隐藏技术的发展
20世纪90年代以来，现代信息隐藏技术得到了迅速的发展。1996年在英国剑桥召开的第一届国际信息隐藏学术研讨会，标志着信息隐藏作为一个新学科的诞生。随后，国际上举行了第2～11届国际信息隐藏学术研讨会。此外，IEEE 、ACM 、SPIE 等一些知名学术组织在其主办的学术会议和期刊中叶包含了信息隐藏方面大量的研究成果。我国在信息隐藏技术领域的研究与国际上基本同步。1999年，在何德全、周仲义、蔡吉人三位院士的积极倡导下，由北京电子技术应用研究所组织成立了信息隐藏专家委员会，定期主办信息隐藏方面的学术会议]7[。 1.3 数字图像隐写检测技术
信息隐藏技术作为信息安全传输的重要手段，可以应用于军事、情报、国家安全等层面，同时也会被恐怖分子和敌对事例所利用。因此，人们在关注信息隐藏正向技术研究的同时，也在探索各种检测可疑信息的存在、寻找敌对方隐秘通信信源的手段和方法。隐写和隐写分析模型如图1所示。秘密保存的信息称为嵌入对象，用于隐蔽嵌入对象的非保密载体称为载体对象，通过密钥将嵌入对象加密，利用隐写算法将嵌入对象隐藏到载体对象中，得到隐写对象。提取过程中只有掌握了密钥才能正确恢复出原始嵌入对象。对隐写分析而言，唯一可疑利用的就是隐写对象，密钥及载体对象都是得不到的，也不知道信息的隐藏位置。
嵌入密钥 提取密钥 载体对象
()嵌入过程
嵌入对象???→? ()提取过程???→?嵌入对象
载体对象 隐写分析
图1 隐写分析模型图
隐写分析的主要目的包括三个方面：1）检测隐写信息的存在性；2）估计隐写信息的长度和提取隐写信息；3）删除或扰乱隐写对象中的嵌入信息。前两者称为被动隐写分
密钥生成器
析，后者称为主动隐写分析。
1.3.1隐写信息检测技术
目前隐写信息的检测技术大致可以分为3类：感官检测法、标识特征检测法、统计检测法，其中统计检测法又分为特定隐写检测和通用盲检测。
1.感官检测法
感官分析利用人类感知和清晰分辨噪声的能力来对数字载体进行分析。在数字载体的失真和噪声中，人类可感知的失真或模式最容易被检测到。辨别这种模式的一个方法是比较原始载体和隐秘载体，注意可见的差异，如果没有原始载体，这种噪声就会作为载体的一个有机部分二不被注意。感官检测的思想是移去载体主题信息，这时人的感官就能区分剩余部分是否有潜在的信息或仍然是载体的内容。
2.标识特征检测法
某些隐写软件在隐秘图像中留下标识特征，可通过分析待检测对象中是否出现该类标识特征来实现检测。标识特征检测法只适用于一直的算法和工具，对于未知的隐写算法不奏效。
3.统计检测法
统计检测法是将原始载体的理论期望频率分布和待检测载体中的样本分布进行比较，从而找出差别的一种检测方法。信息隐藏改变了载体数据流的荣誉部分，虽然不改变感觉效果，但是往往改变了原始载体数据的统计性质，因此，通过判定给定载体的统计性质是否属于非正常情况，就可以判断是否含有隐藏信息。统计分析的关键问题是如何得到原始载体数据的理论期望频率分布，在大多数情况下，检测者无法得到原始信号的频率分布。
1.3.2隐写信息的提取技术
现在隐写分析领域的研究主要集中于隐蔽信息的检测，已开发的隐写分析工具也只是实现隐蔽信息的检测、隐写信息长度的估计和隐写工具的识别。在某些情况下，能检测到隐写信息的存在就足以解决问题。但是，是否能进一步提取出隐藏的信息对于获取情报、法庭取证骑着决定性作用。而且，这个问题的研究对检测也颇具意义，因为现在的检测方法大都是通过分析载体是否进行过修改来判断其中是否隐藏了消息，而修改过的载体不一定藏有消息，所以这种检测的可靠性最终还是会受到质疑。
至今，关于隐藏信息提取的论文也只是凤毛麟角。导致关于提取攻击研究结果很少的一个重要原因是这个问题本身的困难性。其实，一提到隐写术的攻击，人们自然就会
想到热河提取隐蔽的信息，一些隐写术的文章也早就提到这个问题，但是一直以来隐写分析者很少涉及这个问题是因为提取比检测要困难得多。单纯的检测可以说是要从已有的数据和条件中提取1比特信息，即“有”还是“没有”隐藏信息；而提取攻击的目的是要从中获取全部的精确信息，其难度可想而知。对于基于密钥的隐写术，提取攻击的终极任务是找到恢复隐写密钥的方法，这本质上是一种密码分析，但是面对的数据形式、算法的结构等于传统的密码分析又大相径庭，这使得传统的密码分析手段并不直接适用。以上原因导致了欲在提取攻击问题上获得思想、方法上的每一点都是困难的。
但是，提取隐藏信息优势密码分析者不得不面对的一个新问题。现在许多隐写软件都与加密软件集成在一起，已有数百种这样的软件在网上散布，这使得‘加密+隐藏’成为一种新的保密通信模式。在面对这种通信模式时，以获取信息内容为目的的密码分析者不得不考虑隐藏信息提取的问题]7[。
2 基于图像统计模型的隐写分析
随着信息隐写技术的发展，各种隐写算法的公开发表和网络中隐写工具的流行，使得信息的传输具有隐秘性。各国军事机构在应用信息隐写技术进行隐秘通信的同事也纷纷担心自身的信息安全。为了有效地检测、截获不法用户的隐秘通信，促使信息隐写的检测技术—隐写分析技术开始发展。隐写分析技术是对各种媒体（或信息）进行分析，判别其是否吟唱有秘密信息进而提取和篡改秘密信息的技术。隐写分析分为主动隐写分析和被动隐写分析。被动隐写分析的目的是检测目标载体中是否存在隐秘信息，主动隐写分析的目的是估计嵌入算法的各种参数为信息的提取服务。目前隐写分析滞后于信息隐写的发展，其研究主要集中于被动隐写分析。由于图像信息隐写是信息隐写的主要内容，使得图像隐写分析的研究具有重要意义。
2.1针对LSB替换隐写分析
由于LSB替换隐写出现最早，具有嵌入容量大、容易实现等优点，因此使用极为广泛]6][3][2[。下面通过matlab仿真证实上诉所提到的LSB替换隐写方法的优点。
实验过程：
①读入一幅图像，如图2所示。这里我使用UCID1.bmp这幅图像。
图2 UCID1000库的第一幅图
②提取出UCID1.bmp的8个位平面，如图3所示。
(1) (2) (3)
(4) (5) (6)
(7) (8)
图3 (1)～(8)分别表示 UCID1.bmp的8个位平面
③ 把80%的秘密信息比特流嵌入最低有效位（LSB ），并比较原图像与嵌入秘密信息
后的图像，如图4所示。
原图像
加密图像
(1)原图像 (2)加密图像
图4 原图像UCID1.bmp 与嵌入信息的UCID1.bmp
从上面两幅图像来看，我们根本就看不出加密前与加密后的图像之间的差异。 虽然LSB 替换隐写可以在嵌入量很大的情况下仍然保持良好的不可察觉性，但已有许多有效地通井机分析方法来判断图像中是否含有LSB 替换隐写信息]9[。在这里主要介绍卡方检测方法、RS 方法，并单独对卡方检测方法进行matlab 仿真。 2.1.1 卡方检测方法
对待检测的图像，要判断其中是否含有秘密信息，通常采用的方法是进行统计分析
]
8[。对空域灰度图像而言，LSB 替换隐写主要是将像素灰度值的最低有效位用秘密信息替
换。也就是说，如果待嵌入的秘密信息比特与隐藏该比特的像素的灰度值的最低有效位相同，就不改变原始载体；反之，则要改变灰度值的最低位，即进行2i ?2i+1之间的翻转。嵌入的秘密信息可看作0、1随机分布的比特流，而且值为0或1的概率都为1/2。设图像中灰度值为j 的像素数量为j H ，那么，如果秘密信息完全替换了载体图像像素的最低位，i H 2和12+i H 的值会比较接近，而如果图像未经过信息嵌入，i H 2和12+i H 的值会相差较大一些]10[。
对LSB 替换隐写而言，隐写会改变直方图，但不会改变H 2i +H 2i+1的值，因为像素的灰度值要么不变，要么在H 2i 、H 2i+1之间互换。记为
*2i H =
2
1
22++i i H H (1)
q=
2
1
22+-i i H H (2)
如果某个像素灰度值为2i ，它对参数q 的贡献为1/2；如果值2i+1,则其对参数q 的贡献为-1/2。载体图像中共有2*2i H 个像素的灰度值为2i 或2i+1，若所有像素都负载了比特秘密信息，那么像素值为2i 或2i+1的概率都为1/2。大量的统计特性表明有下列事实：
(3)
其中N(0,1)表示标准正态分布。
由式（2.3）可得：
r = 21
1
*22
*22~)
(-=∑
-k k
i i
i i X
H
H H (4)
其中k 等于122+i i H H 和所组成的对值的数量，不计*i 2H 为0的情况。r 越小表示图像中含有秘密信息的可能性越大。结合卡方分布的秘密函数，设P 是122+i i H H 和相等的概率，则 有：
dx x
e
k P k x x k k
1
2
1
2
2
121
)
2
1(
2
1
1---
-?
--Γ-
= (5)
如果P 接近于1，则表明图像中含有秘密信息；如果接近于0，则表明图像未经过隐写。对一幅顺序嵌入信息的图像，检测者以同样的顺序进行检测，并对所有检测过的像素组计算P 值。P 值开始的时候接近1，当我们遇到信息中止时，P 值会突然降为0，并将保持为0直到检测结束]10[。
下面分别对bmp_100图像库中的newyork.jpg 图像的LSB 进行顺序嵌入秘密信息与随机嵌入秘密信息，并对这种情况进行卡方检验示例： （1）顺序嵌入秘密信息后进行卡方检验 ①显示原始灰度图像，如图5所示。
)
1,0(~2
)
2(2
*2*
22*22*
22*
21
22N H
H H H
H H H H
H H i
i
i i
i i i i
i i -=
--=
-+
图5 bmp_100图像库中的newyork.jpg图像
②针对不同嵌入率的对应卡方统计量分布与嵌入概率
1）当嵌入率为0%，显示卡方统计量与嵌入概率的图形，如图6所示。并记录对不同样本数量进行分析时，对应的卡方统计量与P值的大小，如表1所示。
图6 嵌入率为0%时的卡方统计量与嵌入概率的图形
表1 不同样本数量，对应的卡方统计量与P值大小（嵌入率为0%）Sample_radio 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 SPOV 156 650 1444 2413 3033 3659 4296 5000 5633 6268
p_vale 0.04 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Sample_radio 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 SPOV 6874 7518 8123 8742 9372 9963 10597 11207 11844 12486
p_value 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
注：SPOV值保留0位小数
2）嵌入率为50%，显示卡方统计量与嵌入概率的图形，如图7所示。并记录对不同样本
数量进行分析时，对应的卡方统计量与P 值的大小，如表2
所示。
图7 嵌入率为50%时的卡方统计量与嵌入概率的图形
表2 不同样本数量，对应的卡方统计量与P 值大小（嵌入率为50%）
Sample_ radio 5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
SPOV
0.74
0.54
0.45
3.83
9.59
16.39
25.27
26.36
25.86
24.34
p_value 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Sample_ radio 55
60
65
70
75
80
85
90
95
100
SPOV 79.97 229.83 449.39 728.40 1054.20 1395.85 1792.32 2197.85 2634.24 3093.03 p_value
0.91
注：SPOV 值保留两位小数
3）嵌入率为100%，显示卡方统计量与嵌入概率的图形，如图8所示。并记录对不同样本
数量进行分析时，对应的卡方统计量与P 值的大小，如表3
所示。
图8 嵌入率为100%时的卡方统计量与嵌入概率的图形
表3 不同样本数量，对应的卡方统计量与P值大小（嵌入率为100%）Sample_radio 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 SPOV 0.29 0.46 0.16 0.89 6.98 12.29 20.00 20.39 22.36 25.23 p_value 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Sample_radio 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 SPOV 29.85 32.00 32.44 31.53 31.48 28.33 30.10 31.22 30.89 30.30 p_value 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
注：SPOV值保留两位小数
（2）随机嵌入秘密信息后进行卡方检验
①显示原始灰度图像，如图9所示。
图9 原始灰度图
②针对不同嵌入率的对应卡方统计量分布与嵌入概率
1）嵌入率为30%，显示卡方统计量与嵌入概率的图形，如图10所示。
图10 嵌入率为30%时的卡方统计量与嵌入概率的图形
2）嵌入率为60%，显示卡方统计量与嵌入概率的图形，如图11所示。
图11 嵌入率为60%时的卡方统计量与嵌入概率的图形
3）嵌入率为90%，显示卡方统计量与嵌入概率的图形，如图12所示。
图12 嵌入率为90%时的卡方统计量与嵌入概率的图形
可见，对信息顺序嵌入的图像，卡方检验方法提供了较为可靠的结论；而对信息随机嵌入的图像，卡方检验方法出现误差比较大的结论。 2.1.2 RS 方法
RS 方法是由Fridrich 等人提出的，该方法适合于检测随机LSB 替换隐写，可以比较精确地估计隐藏信息长度，它是基于隐写前后图像平衡度的变化来检测秘密信息的]11[。
假定一幅载体图像具有N M ?个像素，像素值属于一个集合P 。如对8比特灰度图像，{}255,,1,0 =P 。函数()n x x x f ,,,21 描述了像素组()n x x x G ,,,21 =的平滑度，具体定义为：
()∑
==+-=1
1
121,,,n i i
i n x x x x x f
(6)
这个函数称为判别函数，用来描述像素组G 的空间相关性。G 中的噪声越多，函数f 的值越大。LSB 嵌入信息增加了图像的噪声，f 的值也将随之增加。LSB 替换隐写的嵌入过程可以用翻转函数来描述：
1F :01?,2?3，…,254?255
1F 具有下列性质：
()()()2mod 211x x x F x F LSB ?-+==
即改变灰度值x 的LSB 等同于对x 应用翻转函数1F 。
同时可定义一个对偶的概念，称为移位LSB 翻转函数：
1-F :-1?0,1?2,3?4，…，253?254,255?256
则有
()()1111-+=-x F x F
为了完整性，定义0F 为自身置换，即
()x x F =0
1F 、1-F 、0F 统称为翻转函数。
对像素组()n x x x G ,,,21 =，若()()()G f G F f ?，称G 是正则的；若()()()G f G F f ?,称G 是奇异的；若()()()G f G F f =,称G 是不变的。这里()G F 是指将F 运用到向量
()n x x x G ,,,21 =的分量中。()()()()n M M M M ,,2,1 =是一个()i M 取值为-1、0、1
的n
元组，则()G F 被定义为
()()()()()()()()n n M M M x F x F x F G F ,,,2211 = (7)
将图像分为许多大小相等的小图像块，对每个小块应用非负翻转，即
()()()n M M M ,,2,1 为1或0，利用
()∑
==+-=
1
1
121,,,n i i i n x x x x x f 计算，考察图像的变化
情况。用M R 表示M F 作用后正则图像块在所有图像块中所占的比例；M S 表示M F 作用后奇异图像块在所有图像块中所占的比例。如此，则有1≤+M M S R ,类似地，应用非正翻
转()()()()n M M M ,,2,1 ,这里()i M 为-1或0，可定义相应的M R -和M S -。
RS 方法是根据大量的统计特性而得到的，Fridrich 指出：M R -和M S -与信息嵌入比率p 呈线性关系，M M S R 和与信息嵌入比率呈二次曲线关系]12[。 2.1.3 SPA 方法
SPA 方法的原理是基于有限状态机，有限状态机的状态是选择的抽样对的多重集（multiset ）。如果样本对是从数字化的连续信号中抽取出来的，对于自然图像而言，相邻像素对所构成的多重集之间有着某种固定的关系。随机LSB 替换隐写会引起这些多重集的改变，从而改变多重集的统计关系]13[。
SPA 方法的集体检测过程如下：
1）统计图像中相邻像素值差为()j m m ,,1,0 =的像素对，记为'
m D ；
2）统计图像中相邻像素值高7位大小差值为0，1+j 的像素对的数量，分别记为：
1
0+j C
C 和；
3）统计'12m '12X ++和m Y ，'m D 中较大的像素值为偶数的像素对属于集合'12+m X ，反之属
于'12+m Y 。
2.2 针对K ±及随机调制隐写的隐写分析
与替换隐写相比，±K 及随机调制隐写不仅能够保持良好的视觉隐蔽性，而且能够抵抗现有的多种LSB 替换隐写检测方法。针对该类隐写，已经出现了一些有效地检测方法，部分检测方法还能估计隐写信息比率。如基于差分直方图和相对熵的±1隐写信息比率估计方法、±K 隐写噪声的最大似然估计方法、记忆差分直方图和卡方优度拟合检验的随机调制隐写信息比率估计方法等]13[。 2.2.1 ±1隐写的信息比率估计
在±K 隐写中，由于±1隐写对图像的改变最小，已经成为其中最难于被检测的一种情况。Wong 等根据相邻像素的差值及其最低有效位，将相邻像素对分成多个集合。然后采用一个自适应小波降噪算法估计出原始图像，并且为了减小高活跃块对嵌入比率估计的影响，在检测时只采用了低活跃块中的像素对。最后，根据隐写前后低活跃块中各相邻像素对集合间的转移概率估计出±1隐写信息比率]15][14[。基本过程如图13所示。
n m y , 嵌入比率 隐密图像
图13 ±1隐写与隐写分析过程
2.2.2 K ±隐写信息比率估计
用高通滤波器对原始图像进行滤波后，纹理结构相同或相似的图像区域的高频成分的分布可以建模为一个平稳的广义高斯分布。而用该滤波器对±K 隐写信号进行滤波后，得到的高频信号分布可以建模为一个含隐写信息比率p 的离散分布。Fridrich 等将纹理结构相同或相似的图像区域的高频成分建模为这两个分布的卷积，然后采用最大似然估计器估计出隐写信息比率]15[。 2.3 随机调制隐写的信息比率估计
已有的文献指出，自然图像的像素差分直方图可以用一个广义高斯分布来建模。然而，由于随机调制隐写添加了调制噪声，隐密图像的像素差分直方图可能不再符合该分布。对于非自适应随机调制隐写，可以假设调制噪声与载体图像相互独立。从而，隐密图像的像素差分分布是调制噪声差分分布和载体图像像素差分分布的一个卷积。而且，随机调制隐写的信息比率可表示为调制噪声均方差的函数，因此，通过采用广义高斯分布和调制噪声差分分布的卷积拟合待检测图像的像素差分直方图，估计出调制噪声的方差，从而得到隐写信息比率的估计值]16[。
3 针对JSteg 隐写的检测
Jsteg 隐写实质上就是将空域中的LSB 嵌入方法应用到量化后的DCT 系数，虽然实现简单，但安全性不是很高，通常利用卡方检验可以很容易地检测出秘密信息的存在。Pfitzman 和Westfeld 采用基于DCT 系数对值（pair values ）的变化的卡方统计攻击方法来检测Jsteg 顺序隐写，具有很好的检测效果]18][17[。 3.1 卡方检测方法
Pfitzman 和Westfeld 等人讨论了基于在信息嵌入过程中值的变化的卡方()2χ检验
划分高或低活跃块 自适应小波
降噪
从隐密图像的低活跃块
中计算各状态集的势
从估计的原始图像的
低活跃块中计算各状
态集的势
从状态转移参
数中估计嵌入比率
攻击方法，如果利用得当，可以用于检测多种隐写技术。其中，对值可以是像素值、量化的DCT 系数对或者调色板对在LSB 上不同的索引等。卡方检验攻击的思想是将隐写图像的理论期望频率分布和观测到的可能被修改过的载体的样本分布进行比较，从而找出差异]19[。
用信息替换量化的DCT 系数的LSB ，这相当于翻转函数122:1+?i i F 作用域量化的DCT 系数。由于信息的嵌入，隐秘图像与原始图像的DCT 系数直方图分布将发生变化，设()12,2+i i 使一个值对，
记值等于i 2的DCT 系数数目为i n 2，值等于12+i 的DCT 系数数目为12+i n ，嵌入信息将使得值等于i 2与12+i 的
DCT 系数数目越来越接近。
由于Westfeld 等人提出的卡方检测方法的耗时很大。下面介绍一种改进的卡方检验方法。
3.2 快速卡方检验方法
Westfeld 等研究发现，采用Jsteg 算法嵌入信息后的JPEG 图像的DCT 系数统计特性将发生变化。嵌入过程中相互交换的DCT 系数值对的出现频次开始趋于一致。所谓“值对”是由秘密信息嵌入时相互交换的两个值构成。对Jsteg 算法来说，仅最低比特不同的两个量化后的DCT 系数构成了个值对（0和1除外）。例如，2和3,4和5，…，-1和-2，-3和-4，…，等都是值对。原始图像，如图14所示。在原始图像中，每个值对中两个值出现的频次通常不一致，但是在秘密信息嵌入之后的图像中，每个值对中两个值的出现频次逐渐趋向一致，如图15、16所示。
图14 原图像
图15 隐写前的DCT 量化系数直方图
图16 隐写后的DCT 量化系数直方图
令集合{}110,,,-=n C C C C 表示图像所有的量化DCT 系数，{}110,,,-=m M M M M 表
示欲嵌入的秘密信息。构造C 的一个子集()()(){}110,,,-=m l l l C C C S ()()n m l ≤-1，对S 中的非0和1元素，用i M 替换()i l C 的最低位。
对一个整数集{}110,,,-=n G G G G ，定义G 为该集合中元素的数目，()G h i 为集合中元素等于i 的数量。定义()G f 0为G 中正偶数和负奇数的数量，()G f 1为G 中负偶数和正奇数的数量。注意，在统计()G f 0和()G f 1时，不计算G 中的0元素。则有
()()()()()()
??
??
?+
=+
=∑
∑
∑
∑=?=?=?=?1
2mod ,00
2mod ,010
2mod ,01
2mod ,00i i i i i i i i i i i i G
h G
h G f G h G h G f (8)
大量的实验表明，JPEG 图像中量化DCT 系数的分布关于0对称，因此有()()C f C f 10≈，且相应的统计量服从如下自由度为1的卡方分布
()()()()()()
C f C f C f C f C 012
012
+-=
χ
(9) 由于信息比特在嵌入之前通常要经过压缩或编码，因此，在集合M 中0和1的分布是均匀的，具有相同的出现频次。从而，子集S 具有类似如图16所示的分布：
()()()S h S f S f 101≈- (10)
令S C S -=-
表示S 的补集。对S 中的元素，无论是从C 中顺序选取的还是随机选取的，都可假设-
S 的分布关于0对称。因此有
()()S f S f 01≈ (11)
注意到-
?=S S C ,可得
()()()()()S h S f S f S
f S f C f C f 101101≈??
?
????? ?
?--??? ?
???? ??+=--
-
(12) 若显著性水平α下1自由度为1的卡方分布的上α分位数为2αχ，由于秘密消息的嵌入改变了DCT 分布关于0的对称性，因此，对于载密图像必然有
()()()00122?-?C f C f C a 且χχ (13)
式②可作为图像中是否存在用Jsteg 隐写嵌入的秘密信息的判断依据，在此基础上，还可根据式①估计嵌入信息的比率。
武汉轻工大学选修课 趣味隐写术与密码术（通识）大作业 学院: 数学与计算机学院 专业: 计算机技术与科学 姓名: 韩晶 学号: 1305110009 时间: 2016.05.09
1.简述常用隐写术与密码术分为哪几类？并应用举例说明。答：目前常用的隐写术和密码术有:变色隐写药水，藏头诗，字符替换，摩氏密码，现代加解密技术，其中包括对称加密解密技术和非对称加密解密技术等，下面一一举例说明。 1）隐写术 1. 隐写药水：淀粉（米汤）写字，紫药水显影，柠檬水写字在水蒸气下显示。 案例：传统谍战电影《风声》 2.藏头诗 a. 藏于诗中：有效信息藏于诗词中，根据意思得到。 案例：《想做你妻》 木目跨于心，古人做反文。小和尚光头，凄惨无泪水。 b.藏于诗头: 庐剧《无双缘》 妆未罢暗凝眉，户愁看紫燕飞，力回天春已老，栖画栋不如归。 c.藏于诗尾: 别后空愁我，永言形友爱。六合已姓刘，风枝不可静。 c.藏于诗中间： 陇上行人夜吹笛，女墙犹在夜乌啼。颇黎枕上闻天鸡，本期沧海堪投迹。 2）密码术 字母表替代法
1、顺序字符替换法 从26个英文字母表中第N个字符开始替换，把后面的字母依次写入取N=h 新的字母表顺序为： h i j k l m n o p q r s t u v w x y z a b c d e f g 对应原始字母表顺序： a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z 原始明文信息：I am Han jing 用上述字符替换法加密后的密文信息：S ht Ohu qpun 2、keyword字符替换法 从26个英文字母表中取出keyword字符放在字母表开头，然后按顺序摆放剩余字母，形成新的字母表顺序为 k e y w o r d a b c f g h I j l m n p q s t u v x z 对应原始字母表顺序 a b c d e f g h I j k L m n o p q r s t u v w s y z 原始明文信息：I am Han jing 用上述字符替换法加密后的密文信息：B kh Aki cbhd 3、栅栏密码 就是把要加密的明文分成N个一组，然后把每组的第1个个字连起来，形成一段无规律的话。不过栅栏密码本身有一个潜规则，就是组成栅栏的字母一般不会太多。 一般比较常见的是2栏的栅栏密码。 比如明文：I LOVE FCBARCELONA
信息隐藏理论与技术论文题目：数字隐写分析术方法研究与实现 姓名张思琪 院（系）计算机学院 专业班级2012110309 学号2012110760 指导教师杨榆 仲恺农业工程学院教务处制 摘要 本文主要研究以数字图像为载体的信息隐写分析技术。隐写算法中利用图像DCT 系数最不重要位隐藏信息的隐写算法具有透明性好，鲁棒性强等特点，这类隐写算法包括JSteg,Outguess等。本文研究了针对DCT系数LSB算法的隐写分析算法。主要对针对
JSteg隐写的检测进行研究。实验结果表明，采用基于DCT系数对值（pair values）的变化的卡方统计攻击方法来检测Jsteg顺序隐写，具有很好的检测效果。由于Westfeld等人提出的卡方检验方法的耗时很大，且不能检测出Jsteg随机隐写，故引出一种改进的卡方检验方法：快速卡方检验方法。快速卡方检验方法不仅能够检测出Jsteg顺序隐写，而且能检测出Jsteg随机隐写。同时能有效地估计出嵌入率。 关键词：隐写隐写分析 DCT 卡方检验 JSteg 目录 1 绪论 (1) 1.1 引语 (1) 1.2 信息隐藏技术的历史、应用和发展 (1)
1.2.1 信息隐藏技术的历史 (1) 1.2.2信息隐藏技术的应用 (1) 1.2.3 信息隐藏技术的发展 (2) 1.3 数字图像隐写检测技术 (2) 1.3.1隐写信息检测技术 (3) 1.3.2隐写信息的提取技术 (3) 2 基于图像统计模型的隐写分析 (4) 2.1 针对LSB替换隐写分析 (4) 2.1.1卡方检测方法 (6) 2.1.2 RS方法 (11) 2.1.3 SPA方法 (13) 2.2 针对K ±及随机调制隐写的隐写分析 (13) 2.2.1±1隐写的信息比率估计 (13) 2.2.2K ±隐写信息比率估计 (14) 2.3 随机调制隐写的信息比率估计 (14) 3 针对JSteg隐写的检测 (14) 3.1 卡方检测方法 (14) 3.2 快速卡方检验方法 (15) 3.2.1针对顺序JSteg隐写 (18) 3.2.2针对随机JSteg隐写 (18) 3.3 快速卡方检验方法—matlab实现 (18) 4 结论 (19) 参考文献 (20) 英语摘要 (22) 附录 (22) 致谢 (29) 仲恺农业工程学院毕业论文(设计)成绩评定表 ....................................................错误！未定义书签。
使用高维图像模型完成高难检测隐写技术Using High-Dimensional Image Models to Perform Highly Undetectable Steganography 学院（系）： 专业： 学生姓名： 学号： 指导教师： 完成日期：
使用高维图像模型完成高难检测隐写技术 Tomá? Pevny1, Tomá? Filler2, andPatrickBas3 [1]捷克理工大学 [2]纽约州立大学 [3]法国国家科学研究院 摘要：本文提出了一套完整的方法论，来设计用于数字媒体的实用性高度隐蔽隐写系统。其中主要的设计原则是使用高效编码算法使适当定义失真最小。分析者将失真定义为特征向量的加权差，该特征向量已在隐写分析中使用。通过“保留”分析者使用的模型，更大的负荷量都难以察觉。即使所使用嵌入器特征集的维数大于107，这个框架也可以有效地实现。高维模型对于避免已知的安全弱点很有必要，因为此种模型将会给隐写分析带来问题，这也是高维模型能够在隐写术中使用的原因。本文介绍了HUGO算法，其为一种新的空域数字图像嵌入算法，并对比其与LSB匹配算法性能上的差异。基于BOW2图像库，可以看到在相同的安全级别下HUGO算法的隐藏能力是LSB匹配算法的7倍。 1 引言 囚犯模型中，Alice和Bob之间进行隐秘通信的主要目的是传送一个隐藏了秘密信息的普通物体，而不让监狱长Eve检测到。如果一个隐写系统的载体分布与隐密分布完全匹配，则称其为完全安全的系统。“cover generation”针对这个问题提出了解决方案，但这种解决方案要求对载体的概率分布有确切地了解。而在实践中，载体的概率分布很难从实际的数字媒体中获取。最常用且最实际的解决方法是通过制造小扰动来隐藏信息，并希望这些扰动能被图像噪声覆盖掉。 数字图像中最流行的嵌入方法之一是最低有效位(LSB)替换法，该算法将个别载体元素的最低有效位被替换成信息比特。但人们很快意识到，这种嵌入操作导致的不对称性成为一个潜在的弱点，因此促进了高精度针对性隐写分析仪的发展，所以这种方法的安全有效载荷几乎为零。 将LSB替换法简单改进，就是LSB匹配算法（通常称为±1嵌入法）。该算法将像素值随机地±1，使得像素的最低有效位与秘密信息相对应。尽管与LSB替换方法类似，但LSB匹配算法很难被检测，因为该算法的嵌入操作变得平衡。实践证明，当只利用单个像素中的信息
汽轮机火用分析方法的热力系统计算 前言 在把整个汽轮机装置系统划分成若干个单元的过程中，任何一个单元由于某些因素而引起的微弱变化，都会影响到其它单元。这种引起某单元变化的因素叫做“扰动”。也就是说，某单元局部参量的微小变化(即扰动)，会引起整个系统的“反弹”，但是它不会引起系统所有参数的“反弹”。就汽轮机装置系统而言，系统产生的任何变化，都可归结为扰动后本级或邻近级抽汽量的变化，从而引起汽轮机装置系统及各单元的火用损变化。因此，在对电厂热力系统进行经济性分析时，仅计算出某一工况下各单元火用损失分布还是不够的，还应计算出当某局部参量变化时整个热力系统火用效率变化情况。 1、火用分析方法 与热力系统的能量分析法一样，可以把热力系统中的回热加热器分为疏水放流式和汇集式两类(参见图1和图2)，并把热力系统的参数整理为3类：其一是蒸汽在加热器中的放热火用，用q’表示；其二是疏水在加热器中的放热火用，用y 表示；其三是给水在加热器中的火用升，以r’表示。其计算方法与能量分析法类似。
对疏水式加热器： 对疏水汇集式加热器： 式中，e f、e dj、e sj分别为j级抽汽比火用、加热器疏水比火用和加热器出口水比火用。1．1 抽汽有效火用降的引入 对于抽汽回热系统，某级回热抽汽减少或某小流量进入某加热器“排挤”抽汽量，诸如此类原因使某级加热器抽汽产生变化(一般是抽汽量减少)，如果认为此变化很小而不致引起加热器及热力系统参数变化，那么便可基于等效焓降理论引入放热火用效率来求取某段抽汽量变化时对整个系统火用效率的影响。 为便于分析，定义抽汽的有效火用降，在抽汽减少的情况下表示1kg排挤抽汽做功的增加值；在抽汽量增加时，则表示做功的减少值；用符号Ej来表示。当从靠近凝汽器侧开始，研究各级抽汽有效火用降时，Ej的计算是从排挤l kg抽汽的火用降(e j-e c)ηej中减去某些固定
《新技术讲座》课程 课程大作业 作业名称：基于数字图像LSB隐写算法的研究姓名： 其他组员： 学号： 班级： 完成时间：2013年11月2日
基于图像LSB隐写算法的研究 （XX大学XX学院XX XX地联系方式） 摘要:本文先对信息隐藏技术、隐藏模型、隐写术、隐写算法等进行了简单介绍，然后借助软件matlab7.0，采用空域隐写算法LSB将秘密信息嵌入数字图像，完成隐写；接着将嵌入的秘密信息提取出来，通过计算其峰值信噪比PSNR来评估该隐写算法的不可感知性，证实了LSB嵌入时在图像的最不重重要位加载秘密信息,一定程度上加强了秘密信息的不可感知性；再通过缩小和放大二倍来分析隐写算法的鲁棒性，试验结果表明,该算法计算量低,在低嵌入率时检测结果准确,优势明显,而对嵌入率较高的载秘图像,需要修正后才能达到常规检测的标准；最后，在实验总结基础上提出了一些建议，并对未来进行了展望。 关键词:信息隐藏技术隐写算法LSB信息嵌入信息提取PSNR不可感知性鲁棒性
第一部分 1.引言 随着计算机技术、信息处理技术和计算机网络技术的飞速发展,Intemet在世界范围内得到了大力推广,各种数字信息的制作、传输、存储和处理由此变得越来越简单。通过互联网,人们可以快捷高效地获得图像、声音和文本等各种多媒体数据,分享海量的信息资源。各种机密信息,如个人的信用卡账号逐渐在网络通信中出现。然而,全球互联网是一个开放的系统,虽然普通用户可以通过网络方便、快捷地交流信息,但是随之而出现的问题也十分严重：个人的隐私的安全如帐号、个人信息、密码口令、电子邮件等能否得到保障；多媒体作品的版权能否得到应有的保护；电子商务中的企业机密能否不被商业间谍所窃取；涉及到国家安全、政府绝密的文件在网络中能否被安全地传输等。因此,蓬勃发展的网络使得信息传输和交流更加简单易行的同时,也对关系国家安全、经济发展乃至个人隐私等方而的信息安全提出了更高的要求。国内外各界已经高度重视如何在既能有效地保证各种信息的安全这个大前提下，也能充分利用Internet便利的问题，由此一门新兴的交叉学科——信息隐藏诞生了。 2.概述 现代的信息隐藏技术来源于古老的隐写术,隐写术在希腊语中就是秘密+书写的意思,它是将秘密信息隐藏于非秘密或者不太秘密的信息中的方法，信息隐藏学研究的是在信息中隐藏信息,它是一门既古老又年轻的学科。传统的隐写术,如:显隐墨水、修改公共文本的约定、代码字、藏头诗等等,古代就已经出现了,远早于电子/计算机密码技术。信息隐藏研究虽然可以追溯到古老的隐写术,但在国际上正式提出数字化信息隐藏研究则是在1992年。 ①信息隐藏技术 现在所说的信息隐藏技术是指将秘密信息隐藏在其它媒体(如音频、视频、图像)中,通过载体的传输,实现秘密信息的传递。它通常以音频、视频或图像中的一种作为载体,将秘密信息嵌入到其中,以一种只有接收者才知道信息存在的秘密途径传送信息。信息隐藏的目的在于保证隐藏的信息不引起人们的注意。和加密技术相比,信息隐藏技术摆脱了数据加密技术的致命缺陷,可以在看似很正常的载体中嵌入信息进行传递,大大增加了隐秘通信的隐蔽性。信息隐藏技术包括了数字水印技术和隐写术两个重要分支。数字水印技术是指用数字信号处理的方法在多媒体数据中嵌入隐蔽的标记,它通常应用在防伪和版权保护；隐写术是一种秘密通信的手段,它通过隐藏秘密数据的存在性来获得秘密通信的安全。 ②信息隐藏技术的技术性能要求
变换域隐写法的主要算法有 从载体对象和隐写系统中提取隐藏的秘密信息存在一些困难。目前，主要研究方向集中在隐藏信息的存在检测上。通过基于被动攻击的隐写分析系统模型评估隐写分析技术的性能。主要研究以下算法的准确性，以确定要检测为载波或秘密数据的数据。适用性是指隐写分析算法对各种隐写分析算法的有效性，可以通过可以有效检测的隐写分析算法的数量来衡量。实用性是指隐写分析算法的实际应用程度，可以通过实际条件，检测结果的稳定性，自动化程度和实时性来衡量。复杂度是指执行隐写分析算法所需的计算时间和存储空间成本。准确性是隐写分析算法最重要的评估指标。隐写分析的主要任务是检测秘密信息是否隐藏在数字媒体中，因此可以将其视为二进制分类问题。由于检测的目标是检测秘密数据，因此通常将其视为正肯定类别，假设样本数为s，将载波数据视为否定类别，并将载波数据和秘密的样本数视为正类别在隐写分析检测中正确识别的数据分别为n和P。根据假设检验的相关知识，可以定义五个不同的真阳性率TP比率，也称为正确检测率，检测率是正确识别载波数据作为载波数据的比率。真负速率也称为正确识别载波数据作为载波数据的比率。准确度ACC 是正确标识为所有样品中载流子和载流子密度的比率。误报率FP误报率误报率FN，也称为漏检率，是误报率FN与载波数据之比。前三个指标越接近1，后两个指标越接近0，则算法的检测性能越好。在接下来的章节中，我们将使用以上指标来评估各种隐写分析方法的检测性能。图像隐写术数字隐写术可以根据隐藏的载体分为基于图
像，音频，视频，文本和其他媒体的数字隐写术。由于图像成像设备和图像处理软件的广泛普及，数字图像已成为日常生活中广泛使用的媒体，并且图像数据的表示具有很大的冗余性。秘密信息可以隐藏在这些冗余中，这使其成为数字隐写术的常用载体之一。因此，本文主要讨论基于图像的数字隐写术和隐写分析技术。根据不同的标准，图像隐秘技术可以根据嵌入的秘密信息的不同数据域分为以下几类，它可以分为空间域隐秘术和变换域隐秘术。根据不同的嵌入原理，离散余弦变换DCT离散小波变换DWT可以分为置换隐写术101112和基于模型的隐写术131151617，根据是否调整嵌入策略，可以将量化指数调制隐写术18 19分为自适应隐写术和非自适应隐写术具有图像内容的统计特性。以下是对空间隐写术和变换域隐写术的发展的简要描述。空间隐写术是对图像像素的直接操作，将秘密信息隐藏在空间域图像的像素中。由于空间图像易于操作且具有较大的冗余度，因此具有较大的信息隐藏空间，这使得空间图像隐写算法研究得到了广泛的研究。经典算法包括最低有效位LSB替换和LSB匹配LSBM 方法162021。LSB替换隐写术是最经典的隐写方法之一。通过将载波图像的最低位替换为要嵌入的秘密信息位，它直接嵌入了秘密信息。嵌入位置可以顺序或随机选择。这种隐写算法的优点是容量大且易于实现，但是如果图像像素值的LSB与要嵌入的秘密信息位相同，则在加密图像中会出现“值对现象”。，将不会进行任何修改。如果图像像素值的LSB与秘密信息位的LSB不同！
[?]分析方法及其应用 摘要：本文从?的定义出发，给出了?的定义以及分析的意义。?传递研究?的传递和转换规律，系经典热力学在从热静力学向热动力学过渡的过程中产生的研究新领域。阐述了静态的?分析方法的特点，分析了?传递的产生与发展现状，指出?传递的学科属性及其应用。 关键词：热力学；?；?分析；?传递 1 引言 热力学第一定律“能量守恒定律”只是从数量上说明了能量在转化过程中的总量守恒关系，它可以发现装置或循环中哪些设备、部位能量损失大，但未顾及到能量质量的变化，不能发现耗能的真正原因。而热力学第二定律阐述了孤立系统熵增原理，从能的本性的高度，规定过程发生的方向性与限制，特别是指出了能量转化的条件和限制，指出能量在转移过程中具有部分地乃至全部地失去其使用价值的客观规律。为提高火电机组的发电效率，减少在电力生产过程中排放物对环境的影响，人们对火电机组的热力系统性能开展了大量的理论与试验研究。从热力学观点，所从事的这些研究大体可分为能量分析与?分析两类方法。传统的研究主要基于热力学第一定律的能量分析，它们从能的“量”方面评价热力设备和系统，而近年来广泛开展的?分析法则是基于热力学第二定律，它们从能的“量”与“质”2个方面进行评价。后者既能辨别?损的性质，即内部不可逆性与外部排放性，也能揭示?损的分布规律，从而能很好地指明系统性能改进方向。 2 ?的概念及其定义 表征物质所含热量多少的状态参数之一的焓，只表达了单位质量物质所含热量的多少，但并未表明热量质量的优劣。能源是有级别的，相同的热能量，其有效作功的能力并不相同。最能说明这一问题的是：稍高于环境温度的锅炉排出的烟气，尽管其量很大，但其热量很难加以利用。
Journal of Image and Signal Processing 图像与信号处理, 2017, 6(3), 131-138 Published Online July 2017 in Hans. https://www.doczj.com/doc/3312417289.html,/journal/jisp https://https://www.doczj.com/doc/3312417289.html,/10.12677/jisp.2017.63016 文章引用: 董晶, 钱银龙, 王伟. 图像隐写分析研究新进展[J]. 图像与信号处理, 2017, 6(3): 131-138. Recent Advances in Image Steganalysis Jing Dong 1,2, Yinlong Qian 1,3*, Wei Wang 1 1 Center for Research on Intelligent Perception and Computing, National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 2State Key Laboratory of Information Security, Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing 3Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei Anhui Received: Jun. 1st , 2017; accepted: Jun. 18th , 2017; published: Jun. 21st , 2017 Abstract In recent years, steganalysis has become an important research direction in information security. With rapid development, numerous methods have been proposed to solve the steganalysis prob-lem. This article aims to review recent advances in image steganalysis to provide useful informa- tion to the researchers in this field. It first summarizes recent progress in traditional handcrafted feature based methods, and then introduces the deep learning based steganalysis, which is a new trend in steganalysis. Finally, the article summarizes the future trends and challenges in stegana-lysis. Keywords Steganography, Steganalysis, Universal Steganalysis, Pattern Recognition, Deep Learning 图像隐写分析研究新进展 董 晶1,2，钱银龙1,3*，王 伟1 1 中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室智能感知中心，北京 2中科院信息工程研究所信息安全国家重点实验室，北京 3中国科学技术大学自动化系，安徽 合肥 收稿日期：2017年6月1日；录用日期：2017年6月18日；发布日期：2017年6月21日 摘 要 隐写分析是信息安全领域一个很重要的研究方向。随着研究的快速发展，已经有大量的隐写分析方法提*通讯作者。
仲恺农业工程学院毕业论文 数字隐写分析术方法研究与实现 姓名梁胜展 院（系）信息学院 专业班级通信工程072 学号200710324232 指导教师王员根 职称讲师 论文答辩日期2011 年05月14日 仲恺农业工程学院教务处制
学生承诺书 我承诺在毕业论文过程中严格遵守学校有关规定，在指导教师的安排与指导下独立完成所规定的毕业论文工作，决不弄虚作假，不请别人代做毕业论文或抄袭别人的成果。所撰写的毕业论文或毕业设计是在指导老师的指导下自主完成，文中所有引文或引用数据、图表均注解并说明来源，本人愿意为由此引起的后果承担责任。 学生(签名): 年月日
本文主要研究以数字图像为载体的信息隐写分析技术。隐写算法中利用图像DCT 系数最不重要位隐藏信息的隐写算法具有透明性好，鲁棒性强等特点，这类隐写算法包括JSteg,Outguess等。本文研究了针对DCT系数LSB算法的隐写分析算法。主要对针对JSteg隐写的检测进行研究。实验结果表明，采用基于DCT系数对值（pair values）的变化的卡方统计攻击方法来检测Jsteg顺序隐写，具有很好的检测效果。由于Westfeld等人提出的卡方检验方法的耗时很大，且不能检测出Jsteg随机隐写，故引出一种改进的卡方检验方法：快速卡方检验方法。快速卡方检验方法不仅能够检测出Jsteg顺序隐写，而且能检测出Jsteg随机隐写。同时能有效地估计出嵌入率。 关键词：隐写隐写分析 DCT 卡方检验 JSteg
1 绪论 (1) 1.1 引语 (1) 1.2 信息隐藏技术的历史、应用和发展 (1) 1.2.1 信息隐藏技术的历史 (1) 1.2.2信息隐藏技术的应用 (1) 1.2.3 信息隐藏技术的发展 (2) 1.3 数字图像隐写检测技术 (2) 1.3.1隐写信息检测技术 (3) 1.3.2隐写信息的提取技术 (3) 2 基于图像统计模型的隐写分析 (4) 2.1 针对LSB替换隐写分析 (4) 2.1.1卡方检测方法 (6) 2.1.2 RS方法 (11) 2.1.3 SPA方法 (13) ±及随机调制隐写的隐写分析 (13) 2.2 针对K 2.2.1±1隐写的信息比率估计 (13) ±隐写信息比率估计 (14) 2.2.2K 2.3 随机调制隐写的信息比率估计 (14) 3 针对JSteg隐写的检测 (14) 3.1 卡方检测方法 (14) 3.2 快速卡方检验方法 (15) 3.2.1针对顺序JSteg隐写 (18) 3.2.2针对随机JSteg隐写 (18) 3.3 快速卡方检验方法—matlab实现 (18) 4 结论 (19) 参考文献 (20) 英语摘要 (22) 附录 (22) 致谢 (29) 仲恺农业工程学院毕业论文(设计)成绩评定表........................................................... 错误！未定义书签。
基于D C T的J S t e g隐写及分析 一、摘要 (1) 二、引言 (3) 三、JSteg隐写 (4) JSteg简介 (4) JSteg算法 (4) JSteg隐写过程 (5) 四、JSteg隐写检测 (6) 4．1基于小波特征函数统计矩的隐写分析 (7) 基于支持向量机的多特征盲检测算法 (8) 五、总结 (9) 【参考文献】 (9) 附录 (10) JSteg隐写代码（matlab） (10) 一、摘要 JPEG是互联网上最为常见的一种图像格式，而DCT变换是JPEG压缩采用的重要技术之一，在DCT变换系数（DCT域）上隐藏信息是常见的数字隐写方式。DCT（Discrete Cosine Transform，离散余弦变换）是一种实数域变换，其变换核为实数余弦函数。作为DCT变换的方法之一，JSteg是一种采用JPEG图像作为载体的隐写软件，其算法实际上就是将空域LSB替换隐
写应用到JPEG图像上。主要思想是：将一个二进制位的隐秘信息嵌入到量化后的DCT系数的LSB上，但对原始值为．1、0、1的DCT系数例外，提取隐秘信息时，只需将载密图像中不等于．1、O、l的量化DCT系数的LSB逐一取出即可。JSteg算法虽然简单易用，但由于其会引起系数直方图出现值对区域相等的特点，用卡方分析可以很容易的检测到秘密信息的存在，因此其安全性较差。 关键词：JPEG DCT JSteg 实数余弦函数 Based on the analysis of DCT steganography Abstract JPEG is the Internet's most common image format, JPEG compression and the DCT is one of the key technology used in the DCT coefficients (DCT domain) on the hidden information is a common digital steganography way. DCT (Discrete Cosine Transform, Discrete Cosine Transform) is a real domain transform, which is a real number cosine transform kernel functions. As one method of DCT, JSteg a JPEG image using steganography software as a carrier, the algorithm will actually replace airspace LSB steganography applied to JPEG images. The main idea is: to embed a bit of secret information to the LSB of quantized DCT coefficients, but the original value. 1,0,1 DCT coefficients exception when extracting hidden information, simply stego image is not equal. 1, LSB O, l quantized DCT coefficients can be taken out
目前的资源综合利用分析与评价主要是基于统计数据的指标评价。较早出现并具有影响力的评价指标有联合国可持续发展委员会建立的可持续发展指标，蔡邦成等基于生态环境和经济可持续发展理念建立了区域可持续发展评价指标。但是，指标评价存在数据统计工作繁多、指标计算过程复杂、不能给出量化的评价结果等问题。在能源利用效率研究中，一直困扰人们的也是如何将非同质的能源投入要素、不同产出进行加总和成本分摊等问题，火用概念的提出解决了这个问题。火用指能量、物质系统在只有环境作用的条件下，经历可逆过程达到与周围环境状态平衡时能产生的最大可用功。火用为正确评价不同形态的能量、不同状态的物质的价值提供了统一的标尺[1]。火用分析是根据进出系统火用的不平衡发现不可逆火用损失，对系统物质、能量利用状况给出全面评价的分析方法。火用分析不仅已被广泛应用于冶金、电力、水泥等高耗能生产过程和设备的能量系统的分析和评价,火用理论也成为了评价地球和国家资源环境状况的重要工具。建设资源节约、环境友好两型社会要求的是节约原材料、能源、资金、劳动力以及环境资源等的广义节能。广义节能必须要有新的科学有效的分析和评价方法对经济系统进行评价和监督。将火用理论与微观经济学结合，形成了交叉学科—火用(热)经济学。火用(热)经济学在生产系统的综合经济性分析方面得到了应用。张超等在单位火用成本基础上，分析了电厂热力系统在设计工况以及变工况下火用成本的分布规律，并且定量研究了各种运行参数对设备火用成本的影响。而运用火用(热)经济学对运行机组各设备的火用成本变化进行在线监督，已经是热力系统故障诊断的主要方法之一。但是，火用经济学分析中总是存在热力学参数火用与经济学量货币资金的分别衡算问题，衡算方程多，计算过程复杂。目前，火用经济学分析的应用研究主要集中在只有单一火用流输入的火电厂或者供热系统的火用成本分析、经济性优化和故障诊断等方面。生产资料(土地、原材料和能源等)、资金和劳动力是生产系统的3 个要素资源，随着环境恶化，生产的环境成本越来越高，环境资源也成为了生产要素资源之一。若能将这些类别截然不同的资源用统一的测度参数进行度量，就解决了同类型资源的加总和比较问题，从而可对资源综合利用状况进行量化分析[2]。 1.自然资源的泛火用计算 泛火用反应的是物品的价值，只有当物质和能量等自然资源是商品时才有泛火用，当属于生产资料的自然资源不是商品时，它们虽然含有火用，但它们的泛火用为0。自然资源可分为不可再生资源和可再生资源，许多可再生资源如太阳能、风能、水能等都不是商品资源，它们的泛火用为0。物质、能量等自然资源的泛火用可用下式表示 U ME=U NR=E NR 式中：U ME 为投入到系统的物质和能量的泛火用,MJ；U NR 为不可再生资源的泛火用，MJ； E NR 为不可再生资源的火用，MJ。式(1)表明：投入到系统的物质和能量等自然资源的泛火用等于其中不可再生的自然资源的泛火用，可再生资源的泛火用为0 MJ，而不可再生资源的泛火用等于其火用值。 1.1资金的泛火用计算 货币是一般商品的特殊等价物，可以与任何商品进行交换。当作为特殊商品的资金货币与一般商品进行交换时，认为它们具有等量的泛火用。例如，用一定量的资金购买到一定量的某种商品时，可以认为这些资金的泛火用与购买到的商品的泛火用相同。 U C=u c C
动火分析实验步骤 在实验开始前，将空气（或气体）自仪器排出。 首先使吸收液的液面到达吸收瓶上部标线处。 方法如下：首先将量气管上部的三通活塞转到与大气相通的位置。升高水准瓶，将气体排入大气中，同时使封闭液到达量气管上部的标线，然后将量气管上部的三通活塞转到使仪器与大气隔绝的位置。打开吸收器上的活塞，缓慢地放下水准瓶，使吸收瓶液面上升至上部标线位置。（注：必须特别注意，要使吸收器中特别是各支管中的液面慢慢上升，并且不使液体进入梳形管，如果液体进入梳形管，则需将仪器拆下，洗涤梳形管并使其干燥。） 当吸收液到达各吸收瓶的标线后，需检查仪器的气密性，方法如下：打开量气管上部与大气相通的三通活塞，缓慢放低水准瓶，使封闭液到达量气管上部标线。此后使仪器与外界气体隔离，并把水准瓶放在仪器的底板上。如果吸收瓶和量气管内的液面由于所造成的减压而开始稍微下落，而随后即保持不变，就表示仪器严密不漏气。 气体取样： 将盛有分析气体样品的取样瓶与仪器相连，将三通活塞转到与量气管相通，关闭量气管上部活塞。打开取样球胆的夹子，慢慢放下水准瓶，气体进入量气管，因为梳形管和支管中有空气，所以所取的样气被空气稀释，为了排除空气，应用样气“洗涤”梳形管2～3次，即将气体充满量气管一部分（20～30ml），然后再将部分气体由量气管上部三通活塞排入大气，方可进行气体取样。
气体取样的方法：在量气管吸入气体，其量稍大于100ml。升高水准瓶，将气体压缩使量管中封闭液的液面到达100ml刻度处，用手指按压连接管和水准瓶的橡皮管，迅速转动量气管上部的三通活塞，将多余气体排入大气中。在量气体体积时，必须使水准瓶移近量管，同时使量管中的液面与水准瓶的液面处于同一高度。这样可使量管中的压力与大气压力相平衡。气体取样后，应使仪器与气体来源隔绝。 气体吸收的方法：打开吸收瓶上部活塞，慢慢升高水准瓶，当气体迅速地自量气管移至吸收瓶时，可使气泡进入量气管，这样会使分析结果发生误差，在这种情况下，可不关闭吸收器上部的活塞，放下水准瓶，是气体又移至量气管（必须注意勿使吸收液进入梳形管）。这样重复3～4次，然后使吸收器的液面到达吸收器上部细管标线处，量出所剩气体的体积，记下量得的体积。 气体可燃物的测定方法：用上述取样方法在已置换好的量气管中重新取样气100ml。关闭进样三通阀，打开量管上部与燃烧瓶相连的三通活塞，打开燃烧瓶上部活塞使之与量气管相通，慢慢升高水准瓶，使量气管中的气体进入燃烧瓶，当燃烧瓶中的封闭液降至距铂丝燃烧圈焊接点的1～1.5cm处，开启点火源，待铂丝燃烧圈灼热后，将气体自量气管缓慢的移至燃烧器，气体在灼热的铂丝圈上通过2～3次后，将气体移至量气管，停止加热，并使其冷却，然后将封闭液充满燃烧器至上部标线处，关闭燃烧器上部活塞，量出剩余气体的体积，计算可燃物的余量即可。燃烧一次可能不完全，所以将气再体燃