空间域LSB 的信息隐藏检测技术研究

LSB算法的信息隐藏实验单位：三系一队姓名：马波学号：3222008030LSB信息隐藏实验一、实验目的1.掌握LSB算法原理2.熟悉信息隐藏与提取的流程3.锻炼算法的程序实现能力二、实验原理1.信息隐藏用秘密信息比特替换载体中的最不重要部分，可以达到对信息隐藏的目的。

在数字图像中，每个字节的最低位对图像信息的影响最小，因此将数字图像的最低位用信息比特替换可以实现信息隐藏。

由于载体图像的每个字节只隐藏一个秘密信息比特，所以只有当载体图像的大小是秘密信息大小的8倍以上时才能完整的将秘密信息隐藏。

提取信息位并隐藏的示意图：2.信息提取在隐藏了秘密信息的数字图像中，每个字节的最低位就是秘密信息比特位，只需将这些信息比特提取出来并组合，就可以恢复出原来的秘密信息。

提取信息示意图：三、实验内容A.将秘密信息隐藏在载体的最低位，检验算法的鲁棒性（1）读入秘密信息(此实验中秘密信息为二值图像)（2）把秘密信息的比特位放入载体的最低位（3）给隐藏了秘密信息的图像加入大小为1的噪声加入噪声大小为1时：加入噪声为2时：B．将秘密信息隐藏在载体的最高位，检验算法的鲁棒性（1）读入秘密信息(此实验中秘密信息为二值图像)（2）把秘密信息的比特位隐藏在载体的最高位（3）分别给隐藏了秘密信息的图像加入大小为1和2的噪声C．将秘密信息隐藏在载体的第三位，检验算法的鲁棒性（1）同A中的（1）（2）把秘密信息比特位隐藏在载体的第三位（3）分别给隐藏了秘密信息的图片加入大小为1、2和3的噪声五、实验总结1.当秘密信息隐藏在最低位时，对载体的改变小，载体质量较高。

但鲁棒性较差，有噪声干扰时很容易发生信息丢失从而无法恢复出秘密信息2.当秘密信息隐藏在最高位时，图像的鲁棒性增强，受到较大噪声干扰时仍能恢复出秘密信息，但对图像的改变较大，隐藏的位数越高图像的质量越低。

3.当隐藏的信息位介于最低位和最高位时，选择合适的位置，既可以提高信息隐藏的鲁棒性，又对图像的质量影响不大，所以，进行信息隐藏时可以考虑LSB的改进。

信息隐藏实验二LSB隐写分析姓名：周伟康学号：班级：一：实验要求1、针对自己实现的隐写算法（嵌入、提取），计算隐蔽载体的PSNR值，通过PSNR值来评估隐写对图像质量的影响，并与主观感受做对比。

2、实现一种隐写分析方法，对隐蔽载体进行检测（卡方、RS……）二：实验步骤1、编写随机选点函数，完善顺序和随机两种LSB信息嵌入和提取。

%随机间隔选点函数%[row, col] = randinterval(test, 60, 1983);function [row, col] = randinterval(matrix, count, key)[m, n] = size(matrix);interval1 = floor(m * n / count) + 1;interval2 = interval1 - 2;if interval2 == 0error('载体太小，不能将秘密消息隐藏其内！');endrand('seed', key);a = rand(1, count);%initializerow = zeros([1 count]);col = zeros([1 count]);r = 1; c = 1;row(1,1) = r;col(1,1) = c;for i = 2 : countif a(i) >= 0.5c = c + interval1;elsec = c + interval2;endif c > nr = r + 1;if r > merror('载体太小，不能将秘密消息隐藏其内！');endc = mod(c, n);if c==0c = 1;endendrow(1, i) = r;col(1, i) = c;end选取8*8的矩阵测试2、对比原始图像和隐藏信息后图像，计算隐蔽载体的均方差（MSE）进而计算峰值信噪比（PSNR），评估隐写对图像质量的影响。

空域信息隐藏算法（完成基于LSB的图像信息隐藏）最近在上信息隐藏，做⼀个记录⼀，实验要求（1）了解信息隐藏算法的分类⽅式和分类依据（2）理解空域信息隐藏算法的基本思想（3）掌握最低有效位算法原理（4）完成基于LSB的图像信息隐藏⼆、实验内容载体图像为24位真彩⾊bmp图像Lena.bmp，嵌⼊的秘密图像为⿊⽩的bmp图像LSB.bmp，要求采⽤空域信息隐藏算法，将LSB.bmp嵌⼊到Lena.bmp的最低有效位中，同屏显⽰原载体图像、需要嵌⼊的秘密图像、嵌⼊了秘密图像的伪装载体、提取的秘密图像。

以下为实验材料：lena.bmp 和 LSB.bmp隐体：三、实验步骤和设计思想1，使⽤pyhton库，skimage来完成相关的⼟图像处理2，通过skimage库打开隐体，发现只有两个值【255，和 0】所以，其实隐藏时，只要⽤⼀位就可以隐藏隐体，将255使⽤1代替，0不变，将其藏在载体的最后⼀位即可。

3，因为隐体为RGB三通道图像，为了隐藏的更好，使⽤随机数将0和1，随机选定⼀个图层进⾏隐藏，当然为了能够还原原图像，使⽤⼀个seed作为key，这样产⽣的随机数就可以顺序提取。

4，隐藏和提取时，使⽤位运算可轻松的实现数字的⾼低位的存取。

5，将变换后的图⽚进⾏保存，再使⽤相同的key和隐藏信息后的载体，进⾏提取。

6，为了⽅便使⽤，将隐藏的⽅法和过程使⽤，⾯向对象的思想，封装为类。

四，### 代码from skimage import ioimport numpyclass IMG_LSB:def __init__(self, key):self.key = keydef show(self, img):"""显⽰图⽚:param img: 显⽰的图⽚矩阵:return: none"""io.imshow(img)io.show()def create_cover(self, img_cover_name, img_info_name, save_img_name):"""使⽤LSB算法对图像进⾏隐藏，隐藏到使⽤key作为种⼦⽣成的随机数指定的RGB通道中:param img_cover_name: 载体图⽚名:param img_info_name: 隐体图⽚名:param save_img_name: LSB⽣成后的图⽚保存位置以及名字:return: LSB⽣成后的图⽚矩阵"""img_info = io.imread(img_info_name)img_cover = io.imread(img_cover_name)self.show(img_info)self.show(img_cover)self.ls_info = img_info.shape[0] # 得到隐体图⽚的长和宽self.ls_cover = img_cover.shape[0] # 得到载体的长和宽if self.ls_info > self.ls_cover:print("载体太⼩")# 开始隐藏numpy.random.seed(self.key)for i in range(0, self.ls_info):for j in range(0, self.ls_info):if img_info[i][j] == 255 : # 如果隐体为255则藏在R层最低为置为1img_cover[i, j, numpy.random.randint(0, 3)] |= 1 # 随机选定⼀个通道进⾏隐藏else:img_cover[i, j, numpy.random.randint(0, 3)] &= 254 # 如果隐体为0则藏在R层最低为置为0self.show(img_cover)io.imsave(save_img_name, img_cover)return img_coverdef extract_img(self, blmb_name, save_img_name):"""对隐体进⾏提取并显⽰:param blmb_name: LSB⽣成的含有隐体的载体名:param save_img_name: 提取后的隐体存储的位置:return: 提取后的隐体的矩阵"""blmb = io.imread(blmb_name)matrix = [[255 for i in range(self.ls_info)] for i in range(self.ls_info)] # ⽣成与隐体相同⼤⼩的矩阵，并赋值为255re_info_img = numpy.array(matrix, dtype=numpy.uint8) # 将⽣成的矩阵转化为可存储图像的8位格式self.show(re_info_img)# 开始提取numpy.random.seed(self.key)for i in range(0, self.ls_info):for j in range(0, self.ls_info):randint_value = numpy.random.randint(0, 3) # 使⽤seed控制随机数的⽣成保证与之前隐藏时，⽣成的随机数⼀致 blmb[i, j, randint_value] &= 1 # 取出最后⼀位if blmb[i, j, randint_value] == 0:re_info_img[i][j] &= 0 # 如果最后⼀位为0则隐体原处为0，为1则为255else:re_info_img[i][j] |= 255io.imsave("img/re_img.bmp", re_info_img)self.show(re_info_img)return re_info_img# 测试if __name__ == '__main__':img = IMG_LSB(123) # key为123img.create_cover("img/Lena.bmp", "img/LSB.bmp", "img/blmb2.bmp")img.extract_img("img/blmb2.bmp", "img/re_img.bmp")。

信息隐藏实验十LSB信息隐藏的卡方分析信息隐藏是一种将秘密信息嵌入到载体数据中的技术。

嵌入信息的最广泛应用之一是最低有效位（LSB）信息隐藏。

在LSB信息隐藏中，秘密信息位嵌入到像素的最低有效位中，而保持其他位不受影响。

该技术在数字音频、图像和视频领域得到广泛应用。

卡方分析是一种统计方法，用于衡量统计数据的拟合程度。

在LSB信息隐藏中，卡方分析可以用于分析嵌入数据的随机性。

通过计算嵌入数据和原始数据之间的差异，可以评估嵌入信息与载体数据的一致性。

LSB信息隐藏的实验中，首先需要得到原始的载体数据。

这可以是一幅图像、一段音频或一段视频。

然后，选择一个合适的秘密信息进行嵌入。

秘密信息可以是一串文本、一张图像或一个视频片段。

接下来，将秘密信息的二进制表示按位进行嵌入到载体数据的最低有效位中。

此时，嵌入数据已准备好。

进行卡方分析的下一步是计算频数。

对于每个像素，统计其最低有效位（被嵌入数据所占据的位）出现1和0的频数。

同时，计算原始数据中最低有效位出现1和0的频数。

比较两组频数可以得到嵌入数据和原始数据之间的差异。

卡方分析可以用来评估嵌入数据的随机性。

根据卡方分布表，可以计算卡方值。

通过比较卡方值和临界值，可以判断嵌入数据的随机性是否达到了预期。

如果卡方值小于临界值，则表明嵌入数据的分布与原始数据的分布存在显著差异，嵌入数据不具备较好的随机性。

LSB信息隐藏的卡方分析还可以用于评估嵌入数据的容量。

通过计算嵌入数据和原始数据之间的差异，可以推断嵌入数据的容量。

如果嵌入数据的容量越大，则嵌入数据与原始数据的差异越大。

卡方分析可以帮助评估嵌入数据的最大容量，以便在实际应用中选择合适的嵌入容量。

LSB信息隐藏的卡方分析还可以用于检测嵌入数据的存在。

通过比较卡方值和临界值，可以判断嵌入数据是否存在于载体数据中。

如果卡方值大于临界值，则可以得出嵌入数据的存在性。

这在数字取证和数字水印领域具有重要意义。

LSB信息隐藏的卡方分析是一种有力的工具，用于评估嵌入数据的随机性、容量和存在性。

基于LSB图像之加密信息隐藏应用实现摘要随着Internet的发展，人们越来越频繁的传递信息，在给人们带来便利的同时，也给人们的安全和隐私带来了隐患。

从很久以前，人们就开始了解如何保护自己的信息，发展到现在，信息安全主要分为两方面，密码学和信息隐藏。

本文在密码学这块的研究主要是RSA算法、AES算法和3DES算法。

RSA 是在1977年被提出来的，属于非对称加密算法，广泛用于公钥加密和电子商务中。

而对于信息隐藏技术方面，本文主要研究LSB算法。

LSB（LeastSignificant Bits）算法：一种常见的空间域数据隐藏算法，它替换了最低有效位以隐藏秘密信息。

通过LSB算法隐藏的信息一般来说肉眼察觉不出来，能很好地的保护秘密信息。

RSA算法可以将信息加密成密文，而LSB算法可以将加密后的密文隐藏到图片之中，人们的肉眼根本分辨不出来，将两者结合起来，可以更有效的保护信息安全。

关键词：加密，信息隐藏，LSB算法，RSA算法Implementation of encrypted information hiding based on LSB imageAbstractWith the development of the Internet, people are passing information more and more frequently, which brings convenience to people, but also brings hidden dangers to people's security and privacy. From a long time ago, people began to understand how to protect their own information. From now on, information security is mainly divided into two aspects, cryptography and information hiding. The research on cryptography in this article is mainly about RSA algorithm, AES algorithm and 3DES algorithm.RSA was introduced in 1977 and belongs to asymmetric encryption algorithm, which is widely used in public key encryption and e-commerce.As for the information hiding technology, this paper mainly studies the LSB algorithm. LSB (LeastSignificant Bits) algorithm: a common spatial data hiding algorithm, which replaces the least significant bit to hide secret information. The information hidden by the LSB algorithm is generally invisible to the naked eye, and can well protect secret information. The RSA algorithm can encrypt information into ciphertext, and the LSB algorithm can hide the encrypted ciphertext in the picture, people can't distinguish it by the naked eye. Combining the two can effectively protect information security.Keywords: encryption, information hiding, LSB algorithm, RSA algorithm目录一、前言 (2)（一）本设计的目的、意义及应达到的技术要求 (3)（二）本设计在国内外的发展概况及存在的问题 (3)（三）主要研究目标和内容 (4)（四）本设计应解决的主要问题 (4)二、系统需求分析 (5)（一）用户需求分析 (5)（二）功能需求分析 (5)（三）性能需求分析 (5)（四）可靠性需求分析 (5)（五）安全性需求分析 (6)三、可行性分析 (6)（一）技术可行性分析 (6)（二）经济可行性分析 (6)（三）操作可行性分析 (6)（四）性能可行性分析 (7)（五）安全可行性分析 (7)四、相关技术 (7)（一）信息隐藏概述 (7)（二）信息隐藏模型 (8)1．嵌入对象 (8)2．掩体对象 (8)3．隐藏对象 (9)4．密钥 (9)（三）信息隐藏的分类 (9)（四）信息隐藏的特点 (9)1．透明性 (10)2．不可检测性 (10)3．鲁棒性 (10)4．自恢复性 (10)5．安全性 (10)6．对称性 (10)7．可纠错性 (10)（五）信息隐藏技术与密码学技术 (10)（六）LSB算法 (12)（七）RSA算法 (12)1．算法描述 (12)2.RSA的安全性 (14)3.RSA的优缺点 (15)（八）AES算法 (15)1.AES简述 (15)2.AES的总体结构 (15)3.AES的详细结构 (17)（九）3DES算法 (19)1.3DES算法简述 (19)2.3DES算法的安全性 (22)五、系统设计 (22)（一）研究的基本思路和方法 (22)（二）总体设计 (22)（三）加密隐藏功能模块 (23)（四）提取解密功能模块 (24)六、系统测试 (25)（一）RSA加密和解密测试 (27)（二）AES加密测试 (29)（三）AES解密测试： (31)（四）3DES加密测试： (31)（五）3DES解密测试 (33)（六）LSB算法隐藏测试 (34)七、总结 (40)参考文献 (41)致谢 ..................................................................................................... 错误!未定义书签。

信息隐藏实验报告一实验名称：图像的位平面，LSB 和MSB一、实验目的图像的位平面，LSB 和MSBLSB(Least Significant Bits)：最不重要位（或最低有效位） MSB(Most Significant Bits)：最重要位。

二、实验内容⑴用“按位与”运算清image 的第2、3、4、5、6、7位，结果分别保存在图像矩阵data02、 data03、 data04、 data05、 data06、 data07中，并显示所得结果；⑵用“按位与”运算取image 的第2、3、4、5、6、7位，结果分别保存在图像矩阵data12、 data13、 data14、 data15、 data16、 data17中，并显示所得结果；⑶用“按位与”运算清image 的第1-2、1-3、1-4、1-5、1-6、1-7位，结果分别保存在图像矩阵data02、 data03、 data04、 data05、 data06、 data07中，并显示所得结果； ⑷用“按位与”运算取image 的第3-8、4-8、5-8、6-8、7-8位，结果分别保存在图像矩阵data13、 data14、 data15、 data16、 data17中，并显示所得结果；⑸将彩色图像dsc.jpg 读入图像矩阵image ，重做上面的⑴－⑷项要求；⑹取彩色图像矩阵image 的某个分量(R 、G 、B 均可)，重做上面的⑴－⑷项要求；三、实验环境matlab7.0四、基本原理（算法思想）时域是对应于变换域而言的，即不对信号做任何频率变换而得到的信号域就是时域。

对于图像载体，其信号空间也就是像素的取值空间。

我们选择了RGB 颜色空间下的像素作为分析对象。

在RGB 颜色空间中，每一个像素都有三个分量，即红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)分量。

五、实验结果与结论（主要的程序代码、运行结果）⑴用“按位与”运算清image 的第2、3、4、5、6、7位，结果分别保存在图像矩阵data02、 data03、 data04、 data05、 data06、 data07中，并显示所得结果；教师签名2007．11实验时间成绩评 定信息隐藏 课程名称同组人姓 名 05软件工程班 级 计算机科学与技术系别⑵用“按位与”运算取image的第2、3、4、5、6、7位，结果分别保存在图像矩阵data12、data13、 data14、 data15、 data16、 data17中，并显示所得结果；⑶用“按位与”运算清image的第1-2、1-3、1-4、1-5、1-6、1-7位，结果分别保存在图像矩阵data02、 data03、 data04、 data05、 data06、 data07中，并显示所得结果；⑷用“按位与”运算取image的第3-8、4-8、5-8、6-8、7-8位，结果分别保存在图像矩阵data13、 data14、 data15、 data16、 data17中，并显示所得结果；⑸将彩色图像dsc.jpg读入图像矩阵image，重做上面的⑴－⑷项要求；代码略清image的第2、3、4、5、6、7位取image的第2、3、4、5、6、7位清image的第1-2、1-3、1-4、1-5、1-6、1-7位⑹取彩色图像矩阵image的某个分量(R、G、B均可)，重做上面的⑴－⑷项要求；代码image=imread('dsc.jpg');%将彩色图像读入图像矩阵image A=image(:,:,1);下略清image的第2、3、4、5、6、7位取image的第2、3、4、5、6、7位清image的第1-2、1-3、1-4、1-5、1-6、1-7位六、实验总结通过这次实验使我对图像的位平面有了一定的认识。

LSB图像信息隐藏实验【实验环境】ISES客户端注：请将信息隐藏测试载体放在指定目录下：C:\ISES【实验步骤】一、信息嵌入(一)选择载体图片注：载体图片有BMP、JPG、GIF、PNG四种格式，这里只以JPG格式图片为例。

(1)选择载体图片，进入该实验，点击“选择载体图片”按钮选择合适的要嵌入信息的载体图片，如图4.1.1-1所示。

图4.1.1-1选择载体图片(2)点击“二进制展示”按钮可以二进制形式查看图片，如图4.1.1-2所示。

图4.1.1-2以二进制查看图片(3)点击“计算”按钮，可查看图片信息，如图4.1.1-3所示。

图4.1.1-3查看图片信息(二)选择要隐藏文件(1)点击“选择要隐藏的文件”按钮选择要嵌入的信息文件，并点击“计算”按钮查看信息内容。

如图4.1.1-4所示。

需注意的是要嵌入的信息数据大小应小于载体容量，且最好为文本文件，以便对比观察原始信息与提取的信息。

图4.1.1-4选择要隐藏文件(2)点击“二进制转换”按钮，查看隐藏信息的二进制流，如图4.1.1-5所示。

图4.1.1-5以二进制流形式查看隐藏信息(三)嵌入信息(1)点击“嵌入”按钮，将隐藏信息嵌入到载体图片中，并另存为成新的带有隐藏信息的图片，如图4.1.1-6所示。

图4.1.1-6嵌入信息成功(2)点击“确定”按钮，弹出图片对比窗口，如图4.1.1-7所示。

图4.1.1-7图片对比窗口(3)可通过选项卡选择图片对比及细节对比，以对比原始载体图片和嵌入信息后的载体是否存在视觉上的可觉察的变化，并观察载体文件嵌入前后的细节变化。

(四)观察嵌入信息过程(1)点击“读取信息”及“读取水印”按钮，读取载体的一个字节信息及水印的一位信息，如图4.1.1-8所示。

图4.1.1-8读取信息(2)点击“嵌入1”按钮，执行嵌入操作，如图4.1.1-9所示。

图4.1.1-9嵌入信息(3)点击“嵌入”按钮，循环执行上述过程将全部信息嵌入到载体图片中，并保存、对比结果。

本科生课程考试答题本考生姓名＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿考生学号＿＿＿＿＿＿＿专业班级＿＿＿＿＿＿＿＿指导老师＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿考试科目＿＿＿＿＿＿＿＿＿考试日期＿＿年＿＿月＿＿日目录一、实验任务和要求 (2)1.1实验任务 (2)1.2实验要求 (2)二、实验算法LSB原理 (2)三、实验环境和采用的工具 (3)四、具体实现步骤 (3)4.1 LSB算法水印嵌入 (3)4.2 LSB算法水印提取 (4)4.3 LSB算法实验测试 (5)五、源码分析 (5)5.1 LSB算法水印嵌入 (5)5.2 LSB算法水提取 (9)5.3 计算PSNR值 (12)六、实验测试 (13)6.1 LSB水印的嵌入 (13)6.2 水印的提取 (14)6.3 对水印进行鲁棒性测试 (14)6.4 对水印进行有效性测试 (14)6.5 对水印计算PSNR值 (14)6.6 对水印容量进行分析 (15)七、结论 (15)一、实验任务和要求1.1实验任务•信息载体：每个人自己的一张外景照片；•水印信息：每个人将学号、姓名按上下两列写在白纸上，然后手机拍摄，转化为黑白图片，作为水印信息；•信息隐藏方法：LSB算法（空域或频域）。

1.2实验要求实验可采用matlab6.5以上版本（C++、Java等），程序分为嵌入与检测两部分，最好有友好的操作方式；程序代码需要注释，编码简洁可靠明了，易检查。

实验测试要求有：•需对信息处理进行鲁棒性测试；•对水印嵌入的有效性进行测试；•计算嵌入前后的PSNR值；•对水印容量进行分析。

二、实验算法LSB原理LSB是L.F.Turner和R.G.van Schyndel等人提出的一种典型的空间域信息隐藏算法。

LSB 最低有效位法(Least Significant Bit；LSB)是运用人类视觉系统无法觉察细微变化之掩蔽效果，将秘密信息隐藏在图像像素的最低位，具有计算速度快且容易秘密信息隐藏在图像像素的最低位，具有计算速度快且容易实现有点。

时空域下的信息隐藏一：比对message.txt和secret.txt数据关系二：比对glenna.bmp和scover.bmp的数据2. 在LSB上的信息隐藏（P149）x=inread('lenna.bmp') 读原始图像顺序选取图像载体像素, 将消息隐秘于LSB。

隐秘算法核心是将我们选取的像素点的最不重要位依次替换成秘密信息, 以达到信息隐秘的目的。

(1) 我们应用两个算法来实现秘密消息的隐藏与提取。

编写函数lsbhide. m完成实验。

函数lsbhide.m 的功能是给定一个秘密消息, 将其隐藏于灰度图像载体中。

% 文件名: lsbhide. m% 函数功能: 本函数将完成在LSB 上的顺序信息隐秘, 载体选用灰度BMP图% 输入格式举例:[ ste_cover, len_total] = lsbhide(′glenna.bmp′,′message.txt′, ′scover. bmp′)% 参数说明:% input 是信息隐蔽载体图像, 为灰度BMP图% file 是秘密消息文件% output 是信息隐秘后生成图像% ste_cover 是信息隐秘后图像矩阵% len_total 是秘密消息的长度, 即容量function [ ste_cover, len_total] = lsbhide( input, file, output)% 读入图像矩阵cover = imread( input) ;ste_cover = cover;ste_cover = double( ste_cover ) ;% 将文本文件转换为二进制序列f_id = fopen( file, ′r′) ;[ msg, len_total] = fread( f_id, ′ubit1′) ;% 判断嵌入消息量是否过大[ m, n] = size( ste_cover ) ;if len_total > m* nerror( ′嵌入消息量过大, 请更换图像′) ;end% p 作为消息嵌入位数计数器p = 1;for f2 = 1∶nfor f1 = 1∶mste_cover( f1, f2) = ste_cover( f1, f2) -mod( ste_cover( f1, f2) , 2) + msg( p, 1) ;if p == len_totalbreak;endp = p + 1;endif p == len_totalbreak;endendste_cover = uint8( ste_cover ) ;% 生成信息隐秘后图像imwrite( ste_cover, output) ;% 显示实验结果subplot( 1, 2, 1) ; imshow( cover) ; title( ′原始图像′) ;subplot( 1, 2, 2) ; imshow( output) ; title( ′隐藏信息的图像′) ;(2) lsbget. m 来提取嵌入图像的秘密文本消息, 函数代码如下: % 文件名: lsbget. M% 函数功能: 本函数将完成提取隐秘于LSB 上的秘密消息% 输入格式举例: result = lsbget( ‘scover.bmp’, 56, ‘secret. txt’)% 参数说明:% output 是信息隐秘后的图像% len_total 是秘密消息的长度% goalfile 是提取出的秘密消息文件% result 是提取的消息function result = lsbget( output, len_total, goalfile)ste_cover = imread( output) ;ste_cover = double( ste_cover ) ;% 判断嵌入消息量是否过大[ m, n] = size( ste_cover ) ;frr = fopen( goalfile, ‘a’) ;% p 作为消息嵌入位数计数器, 将消息序列写回文本文件p = 1;for f2 = 1∶nfor f1 = 1∶mif bitand( ste_cover( f1, f2) , 1) == 1fwrite( frr, ‘1’, ‘char’) ;result( p, 1 ) = 1;elsefwrite( frr, ‘0’, ‘char’) ;result( p, 1 ) = 0;endif p == len_totalbreak;endp = p + 1;endif p == len_totalbreak;endendfclose( frr) ;。

上海电力学院高级程序设计（C）课程设计报告LSB信息隐藏实验题目：院系：计算机科学与技术学院专业年级：信息安全2012级学生姓名：涂桂花学号：指导教师：魏为民2015年4月14日目录一、实验目的 0二、实验内容和步骤 01. 操作环境 02. 系统配置 03. 操作步骤 04. 程序源代码 (3)三、实验结果 (3)1. 测试图片 (3)2. 测试结果 (3)3.截屏 (4)四．实验小结 (4)1. 遇到的问题总结合分析： (4)2. 未解决的问题 (4)3. 实验效果和分析 (4)4. 总结： (4)附件： (5)上 海 电 力 学 院实 验 报 告 课程名称实验项目 姓名 学号 班级 专业同组人姓名 指导教师 魏为民 实验日期 一、实验目的1.用MATLAB 函数实现LSB 信息隐藏和提取。

2.了解信息隐藏的作用和实现方法原理。

3.学会分析了解隐藏算法。

二、实验内容和步骤如操作环境、系统配置、操作步骤、程序源代码等。

1.操作环境操作系统 Windows 7 旗舰版 64位 SP1 ( DirectX 11 )2.系统配置处理器 AMD E1-2100 APU with Radeon HD Graphics 双核3.操作步骤1) 打开MATLAB 软件，新建文件夹名为“ LSB ”。

2) 在“Command Window ”窗口里输入“guide ”，回车。

a. 如下图所示建立图形界面。

将5个push button 控件的“String ”属性设置为下图相应显示的名字，Tag 属性设置为pbt+String 名的格式。

将4个axec 控件的Tag 属性设置为如下图所显示的名字。

3) 分别右键点击5个push button 控件，View Callbacks->CallBacks.给每个控件添加信息安全 LSB 信息隐藏实验 涂桂花 20123333 2012252 信息安全 无Callback代码。

摘要随着科技的发展,信息安全技术已经成为不可忽略的因素。

而网络的普及及应用，让多媒体技术得到了广泛的发展，因此图像及视频的安全变得越来越重要。

本文正是在这种时代背景下，介绍一种关于图像处理的信息隐藏技术。

用于进行隐蔽通信的图像信息隐藏算法可以分为两大类：基于空域的信息隐藏算法和基于变换域的信息隐藏算法。

基于空域信息隐藏算法中的典型算法是LSB算法，该算法的主要特点是在载体图像中嵌入的隐藏信息数据量大，但是嵌入位置固定，安全性差，嵌入的隐藏信息易被破坏，鲁棒性不高；基于变换域信息隐藏算法中的典型算法是离散余弦变换域的信息隐藏算法，该算法嵌入信息能够抵御多种攻击，具有较好的鲁棒性，并且嵌入方式多种多样，增加了攻击者提取的难度，具有一定的安全性，但是该类算法嵌入的隐藏信息数据量较小，不适合于进行大数据量的隐蔽通信。

下面对LSB算法原理及LSB算法实现进行了介绍，最后使用MATLAB 对其隐藏过程进行了仿真。

[关键词]信息安全隐藏嵌入信息I目录一、设计要求 (3)二、设计的目的 (3)三、设计的具体实现 (3)3.1 信息隐藏及时空域信息隐藏概述 (3)3.2 LSB上的信息隐秘 (4)3.2.1 LSB上信息隐秘的原理 (4)3.2.2 LSB上的信息隐秘的过程 (5)3.3运用LSB实现秘密消息的隐藏 (6)3.4运用LSB实现秘密消息的差异对比 (9)3.5运用LSB实现秘密消息的提取 (12)3.6信息隐藏的拓展 (15)四、心得体会 (16)五、参考文献 (16)一、设计要求1.复习《信息安全技术导论》中有关LSB的相关知识。

2.对其算法进行详细研究与理论分析。

3.利用MATLAB编写程序并仿真结果。

4.设计报告中应包括具体设计原理、设计的详细说明书以及最终结果。

二、设计的目的1.了解并掌握LSB信息隐藏和提取的方法，具备初步的独立分析和设计能力；2.提高综合应用所学的理论知识和方法独立分析和解决问题的能力；3.训练用MATLAB软件编写程序并仿真。

实验4 LSB算法实现位图图像中的信息隐藏及提取马亮,njnu一、实验目的通过对LSB算法的编程实现，深入理解该算法的设计思想及其应用。

二、实验类型程序设计。

三、实验原理LSB是L.F.Turner和R.G.van Schyndel等人提出的一种典型的空间域信息隐藏算法。

考虑人视觉上的厄不可见性缺陷，信息一般嵌入到图像最不重要的像素位上，如最低几位。

利用LSB算法可以在8色、16色、256色以及24位真彩色图像中隐藏信息。

对于256色图像，在不考虑压缩的情况下，每个字节存放一个像素点，那么一个像素点至少可以隐藏1位信息，一张640*480像素的256色图像至少可隐藏640*480=307200位（38400字节）的信息。

对于真彩色图像，同样可以按照如上的方法计算可以隐藏的信息量。

四、实验环境（1）系统环境：CPU：Inter® Core™2（2）开发环境：IDE：Microsoft Visual Studio 2005Language：Microsoft C#五、实验内容在上述系统环境和开发环境中编程实现LSB算法，包括信息的隐藏和提取。

六、程序说明(1)程序运行界面如下图所示：图1 信息隐藏界面图2 信息提取界面(2)程序功能说明➢自动计算最大隐藏信息量并给出提示➢可以在24位位图中隐藏大小不超过最大隐藏信息量的任意类型文件➢自动备份原始图片➢自动检测伪装图片中是否包含隐藏信息➢正确提取出LSB中的隐藏信息并还原出文件七、实现过程(1)LSBEncrypt类该类用于实现LSB的信息嵌入算法，类中各字段及方法说明如下：字段private string _originalPicPath 原始图片路径private string _hidingInfoPath 隐藏信息路径private FileStream _picStream 原始图片的文件流private FileStream _infoStream 隐藏信息的文件流方法➢private void HideInfoLength();输入：无输出：无功能：将图像的第55至第66字节的LSB替换为隐藏信息文件的长度➢private void HideInfoContent();输入：无输出：无功能：将隐藏信息以每3个字节写入原始图像从第67字节开始的每12字节块的LSB中➢private byte[] ConvertToBinaryArray(long x);输入：long x 要转换的长整型数，这个数的大小不会超过2的24次方输出：byte[] 二进制表示的字节数组功能：将长整型数转换为24位二进制表示的字节数组➢private byte[] ConvertToBinaryArray(byte[] array);输入：byte[] array 长度为3的字节数组输出：byte[] 二进制表示的字节数组功能：将隐藏信息以每3个字节写入原始图像从第67字节开始的每12字节块的LSB中➢public void ExecuteEncrypt();输入：无输出：无功能：执行信息隐藏操作(2)LSBDecrypt类该类用于实现LSB的信息提取算法，类中各字段及方法说明如下：字段private string _camouflagePicPath 伪装图片的路径private string _infoSavePath 还原出的隐藏信息的保存路径private FileStream _camouflageStream 伪装图片的文件流private FileStream _infoSaveStream 还原出的隐藏信息的文件流方法➢private int GetInfoLength();输入：无输出：int 隐藏信息长度功能：从伪装图片的第55至第66字节中提取出隐藏信息的长度➢private byte[] ExtractHidingBits(byte[] arr);输入：byte[] arr 长度为12的字节数组，含有隐藏信息输出：byte[] 从12字节块中提取出的3字节隐藏信息功能：利用位操作提取伪装文件流中每12字节的LSB位➢public bool ExecuteDecrypt();输入：无输出：bool 执行成功返回true，失败返回false功能：执行信息提取操作八、实验小结及思考(1)程序测试✧信息隐藏载体位图图像：图3 载体图像要隐藏的信息：图4 待隐藏的信息执行信息隐藏算法：图 5 隐藏信息成功信息隐藏选择伪装图片和还原出的隐藏信息的保存路径：图 6 信息提取还原出的文本文件test.txt：图7 还原出的文件(2)实验思考在信息隐藏的研究中，主要研究信息隐藏算法与隐蔽通信。

实验十 LSB信息隐藏的卡方分析一，实验目的:了解什么就是隐写分析,隐写分析与信息隐藏与数字水印的关系。

掌握基于图像的LSB隐写的分析方法,设计并实现一种基于图像的LSB卡方隐写分析方法。

二，实验环境1, Windows XP 操作系统2, Matlab软件3, BMP格式图片文件三，实验原理隐写术与隐写分析技术就是互相矛盾又就是相互促进的,隐写分析就是指对可疑的载体信息进行攻击以达到检测、破坏,甚至提取秘密信息的技术,它的主要目标就是为了揭示媒体中隐蔽信息的存在性,甚至只就是指出媒体中存在秘密信息的可疑性。

图像LSB信息隐藏的方法就是用嵌入的秘密信息取代载体图像的最低比特位,原来图像的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像。

虽然LSB 隐写在隐藏大量信息的情况下依然保持良好的视觉隐蔽性,但使用有效的统计分析工具可判断一幅载体图像中就是否含有秘密信息。

目前对于图像LSB信息隐藏主要分析方法有卡方分析、信息量估算法、RS 分析法与GPC分析法等。

卡方分析的步骤就是:设图像中灰度值为j的象素数为hj,其中0≤j≤255。

如果载体图像未经隐写,h2i与h2i+1的值会相差很大。

秘密信息在嵌入之前往往经过加密,可以瞧作就是0、1 随机分布的比特流,而且值为0与1的可能性都就是1/2。

如果秘密信息完全替代载体图像的最低位,那么h2i与h2i+1的值会比较接近,可以根据这个性质判断图像就是否经过隐写。

定量分析载体图像最低位完全嵌入秘密信息的情况:嵌入信息会改变直方图的分布,由差别很大变得近似相等,但就是却不会改变h2i+h2i+1的值,因为样值要么不改变,要么就在h2i与h2i+1之间改变。

令显然这个值在隐写前后就是不会变的。

221*22i iih hh++=2212i ih hq+-=如果某个样值为2i,那么它对参数q 的贡献为1/2;如果样值为2i+1 ,对参数q 的贡献为-1/2。

２０１８年　／　第５期 物联网技术９３0 引 言信息隐藏也称作数据隐藏，起源于隐写术，是集多学科理论与技术于一身的新兴技术。

信息隐藏技术主要是指将特定的信息嵌入到数字化宿主信息中，信息隐藏的目的不在于限制正常的信息存取和访问，而在于保证隐藏的信息不被监控者注意和重视，从而减少特定信息泄露的可能性。

随着技术的发展，各种信息安全的泄露事件时有发生，信息安全领域的研究也逐渐引起科研工作者的重视。

1 原 理信息隐藏技术又称为密写术，是将秘密信息嵌入到看上去很普通的信息中传送，防止第三方检测出秘密信息。

信息隐藏技术结合计算机技术、加密技术等，逐渐发展形成水印技术，主要用于版权保护、拷贝控制和操作跟踪等领域[2]。

LSB 算法主要应用于将秘密信息嵌入到载体图像像素值的最低有效位（也称最不显著位），改变这一位置对载体图像的品质影响。

对载体图像空域像素值做LSB 替换，用来替换LSB 的序列就是需要加入的水印信息、水印的数字摘要或由水印生成的伪随机序列[3]。

本文结合水印技术，从传播信道的安全角度出发，提出了一种基于LSB 算法实现信息隐藏的方案。

发送端M 1为发送方原始载体数据的二进制序列，M 2为特定信息数据的二进制序列；发送端特定信息M2经过LSB 算法嵌入到载体数据M 1序列中形成M 3；发送端含水印的M 3序列与载体M 1序列经私钥K 1所包含的M 1与M 3置换信息生成序列D ；合法接收端通过私钥K 1对公开信道序列D 进行逆解调得出特定信息M 2，从而实现特定信息在传播信道中基于LSB 算法的信息隐藏[4]。

通信系统信息隐藏模型如图1所示。

图1 通信系统信息隐藏模型2 实验仿真模型2.1 发送端载体数据M 1本文通信模型中的载体数据M 1通过文本二进制转换软件生成，如图2所示，目前仅支持英文字符与二进制序列之间的转换。

图2 文本文件转换为二进制代码由图2可知，载体对象文本“ai ”对应的二进制码元序列为M 1=01100001 01101001。

Centr al South University信息隐藏实验报告学院: 信息科学与工程学院班级:信息安全1201学号:0909121724姓名:吕秋言时间: 2018年6 月实验一：基于图像的LSB信息隐藏一、实验目的该实验为验证性实验。

目的是通过实验使学生掌握经典信息隐藏算法，在Matlab环境下，编写基于图像的LSB信息隐藏算法程序。

用Matlab函数实现LSB信息隐藏及提取，并进行分析。

b5E2RGbCAP二、实验要求1、实验前要做好充分准备，包括：复习实验所涉及的知识点，掌握Matlab编程语言和调试环境。

2、实验时注意记录实验过程中产生的数据、出现的问题及解决问题的方法。

3、理论联系实际，认真分析实验结果，回答思考题。

4、实验后完成实验报告，并附相关截图。

三、实验环境计算机<安装Visual C++ 6.0和Matlab 6.5以上版本）四、实验原理隐秘算法核心是将我们选取的像素点的最不重要位依次替换成秘密信息,以达到信息隐秘的目的。

嵌入过程包括选择一个图像载体像素点的子集{j1,…,jl(m>},然后在子集上执行替换操作像素cji←→mi,即把cji的LSB与秘密信息mi进行交换(mi可以是1或0>。

一个替换系统也可以修改载体图像像素点的多个比特,例如,在一个载体元素的两个最低比特位隐藏两比特、三比特信息,可以使得信息嵌入量大大增加但同时将破坏载体图像的质量。

在提取过程中,找出被选择载体图像的像素序列,将LSB(最不重要位>排列起来重构秘密信息,算法描述如下:p1EanqFDPw嵌入过程:for(i=1。

i<=像素序列个数。

i++>si←cifor(i=1。

i<=秘密消息长度。

i++>//将选取的像素点的最不重要位依次替换成秘密信息sji←cji←→mi提取过程:for(i=1。

i<=秘密消息长度。

i++>{ i←→ji//序选取mi←LSB(cji>}五、实验内容与步骤基本演示环境：matlabLSB,Least Significant Bits，最低有效位，将图像加密处理。

实验十 LSB 信息隐藏的卡方分析一，实验目的：了解什么是隐写分析，隐写分析与信息隐藏和数字水印的关系。

掌握基于图像的LSB 隐写的分析方法，设计并实现一种基于图像的LSB 卡方隐写分析方法。

二，实验环境1， Windows XP 操作系统 2， Matlab 软件 3， BMP 格式图片文件 三，实验原理隐写术和隐写分析技术是互相矛盾又是相互促进的，隐写分析是指对可疑的载体信息进行攻击以达到检测、破坏，甚至提取秘密信息的技术，它的主要目标是为了揭示媒体中隐蔽信息的存在性，甚至只是指出媒体中存在秘密信息的可疑性。

图像LSB 信息隐藏的方法是用嵌入的秘密信息取代载体图像的最低比特位，原来图像的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像。

虽然LSB 隐写在隐藏大量信息的情况下依然保持良好的视觉隐蔽性，但使用有效的统计分析工具可判断一幅载体图像中是否含有秘密信息。

目前对于图像LSB 信息隐藏主要分析方法有卡方分析、信息量估算法、RS 分析法和GPC 分析法等。

卡方分析的步骤是：设图像中灰度值为j 的象素数为hj ，其中0≤j ≤255。

如果载体图像未经隐写，h2i 和h2i+1的值会相差很大。

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，而且值为0与1的可能性都是1/2。

如果秘密信息完全替代载体图像的最低位，那么h2i 和h2i+1的值会比较接近，可以根据这个性质判断图像是否经过隐写。

定量分析载体图像最低位完全嵌入秘密信息的情况：嵌入信息会改变直方图的分布，由差别很大变得近似相等，但是却不会改变h2i+h2i+1的值，因为样值要么不改变，要么就在h2i 和h2i+1之间改变。

令 显然这个值在隐写前后是不会变的。

221*22i i i h h h ++=2212i i h h q +-=如果某个样值为2i ，那么它对参数q 的贡献为1/2；如果样值为2i+1 ，对参数q 的贡献为-1/2。