基于视频的信息隐藏算法研究

多媒体数据中的视频隐写方法研究当今社会，多媒体数据已经成为我们生活中不可或缺的一部分。

视频作为多媒体数据的一种形式，承载着大量的信息和内容，但是在传输过程中往往存在着被窃取和篡改的风险。

为了保护视频数据的安全性，研究者们提出了一种名为视频隐写的方法。

视频隐写是指将秘密信息嵌入到视频中，使得外界观察者难以察觉到存在隐秘信息的技术。

本文就将探讨视频隐写方法在多媒体数据中的应用和研究。

首先，我们来了解一下视频隐写的基本原理。

视频隐写主要分为两种技术：空域隐写和频域隐写。

空域隐写是将秘密信息直接嵌入到视频像素中，通过修改像素值的方式来隐藏信息。

而频域隐写则是将秘密信息转换到频域中，通过对视频频谱的微调来实现信息隐藏。

这两种方法各有优缺点，根据不同的应用场景和需求选择合适的隐写技术是非常重要的。

在现实生活中，视频隐写方法被广泛应用于版权保护、身份认证、安全通信等领域。

例如，在数字水印技术中，视频隐写可以用来保护视频的版权，通过在视频中嵌入唯一标识码来追踪盗版行为。

另外，在视频监控系统中，视频隐写技术可以用来实现身份认证功能，保护监控视频的隐私信息。

而在安全通信领域，视频隐写可以实现秘密通信的功能，将机密信息嵌入到视频中再传输，提高信息的安全性。

随着科技的发展和应用需求的增加，视频隐写方法也在不断创新和完善。

目前，一些研究者提出了基于深度学习的视频隐写方法，利用神经网络模型来实现视频数据中的信息隐藏。

通过训练神经网络模型，可以更高效地嵌入和提取隐藏信息，提高了视频隐写的安全性和稳定性。

此外，一些研究者还提出了多媒体融合的视频隐写方法，将视频、音频、图像等多种媒体数据进行融合，使得隐写信息更加难以检测和分离。

然而，视频隐写方法仍然面临一些挑战和问题。

首先，隐写信息的容量和速度是视频隐写技术优化的重点之一。

如何在不影响视频质量的情况下提高信息隐藏的容量和速度，是当前研究的热点问题。

其次，视频隐写技术的安全性和隐蔽性是需要重点关注的方面。

引言信息隐藏将在未来网络中保护信息不受破坏方面起到重要作用,信息隐藏是把机密信息隐藏在大量信息中不让对手发觉的一种方法。

信息隐藏的方法有很多种，基于图象的信息隐藏检测技术是隐写分析技术的基础，对于保障网络信息安全和提高信息隐藏算法的安全性具有重要意义。

最低有效位算法LSB（Least significant bit）是一种简单而通用的信息隐藏方法，大部分的多媒体文件（如图像、音频和视频文件等）都可作为LSB算法中的载体。

本文讨论以图像为载体的LSB隐藏算法。

第一章绪论1.1 信息隐藏技术的来源随着互联网的迅速发展，网上提供服务越来越丰富，人们如今可以通过因特网发布自己的作品、重要信息和进行网络贸易等，但是随之而出现的问题也十分严重：如作品侵权更加容易，篡改也更加方便。

计算机和通信网技术的发展与普及，数字音像制品以及其他电子出版物的传播和交易变得越来越便捷，但随之而来的侵权盗版活动也呈日益猖獗之势。

因此如何既充分利用因特网的便利，又能有效地保护知识产权，已受到人们的高度重视。

信息隐藏技术作为网络安全技术的一个重要新兴课题，内容涉及数据隐藏、保密通信、密码学等相关学科领域，作为隐蔽通信和知识产权保护等的主要手段，正得到广泛的研究与应用。

为了打击犯罪，一方面要通过立法来加强对知识产权的保护，另一方面必须要有先进的技术手段来保障法律的实施。

信息隐藏技术以其特有的优势，引起了人们的好奇和关注。

人们首先想到的就是在数字产品中藏入版权信息和产品序列号，某件数字产品中的版权信息表示版权的所有者，它可以作为侵权诉讼中的证据，而为每件产品编配的唯一产品序列号可以用来识别购买者，从而为追查盗版者提供线索。

此外，保密通信、电子商务以及国家安全等方面的应用需求也推动了信息隐藏研究工作的开展。

中国自古就有这样的谚语，叫做“耳听是虚，眼见为实”，“百闻不如一见”，英语中也有“Seeing is believing”的说法。

这些都表明人们往往过分相信自己的眼睛，而这正是信息隐藏技术得以存在和发展的重要基础，在这一研究领域，大量事实告诉人们：眼见不一定为实！1.2信息隐藏技术的发展1.2.1历史上的隐写术现代信息隐藏技术是由古老的隐写术(Steganography)发展而来的，隐写术一词来源于希腊语，其对应的英文意思是“Covered writing”。

基于多媒体信息的网络安全隐蔽通信研究网络安全隐蔽通信是一项涉及到多媒体信息的研究领域，旨在通过嵌入数据到多媒体载体中，实现信息的传输和分享，同时保护信息的隐私和安全。

本文将对基于多媒体信息的网络安全隐蔽通信进行深入研究，探讨其原理、技术和应用。

首先，我们来简要介绍多媒体信息隐蔽通信的基本原理。

多媒体信息隐蔽通信是利用多媒体载体(如图像、音频、视频等)的特性，将隐蔽信息嵌入到载体中，以实现信息隐藏和传输的一种技术。

这种技术可以分为两类：隐写术和数字水印。

隐写术是指将数据隐藏到载体中，使得外观上看不出数据的存在。

它通过在载体的像素、音频样本等中嵌入信息，实现了对数据的隐蔽传输。

在隐写术中常用的方法包括：最低有效位隐写、变换域隐写、扩频隐写等。

其中最低有效位隐写是最简单的方法，它通过修改像素或音频样本的最低有效位来嵌入信息。

而变换域隐写则是将多媒体载体转换到另一个域中，如频域或小波域，再嵌入信息。

扩频隐写是将信息以不可察觉的方式隐藏在低频信号中。

数字水印则是将信息嵌入到载体中，但又不影响载体的外观或内容。

它常用于对多媒体内容进行版权保护和认证。

数字水印在多媒体载体上嵌入了唯一标识符，以实现对载体的认证和追踪。

数字水印技术有多种类型，如基于时域的水印、变换域水印和基于声音的水印等。

其中，基于时域的水印是最常用的方法，它将水印嵌入到载体时域信号的幅度或相位上，具有较好的鲁棒性和透明性。

接下来，我们将讨论多媒体信息隐蔽通信的技术手段和应用场景。

多媒体信息隐蔽通信在很多领域都有广泛的应用。

一方面，它可以用于保护敏感信息的传输和存储，如军事通信、商业机密等。

另一方面，它也可以用于实现版权保护和认证，提高多媒体内容的安全性和可信度。

在技术手段方面，多媒体信息隐蔽通信的研究主要包括以下几个方面：1. 嵌入技术：研究将信息嵌入到多媒体载体中的方法和算法，包括隐写术和数字水印。

这方面的关键问题是如何在保证隐蔽性和容量的前提下，尽量减少对载体的影响。

第1篇一、实验目的1. 了解信息隐藏技术的基本原理和实现方法。

2. 掌握信息隐藏技术在图像、音频和视频等数字媒体中的应用。

3. 通过实验验证信息隐藏技术的有效性和安全性。

二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 库：OpenCV、scikit-image、numpy、matplotlib三、实验内容1. 图像信息隐藏2. 音频信息隐藏3. 视频信息隐藏四、实验步骤1. 图像信息隐藏（1）选择一幅图像作为宿主图像，并选择一幅图像作为水印图像。

（2）将水印图像转换为二值图像。

（3）对宿主图像进行分块处理，将每个块转换为二值图像。

（4）根据密钥对水印图像进行置乱，提高安全性。

（5）将置乱后的水印图像嵌入到宿主图像的对应块中。

（6）提取水印图像，并与原始水印图像进行对比。

2. 音频信息隐藏（1）选择一段音频作为宿主音频，并选择一段音频作为水印音频。

（2）对宿主音频和水印音频进行分帧处理。

（3）根据密钥对水印音频进行置乱，提高安全性。

（4）将置乱后的水印音频嵌入到宿主音频的对应帧中。

（5）提取水印音频，并与原始水印音频进行对比。

3. 视频信息隐藏（1）选择一段视频作为宿主视频，并选择一段视频作为水印视频。

（2）对宿主视频和水印视频进行帧提取。

（3）根据密钥对水印视频进行置乱，提高安全性。

（4）将置乱后的水印视频嵌入到宿主视频的对应帧中。

（5）提取水印视频，并与原始水印视频进行对比。

五、实验结果与分析1. 图像信息隐藏实验结果表明，嵌入水印后的图像与原始图像在视觉效果上几乎没有差异，水印的嵌入效果良好。

同时，提取的水印图像与原始水印图像完全一致，证明了信息隐藏技术的有效性。

2. 音频信息隐藏实验结果表明，嵌入水印后的音频与原始音频在音质上几乎没有差异，水印的嵌入效果良好。

同时，提取的水印音频与原始水印音频完全一致，证明了信息隐藏技术的有效性。

3. 视频信息隐藏实验结果表明，嵌入水印后的视频与原始视频在视觉效果上几乎没有差异，水印的嵌入效果良好。

摘要数字隐写和隐写分析是信息安全领域的重要分支。

数字视频因其数据量大，能容纳密信数量多的特点，成为理想的隐写载体。

作为最新的视频编码标准，H.265/HEVC已逐步应用在互联网的各种产品中，因此研究以其为载体的隐写与隐写分析算法有重要的理论意义和实际应用价值。

运动矢量是视频帧间预测的产物，广泛存在于压缩视频中，由于其数据量大、嵌入密信后对视觉质量影响小，因此很适合进行信息隐藏。

但这些特性又很可能被不法分子用于传递秘密信息，策划犯罪活动，从而对社会安定和公共安全带来威胁。

因此研究基于运动矢量的视频隐写分析技术有迫切的需求和广阔的应用前景。

本文针对现有基于运动矢量的隐写分析算法的不足，结合H.265/HEVC的特点构造检测特征，从而实现隐写分析检测。

本文的主要研究工作和创新点如下：1、提出基于最优预测运动矢量的H.265/HEVC视频运动矢量隐写分析算法。

该算法利用H.265/HEVC运动估计过程中预测运动矢量在候选运动矢量数组中必然是最优的性质（即使得当前运动矢量编码比特数最小），提取特征进行隐写分析检测。

实验结果表明，该算法相对于现有的基于运动矢量相关性的隐写分析算法和基于运动矢量局部最优性的隐写分析算法有更高的检测率，且由于运动矢量是无损的，其检测结果不受视频码率的影响。

2、提出基于时空域特征自适应选择的H.265/HEVC视频运动矢量隐写分析算法。

该算法针对现有的基于运动矢量相关性的隐写分析方法仅提取空域（或时域）相关性特征或者简单地将空域相关性特征和时域相关性特征串联的不足，结合H.265/HEVC运动矢量预测的特点，自适应选择空域或时域相关性特征作为最终分类特征。

实验结果表明该算法能在不增加特征维数的基础上有效提高隐写分析检测率。

关键字：视频隐写分析；运动矢量；H.265/HEVC；相关性ABSTRACTDigital steganography and steganalysis are important branches of information security. Because of the large amount of data and the ability to accommodate a large number of secret information, digital video has become an ideal steganographic carrier. As the latest video coding standard, H.265/HEVC has been gradually applied to a variety of products in the Internet. The study of H.265/HEVC based steganography and steganalysis algorithms has important theoretical significance and practical value. The motion vector, as introduced by video inter prediction, is widely found in compressed video. Motion vectors provide a large amount of data and have very limited influence on the visual quality after message embedding, making them very suitable for information hiding. However, these features of motion vector are likely to be used for illegal purpose such as passing secret information to plan criminal activities. Therefore, the research on video steganalysis based on motion vector has an urgent demand and broad application prospects.To address the shortcomings of the existing motion vector based steganalysis algorithm, we employed the characteristics of H.265/HEVC to construct more efficient features for steganalysis detection. The main contributions of this work are as follows:1.We proposed an H.265/HEVC video steganalysis algorithm based on optimal predictive motion vector. The algorithm utilizes the property that the predictive motion vector is the optimal one (i.e. the one minimizing the number of coding bits of the current motion vector) in the candidate motion vector array during the H.265/HEVC motion estimation process. The experimental results show that the proposed algorithm has higher detection rate than the existing steganalysis algorithm based on motion vector correlation and the steganalysis algorithm based on local optimality of motion vector. Moreover, as the motion vector is lossless, the detection result is not affected by the video bitrate.2. We proposed an H.265/HEVC video steganalysis algorithm based on adaptive selection of temporal and spatial domain features.The existing steganalysis based on motion vector correlation only extracts the spatial domain (or time domain) correlation feature or simply concatenates the spatial domain correlation feature and the time domain correlation feature. The proposed algorithm utilizes the characteristics of H.265 / HEVC motion vectorprediction and adaptively select spatial or temporal correlation characteristics to form the final classification characteristics. The experimental results show that the proposed algorithm can improve the detection rate of steganalysis without increasing the feature dimension.Keyword: video steganalysis; motion vector; H.265/HEVC; correlation目录摘 要 (I)ABSTRACT (II)第一章 绪论 (1)1.1 研究背景和意义 (1)1.2 视频信息隐藏和隐藏分析概述 (2)1.2.1 信息隐藏和隐藏分析模型 (2)1.2.2 视频信息隐藏算法分类及性能指标 (2)1.2.3视频隐藏分析算法分类及性能指标 (4)1.3视频信息隐藏算法研究现状 (5)1.3.1 压缩前信息隐藏 (5)1.3.2 压缩过程中信息隐藏 (5)1.3.3压缩后信息隐藏 (7)1.4视频隐藏分析算法研究现状 (8)1.4.1 解码视频的隐写分析 (8)1.4.2 压缩域运动矢量隐写分析 (8)1.5本文研究工作和结构 (10)1.5.1 本文主要研究工作 (10)1.5.2 本文结构安排 (10)第二章 典型的运动矢量隐写和隐写分析算法 (12)2.1 典型的运动矢量隐写算法 (12)2.1.1 基于运动矢量幅值的隐写算法 (12)2.1.2 基于预测残差的隐写算法 (13)2.2 典型的运动矢量隐写分析算法 (14)2.2.1基于运动矢量相关性的隐写分析算法 (14)2.2.2 基于运动矢量局部最优性的隐写分析算法 (15)2.2.3 基于重压缩的隐写分析算法 (17)2.3 本章小结 (18)第三章 H.265/HEVC视频编码标准与运动矢量 (19)3.1 H.265/HEVC视频编码基本框架 (19)3.2 H.265/HEVC的新特点 (20)3.3 H.265/HEVC帧间预测与运动矢量 (22)3.4 H.265/HEVC中的运动矢量预测 (24)3.5 本章小结 (26)第四章 基于最优预测运动矢量的隐写分析算法 (27)4.1 算法原理 (27)4.1.1 运动矢量编码比特数计算 (28)4.1.2 隐写分析特征设计 (29)4.1.3 本章算法特征提取流程图 (31)4.1.4 本章特征适用性分析 (31)4.2 实验结果与分析 (32)4.2.1 实验环境设置 (32)4.2.2 实验结果 (33)4.3 本章小结 (38)第五章 基于时空域特征自适应选择的隐写分析算法 (40)5.1 运动矢量相关性 (40)5.2 隐写分析特征设计 (42)5.2.1 空域相关性特征 (42)5.2.2 时域相关性特征 (43)5.2.3特征自适应选择算法 (45)5.3 实验结果与分析 (48)5.4 本章小结 (51)总结与展望 (52)论文工作总结 (52)后续工作展望 (53)参考文献 (54)攻读硕士学位期间取得的研究成果 (59)致谢 (60)第一章绪论第一章绪论1.1 研究背景和意义随着信息技术的高速发展，有线与无线网络的带宽都在不断提高，图片、音频、视频等大数据量的多媒体文件广泛存在于互联网中。

第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展，信息安全问题日益突出。

信息隐藏技术作为一种隐蔽通信手段，在军事、商业、医疗等多个领域具有重要的应用价值。

本实验旨在通过实际操作，深入了解信息隐藏技术的基本原理，掌握其实现方法，并分析其在实际应用中的优缺点。

二、实验目的1. 理解信息隐藏技术的概念、原理和应用领域。

2. 掌握信息隐藏技术的实现方法，包括空域、频域和变换域等方法。

3. 分析信息隐藏技术的安全性、鲁棒性和可检测性。

4. 结合实际案例，探讨信息隐藏技术在各个领域的应用。

三、实验内容本次实验主要分为以下几个部分：1. 信息隐藏技术概述：介绍了信息隐藏技术的概念、原理和应用领域，并简要分析了信息隐藏技术的安全性、鲁棒性和可检测性。

2. 空域信息隐藏：通过将秘密信息嵌入到载体图像的像素值中，实现信息的隐蔽传输。

实验中，我们采用了基于直方图平移的算法，将秘密信息嵌入到载体图像中。

3. 频域信息隐藏：将秘密信息嵌入到载体图像的频域系数中，实现信息的隐蔽传输。

实验中，我们采用了基于DCT变换的算法，将秘密信息嵌入到载体图像的DCT系数中。

4. 变换域信息隐藏：将秘密信息嵌入到载体图像的变换域系数中，实现信息的隐蔽传输。

实验中，我们采用了基于小波变换的算法，将秘密信息嵌入到载体图像的小波系数中。

5. 信息隐藏技术的安全性、鲁棒性和可检测性分析：通过实验，分析了不同信息隐藏方法的优缺点，并探讨了如何提高信息隐藏技术的安全性、鲁棒性和可检测性。

6. 信息隐藏技术在各个领域的应用：结合实际案例，探讨了信息隐藏技术在军事、商业、医疗等领域的应用。

四、实验结果与分析1. 空域信息隐藏：实验结果表明，基于直方图平移的算法能够将秘密信息嵌入到载体图像中，且嵌入过程对图像质量的影响较小。

然而，该方法对噪声和压缩等攻击较为敏感。

2. 频域信息隐藏：实验结果表明，基于DCT变换的算法能够将秘密信息嵌入到载体图像的频域系数中，且嵌入过程对图像质量的影响较小。

北京交通大学部处函件
教通〔2018〕108号关于公布北京交通大学2018年大学生创新训练
计划项目中期检查结果的通知
各学院：
经学院评审与推荐，学校复审，中期检查后，暂定“人人厨房”等98个项目为2018年国家大学生创新训练计划项目，项目名单详见附件1；暂定“基于用户使用智能移动设备行为习惯的隐式认证”等108个项目为2018年北京市大学生科学研究与创业行动计划项目，项目名单详见附件2; 其余项目暂定为校大学生科研训练项目。

请各学院按《北京交通大学大学生创新创业训练计划项目管理办法》组织教师指导学生继续进行项目研究，为激励学生投入的积极性，项目仍采取级别滚动制管理。

附件：1.2018年国家大学生创新训练计划项目汇总表（中期）
2.2018年北京市大学生科学研究与创业行动计划项目汇总表（中期）
教务处
2018年11月28日
附件1：
2018年国家大学生创新训练计划项目汇总表（中期）
附件2：
2018年北京市级大学生创新训练项目汇总表（中期）。

实时视频流分析中流媒体嵌入与定位算法研究随着数字媒体技术的快速发展，实时视频流分析成为了许多领域中非常重要的研究方向。

这一技术的应用范围广泛，涵盖了安防监控、智能交通、视频会议等多个领域。

在这些应用中，流媒体嵌入与定位算法是实现实时视频流分析的关键技术之一。

流媒体嵌入是指将一段特定内容的流媒体信息（比如水印、标记等）嵌入到视频流中，并通过相应的解码算法将之提取出来。

流媒体嵌入技术可以用于实现视频源的溯源，保护视频版权，防止信息泄露等。

一种常见的流媒体嵌入算法是基于时域变化的无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）的技术。

WSN是一种由大量节点组成的网络系统，这些节点能够感知环境中的信息并进行通信。

在流媒体嵌入中，可以将视频源分为多个图像块，通过选择性地在某些图像块中嵌入特定的数据，从而实现流媒体的嵌入。

在流媒体嵌入算法中，如何准确地定位特定的数据嵌入位置也是一个重要的问题。

一种常见的方法是基于图像特征的定位技术，通过提取图像中的纹理、颜色等特征信息，从而实现对特定数据嵌入位置的定位。

另一种方法是基于时间序列的定位技术，通过分析流媒体数据的时间序列变化来确定特定数据的位置。

流媒体嵌入与定位算法的研究还面临着一些挑战。

首先，为了实现实时视频流分析，算法的计算效率需要得到保证。

由于视频流数据量庞大，对算法的计算速度提出了要求。

其次，算法需要准确地提取嵌入在视频流中的数据，并进行有效的定位。

对于复杂的场景或高强度的噪声干扰，算法的性能可能会受到影响。

最后，考虑到实际应用中的隐私和安全问题，算法设计也需要兼顾数据隐藏效果和隐私保护。

为了解决上述问题，研究者们提出了许多创新的流媒体嵌入与定位算法。

其中之一是基于深度学习的方法。

深度学习是机器学习中的一种方法，它模仿人脑的神经网络，通过大量的训练数据进行学习和预测。

在流媒体嵌入与定位算法中，可以使用深度学习方法对视频流数据进行处理，提取有效的特征，并实现嵌入与定位的任务。

一种改进的基于编码模式的视频信息隐藏算法摘要：本文提出一种改进的基于h.264/avc标准的信息隐藏算法，通过构建i帧宏块的编码模式与嵌入信息之间的映射关系嵌入隐秘信息。

在嵌入过程中引入矩阵编码建立信息与载体间的映射关系。

实验仿真结果表明所提算法与同类算法相比具有更好的载体利用率，同时对视频码率和主客观质量的影响也得到较好的效果。

关键词：矩阵编码；信息隐藏；预测模式；h.264/avc中图分类号：tn919.81文献标识码：a文章编号：1007-9599 (2013) 05-0000-031引言随着多媒体技术和信息技术的发展，视频等媒体的传播、存储变得越来越便利。

然而，与此同时也带来一些版权保护等现实问题。

现如今，信息隐藏作为一种保密通信技术，已经成为多媒体信息安全领域研究的重点和热点课题[1]。

视频作为一种重要的信息载体，通常被人们作为信息载体来隐藏秘密信息。

目前，在现有的基于h.264/avc信息隐藏算法中主要是通过修改dct系数嵌入信息[2-5]。

spyridon k等[6]提出利于ipcm编码方式进行信息嵌入，算法比较新颖，实时性较好。

因ipcm是精细纹理区的高保真编码方式，信息嵌入后视频质量保持很好，但是由于ipcm编码宏块较少，故寻找可利用的ipcm块较难。

kapotas s k等[7]提出通过限定帧间宏块的编码模式来嵌入信息，算法没有考虑各种不同编码模式的率失真代价，对视频质量和码流影响较大。

王让定等[8]提出利用编码模式的奇偶性和二值待嵌入信息比特之间的映射关系分别在i、p、b帧中嵌入信息。

但是算法没有充分考虑到编码模式的修改对视频质量和码流的影响。

本文通过引入矩阵编码思想对文献[8]算法进行改进，取得了对码流影响较小以及较好的主客观视频质量效果。

2矩阵编码矩阵编码是一种特殊的、基于循环码的编码技术。

crandall[9]最先提出矩阵编码可以应用到基于lsb替换的信息伪装系统中来提高嵌入效率。

信息隐藏技术研究与总结在当今数字化的时代，信息的交流和传递变得前所未有的便捷和频繁。

然而，伴随着信息的快速传播，信息安全问题也日益凸显。

信息隐藏技术作为一种保护信息安全的重要手段，正逐渐引起人们的广泛关注。

信息隐藏技术，简单来说，就是将秘密信息隐藏在看似普通的载体中，使得攻击者难以察觉其存在。

这种技术与传统的加密技术有所不同，加密技术是通过对信息进行编码和变换，使得未经授权的人无法理解其内容；而信息隐藏技术则是让秘密信息“消失”在普通信息之中，达到隐藏的效果。

信息隐藏技术的应用场景非常广泛。

在军事领域，它可以用于隐蔽通信，将重要的战略情报隐藏在普通的图像、音频或视频文件中进行传递，避免被敌方截获和破解。

在商业领域，企业可以利用信息隐藏技术保护知识产权，例如将版权信息隐藏在数字产品中，以证明其所有权和来源。

此外，个人用户也可以通过信息隐藏技术来保护自己的隐私，如将个人敏感信息隐藏在日常的文件中。

信息隐藏技术主要包括以下几种类型。

空域信息隐藏是其中较为常见的一种。

它直接在图像、音频等载体的空间域上进行信息隐藏。

例如，通过轻微修改图像像素的值来嵌入秘密信息。

这种方法简单直观，但隐藏容量相对较小，且对载体的修改容易被察觉。

变换域信息隐藏则是先将载体进行某种变换，如离散余弦变换（DCT）、离散小波变换（DWT）等，然后在变换域中嵌入秘密信息。

由于变换域中的系数具有更好的鲁棒性和不可感知性，因此这种方法的隐藏效果通常更好，但计算复杂度也相对较高。

还有基于数字水印的信息隐藏技术。

数字水印可以分为可见水印和不可见水印。

可见水印通常用于表明版权所有者或产品的合法性，如在图像上添加明显的标识；不可见水印则用于在不影响载体使用价值的前提下，保护版权和认证来源。

在实现信息隐藏的过程中，需要考虑多个关键因素。

首先是不可感知性，即嵌入的秘密信息不能对原始载体造成明显的视觉、听觉或其他感知上的影响，以确保载体的可用性和自然性。

基于HEVC的视频信息隐藏方法研究基于HEVC的视频信息隐藏方法研究摘要：随着数字视频技术的发展，视频信息隐藏越来越受到人们的关注。

本文研究了基于HEVC的视频信息隐藏方法，注重研究在HEVC标准下，如何在视频内容中嵌入和提取隐藏信息。

首先，介绍了HEVC标准和相关的熵编码技术，并对视频信息隐藏的相关技术进行了综述。

针对现有的方法存在不适用于HEVC编码器和解码器等问题，提出了一种基于HEVC码流的视频信息隐藏方法。

该方法通过对视频帧的特征选择和合理调整码率分配，在不影响视频质量的情况下实现了信息隐藏。

实验结果表明，该方法在保证视频质量的前提下，能够有效地嵌入和提取隐藏信息。

最后，本文也探讨了该方法的应用前景和发展方向。

关键词： HEVC；视频信息隐藏；熵编码；码率分配；嵌入与提取正文：一、引言视频信息隐藏是指将一些机密信息通过加密手段嵌入到视频中，使得感知上看不到明显的差异，但实际上信息已经呈现在视频之中。

它是一项重要的信息保护技术，已广泛应用于电视广播、网络视频、数字娱乐等方面。

传统的视频信息隐藏技术主要是基于MPEG-2、H.264/AVC等编码标准设计，并已取得了一定的研究成果。

然而，随着高清视频技术的发展，HEVC编码标准已日渐成为视频编码的主流标准，因此，如何在HEVC标准下进行视频信息隐藏，成为了当前研究的热点问题之一。

本文是一篇关于基于HEVC的视频信息隐藏方法的研究论文。

本文的主要内容为：介绍HEVC标准和相关的熵编码技术；综述现有的视频信息隐藏技术；针对现有的方法存在不适用于HEVC编码器和解码器等问题，提出了一种基于HEVC码流的视频信息隐藏方法；实验结果表明，该方法能够在保证视频质量的前提下，有效地嵌入和提取隐藏信息；最后，探讨了该方法的应用前景和发展方向。

二、HEVC标准和熵编码技术HEVC标准是高效视频编码的一种新的标准，其主要目的是通过率失真的优化，以较低的比特率提供高质量的视频信号。

视频流数据处理与分析算法研究随着互联网的迅猛发展，大量的视频数据被创建、共享和传输。

如何高效地处理和分析这些海量的视频流数据，成为了当前研究的热点之一。

视频流数据处理与分析算法的研究旨在提高数据的处理速度、准确性和效率，以便更好地应用于各个领域，如视频监控、智能交通、图像识别等。

一、视频流数据处理算法1. 视频压缩编码算法视频数据的传输和存储需要消耗大量的带宽和存储空间，因此，视频压缩编码算法是视频流数据处理的关键。

目前最常用的压缩编码算法包括H.264和H.265/HEVC等。

这些算法通过去除冗余信息和压缩编码技术，可以将视频数据的体积减小到原始数据的几分之一，从而减少传输和存储的成本。

2. 实时视频流处理算法实时视频流处理算法是视频流数据处理中的重要环节。

该算法可以对视频进行实时的采集、处理和分析，并在处理过程中保持流畅的视频播放效果。

在实时视频流处理中，常用的算法包括实时视频传输协议(RTSP)、实时视频编码(H.264、H.265)和实时视频解码等。

3. 视频增强和修复算法视频流数据通常会受到各种噪声干扰和失真，如运动模糊、噪点、震荡等。

针对这些问题，视频增强和修复算法能够对图像进行去噪、增强和修复，提高视频质量和图像清晰度。

主要的算法包括基于帧间跟踪的运动估计、图像插值和边缘提取等。

二、视频流数据分析算法1. 视频目标检测和跟踪算法目标检测和跟踪是视频流数据分析中的关键任务之一。

该算法能够在视频流中自动检测和识别出感兴趣的目标，并跟踪目标的运动轨迹。

常用的目标检测和跟踪算法包括基于颜色、纹理和形状特征的目标识别、基于背景模型和运动信息的目标跟踪等。

2. 视频行为分析算法视频流中的目标行为分析是对目标在特定时间段内的动作进行分析和识别。

这对于视频监控和智能交通等应用领域具有重要意义。

常用的视频行为分析算法包括运动特征提取、轨迹分析和行为建模等。

3. 视频流数据挖掘算法视频流数据挖掘算法通过分析视频数据中的模式、关联和趋势，发现隐藏在视频流中的有价值的信息。

网络安全中的信息隐藏和隐蔽通信技术一、前言网络安全成为当今世界的一项重要议题，因为现在社会的信息化程度越来越高，几乎所有的交流都通过网络实现。

网络安全攸关国家安全和个人隐私，因此各国政府都加大了网络安全的投资力度。

信息隐藏和隐蔽通信技术是网络安全领域的一个重要分支，它们可以保护敏感信息不被不良分子盗取、窃取或篡改。

本文将对信息隐藏和隐蔽通信技术进行详细介绍，并探讨其实现方式和应用场景。

二、信息隐藏技术信息隐藏技术是一种将信息嵌入到其他数据中，达到隐藏信息的目的。

主要有四种方法，分别是LSB隐写术、DCT隐写术、量化隐写术和语言隐写术。

1. LSB隐写术LSB隐写术是一种将信息嵌入到图像或音频文件中，其中LSB代表最低有效位。

该技术将要隐藏的信息转化为二进制数据，然后将其插入到像素或采样的最低有效位中，从而实现信息的隐藏。

2. DCT隐写术DCT（离散余弦变换）隐写术是一种将信息嵌入到数字图像中。

它通过变换将原始图像转化为频域信号，然后将隐藏的信息嵌入到特定的频率中，达到隐蔽信息的目的。

3. 量化隐写术量化隐写术是一种将信息嵌入到视频流中，其基本原理与DCT隐写术相同。

它通过改变数据的量化值，将隐藏的信息嵌入到视频流中。

这种方法比LSB隐写术更加难以被检测。

4. 语言隐写术语言隐写术是使用一些特殊的技巧，将信息嵌入到一些明文中。

这种方法通常用于文字消息的隐蔽传输。

例如，在一篇文章中每隔若干个单词或字母插入一些隐藏的信息，读者很难察觉到这种变化。

三、隐蔽通信技术隐蔽通信技术是一种将通信内容嵌入到其他看似无关的通信中的通信技术，用于在可能存在监听和拦截的环境中安全通信。

主要有三种方法，分别是流量隐蔽、协议隐蔽和IP隐蔽。

1. 流量隐蔽流量隐蔽是一种将通信内容嵌入到网络流量中的技术，用于在可能存在网络监听、防火墙、IDS（入侵检测系统）和IPS（入侵预防系统）等安全设备的网络环境中安全通信。

它的基本思路是在隐蔽信道中将通信内容分割成小块，并将加密数据嵌入到每个小块中。

第37卷增刊(I)2007年9月　东南大学学报(自然科学版)J OURNAL O F S OUTHE A S T UN I VER SITY (Natural Science Ed iti on )　Vol 137Sup (I)Sep t .2007 一种基于M PEG2视频编码的隐写算法孙怡峰1,2　刘粉林1　王国栋1　刘　镔1　李继光3(1信息工程大学信息工程学院,郑州450002)(2信息工程大学电子技术学院,郑州450004)(3平原大学信息工程学院,新乡453000)摘要:为了解决在压缩视频中大量隐藏信息容易造成视频流码长改变的问题,提出了一种新的基于MPEG2视频编码的隐写算法.分析了MPEG 2视频宏块单元的编码过程,利用帧内和非帧内宏块中的AC 系数以及非帧内宏块中的DC 系数等没有经过差分编码的系数进行信息嵌入,采用“存在例外的动态±1”嵌入、“舍弃高频系数”和“0比特填充”等三级机制来保证slice 单元的码长不变.实验结果表明算法在保证码长整体不变的前提下有效地提高了隐藏容量.关键词:信息隐藏;隐写术;视频中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1001-0505(2007)增刊(I )20177205New M PEG2v i deo steganographySun Yifeng 1,2　Liu Fenlin 1　W ang Guodong 1　L iu B in 1　L i J iguang 3(1Institute of Inf o r mati on Engi neering,I nfor m at i on Engi neering Un i versity,Zhengzhou 450002,China)(2I n stitute of E l ect r onic Technol ogy,I nfor m ati on Engineering University,Zhengz hou 450004,Ch i na)(3Institute of Infor m at i on Engi neering,Pi ngyuan University,Xingxiang 453000,China )Abstra c t:A ne w steganogr aphy algorith m of MPEG2video is p r oposed t o keep the size of compressed video bit strea m unchanged .The m acr obl ock unit coding is analyz ed .The c oefficients without diff e r ential coding,such as AC coefficients of intr a 2coded macr obl ock,inter 2coded m acrobl ock and DC coeffic ients of inte r 2coded macr oblock,are modified t o e m bed da ta .Three strategies are applied t o contr ol the size of slice units,i .e .,dyna m ic ±1m echanis m with s om e excep ti on,discarding high frequency coefficients,and stuffing zer o bits .Experi m ental results show that the a lgorithm can keep the original size of video bit str ea m and eff ectively i mpr ove the e m bedding capacity .Key wor ds:inf or ma ti on hiding;steganography;video　收稿日期22　基金项目国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(6Z )、河南省科技攻关资助项目(635)　作者简介孙怡峰(6—),男,博士生,讲师;刘粉林(联系人),男,博士,教授,博士生导师,f @数字时代的隐写术(steganogra phy )为人们进行秘密信息的安全传输提供了一种有效的方法,近年来,网上已经出现了多种隐写软件,如S 2Tools [1],JSteg [2],EZ Stego [3]等,但基本都是以图像为载体的.基于视频的隐写技术由于受到计算复杂度等因素的制约发展相对落后于图像,但视频隐写比图像隐写具有更大的秘密信息携带能力,无疑将是更为实用的.数字视频有未压缩和压缩2种存在形式.文献[4-6]等探讨了基于未压缩视频的隐写,但由于在网络应用中未压缩视频最终要转换成压缩视频,该类算法需要抵抗压缩编码.而基于压缩视频的隐写则不存在该问题,但这类算法除了安全性、实时性等基本设计要求外,还要求隐写前后压缩视频的码长应保持不变,即不改变压缩视频的比特率[4].此外隐藏容量也是隐写算法的一个重要的指标.现有的基于压缩视频的隐写和水印算法采用了多种方法来保证不变码长,但隐藏容量往往较小.Lange laar 的比特域隐写法使用lc 2VLC 隐写来保证隐写后不变码长,其隐藏容量取决于码流中出现的lc 2VLC 的个数[7].Hartung 等基于扩频的MPEG2隐写算法放弃了导致码长增长的嵌入调制来保证隐写后的码长不变,其隐藏容量由片率cr 决定[4].Moba sseri 等的V LC Ma p 隐写法采用了和文献[7]比特域算法类似的策略来构造VLC pair,隐藏容量是每块比特[8]L 等的S 隐写法在块的最后一个系数上基于S 树进行隐写使码长:20070720.:200AA014090202100.:197liu enl i n vi p.sina .com.1.iu A /AC A /从整体上保持不变,其隐藏容量是每2块1比特[9].上述算法多利用了AC 系数来进行隐藏,另外还有文献[10-13]利用了DC 系数和运动矢量来进行隐写,这类方法除了要控制码长变化外还需要进行误差补偿.本文设计了一种大容量不变码长隐写算法HC I S (high capacity and invariable size steganography algo 2rithm ).算法以MPEG 2压缩视频为载体,充分利用帧内和非帧内宏块中的AC 系数以及非帧内宏块中的DC 系数进行隐写,有效提高了隐藏容量;使用“存在例外的动态±1”嵌入、“舍弃高频系数”和“0比特填充”等三级机制保证隐写前后压缩视频的总码长不变.1　HC IS 算法框架111　基本思想 MPEG2是得到广泛应用的视频压缩编码标准,数字电视、DV D 都采用了MPEG 2标准,宏块是MPEG 2基本编码单元,分为帧内宏块和非帧内宏块两类,经过的编码过程如图1所示.从图中可见,根据是否采用过差分编码可以将宏块中的数据分为两种类型:采用过差分编码的系数,如运动矢量、帧内宏块中的DC 系数;没有经过差分编码的系数,如帧内宏块中的AC 系数以及非帧内宏块中的DC 系数和AC 系数.图1　宏块编码由于视频以每秒25帧(P AL 制式)的速度进行回放,即使经过了MPEG2压缩,仍然存在冗余.对于采用过差分编码的系数,隐写时往往需要采用补偿技术以避免误差的积累[10];而没有经过差分编码的系数在压缩视频中大量存在,这些系数在进行变长解码后,均以(run,level )对的形式出现,leve l 是量化后的DCT 系数,可直接用于嵌入信息,充分利用这些系数进行信息嵌入可以有效地提高隐藏容量.但在以往算法[7-9]中,为了达到隐写后码长不变的目的,使用特殊的系数进行隐写,导致了隐藏容量较小.HC I S 算法利用了所有的由密钥选定的没有经过差分编码的系数进行信息嵌入,同时采用三级码长控制机制来保证隐写后的视频码长不变,最终有效地提高了隐藏容量(每个块都隐藏多个比特).112　算法框架HC IS 包括信息嵌入和信息提取2个过程,首先来看嵌入算法,其基本框架如图2所示,由二维混沌映射G 、秘密信息预处理E 、MPEG2码流解析、块隐写ξ和0比特填充等模块组成.其中,二维混沌映射G 在密钥K 的作用下产生2个二进制的伪随机序列P 和Q .预处理模块E 使用P 对秘密信息M 进行预处理(如进行异或运算),得到序列S .MPEG 2码流解析模块寻找8×8的块bl ock i ,调用块隐写模块ξ(block i ,Δ)对块block i 进行隐写,使块中每个由Q (如根据其0或1取值)选定的没有差分编码系数都嵌入S 中的1比特信息s ,当一个片的所有块都隐写完后,MPEG2码流解析模块将在片结尾处调用0比特填充模块填充Δ个减少的0比特,从而完成一个片的不变码长隐写.最终,MPEG2码流解析模块重复上述过程直至视频码流结束.在嵌入算法中,G 和E 可以根据实际情况灵活选择,本文不再具体讨论;而MPEG2码流解析模块、块隐写ξ模块和0比特填充模块实现了大容量不变码长隐写,是算法的关键.H I CS 的提取算法比较简单,只需使用相同的密钥K 产生相同的伪随机序列P 和Q ,由Q 确定MPEG 2视频码流中哪些是嵌入了秘密信息的没有差分编码的系数,顺次取出这些系数level 值的LS B ,组成S .然后使用P 对S 进行反预处理E -1,得到M ,如图3所示.　关键模块的实现1　M G 码流解析模块 M G 码流解析模块在嵌入算法中起到总体调度作用,块隐写模块ξ和比特填充模块在它的调度871 东南大学学报(自然科学版) 第37卷221PE 2PE 20下完成MPEG2视频中每个片的大容量不变码长隐写.MPEG2码流解析模块的具体步骤如下:①设置全局变量Δ用于记录隐写对压缩视频的码长改变量,以比特为单位.②在MPEG2视频流中找到片(slice ),置Δ=0.③在片中找到一个8×8块,记为bl ock i ,调用块隐写算法ξ(block i ,Δ)对块内系数进行信息嵌入.④将嵌入了秘密信息的block i 和未作修改码流合并成载密MPEG 2码流.⑤重复步骤③,④直至本片结束,然后调用0比特填充模块填充Δ个0比特.⑥重复②～⑤,直至码流中的所有片都隐写完毕,即序列S 在视频流中反复嵌入.在每次开始一个片隐写时,都需要将Δ重新置为0,这是因为算法使每个片的码长在隐写前后都保持不变,所以每新开始一个片隐写时,码长改变量应为0.212　块隐写模块块隐写模块进行块单元的隐写和码长控制,它充分利用8×8块中存在的多个没有差分编码的系数进行隐写,使一个块隐藏多个比特.它需要解决的问题是如何使每个由伪随机序列Q 选定的系数都嵌入S 中的1比特信息s ,且使码长改变尽可能的小.一般来说,在没有经过差分编码的单个系数上嵌入信息将造成码长变换,例如图4中(0,2)使用LS B 替换算法嵌入了比特1后变为(0,3),码长增加了1比特.图4　隐写前后VLC 的变换给出如下符号规定和定义.块隐写算法记为ξ(bl ock i ,Δ),Δ为本块隐写前已经造成的码长改变量,block i 代表当前要隐写的块,这2个参数值均由MPEG2码流解析模块在调用时确定.定义8×8块的原块长为该块在隐写前从第一个系数到块结束符前的编码长度,而在隐写过程中,每遇到一个系数,都可计算块第一个系数到该系数的编码长度,该长度定义为块在隐写过程中的临时长度,记为L ′.设bl ock i 的原块长为L ,原块有K 个没有经过差分编码的系数,变长解码后按码流顺序记为(run k ,level k ),k =1,2,…,K ,其中系数(run k ,level k )在嵌入信息前VLC 码长为d k ,在嵌入信息后变为(run k ,leve l ′k ),VLC 码长为d ′k ,均以比特为单位.块隐写算法ξ流程如图5所示,算法依次对K 个系数进行处理,当秘密信息比特s 与Q 选定的level k 的LS B 相等时,嵌入信息不用修改level k ,码长也不变;当s 与leve l k 的LS B 不等时,level k 加1或减1都能使其LS B 等于s .通过观察MPEG2变长编码表,对大多数的(run,level )而言(lc 2VLC [7]除外),当其r un 保持不变而level 加1时,对应VLC 码长将增加,当run 保持不变而level 减1时,对应VLC 码长将减小.因此,若Δ<0,选择加1操作来增加总码长;若Δ≥0,则选择减1操作来减少总码长,把这种方法称为动态±1嵌入法.显然动态±1嵌入法会使隐写后视频的总码长变化减小.但MPEG2视频中存在许多level k 等于1的情况.此时,无论Δ取值如何都不能采用level k 减1,而只能采用level k 加1,因为level k 减1将导致出现(r un,0),无对应的VLC 编码.把存在上述情况的动态±1嵌入法称为存在例外的动态±1嵌入法.容易看出该嵌入法仍然存在隐写后码长增长的可能为此,本文采用了舍弃高频系数策略若从某个系数开始L ′>L ,就舍去从该系数开始的后续系数,使隐写后的块编码长度小于或等于原编码长度,若有减少,数值为Δ个比特由于这些系数处于高频位置,因此不会造成明显的图像质量下降971增刊(I )孙怡峰,等:一种基于MPEG2视频编码的隐写算法.:..图5　块隐写算法ξ流程图213　填充0比特与片不变码长在使用了块隐写算法ξ后,视频的码长仅减少了Δ个比特,为补齐这个Δ比特,可以在视频码流的合适位置填充对应个数的0比特.在MPEG2压缩视频中,为了标识和区分各个编码单元,如图像组、帧、片等,采用了整字节对齐的32比特的开始码.当视频数据不能整字节对齐时,采用填充0比特来达到此目的,本文可以采用类似的方法补齐减少的Δ个比特.由于片是MPEG2标准中具有32比特开始码的最小单元,MPEG 2码流解析模块就在解析到本片结束时(即下一个片开始码前),调用0比特填充模块填充减少的0比特,即根据Δ数值在载密视频码流的片尾处补相应个数的0比特,片成为不变码长的基本单元.总之,HC I S 算法采用了三级码长控制机制.首先“存在例外的动态±1”嵌入完成了单个系数级的隐写码长控制,而“舍弃高频系数”策略完成了8×8块一级的隐写码长控制,而“0比特填充”实现了以片为单元的隐写前后码长不变.3　实验结果利用Mobile (32帧)和F ootba ll (99帧)等标准视频测试序列来进行实验,图像大小为720×486,色度格式为Y Cr Cb 4:2:2.采用T M5将上述序列压缩为每秒25帧、10Mbp s 码率的MPEG 2视频文件,以这些MPEG2视频为载体进行隐写实验.嵌入的信息为任意格式的数据,在隐秘MPEG2视频未受攻击的情况下嵌入信息可以被完整提取.在实验中重点测试了算法的隐藏容量以及隐写前后MPEG2视频的峰值信噪比(PS NR ).表1比较了HC I S 算法、VLC Map 算法、A /S 算法的隐藏容量,HC I S 算法的隐藏容量约是VLC Map 隐写法[8]的7倍,约是A /S 隐写法[9]的15倍,算法在隐藏容量上有了显著提高.从表2可以看出隐写前后视频文件尺寸没有任何改变.图6给出了MPEG2视频隐写前后各帧的PS NR,PS NR 在隐写后比隐写前平均下降了4121d B ,这说明较大的隐藏容量也导致了对视频数据的较大修改,表现在纹理细密区域有一些细微差别,但这种差别在视频播放时并不易被人眼所觉察.表1　H ICS 算法隐藏容量与V LC M ap 隐写法、A /S 隐写法的比较视频序列M G 码流中编码的8×8块数VL M 隐写法最大隐藏容量S 隐写法最大隐藏容量本文IS 算法最大隐藏容量M 55856F 6885636885633853081 东南大学学报(自然科学版) 第37卷P E 2C ap /b it A //bit HC /b it obile1997419974979717719oo t ball 442147010表2　隐写前后MPEG2文件大小比较视频序列隐写前MPEG2文件大小隐写后M PEG 2文件大小Mob il e49489844948984Football 15976441597644图6　M PEG 2视频隐写前后的PS NR 对比4　结语本文通过充分利用MPEG 2码流中没有差分编码的系数进行隐写,达到了提高隐藏容量的目的,并采用“存在例外的动态±1”嵌入、舍去高频系数、0比特填充等三级机制保证了隐写后码长的不变.算法对隐蔽通信比较实用,若还需要增大隐藏容量,可以进一步使用经过差分编码的DC 系数和运动矢量进行隐写,并可使用自适应嵌入技术在纹理丰富的区域中减少嵌入量,从而提高纹理细密区的图像质量.参考文献(R eferences)[1]B r own A .S 2T ools 410[E B /OL ].[2007211220].http://s oft .soft oogle .co m /ap /s 2tools 2do wnl oad 2126.sht m l .[2]Upham D.j peg 2jsteg 2v4[E B /OL ].[2007211220].ft p://ft p .funet .fi/pub /cry p t/stegan ography/.[3]Machado R.EZSt ego [E B /OL ].[2007211220].htt p://w w w .jjtc .co m /Securit y/stegt oosl .ht m.[4]Hartung F,Girod B.W ate r ma rking of unco mp ressed and co mp re ssed video [J ].S i gna l P ro cessing,1998,66(3):2832301.[5]Chen Tianhang,Liu Shaohui,Yao Hongxun,et al .Spatial video wa ter m arking based on stabilit y of DC coefficients [C ]//L ec 2ture N otes in Co mputer Sci ence,3930.Heidlbe rg,G e r m any :Sp ri nger 2Ve rlag,2006:1033—1042.[6]Hsu C T,W u J L .DCT 2based wate r m arking for vi deo [J ].IE EE Transa ction o n Consu m er E lectronics,1998,44(1):2062216.[7]Langelaa r G C,Lagendij k R L ,B i emond J .R eal 2ti me labelling of MPEG 22co mp ressed video [J ].Journa l o f Visua l Co mm u 2nica tion a nd I m age Representa ti on,1998,9(4):2562270.[8]Moba sseri B G,M arcinak M P .W ate r ma rking of MPEG 22video in compre ssed do m ain usi ngVLC m app ing [C ]//AC M M ulti 2m edia and SecurityW orkshop ’05.New York,NY,US A ,2006:91294.[9]Liu B,L iu F L ,Luo X Y .R eal 2ti me steganography in compre ssed vi deo [C ]//L ecture N otes in Co m puter Science,4105.Hei 2dlberg,Germany:S p ringe r 2Verlag,2006:43248.[10]Liu H M,Shao F L,Huang J W.A M PEG 22video wate r ma rking alg orith m w ith co mpensati on in b it stream [C ]//L ectureN otes in Co mputer Science,3919.He i dlbe rg,Ger m any :Sp ringer 2Verlag,2006:1232134.[11]Zhang J,L i J G,Zhang L.V ideo wa t e r m arking technique in moti on vector [C ]//X I V B ra zilian Sy mposiu m on Co mputerG ra p hics and I ma ge P rocessing .B razic,2001:1792182.[12]Dai Yunjun,Zhang L i he,Yang Yixian .A new me t hod of M PEG video wate r ma rking technol ogy [C ]//P roceedings o f Inter 2na tio na l Conference on Co mmunica tion Technology .Be ijing,China,2003:184521847.[13]Zhu Zh ongjie,Jiang Gangyi,Y u M ei,et a l .New adap tive algorith m for video wa t e r ma rking [C ]//IEEE Regi on 10Confer 2,,B j ,,5255181增刊(I )孙怡峰,等:一种基于MPEG2视频编码的隐写算法ence on Co m p u t ers Co mmunica tions Control and P o wer Engineeri ng .e i i ng Chi na 2002:121.。

信息安全中的隐写术及其检测方法研究随着信息技术的飞速发展，信息安全成为当代社会中的一个重要问题。

除了网络攻击和数据泄露等传统的安全威胁之外，隐写术的应用也引起了广泛关注。

隐写术是一种隐藏信息的方法，通过在载体中嵌入秘密信息，使其在视觉和语义上不易察觉。

本文将重点探讨信息安全中的隐写术及其检测方法的研究。

隐写术是一门古老的技术，在历史上经常被用于传递秘密信息。

然而，随着数字时代的到来，隐写术也得到了新的应用和发展。

现代隐写术主要分为两大类：基于覆盖域的隐写术和基于变换域的隐写术。

基于覆盖域的隐写术主要是通过修改载体文件的像素值或改变文件结构来嵌入秘密信息。

这些技术通常用于图像、音频和视频等多媒体文件。

基于变换域的隐写术则是在载体文件的变换域中嵌入秘密信息，例如在频域或小波域。

为了保护信息的安全，隐写术的检测方法也得到了广泛的研究。

隐写术的检测主要分为被动检测和主动检测两种方法。

被动检测是在没有密钥或隐藏信息的情况下对载体文件进行分析，以探测是否存在隐写信息。

被动检测方法包括统计分析、机器学习和人工智能等技术。

统计分析方法主要是通过分析载体文件的特征值来判断是否存在隐写信息。

机器学习方法则是利用已知的带有嵌入信息的文件和未嵌入信息的文件进行训练，建立模型来判断新文件是否存在隐写信息。

人工智能方法则尝试利用模式识别和深度学习等技术来检测隐写信息。

主动检测是在已知嵌入信息和密钥的情况下对载体文件进行测试，以验证隐写术的嵌入效果和提取准确性。

主动检测方法主要包括校验和、视觉和统计方法。

校验和方法是一种简单而基本的主动检测方法，通过对载体文件进行哈希计算和生成校验和与预期结果进行比较来判断是否存在隐写信息。

视觉方法则是通过人眼来直接观察载体文件的变化来检测隐写信息。

统计方法是通过对载体文件进行统计分析，例如分析图像的像素分布和频域特征等来判断是否存在隐写信息。

随着隐写术的发展和应用，也出现了一些新的问题和挑战。

基于图像处理技术的信息隐藏与水印识别研究信息隐藏与水印识别是一项利用图像处理技术的重要研究领域。

在数字化时代，随着信息技术的迅速发展，我们需要保护重要信息的传输安全和知识产权的保护。

信息隐藏通过在图像中嵌入隐藏的信息，可以实现秘密通信和版权保护。

水印识别则旨在检测和提取嵌入在图像中的水印，以判定图像的真实性和完整性。

首先，我们先来了解信息隐藏的原理。

信息隐藏是一种将隐藏信息嵌入到载体媒体（如图像、音频和视频）中的技术。

最常见的方法是在图像的像素值中嵌入隐藏信息。

嵌入隐藏信息有多种方式，如利用最低有效位替换（LSB substitution）和复制位平面（copy bit plane）等。

其中，最低有效位替换是最常见的隐写术，它将隐藏信息的二进制数据嵌入到图像的最低有效位中，以保证对原始图像的视觉感知最小化。

信息隐藏技术有着广泛的应用。

例如，通过在医学影像中嵌入患者的病历信息，可以加强医疗数据的隐私保护。

此外，在数字版权保护领域，可以将版权信息嵌入到数字图像中，以防止盗版和非法复制。

另外，信息隐藏技术还广泛应用于网络传输中，可以通过在传输的图像中嵌入加密的信息，提高数据的安全性。

然而，信息隐藏技术也存在一些挑战和问题。

首先，嵌入隐藏信息可能会对图像质量造成一定程度的损失。

尽管最低有效位替换对图像的视觉感知影响较小，但对于某些敏感应用场景来说，依然可能引起警觉。

另外，随着技术的发展，一些隐写术检测算法也日益成熟，从而使得隐藏信息更容易被检测出来。

因此，如何提高隐写术的安全性和隐蔽性仍然是一个研究的重点。

水印识别是另外一个重要的研究内容。

水印是一种嵌入在图像中的可见或不可见的标识，用于保护图像的版权和真实性。

水印技术可以分为两类：可见水印和不可见水印。

可见水印通常是以人眼可见的形式出现在图像或视频上，起到版权保护和广告宣传的作用；而不可见水印则是以一种无法被肉眼直接观察到的方式嵌入到图像中，主要用于图像真实性的验证。

基于菱形编码的视频信息隐藏算法陈甬娜;周宇;王晓东;郭磊【摘要】针对基于视频帧内预测模式调制的信息隐藏算法嵌入容量较小、比特率上升较明显等问题,提出一种基于菱形编码的帧内视频信息隐藏算法.该算法基于高效视频编码(HEVC),将相邻两个4×4块预测模式组成模式对,采用改进的菱形编码算法指导模式调制和信息嵌入过程;并采取二次编码方式在保留原始平台最优编码划分下进行第二次隐秘信息嵌入编码,在保证嵌入量的同时抑制帧内失真漂移.实验结果表明:所提算法峰值信噪比(PSNR)值下降在0.03 dB以内,码率增长低于0.53％,嵌入量有大幅提升,并能很好地保证视频主客观质量.%Aiming at the problems of limited hiding capacity and obvious increasing bit rate in the existing hiding solutions,an intra-frame video information hiding algorithm based on diamond coding was proposed.Firstly,based on High Efficiency Video Coding (HEVC),two prediction models of adjacent 4 x 4 blocks were combined into a pattern pair,then the improved diamond coding algorithm was used to guide pattern modulation and information embedding.Next,the embedding coding for hidden informtion was donefor second time with keeping the optimal coding division,thus ensuringthe embedding quantity and eliminating intra frame distortion drift.The experimental results show that the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) is reduced by less than 0.03 dB and the bit rate is increased by less than 0.53％by using the proposed algorithm,while the embedding capacity is greatly improved,and both the subjective and objective qualities of the video are well guaranteed.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2017(037)010【总页数】7页(P2806-2812)【关键词】菱形编码;信息隐藏;高效视频编码;帧内预测;失真漂移【作者】陈甬娜;周宇;王晓东;郭磊【作者单位】宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315000;宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315000;宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315000;宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315000【正文语种】中文【中图分类】TP391.4随着大数据时代的来临和“互联网+”技术的蓬勃发展,数字化多媒体信息的应用越来越普及,信息安全问题日益突出,信息安全技术也迎来了更多的挑战。