摘要：针对现有生成式信息隐藏算法嵌入容量低且提取的秘密图像视觉质量欠佳的问题,提出基于多尺度注意力的生成式信息隐藏算法。首先,设计基于多尺度注意力的双编码-单解码生成器,载体图像与秘密图像的特征在编码端分两个支路独立提取,在解码端通过多尺度注意力模块进行融合,并利用跳跃连接为解码端提供不同尺度的细节特征,从而获得高质量的载密图像。其次,在U-Net结构的提取器中引入自注意力模块,以弱化载体图像特征、增强秘密图像深层特征,并利用跳跃连接弥补秘密图像细节特征,提高秘密信息提取的准确率;同时,多尺度判决器与生成器的对抗训练可以有效提升载密图像的视觉质量。实验结果表明,所提算法在嵌入容量为24 bpp的情况下,生成的载密图像峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)平均可达到40.93 dB和0.9883,且提取的秘密图像PSNR和SSIM平均可达到30.47 dB和0.9543。

摘要：目前无线共享网络数据海量,造成加密内容与需要保护的数据内容较多,从而导致防篡改成功率较低,为此设计了基于信息隐藏的无线共享网络数据防篡改方法。首先设置基础防御判断用户的可信任度,采集相关的共享数据并对其预处理和编码处理,确定数据传输的优先级。在此基础上制定传输协议,采用分布式的认证结构认证需要传输的数据并计算其安全性增强函数。最后设计隐蔽信道,采用嵌入式算法将待传输的数据隐藏到信道中,以此实现无线共享网络数据防篡改方法的设计。以防篡改成功率、防篡改时间与资源占用情况作为对比指标,所研究的方法有效提高了防篡改的成功率,降低了计算时间与资源占用,满足防篡改需求。

摘要：图像信息隐藏是保障信息安全的重要手段。随着深度学习的快速发展,各类基于该技术的以图藏图式隐写算法被提出,它们大多在图像质量、隐藏安全性或嵌入容量等方面的均衡性上存在不足。针对该问题,文章提出了一种基于跨域对抗适应的图像信息隐藏算法,首先,设计超分辨率网络,将秘密信息藏入放大和缩小后不变的图像内容中,提高秘密信息的嵌入容量;然后,在编码网络中加入注意力机制,使编码网络能够关注主要特征并抑制冗余特征,提高生成图像的分辨率;最后,在生成器网络中加入域适应损失指导载密图像的生成,模型整体采用生成对抗的方式进行训练,减小载体图像和载密图像之间的跨域差异。实验结果表明,与其他以图藏图隐写算法相比,文章所提算法在保证图像质量的同时,提高了信息隐藏的安全性和嵌入容量。

摘要：提出了一种基于图像云数据去重的高性能隐蔽通信方案。首先,以图像作为消息载体,利用图像区域的灰度均值差异实现一个文件同时映射到多个比特的效果,增强了通信的隐蔽性;然后,设计了一套基于分组的基础图像库,库内图像按指定顺序排列,通过动态确定库内区间实现消息载体的随机化选择,并采用最低有效位算法嵌入与消息内容无关的辅助标记信息,保证了通信的安全性与可靠性;最后,提出了基于时间戳对齐区间的同步化机制,并引入多轮遍历策略和空数据分组概念对图像库进行高效利用,提高了通信的传输效率。实验结果证明,对比其他基于跨用户去重实现秘密信息隐蔽传输的研究,所提方案优化了文件上传次数与消息长度的关联性,有效提升了综合传输速率,进一步增强了通信的安全性和隐蔽性。

摘要：针对基于编码-解码网络的大容量隐写模型存在鲁棒性弱、无法抵抗噪声攻击和信道压缩的问题,提出一种基于编码-解码网络的大容量鲁棒图像隐写方案。首先,设计了基于密集连接卷积网络(DenseNet)的编码器、解码器和判别器,编码器将秘密信息和载体图像联合编码成隐写图像,解码器提取秘密信息,判别器用于区分载体图像和隐写图像。在编码器和解码器中间加入噪声层,采用Dropout、JPEG压缩、高斯模糊、高斯噪声和椒盐噪声模拟真实环境下的各类噪声攻击,编码器输出的隐写图像经过不同种类的噪声处理,再由解码器解码;通过训练模型,解码器能够对噪声处理后的隐写图像提取秘密信息,以抵抗噪声攻击。实验结果表明,所提方案在360×360像素的图像上隐写容量达到0.45~0.95 bpp,与次优的鲁棒隐写方案相比,相对嵌入容量提升了2.04倍;解码准确率可达0.72~0.97;与未添加噪声层的隐写方案相比,平均解码准确率提高了44个百分点。所提方案在保证高嵌入量、高编码图片质量的同时具有更强的抗噪声攻击能力。

摘要：恐怖袭击常以人流密集地区的平民对象作为袭击目标,极易造成严重后果.通过反恐应急设施的合理布局可以缩短救援时间并降低袭击损失.在设施选址过程中,政府还可通过选址信息的隐藏来获取信息优势,误导恐怖分子的袭击策略并改善效用.首先,对考虑信息隐藏策略的反恐应急设施选址问题进行描述,结合随机选择模型刻画恐怖分子的有限理性行为,并将该问题构建为一类双层规划模型;随后,针对模型分别设计精确解算法和遗传算法,并结合喀什地区交通网络进行仿真分析.结果发现:恐怖分子理性程度已知时,相比于选址信息的完全公开,隐藏部分信息后更有利于降低政府损失,信息隐藏的最优数量与恐怖分子理性程度相关;恐怖分子理性程度未知时,在其理性程度被低估的情形下,选址信息隐藏策略更能发挥作用.

摘要：针对现有三维模型变换域信息隐藏容量小、严格依赖顶点排列顺序及拓扑结构、只适用于规则或半规则等特定三维模型的不足,将视频流方法引入三维模型的信息隐藏,提出一种基于帧化采样的小波域信息隐藏算法.通过设计等高线空间分割和帧化采样,应用小波域隐马尔可夫模型(HMM)实现了小波系数零树结构信息隐藏;扩展了基于视觉系统小波域量化噪声的视觉权重分析方法,以自适应地确定信息隐藏的强度.实验结果表明,该算法具有高嵌入量(每个顶点嵌入3比特)、高安全性和低失真度的优点,能够抵抗仿射变换攻击和顶点重排攻击,适合任意网格的三维模型信息隐藏.

摘要：提出了一种基于MPEG-4纹理编码方案的信息隐藏算法。通过对DCT编码块中非VOP像素的YUV值的部分比特进行替换,同时修改VOP的形状透明性,实现了信息在VOP运动纹理编码中的隐藏。实验表明,算法具有较好的透明性和可观的隐藏容量,在要求对MPEG-4视频流进行大容量信息隐藏时有很好的应用前景。

摘要：通过对高比特率信息隐藏算法的改进,设计了一种视频嵌入视频的方案,实现了隐秘视频信息的安全传输.实验结果表明,改进的信息隐藏算法比原有算法隐藏信息操作速度快20%;含有隐藏信息的宿主视频没有出现明显的视觉质量下降,亮度分量的峰值信噪比平均下降仅0.22 dB,提取隐藏信息平均比特误码率仅为0.015%.

摘要：提出了一种结合信息伪装和隐藏技术来保护数字高程模型(digital elevation model,简称DEM)数据的方法,保证了DEM数据的安全传输和存储.设计了DEM数据极低比特率压缩方法,压缩数据隐藏在伪装数据中.应用带参数整数小波变换,提出可嵌入隐藏信息的小波系数集合生成方法.扩展了只针对图像的基于视觉系统(human visual system,简称HVS)小波域量化噪声的视觉权重(justnoticeable distortion,简称JND)分析方法,使其适用于DEM数据,自适应地确定信息隐藏的强度.该方法可同时保护两组DEM地形数据.应用Rabin方法生成单向Hash函数,算法可以完全公开.