摘要：以往的自适应JPEG隐写算法大多只在秘密信息嵌入之前计算图像失真,无法在嵌入过程中动态地调节失真代价。考虑到信息嵌入时的交互影响,提出一种动态更新失真代价的自适应JPEG隐写算法。首先,分析量化步长、待嵌DCT(discrete cosine transform)系数绝对值以及扰动误差3种影响嵌入波动的因素。进而,提出失真代价更新策略EUS(embedding update strategy),使图像的失真代价能够动态地更新。最后,结合此策略设计并实现一种自适应JPEG隐写算法。实验表明该算法能够显著提高JPEG隐写的安全性。

摘要：音频隐写术是将秘密信息(如文本、图像、音频、视频等)隐藏到载体音频中,不仅能够保证秘密信息本身的安全,而且能保证秘密信息传输的安全,已成为信息隐藏领域的研究热点之一.近年来,基于深度学习的音频隐写分析技术能够在充分挖掘隐写深度特征的基础上实现高效的隐写检测,导致隐写术的安全性降低,为隐写术带来了新的挑战.不过,生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的迅速发展,为音频隐写提供了一个新的解决思路.但是,现有基于GAN的音频隐写在隐藏容量、不可感知性、抗检测性上很难达到均衡,不能满足实际应用需求.为此,本文在网络结构单元上将批处理归一化与频谱归一化相结合,提出了一种基于优化频谱归一化GAN的自适应音频隐写方法(Batch Normalization optimized Spectral Normalization GAN,BNSNGAN).具体来说,首先设计了一种隐写编码器,基于时域补零法对秘密音频进行预处理,实现了任意长度秘密音频的嵌入,提高了音频隐写的不可感知性;其次设计了一种具有并行结构的隐写提取器,用不同的卷积核进行去卷积,提高了秘密信息提取的准确率;最后设计了一种以交叉熵为损失函数的隐写分析器,提高了音频隐写的抗检测性.对比实验结果表明,通过编码器、提取器和隐写分析器这三个网络的互相学习,本文所提BNSNGAN不仅可以实现任意长度秘密音频的嵌入,具有较高的秘密信息提取率,并且在隐写容量、不可感知性和抗检测性上可以达到一个较好的均衡.

摘要：基于失真函数的自适应隐写技术在嵌入过程中,忽略了嵌入操作相互间的影响,隐写策略无法随载体统计特性的改变自适应地调节。考虑嵌入操作的交互影响,该文提出一种基于动态更新失真代价的±k隐写算法。首先分析了中心像素与其邻域的相关性,理论证明了在4-邻域修改情况下中心像素的最优修改方式,进而提出了失真代价更新策略MDS(Modification Degree Strategy);并结合该策略设计实现了一种自适应±k隐写算法。实验表明,五元修改方式下算法UNIWARD-MDS(Pentary Version)在高嵌入率下(0.5~1.0 bpp)的抗SRM检测性优于S-UNIWARD(Pentary Version),同时在抵抗max SRMd2检测时不同嵌入率下均优于S-UNIWARD(Pentary Version);三元修改方式下算法HILL-MDS和UNIWARD-MDS(Ternary Version)抗检测性能优于对应的自适应隐写算法HILL和S-UNIWARD(Ternary Version)。

摘要：针对自适应空域隐写术设计的关键问题,该文结合Canny边缘检测和校验格编码(STC)提出一种不需要同步边信息的自适应空域隐写方法。首先,根据秘密消息长度、载体图像等因素确定Canny边缘检测算法中的参数取值,进而根据相应的参数取值使用Canny边缘检测算法来选择载体图像的边缘区域。然后,分别定义边缘区域像素和非边缘区域像素的嵌入失真;最后,在载体像素的多个最低有效位平面(LSB)使用STC嵌入秘密消息。实验结果表明:该隐写方法在4种嵌入率情况下抵抗常见通用隐写分析的性能优于3种已有的隐写方法,且在较小嵌入率情况下与空域通用小波相对失真方法(S-UNIWARD)相当。

摘要：为了确定自适应隐写中载体图像复杂区域,提高像素间相关性,提出了一种利用无方向性滤波器设计的空域自适应隐写算法。利用无方向性滤波器对载体图像进行滤波计算,获得图像中难以被建模检测分析的复杂区域,再利用高斯低通滤波器对复杂区域进行平滑处理,增加嵌入信息区域相邻像素间的相关性,进而得到损失函数,最后按照损失函数通过校验格编码完成信息嵌入。实验结果表明,当信息嵌入率较小时,该算法的抗检测性能与S-UNIWARD算法相近;当信息嵌入率较大时,该算法优于S-UNIWARD算法。

摘要：JPEG图像是最流行的隐写载体之一,但隐写分析的最新进展表明,如何设计安全的JPEG隐写算法仍是一个困难的问题.本文提出了一种新的JPEG自适应隐写方法.自适应隐写难点在于设计失真函数合理反应修改量化DCT系数造成的嵌入失真.由于量化DCT系数绝对值的大小能够反应JPEG图像主要统计特性,本文根据DCT系数大小关系设计失真函数,结合STC(Syndrome Trellis Codes)编码,分别给出了使用nsF5修改方式的单层嵌入方法以及使用加减一修改方式的双层嵌入方法.实验表明,本文单层嵌入方法比nsF5安全性高,双层嵌入方法比nsF5以及Filler’s Method抵抗多种检测的能力更强.

摘要：目的为提高隐写方案的安全性,提出一种基于DCT(discrete cosine transform)块标准差的JPEG图像自适应隐写算法。方法 DCT块标准差可以反映图像各区域的复杂情况,为此根据取整失真、量化步长以及标准差设计了失真函数,然后结合STC(syndrome-trellis code)编码设计了隐写算法。结果引入DCT块标准差可使失真函数定义更合理,因此图像经隐写后总体失真减小,安全性能得到提高。结论实验结果表明,本文算法与其他同类算法相比具有更强的抵抗隐写检测能力,在质量因子为75时安全容量可达到0.35(嵌入总量和非零AC(交流)DCT系数个数之比)。

摘要：由于AMR(adaptive multimedia rate)语音在无线通信及移动互联网中的广泛应用,基于AMR压缩域的隐写算法已经逐渐出现.现有隐写算法具有明显的统计分布特性,因此其无法抵抗后继出现的多种隐写分析算法的检测.为了提高隐蔽性和统计安全性,本文提出了一种针对AMR固定码本(FCB,fixed codebook)的自适应隐写算法(简称为AFAS算法).基于AMR固定码本最优搜索原理和非零脉冲位置相关性,设计了嵌入代价函数和加性失真函数,并结合STC编码(syndrome-trellis codes)实现了AFAS算法.在12.2kb/s编码模式下,AFAS算法隐写后载密语音质量的PESQ(perceptual evaluation of speech quality)值较现有算法提高约8%;在抗隐写分析的能力方面,其平均检测错误率(TER)较现有隐写算法提高约10%.对比实验结果表明,AFAS算法较现有算法具有更好的听觉隐蔽性和统计安全性.

摘要：针对传统图像隐写算法抵抗通用盲检测能力不足的问题,提出一种基于共生矩阵特征的自适应JPEG隐写算法。该算法在分析图像直方图特征和分块效应特征的基础上,引入能够反映共生矩阵特征的块间系数相关性设计了失真函数,并结合网格码(STC)完成秘密信息的嵌入。实验结果表明,面对三种通用隐写检测算法,算法较以往隐写算法具有更强的安全性和抗检测普适性。

摘要：针对现有图像隐写模型存在网络训练不易收敛、梯度爆炸且生成样本质量差等问题,提出一种基于改进生成对抗网络的图像自适应隐写模型SWGAN-GP。将生成图像作为载体,使用HUGO自适应隐写算法进行信息隐藏;在损失函数中加入梯度惩罚,在网络结构中引入注意力机制,设置双判别器与生成器进行对抗训练。实验结果表明,该方法生成图像的IS值、PSNR值等均有提高,判别器分类效果明显改善。该模型可以提高收敛速度,使网络训练更稳定,载密图像更具安全性,有效抵御隐写分析算法的检测。