圖像LSB隱寫分析算法研究.pdf

1、隨著計算機和Internet技術(shù)的快算發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字技術(shù)已經(jīng)進入了一個新的時代。隱寫和隱寫分析已經(jīng)逐步受到各國政府部門、軍事機構(gòu)和各種研究機構(gòu)的重視。隱寫可以被用來傳送機密文件，但也很容易被犯罪分子用于各種非法目的，如傳播非法消息。因此，研究隱寫分析技術(shù)對國家信息安全具有重要意義。LSB隱寫因其實現(xiàn)簡單、隱藏容量大，而被廣泛使用。本文主要研究以圖像為載體的LSB隱寫分析技術(shù)。
　　 本文針對LSB替換隱寫方法，主要利用相鄰像素

2、對的差值大小以及奇偶關(guān)系，提出了一種快速的基于相鄰像素相關(guān)性的LSB檢測方法，該方法通過實驗發(fā)現(xiàn)圖像相鄰像素對的差值普遍較小，且隨著差值的增大，相鄰像素對出現(xiàn)次數(shù)越來越少，相鄰像素對的差值和奇偶性會隨著秘密信息的嵌入而發(fā)生變化。通過統(tǒng)計待檢測圖像及其翻轉(zhuǎn)圖像的像素奇偶性，計算其相鄰像素對中奇像素大于偶像素的對數(shù)與偶像素大于奇像素的對數(shù)的比值，根據(jù)該比值利用SVM(支持向量機)判斷圖像是否隱密。最后使用SVR(支持向量回歸)方法估計秘密信

3、息的大小。實驗結(jié)果表明算法實現(xiàn)簡單，快速，具有很好的檢測效果，并且在低嵌入率下具有較好的檢測效果，尤其是在檢測速度上優(yōu)勢明顯。
　　 針對秘密信息沒有經(jīng)過加密等隨機處理LSB替換隱寫方法，本文根據(jù)自然圖像的最低位平面近似隨機噪聲的特性，可假設(shè)每個像素的最低比特位是0或1的概率為1/2，這種情況類似與中心極限定理相似，因此，原始圖像最低比特位小塊的復(fù)雜度近似服從正態(tài)分布。經(jīng)過LSB隱寫后，原始圖像的這種分布特性將會被破壞。本文利用