多媒體數(shù)字簽名技術(shù)研究.pdf

1、隨著多媒體技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，數(shù)字多媒體產(chǎn)品的存儲、處理和傳輸變得越來越方便和快捷，多媒體知識產(chǎn)權(quán)的保護(hù)問題顯得越來越重要。然而，因?yàn)槎嗝襟w數(shù)據(jù)量大，具有不同的壓縮標(biāo)準(zhǔn)和文件格式，經(jīng)常經(jīng)歷各種保持內(nèi)容質(zhì)量的常規(guī)信號處理操作(如JPEG壓縮等)；而傳統(tǒng)的加密與認(rèn)證技術(shù)(如MD5和SHA-1等)只能進(jìn)行比特流的認(rèn)證，無法考慮到多媒體的內(nèi)容，對任何比特哪怕是一位比特的改變都很敏感，因而在多媒體認(rèn)證方面將顯得無能為力。

2、多媒體數(shù)字簽名技術(shù)為多媒體進(jìn)行內(nèi)容保護(hù)提供了一種有效的解決手段。多媒體數(shù)字簽名(DigitaLl signature)，又稱為多媒體魯棒哈希簽名(Robust hash)，它是指一個多媒體對象的感知特征(Perceptual features)或簡短的摘要(Short summaries)。它的提取(生成)過程與傳統(tǒng)密碼學(xué)哈希函數(shù)類似：根據(jù)人類視覺系統(tǒng)(HVS)或人類聽覺系統(tǒng)(HAS)的反應(yīng)，將任意大小的多媒體對象映射到很短的位串，使得

3、看或聽起來相似的對象生成相似的簽名，不同的對象生成不同的簽名。所以，我們稱該過程為多媒體哈希函數(shù)。 多媒體數(shù)字簽名技術(shù)可應(yīng)用于多媒體認(rèn)證與鑒別、內(nèi)容索引與分析、數(shù)字水印、大規(guī)模媒體庫管理、以及拷貝檢測等。這是一個新興的研究方向，其廣闊的應(yīng)用前景已經(jīng)開始吸引了眾多的研究者投入到這一行列。 論文對多媒體數(shù)字簽名中的一些重要問題展開研究，探討了多媒體數(shù)字簽名的模型與特性、通用框架、應(yīng)用與方法，深入研究了圖像數(shù)字簽名的安全性、魯

4、棒性和篡改敏感性等問題。主要在以下五個方面取得了一些成果： 一、鑒于目前還沒有一個完整的多媒體數(shù)字簽名模型，為了更清楚地描述這一問題，論文首先提出了一個多媒體數(shù)字簽名模型，全面地描述了一個多媒體數(shù)字簽名系統(tǒng)所應(yīng)該具有的特性和達(dá)到的目標(biāo)。然后，論文提出了一個多媒體數(shù)字簽名的通用框架，該框架可應(yīng)用于數(shù)字圖像、視頻、音頻，以及文檔等。 在此基礎(chǔ)上，論文提出了一種基于主成分分析(PCA)的多媒體數(shù)字簽名方法。該方法不依賴于提取的低層特征

5、，因而是一種通用的方法。該方法利用PCA在能量集中意義方面最為有效，以及基矢量(特征向量)依賴于數(shù)據(jù)、不同數(shù)據(jù)產(chǎn)生的基矢量不同這兩個性質(zhì)，取PCA變換后的基矢量為多媒體數(shù)字簽名，在簽名匹配時用基矢量的夾角余弦值來度量簽名的相似性。 二、通過對圖像分塊DCT系數(shù)矩陣進(jìn)行主成分分析，以量化后的特征向量作為圖像簽名，提出了一種新的數(shù)字圖像簽名生成與匹配、以及篡改定位方法。大規(guī)模實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所產(chǎn)生的簽名對JPEG壓縮和噪聲具有很好的魯

6、棒性，同時具有很好的區(qū)別性和篡改檢測能力，并能大致定位篡改區(qū)域。由于直接基于DCT系數(shù)生成簽名，這種方法可直接擴(kuò)展應(yīng)用到MPEG視頻認(rèn)證。該方法生成的簽名長度很短，且與圖像大小無關(guān)，便于今后將數(shù)字簽名作為水印嵌入到圖像本身中，以解決傳統(tǒng)數(shù)字簽名認(rèn)證技術(shù)在簽名的保存、管理和傳遞等方面的不方便性。 三、針對通常情況下用戶最關(guān)心的是圖像紋理豐富的目標(biāo)區(qū)域，以及大多數(shù)基于邊緣或特征點(diǎn)的數(shù)字簽名方法提取出來的邊緣不穩(wěn)定或特征點(diǎn)太少這一缺點(diǎn)

7、，論文通過以分塊DCT系數(shù)的Hotelling's T-Square(HTS)統(tǒng)計量作為圖像的特征圖，運(yùn)用最大類間距離的二值化方法選取紋理豐富的塊作為關(guān)鍵塊，提出了一種基于關(guān)鍵塊的DCT系數(shù)進(jìn)行主成分分析的圖像簽名方法。由于HTS是一種基于分塊的、反映圖像紋理分布特征的統(tǒng)計量，因此，相對于邊緣特征或其它顯著特征點(diǎn)來說，它有較好的穩(wěn)定性和魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了這一算法的有效性。 四、針對目前經(jīng)典圖像簽名方法存在的安全性問題，論文通

8、過采用混沌序列對DCT數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行加密，然后再對加密后的DCT數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行主成分分析，提出了一種新的數(shù)字圖像簽名方法。由于在特征提取(PCA)之前就用密鑰對維數(shù)很大的DCT數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行了加密，這樣，不僅使簽名依賴于密鑰，使得對同一圖像用不同密鑰生成的簽名互不相同，而且增加了簽名的破解難度，使不知道密鑰的偽造攻擊者即使在獲得原始圖像的情況下，也無法偽造簽名，從而提高了簽名的安全性。 五、多媒體數(shù)字簽名的魯棒性和篡改敏感性之間是相互