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富模型空域图像隐写分析(SRM) | ||
空域隐写算法 | ||
选择信道感知隐写分析(SCA) | ||
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README.md
Steganography
空域编码图像
- 空域编码是指在图像空间域进行编码,也就是直接针对图像像素进行编码
- 对像素进行编码,如 LSB 算法,主要有下面两种方式
- 光栅格式
- 调色板格式 GIF(graphics interchange format)
- 一个图像编码标准往往包括多类编码方法,一个图像仅仅是其一类方法的实例。例如,常见的 BMP(Bitmap)、 TIFF( Tagged Image File Format)、 PNG(Portable Network Graphics)均支持光栅格式与调色板格式编码,对这两种格式 编码分别又支持多种具体编码方法
LSB 隐写算法
- LSB 隐写是最基础、最简单的隐写方法,具有容量大、嵌入速度快、对载体图像质量影响小的特点
- LSB 的大意就是最低比特位隐写。我们将深度为 8 的 BMP 图像,分为 8 个二值平面(位平面),我们将待嵌入的信息(info)直接写到最低的位平面上。换句话说,如果秘密信息与最低比特位相同,则不改动;如果秘密信息与最低比特位不同,则使用秘密信息值代替最低比特位
变换域编码图像
JPEG
JSteg 隐写
- JSteg 的算法的主要思想是将秘密消息嵌入在量化后的 DCT 系数的最低比特位上,但对原始值为 0、+1、-1 的 DCT 系数不进行嵌入,提取秘密消息时,只需将载密图像中不等于 0、l 的量化 DCT 系数的 LSB 取出即可
- JSteg 算法步骤
- 选择载体图像,并且将载体图像划分为连续的 8×8 的子块。
- 对每个子块使用离散余弦变换之后,用相应的质量因数的量化表量化,得到对应的 8×8 量化 DCT 子块。
- 将需要隐藏的信息编码为二进制数据流,对 DCT 子块系数进行 Z 字形扫描,并且使用秘密信息的二进制流替换非 0 和非 1 的 DCT 系数的最低比特位。
- 进行熵编码等,产生 JPEG 隐密图像。
- JSteg 的具体嵌入过程
- 部分解码 JPEG 图像,得到二进制存储的 AC 系数,判断该 AC 系数是否等于正负 1 或 0,若等于则跳过该 AC 系数,否则,执行下一步
- 判断二进制存储的 AC 系数的 LSB 是否与要嵌入的秘密信息比特相同,若相同,则不对其进行修改,否则执行下一步
- 用秘密信息比特替换二进制存储的 AC 系数的 LSB,将修改后的 AC 系数重新编码得到隐秘 JPEG 图像
- JSteg 不使用 0、1 的原因
- DCT 系数中“0”的比例最大(一般可达到 60% 以上,取决于图像质量和压缩因子),压缩编码是利用大量出现连零实现的,如果改变 DCT 系数中“0”的话,不能很好的实现压缩
- DCT 系数中的“1”若变成“0”,由于接受端无法区分未使用的“0”和嵌入消息后得到的“0”,从而无法实现秘密信息的提取
F3 隐写
- 为了改善大量 DCT 系数不隐藏信息这一状况,人们提出了 F3 隐写
- F3 对原始值为 +1 和-1 的 DCT 系数,进行了利用。F3 隐写的规则如下
- 每个非 0 的 DCT 数据用于隐藏 1 比特秘密信息,为 0 的 DCT 系数不负载秘密信息
- 如果秘密信息与 DCT 的 LSB 相同,便不作改动;如果不同,将 DCT 系数的绝对值减小 1,符号不变
- 当原始值为 +1 或-1 且预嵌入秘密信息为 0 时,将这个位置归 0 并视为无效,在下一个 DCT 系数上重新嵌入
- 编写代码实现嵌入,并观察 DCT 系数变化 代码实现
JPEG的DCT系数
{0: 32939, 1: 15730, 2: 13427, 3: 11523, 4: 9540, 5: 7957, 6: 6607, 7: 5697, 8: 4834, -1: 15294, -2: 13637, -3: 11479, -4: 9683, -5: 7979, -6: 6878, -7: 5631, -8: 4871}
Jsteg begin writing!
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
经过信息隐藏后JPEG的DCT系数变化
{0: 32939, 1: 15730, 2: 12552, 3: 12398, 4: 8739, 5: 8758, 6: 6165, 7: 6139, 8: 4487, -1: 15294, -2: 12721, -3: 12395, -4: 8891, -5: 8771, -6: 6319, -7: 6190, -8: 4463}
F3steg begin writing!
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
经过信息隐藏后JPEG的DCT系数变化
{0: 47068, 1: 13416, 2: 13519, 3: 10075, 4: 9545, 5: 7077, 6: 6650, 7: 5016, 8: 4754, -1: 13308, -2: 13668, -3: 10124, -4: 9571, -5: 7249, -6: 6591, -7: 5098, -8: 4733}
F4steg begin writing!
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
经过信息隐藏后JPEG的DCT系数变化
{0: 59320, 1: 13618, 2: 11987, 3: 9875, 4: 8328, 5: 6860, 6: 5883, 7: 4910, 8: 4239, -1: 13692, -2: 11976, -3: 9976, -4: 8428, -5: 7007, -6: 5834, -7: 4964, -8: 4190}
- 条形图绘制
- 未经过信息隐藏的 DCT 系数,系数近似符合拉普拉斯分布,具有几个典型特点
- JSteg 隐写的 DCT 系数
- F3 隐写的 DCT 系数
- F3 的设计虽然防止了相邻值出现数量接近的现象,也维持了分布函数的对称性,但使得偶数的分布增加,没有满足单调性
- 这是因为载体绝对值为 1 的数值较多,当其被修改为 0 时,嵌入算法继续嵌入直到找到一个偶数值,或者将一个奇数值改为偶数值,这样绝对值为 1 的系数可以支持嵌入 1,但是不支持嵌入 0,需要使用或制造一个偶数
- 另外,0 系数的数量有相应的增加,产生分布曲线向 0 收缩的现象
F4 隐写
- 为了克服 F3 的缺陷,F4 对不同正负号的奇偶系数采用了不同的嵌入与消息表示方法
- F4 用负偶数、正奇数代表嵌入了消息比特 1,用负奇数、正偶数代表嵌入了 0
- 但仍然通过减小绝对值的方法进行修改,如果减小绝对值后系数为 0 则继续往下嵌入当前比特
- 代码实现
- F4 隐写的 DCT 系数
- F4 显然保持了载体分布函数的对称性,也保持了载体分布函数的单调性与梯度下降性
- 但 F4 依然存在使含密载体分布函数形状向 0 收缩的现象
F5 隐写
F5 隐写实现了基于汉明码的矩阵编码隐写,在一个分组上最多修改 R=1 次以嵌入 2^r-1-r
比特,采用的基本嵌入方法是基于 F4 隐写的
F5 的嵌入步骤
- 获得嵌入域。若输入的是位图,则进行 JPEG 编码得到 JPEG 系数;若输入的是 JPEG 图像,则进行熵编码的解码得到 JPEG 系数
- 位置置乱。根据口令生成的密钥位一个伪随机数发生器,基于伪随机数发生器置乱 JPEG 系数的位置
- 编码参数确定。为了提高嵌入效率,一般希望 n 尽可能大,因此,根据载体中可用系数的数量与消息的长度确定参数 r,并计算
n=2^r-1
- 基于(
n=2^r-1,r
)的汉明分组码得到编码校验矩阵,开始嵌入消息:- ① 按置乱后的顺序取下面 n 个非零系数,在其中的 LSB 序列中按照以上编码嵌入 n-r 比特的消息;
- ② 如果未发生修改,并且还有需要嵌入的消息,则返回 ① 继续嵌入下一分组;
- ③ 如果进行了修改,则判断是不是有系数值收缩到 0,如果没有,并且还有需要嵌入的消息则返回 ① 继续嵌入下一分组,如果有,取出一个新的非零系数组成新的一组 n 个非零系数,在其中的 LSB 序列中按照以上编码重新嵌入以上 n-r 比特的消息,直到没有修改或收缩,最后,如果还有需要嵌入的消息,则返回 ① 继续嵌入下一分组
- 位置逆置乱。恢复 DCT 系数原来的位置顺序
- 熵编码。按照 JPEG 标准无损压缩 DCT 量化系数,得到 JPEG 文件
参考资料
- 隐写学原理与技术 By 赵险峰
- 数字媒体中的隐写术 By J.Fridrich