密文域可逆信息隐藏是一种以密文为载体进行信息嵌入与提取,同时能够对嵌入信息后的密文进行无失真解密并恢复出原始明文的信息隐藏技术,具有隐私保护与信息隐藏双重功能,在密文域数据处理与管理中具有较好的应用前景.因此,提出了一种基于R-LWE(ring-learning with errors)的密文域多比特可逆信息隐藏方案.首先使用R-LWE算法对载体明文进行快速高强度加密,然后通过对单位比特明文在密文空间映射区域的重量化以及对应密文的再编码,实现了在密文中嵌入多比特隐藏信息;嵌入信息时,根据加密过程中的数据分布特征来进行嵌入编码,保证了加解密与信息提取的鲁棒性;解密与提取信息时,先计算量化系数,而后采用不同的量化标准分别进行解密或信息提取,实现了解密与提取过程的可分离.分析方案的正确性时,首先推导方案出错的概率,说明了算法中引入的噪声的标准差对方案正确性的影响,然后结合理论分析与实验得出了保证方案正确性的噪声标准差的取值区间;通过推导嵌入后密文的分布函数,分析密文统计特征的变化,论证了密文中嵌入隐藏信息的不可感知性.实验结果表明:该文方案不仅能够实现嵌入后密文的无差错解密与秘密信息的可靠提取,并且单位比特明文在密文域能够负载多比特隐藏信息,密文嵌入率最高可达到0.2353bpb.
提出了一种针对YASS(Yet Another Steganographic Scheme)隐写算法的专用检测方法.根据B块的大小,分析8×8数据嵌入子块的位置,并提取子块DCT低频系数局部随机序列的4个统计量作为特征,结合Fisher线性分类器进行分类.针对YASS及其...
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提出了一种针对YASS(Yet Another Steganographic Scheme)隐写算法的专用检测方法.根据B块的大小,分析8×8数据嵌入子块的位置,并提取子块DCT低频系数局部随机序列的4个统计量作为特征,结合Fisher线性分类器进行分类.针对YASS及其改进算法的实验表明:此方法能有效检测YASS隐写得到的含密图像,相比现有方法,其检测率有明显提高.
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