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2022 年 第 27 卷 第 1 期
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摘要：随着智能设备和社交网络的飞速发展，通过网络传输的数字图像成为了实施隐蔽通信的新型重要载体，适应网络信道的图像隐写技术有望成为开放网络环境下可靠、隐蔽传递信息的一种重要方式。然而，数字图像通过Facebook、Twitter、微信、微博等社交网络传输的过程中，往往会遭受压缩、缩放、滤波等处理，对传统信息隐藏技术在兼顾鲁棒性与抗检测性方面提出了新的挑战。为此，研究者经过多年的努力探索，提出了可抵抗多种图像处理攻击和统计检测的新型鲁棒隐写技术。本文结合网络有损信道中隐蔽通信应用需求，对现有的数字图像鲁棒隐写技术进行综述。首先简要介绍本领域的研究背景，并从图像水印和隐写两方面对图像信息隐藏技术的基本概念、相关技术和发展趋势进行了简要总结。在此基础上，将图像鲁棒隐写技术的研究架构分为载体图像选择、鲁棒载体构造、嵌入代价度量、嵌入通道选择、信源/信道编码以及应用安全策略等方面，并分别对相关方法的基本原理进行了归纳和阐述。随后，对具有代表性的相关方法进行了对比测试，并结合应用场景需求给出了推荐的鲁棒隐写方法。最后，指出了数字图像鲁棒隐写技术有待进一步研究解决的问题。关键词：信息隐藏;有损信道;鲁棒隐写;图像处理攻击;统计检测208|249|6更新时间：2024-05-07 -
摘要：数字视频在当前通信世界中被认为是一种重要而有效的媒体，广泛应用于新闻、短视频和有线网络广播视频节目中。随着计算机与互联网技术的发展，数字视频内容容易被侵权使用者肆意复制和传播，如何保护视频版权日益成为人们关注的问题。鲁棒视频水印是实现视频版权保护的一种有效手段。作为数字视频水印的分支，鲁棒视频水印是一种通过特定算法在需要被保护的视频对象中嵌入秘密信息——水印来证明版权归属的技术。本文对当前的视频水印技术进行了概述，对视频水印的概念、应用场景、分类方式、设计要求、发展历程和相关经典方法进行了介绍和梳理。本文归纳总结了2016—2021年鲁棒视频水印相关研究工作，包括基于内容的、基于码流的、基于深度学习和其他类型视频水印，并对其中部分工作进行了相应的性能比较和分析。其中，基于内容的视频水印方法将视频看做帧序列，由于在每一帧上应用水印算法，不考虑视频的编解码过程，这类方法实现简单，计算效率高；基于码流的视频水印方法将水印嵌入到编码比特流中，该方案更快速，故可支持实时视频水印应用；基于深度学习的方法取代了依靠手工设计的特征来提高水印的性能。最后分析了鲁棒视频水印的未来发展趋势。关键词：版权保护;信息隐藏;数字水印;视频水印;鲁棒视频水印363|577|4更新时间：2024-05-07 -
摘要：随着生成式深度学习算法的发展，深度伪造技术发展并应用于各个领域。深度伪造技术的滥用使人们逐渐意识到其带来的威胁，伪造检测技术随之而生。本文基于视觉深度伪造技术研究进行综述。1)简要介绍了视觉深度伪造技术的发展历程及技术原理，包括生成对抗网络在深度伪造制品中的应用；2)对现有的视觉深度伪造数据集进行汇总并归类；3)对目前的视觉深度伪造检测技术进行了分类，将现有的检测方法归纳为基于具体伪影的、基于数据驱动的、基于信息不一致和其他类型视觉深度伪造检测等4种分类。其中，基于伪影的检测方法着重于寻找伪造制品与真实图像之间的像素级差异，通过机器学习识别深度伪造制品中的人工伪影痕迹，基于信息不一致的方法则着重于寻找伪造制品与真实图像或视频之间的信息级差异，这两种方法都具有识别效率高、训练便捷等优点；基于数据驱动的方法通过大量的数据集和机器学习训练，直接使用神经网络本身对深度伪造制品进行训练，并通过改善网络架构增进模型以提高训练效率，因为其模型的多变和高精确率成为目前深度伪造检测的热门方向。同时，本文分析了4种方法的具体优缺点，并进一步给出了未来视觉深度伪造检测研究的重点和难点。关键词：数字取证;深度伪造;机器学习;深度学习;面部篡改391|357|5更新时间：2024-05-07 -
摘要：人脸识别系统往往面临着各类人脸欺诈攻击，如打印相片、屏幕播放和3维面具等。如何区分真实人脸与虚假人脸，亦称人脸活体检测，对于人脸识别系统的安全具有十分重要的意义。近年来，已有大量人脸活体检测方法相继提出，部分已经成功获得实际应用。本文对人脸活体检测技术进行了全面的梳理回顾，包括硬件方案、算法、数据集、技术标准以及业界实际应用情况。最后，进行了总结与展望。整体而言，基于多模态数据，采取先验知识启发的深度学习方法目前能获得占优的人脸活体验证精度。随着人脸欺诈攻击方式的不断升级变更，面向未知类型攻击的人脸活体检测研究愈加重要，此外，新型的传感硬件方案也值得鼓励探讨。关键词：人脸活体验证;人脸防伪;人脸识别;深度学习;特征学习266|469|3更新时间：2024-05-07 -
摘要：生成对抗网络(generative adversarial network，GAN)快速发展，并在图像生成和图像编辑技术等多个方面取得成功应用。然而，若将上述技术用于伪造身份或制作虚假新闻，则会造成严重的安全隐患。多媒体取证领域的研究者面向GAN生成图像已提出了多种被动取证与反取证方法，但现阶段缺乏相关系统性综述。针对上述问题，本文首先阐述本领域的研究背景和研究意义，然后分析自然图像采集与GAN图像生成过程的区别。根据上述理论基础，详细介绍了现有GAN生成图像的被动取证技术，包括：GAN生成图像检测算法，GAN模型溯源算法和其他相关取证问题。此外，针对不同应用场景介绍基于GAN的反取证技术。最后，通过实验分析当前GAN生成图像被动取证技术所面临的挑战。本文根据对现有技术从理论和实验两方面的分析得到以下结论：现阶段，GAN生成图像的被动取证技术已在空间域和频率域形成了不同技术路线，较好地解决了简单场景下的相关取证问题。针对常见取证痕迹，基于GAN的反取证技术已能够进行有效隐藏。然而，该领域研究仍存在诸多局限：1)取证与反取证技术的可解释性不足；2)取证技术鲁棒性和泛化性较弱；3)反取证技术缺乏多特征域协同的抗分析能力等。上述问题和挑战还需要研究人员继续深入探索。关键词：数字图像取证;反取证;生成对抗网络(GAN);卷积神经网络(CNN);图像生成153|762|5更新时间：2024-05-07 -
摘要：图像可逆信息隐藏作为信息隐藏的重要分支，发展至今已近三十年，因其独有的图像无损恢复能力，一直备受医学、司法、军事等重点领域的青睐。然而现有可逆信息隐藏研究成果繁多，迁移知识广泛，本文简要梳理可逆信息隐藏的发展脉络，在回顾经典算法的基础上，加以简化、注释，总结成功经验，展望潜在应用，以期为研究者提供一个按图索骥的探索路径。本文主要包括3个部分，分别为位图(Bitmap, BMP)图像的可逆信息隐藏(适用于空域嵌入操作)、JPEG(Joint Photographic Experts Group)图像的可逆信息隐藏(适用于频域和编码域嵌入操作)和鲁棒可逆水印(适用于扩展性研究)。通过近百篇高影响力文献的梳理可知，可逆研究的受众广泛、基础深厚，其严谨的数学定义和简明的机理论证是深受研究者推崇和坚持的重要原因。“干净、简明”的特点也是其能够与现实应用有效结合的强力抓手。增加可逆算法对于载体多样性的普适性研究，引入新的评价指标来导引算法与现实应用的融合，将是未来可开拓的方向。可逆信息隐藏技术能够恢复图像初始状态，其独特之处在于图像本身就是一个复杂语义的信息表达。这既要求可逆嵌入操作所施加的影响不能改变图像所表达的主要语义，又要求该操作是可消除的，保留溯源能力，将内容的信息表达权始终交由图像本身。这一特点不仅为敏感领域信息处理所亟需，也是其他常见领域并不排斥的。严格来说，一定程度上的复原本就是事物发展到一定阶段后的必然追求。据此，本文认为推广可逆研究与多学科融合解决更难、更广泛的问题，实现长远发展，是完全必要且可行的。关键词：可逆信息隐藏;综述;空域可逆嵌入;频域可逆嵌入;鲁样可逆257|351|7更新时间：2024-05-07 -
摘要：可逆信息隐藏是信息隐藏技术的重要分支，它不仅能从含密载体中提取秘密信息，还能无损地还原原始载体。以图像空域为载体的可逆信息隐藏研究根据图像是否被加密可分为明文域和密文域。早期，该领域研究基本在明文域开展，在保证可逆嵌入的前提下，着重提高嵌入容量与减少嵌入失真。随着人们日益重视隐私保护和数据安全，密文域的信号处理引起广泛关注。密文域可逆信息隐藏结合加密技术和可逆信息隐藏技术，从而达到载体内容保护和秘密信息传递的双重目的。本文梳理现有的相关文献，分别对明文域和密文域的研究进行归纳与分析，按照时间先后顺序帮助理清各类方法的发展脉络及其关联。首先，概括明文域的经典方法，包括差值扩展、直方图平移、预测误差扩展和多直方图修改4种方法及其改进版本。其次，阐述密文域中基于加密后腾出空间、加密前预留空间和通过加密腾出空间3类方法的研究进展。再次，总结指出明文域的研究趋向于减少嵌入失真，而密文域的研究趋向于提高嵌入容量，其在鲁棒性及安全性方面的进展则相对缓慢。最后，结合当前研究面临的实际问题，如载体多元化、有损信道传输和安全性等，进一步展望未来的研究趋势。总之，可逆信息隐藏研究的有效性与实用性仍有待提高，面向不同应用需求时，亟需学者提出新的理论支撑与评价体系。关键词：内容安全;信息隐藏;可逆信息隐藏;密文域;综述239|114|4更新时间：2024-05-07 -
摘要：在计算机图形学中，3D形状可有多种表示形式，包括网格、体素、多视角图像、点云、参数曲面和隐式曲面等。3D网格是常见的表示形式之一，其构成3D物体的顶点、边缘和面的集合，通常用于表示数字3D物体的曲面和容积特性。在过去的20年中，基于3D网格载体的虚拟现实、实时仿真和交叉3维设计已经在工业，医疗和娱乐等场景得到广泛应用，以3D网格为载体的水印技术、隐写和隐写分析技术也受到研究者的关注。相比于图像与音视频等载体的隐写，3D网格具备嵌入方式灵活与载体形式多变等其自身的优势。本文回顾了3D网格隐写和隐写分析的发展，并对现有研究工作进行了系统的总结和分类。根据嵌入方式和嵌入位置将隐写算法分成4类：两态调制隐写、最低位隐写、置换隐写和变换域隐写；根据特征提取角度将隐写分析算法分为2类：通用型隐写分析和专用型隐写分析。随后，介绍了每个类别的技术，综合安全性、鲁棒性、容量以及运算效率分析了各类算法的优劣性，总结当前的发展水平，并提供了不同嵌入率下两种数据集上隐写分析算法之间的性能比较。最后讨论了3D隐写和隐写分析现有技术的局限性，并探讨了潜在的研究方向，旨在为后续学者进一步推动3D隐写和隐写分析技术提供指导。关键词：3维模型;多边形网格;信息隐藏;隐写;隐写分析;综述108|93|3更新时间：2024-05-07 -
摘要：随着信息技术的快速发展，以视频为主的新媒体极大改变了信息传播方式。但是视频中不安全内容的传播容易带来潜在风险，可能产生不良社会影响，并造成一定损失。因此，视频内容的安全性研究具有重要的理论价值和重大应用需求，受到了研究人员的广泛关注。视频内容安全评价是描述视频内容安全性的重要方法，能够有效管理视频中不良信息的传播风险，降低影响和损失。本文从建立技术理论体系角度，围绕4个方面的内容监管，梳理了视频内容安全评价体系。围绕5个评价原则，总结了视频内容安全评价方法，阐述了基于PDCA(plan-do-check-act)原理的视频内容安全评价流程；综合考虑不良内容的特点，从5个方面提炼形成了视频内容安全评价指标，包括内容干扰度、内容恶意度、内容敏感度、内容暴露度和内容倾向度。给出视频内容安全风险计算的过程，阐述了基于层次分析的量化方法，从而得到视频内容风险程度，即视频内容安全风险值，结果考虑了决策的主客观特征；从高、中、低3个等级评价视频内容风险严重性的总体水平，更便于优化视频内容风险处理顺序。等级排序不仅提高了检测发现安全风险的效率，也为视频内容分级提供数据支撑。最后分析了视频内容评价面临的挑战机遇，详尽总结了十大待解决问题，展望了未来研究方向与发展趋势。关键词：网络内容安全;视频内容;内容安全评价;视频分析;量化评价90|302|1更新时间：2024-05-07
综述
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摘要：目的图像篡改区域检测是图像取证领域的一个挑战性任务，其目的是找出图像的篡改区域。传统方法仅针对某种特定的篡改方式进行设计，难以检测其他篡改方式的图像。基于卷积神经网络的方法能够自适应地提取特征，同时检测包含多种篡改方式的图像。但是其中多数方法都选择增强图像的噪声特征，这种机制无法较好处理篡改区域与原图像来源相同、噪声相似的情况。多数方法还忽略了篡改区域过小而产生的样本不平衡问题，导致检测效果不佳。方法提出了一个基于区域损失的用于检测小篡改区域的U型网络，该网络构建了一个异常区域特征增强机制，放大与图像背景差异较大的异常区域的特征。此外，还利用区域损失增强对篡改区域框内像素的判别能力，可以解决因篡改区域过小而产生的样本不平衡问题。结果消融实验说明了异常区域特征增强机制和区域损失机制的有效性；对JPEG压缩和高斯模糊的对抗性测试证明了模型的鲁棒性；在CASIA2.0(CASI-A image tampering detection evaluation database)、NIST2016(NIST nimble 2016 datasets)、COLUMBIA(Columbia uncompressed image splicing detection evaluation dataset)和COVERAGE(a novel database forcopy-move forgery detection)数据集上与最新方法进行比较时，本文方法取得了最优性能，其F1 score分别为0.979 5、0.982 2、0.995 3和0.987 0。结论本文的异常区域特征增强机制和区域损失机制能有效提高模型性能，同时缓解篡改区域过小导致的样本不平衡问题，大量实验也表明了本文提出的小篡改区域检测方法的优越性。关键词：图像取证;小篡改区域检测;特征增强;区域损失;卷积神经网络(CNNs);U型网络(U-Net)107|209|3更新时间：2024-05-07 -
摘要：目的深度伪造是新兴的一种使用深度学习手段对图像和视频进行篡改的技术，其中针对人脸视频进行的篡改对社会和个人有着巨大的威胁。目前，利用时序或多帧信息的检测方法仍处于初级研究阶段，同时现有工作往往忽视了从视频中提取帧的方式对检测的意义和效率的问题。针对人脸交换篡改视频提出了一个在多个关键帧中进行帧上特征提取与帧间交互的高效检测框架。方法从视频流直接提取一定数量的关键帧，避免了帧间解码的过程；使用卷积神经网络将样本中单帧人脸图像映射到统一的特征空间；利用多层基于自注意力机制的编码单元与线性和非线性的变换，使得每帧特征能够聚合其他帧的信息进行学习与更新，并提取篡改帧图像在特征空间中的异常信息；使用额外的指示器聚合全局信息，作出最终的检测判决。结果所提框架在FaceForensics++的3个人脸交换数据集上的检测准确率均达到96.79%以上；在Celeb-DF数据集的识别准确率达到了99.61%。在检测耗时上的对比实验也证实了使用关键帧作为样本对检测效率的提升以及本文所提检测框架的高效性。结论本文所提出的针对人脸交换篡改视频的检测框架通过提取关键帧减少视频级检测中的计算成本和时间消耗，使用卷积神经网络将每帧的人脸图像映射到特征空间，并利用基于自注意力的帧间交互学习机制，使得每帧特征之间可以相互关注，学习到有判别性的信息，使得检测结果更加准确，整体检测过程更高效。关键词：Deepfake检测;人脸交换篡改视频;关键帧;层级结构;多帧交互;自注意力机制164|271|5更新时间：2024-05-07 -
摘要：目的数字图像自嵌入水印技术是解决图像篡改检测和恢复问题的主要技术手段之一，现有的自嵌入水印技术存在着认证粒度不高、嵌入水印后的图像失真较大，且无法抵抗滤波等操作。为提高图像自嵌入水印的认证粒度以及抵抗滤波等处理操作的能力，提出了一种基于块截断编码的图像自嵌入半脆弱水印算法。方法水印生成与嵌入：首先，将图像进行块级别的二级划分，分别生成粒度为4×4和2×2的图像块；然后，利用块截断编码对每个4×4图像块进行压缩编码，生成2×2图像块的恢复水印，并对恢复水印进行哈希生成2×2图像块的认证水印；最后，将恢复水印和认证水印级联构成自嵌入水印，嵌入到映射块中。篡改认证与恢复：首先，将某个4×4图像块提取的水印与该块生成的水印比较，判别该图像块的2×2子块是否通过认证；最后，依据认证结果对2×2图像块实施恢复。结果该算法产生的水印图像的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio，PSNR)均高于44 dB，在50 % 的篡改率下，恢复后的图像质量可达到32.7 dB。该算法生成水印并在图像上嵌入大约需要3.15 s，恢复图像大约需要3.6 s。结论算法利用块截断编码，有效缩短了生成的水印长度，保证嵌入水印后图像的质量。此外，通过引入的可容忍修改阈值，使得水印能够对滤波等图像处理操作具有一定的鲁棒性，同时保证对图像的恶意篡改具有敏感性。最后通过与最近典型方法的对比实验，验证了算法在嵌入水印后图像质量、恢复图像质量等方面的优势。关键词：半脆弱水印;自嵌入;块截断编码;篡改认证;篡改恢复89|118|1更新时间：2024-05-07
篡改检测与内容恢复
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摘要：目的物联网(internet of things, IoT)感知层获取数据时存在资源受限的约束，同时数据常常遭受泄露和非法篡改。数据一旦遭到破坏，将对接收者造成很大的影响，甚至可能会比没有收到数据更加严重。针对IoT数据获取面临的能耗和安全问题，提出一种基于半张量积压缩感知的可验证图像加密方法。方法首先采用级联混沌系统生成测量矩阵和验证矩阵，测量矩阵以半张量积压缩感知的方式进行采样得到观测值矩阵。利用Arnold置乱观测值矩阵得到最终密文信号，与此同时由验证矩阵生成消息验证码一同在公共信道传输，将由级联混沌系统生成的测量矩阵、验证矩阵以及Arnold置乱的参数的初始种子作为密钥在安全信道上传输。结果密钥空间分析、密钥敏感性分析、图像熵分析、直方图分析、相关性分析、身份验证分析、压缩率分析的实验结果显示：相比于两种对比方法，本文算法加密后图像的熵值更接近于8，而对应密文图像像素之间的相关系数更接近于0。结论本文的可验证加密算法结合了半张量压缩感知的优点，在有效减少数据采样能耗的同时保证了数据在传输过程中的安全性与完整性。关键词：半张量积;压缩感知;消息验证机制;级联混沌系统;图像加密55|133|6更新时间：2024-05-07
认证保护
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摘要：目的由于空域图像下采样过程中提供的量化误差边信息能够有效提升隐写安全性，为了得到下采样之前的高分辨率图像，提出一种基于超分辨率网络的空域图像边信息估计隐写方法。方法受原始下采样边信息隐写方法的启发，使用超分辨率网络生成被称为预载体的高分辨率图像。同时利用现有的空域图像对称失真算法得到每个像素点的修改失真，然后以浮点型精度对预载体下采样，得到和载体同分辨率的图像形式，利用对应像素点间的差值指导像素点的修改方向，实现基于初始失真的非对称失真调整。首先以峰值信噪比和极性估计准确率为指标对比了多种超分辨率网络以及基于传统插值方法的上采样性能，并通过调整初始失真分别进行隐写和隐写分析实验，选择使安全性提升最大的残差通道注意力机制网络及其对应调整系数作为本文的下采样边信息估计隐写方法。结果使用隐写领域中常用的3个数据库、两种传统初始失真函数以及两类隐写分析方法进行实验。在跨数据集的隐写安全性上, 相比传统隐写方法，在对抗基于手工特征和基于深度学习的隐写分析时，本文方法的安全性均有显著提升，如在测试集载体图像上，嵌入率为0.5 bit/像素时，安全性分别提升6.67 %和6.9 %；在训练集载体图像上，本文方法的安全性在比传统方法有很大提升的基础上，甚至在一些情况下能够高于原始边信息隐写方法的安全性，如在对抗基于手工特征的隐写分析器且嵌入率为0.1 bit/像素时，安全性提升1.08 %；在对抗基于深度学习的隐写分析器且嵌入率为0.5 bit/像素时，安全性提升0.6 %。结论实验表明，使用超分辨率网络作为下采样边信息估计的工具，并利用估计边信息调整嵌入修改的初始失真，能够有效提升传统隐写方法的安全性，并接近甚至在部分情况下超越了原始边信息隐写的安全性。除此之外，本文方法与原始边信息隐写方法具有不同的修改模式，而且具有更广泛的适用性。关键词：隐写;边信息估计;超分辨率网络;下采样;失真调整75|85|2更新时间：2024-05-07 -
摘要：目的传统隐写技术在实际社交网络信道上难以保护秘密信息的完整性。在社交网络中，图像往往经过有损压缩信道进行传输，从而导致隐蔽通信失效。为了保证经过压缩信道传输的载密图像鲁棒性，设计安全鲁棒的隐蔽通信技术具有实际应用价值。基于最小化图像信息损失，本文提出无损载体和鲁棒代价结合的JPEG图像鲁棒隐写。方法首先，指出构造无损载体能有效维持隐写安全性和鲁棒性的平衡，对经过压缩信道前后的JPEG图像空域像素块进行差分，构造无损载体以确定鲁棒嵌入域；其次，通过对离散余弦变换(discrete cosine transform，DCT)系数进行“±1”操作，并计算空域信息在压缩传输前后的损失，设计衡量DCT系数抗压缩性能的鲁棒代价；同时，验证在低质量因子压缩信道下鲁棒代价更能区分DCT系数的鲁棒能力，最后，利用校验子格编码(syndrome-trellis code, STC)，结合无损载体和鲁棒代价对秘密信息进行嵌入。结果实验在BossBase1.01图像库上进行对比实验，相比于传统JPEG隐写技术，构造无损载体作为嵌入域能有效地将信息平均提取错误率降低24.97 %，图像的正确提取成功率提高了21.35 %；在此基础上，鲁棒代价进一步将信息平均提取错误率降低1.05 %，将图像的正确提取成功率提高16.12 %，验证了本文方法显著提高了隐写抗压缩性能。与J-UNIWARD (JPEG universal wavelet relative distortion)、JCRISBE (JPEG compression resistant solution with BCH code)和AutoEncoder (autoencoder and adaptive BCH encoding)3种现有典型隐写方法相比，提出的方法信息平均提取错误率分别降低了95.78 %、93.17 %和87.38 %，图像的正确提取成功率为另外3种隐写方法的86.69倍、30.74倍和4.13倍。图像视觉质量逼近传统隐写方法，并保持较好的抗检测性。结论本文提出的抗低质量因子JPEG压缩鲁棒隐写方法，获得的中间图像在经过压缩信道后，具有较强的抗压缩性和抗检测性，并保持较高的图像质量。关键词：鲁棒隐写;JPEG图像;无损载体;鲁棒代价;校验子格编码(STC)73|157|3更新时间：2024-05-07 -
摘要：目的传统Krawtchouk变换处理图像时存在变换域信息表示单一、不可调节等问题，传统分数阶Krawtchouk变换处理实信号表示有冗余等问题。为了构造更加灵活的图像变换域表示，提出了实离散分数阶Krawtchouk变换，并应用于数字图像水印。方法利用对传统Krawtchouk变换矩阵特征值分解的方式，通过对分解后的特征值矩阵的实矩阵分数化构造得到了实离散分数阶Krawtchouk变换的变换矩阵，从而构造出实离散分数阶Krawtchouk变换。然后，利用所提变换从实数域变换到实数域这一特性，提出了在实离散分数阶Krawtchouk变换嵌入水印信息的图像水印算法。算法采用了图像分块处理的方式，对每个图像块的实离散分数Krawtchouk变换系数进行奇异值分解，将水印信息嵌入奇异值分解矩阵中，然后进行逆向实离散分数阶Krawtchouk变换得到嵌入水印后的图像。结果通过比较所提实离散分数阶Krawtchouk变换域水印算法和传统Krawtchouk变换域水印算法，提取水印的平均错误率在中值滤波、均值滤波、高斯滤波、JPEG压缩和缩放攻击下，分别降低了12.39 %、10.04 %、18.50 %、71.49 %和17.60 %。结论实验结果表明，提出的实离散分数阶Krawtchouk变换域水印方案对中值滤波、均值滤波、高斯滤波、JPEG压缩和缩放等多种信号处理攻击具有较好的鲁棒性。关键词：实离散分数Krawtchouk变换(RDFrKT);Krawtchouk变换(KT);图像水印;分数阶变换;信息隐藏67|32|1更新时间：2024-05-07 -
摘要：目的文档水印技术是一种用以解决文档泄密溯源的信息隐藏技术。传统的基于字库的文档水印方案需要手动生成字库，极大地影响了水印的使用效率。为此本文设计了一种基于自动生成字库的鲁棒文档水印方案。方法该方法由一个端到端的编码—解码器结构的自动字库生成网络、一个字符筛选嵌入端和一个神经网络提取端组成，可自动完成变形字库的生成，而后进行水印的嵌入和提取。为了抵抗传输过程中可能存在的失真，在编码器和解码器之间加入可导噪声层用以模拟失真过程，使得水印模型获得对应的鲁棒性。结果本文方法在含252个中文字符的真实文档中嵌入252 bit水印信息，与其他文档水印方法的视觉质量和鲁棒性进行了对比。结果表明，相对于现有的基于字符特征的中文文档水印方法，本文方法的峰值信噪比(peak signal to noise ratio，PSNR)、结构相似性(structural similarity，SSIM)和主观质量评分分别提升了11.68 dB、0.08和5.8 %，说明其有更好的视觉质量。对于数字信道传输场景，本文方法达到了与其他方法大致相当的性能；对于打印扫描场景，本文方法在三号、四号、小四号和五号字体下的水印提取率分别提升了2.4 %、3.07 %、1.34 %和0.02 %，在打印、扫描分辨率失配的场景下也具有较好性能，说明其在抗打印扫描上具有更高的鲁棒性。结论与基于人工设计字库的中文字符水印相比，本文方法充分利用了字符的几何特征并且能够自动生成字库，降低了中文文档水印方案的复杂度。关键词：文档水印;深度学习;中文字库生成;抗数字失真;抗打印扫描104|88|6更新时间：2024-05-07 -
摘要：目的密文域可逆信息隐藏是一种可以在加密图像中嵌入秘密信息、保证秘密信息可以无错提取以及明文图像可以无损恢复的技术，越来越受到研究者们的关注，并广泛应用于云服务器端的用户隐私保护。针对密文域可逆信息隐藏算法中嵌入率不高的问题，提出一种联合定长编码和哈夫曼编码的密文域可逆信息隐藏算法。方法使用定长编码与哈夫曼编码相结合的分组编码方式对原始明文图像高位平面进行压缩，通过重排列将空出空间排放在低位平面中，并使用流密码加密重排后的图像。然后将秘密信息嵌入密文图像低位平面的空出空间中。合法接收方可分离地实现秘密信息的无错提取以及原始明文图像的无损恢复。结果实验结果表明，所提算法的嵌入率在UCID(an uncompressed color image database)、BOSSBase(Break Our Steganographic System)和BOWS-2(Break Our Watermarking System 2nd)这3个数据集上达到2.123 4 bit/像素、2.410 7 bit/像素和2.380 3 bit/像素，分别比同类算法高出0.246 6 bit/像素、0.088 1 bit/像素和0.135 6 bit/像素。结论所提算法利用自然图像相邻像素间的相关性，对具有比特连续性的高位平面进行编码、压缩，从而为秘密信息的嵌入腾出更多空间，提升了嵌入率。关键词：可逆信息隐藏;密文域;定长编码;哈夫曼编码;分离的125|133|2更新时间：2024-05-07
隐写方法
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