韓杰思，沈建京，彭韶峰

(1. 解放軍信息工程大學(xué)理學(xué)院 鄭州 450001; 2. 西南電子電信技術(shù)研究所 成都 610041)

信息隱藏技術(shù)以多媒體為載體，將重要信息隱藏其中，以實(shí)現(xiàn)隱秘通信，是信息安全領(lǐng)域的重要研究方向。20世紀(jì)90年代以來(lái)，信息隱藏經(jīng)歷了10余年的發(fā)展，已有很多隱藏算法問(wèn)世。而其中最為經(jīng)典、應(yīng)用范圍最廣的當(dāng)屬LSB隱藏，其原理是將秘密信息的比特流隱藏到載體圖像的最低有效位(least significant bits)，隱蔽性好、隱藏量大、且計(jì)算簡(jiǎn)單。目前，已有多個(gè)公開(kāi)的隱藏軟件使用該種隱藏方法，如Invisible Secrets4、S-Tools、Steganos等。

很多專家學(xué)者嘗試對(duì)LSB隱藏進(jìn)行攻擊，提出了多種檢測(cè)算法。文獻(xiàn)[1]的PoVs方法被最早提出來(lái)，它假設(shè)秘密信息是服從均勻分布的，通過(guò)比較秘密信息的理論頻率分布和隱秘載體樣本分布進(jìn)行檢測(cè)。該方法對(duì)連續(xù)LSB嵌入有較好的檢測(cè)能力，并可估計(jì)出嵌入信息的長(zhǎng)度，但對(duì)擴(kuò)散、隨機(jī)嵌入等非連續(xù)嵌入的檢測(cè)效果卻不理想。文獻(xiàn)[2]提出的RQP方法是針對(duì)彩色圖像LSB隱藏的檢測(cè)方法，它基于LSB隱藏會(huì)引起圖像具有更多相近顏色對(duì)，當(dāng)圖像中有大量相近顏色對(duì)出現(xiàn)則認(rèn)為存在秘密信息。但該方法不適用于獨(dú)立顏色數(shù)較多的彩色圖像和灰度圖像。此后，文獻(xiàn)[3]提出了既可對(duì)連續(xù)的LSB隱藏進(jìn)行檢測(cè)，又適用于分散LSB嵌入和隨機(jī)LSB嵌入的檢測(cè)方法，檢測(cè)載體包含灰度和彩色圖像。該方法將圖像像素分為規(guī)則組、奇異組和不可用組3類，通過(guò)統(tǒng)計(jì)規(guī)則組和奇異組數(shù)量的變化估計(jì)嵌入長(zhǎng)度，這就是經(jīng)典的RS方法。文獻(xiàn)[4]將RS的思想運(yùn)用于音頻文件的隱藏檢測(cè)，提出了一種基于樣本對(duì)分析的音頻檢測(cè)方法。文獻(xiàn)[5]提出的SPA方法根據(jù)概率理論對(duì)LSB嵌入機(jī)理進(jìn)行了深入的探討。該方法通過(guò)合理的構(gòu)造準(zhǔn)素集，即滿足一定條件的像素值對(duì)的集合，使得集合的勢(shì)隨著LSB的嵌入改變。該方法理論上包容了RS檢測(cè)方法，在LSB上嵌入比率大于3%時(shí)，能較準(zhǔn)確估計(jì)嵌入信息長(zhǎng)度。

上述檢測(cè)方法中，RS和SPA的檢測(cè)效果最為理想，也成為業(yè)內(nèi)的經(jīng)典方法。之后對(duì)LSB隱藏的改進(jìn)都是為了能抵抗該兩種檢測(cè)。文獻(xiàn)[6]提出了3種方法：(1) 像素值隨機(jī)的加1或者減1；(2) 像素值加1；(3) 像素值減1。這些方法產(chǎn)生的隱秘圖像的直方圖是對(duì)原始載體圖像直方圖的平滑，保持了圖像的直方圖統(tǒng)計(jì)特性，使得PoVs方法不再有效。同時(shí)，這些方法保證了規(guī)則組和奇異組的數(shù)量不再隨信息嵌入而變化，所以同樣可以抵抗RS攻擊。文獻(xiàn)[7-8]提出了一種基于動(dòng)態(tài)補(bǔ)償?shù)腖SB隱藏方法。該方法在隨機(jī)間隔LSB嵌入后，在隱秘圖像選擇某個(gè)區(qū)域進(jìn)行補(bǔ)償，即對(duì)選中區(qū)域內(nèi)所有的像素進(jìn)行加1(或者減1)，而區(qū)域的選擇是動(dòng)態(tài)的，目的是通過(guò)尋找最佳的補(bǔ)償使得SPA分析得到一個(gè)較小的隱藏信息比率估計(jì)。文獻(xiàn)[9]提出了一種按計(jì)算的比例混合使用兩種替換方法的嵌入算法，使得SPA算法的檢測(cè)值趨于最小。

1 SPA攻擊方法

SPA攻擊方法的基本原理基于有限狀態(tài)機(jī)理論，有限狀態(tài)機(jī)的狀態(tài)是選擇的樣本對(duì)的多重集。對(duì)自然圖像而言，相鄰像素對(duì)所構(gòu)成的多重集之間有某種固定的關(guān)系。隨機(jī)LSB嵌入后會(huì)引起這些多重集的改變，從而破壞固定的統(tǒng)計(jì)關(guān)系。

2 抵抗SPA攻擊的LSB隱藏算法

2.1 抵抗SPA攻擊的分析

2.2 抵抗SPA攻擊的快速LSB隱藏算法

DCLS方法可以成功地抵抗SPA攻擊，但在完成嵌入后需要通過(guò)對(duì)隱秘圖像進(jìn)行復(fù)雜的動(dòng)態(tài)補(bǔ)償尋求最佳補(bǔ)償，其過(guò)程繁瑣，計(jì)算量太大。

2.2.1 載體圖像的預(yù)處理

本文方法在嵌入時(shí)不再是替換像素的LSB，而是根據(jù)情況對(duì)像素值做部分加1和部分加2的處理。若選中的像素為254或255，則分別做加2和加1,嵌入后都將達(dá)到256，顯然不在像素值的范圍內(nèi)。如果在嵌入時(shí)遇到值為254或255的像素做跳過(guò)處理，在提取時(shí)將無(wú)法判斷該像素是未經(jīng)嵌入的，還是其他像素做加2或加1嵌入后變成的。

將UIF-IMM算法應(yīng)用于機(jī)器人定位系統(tǒng)中.機(jī)器人移動(dòng)速度為0.3 m/s,其運(yùn)行軌跡如圖1所示,軌跡規(guī)劃目標(biāo)如表1所示,采樣時(shí)間為0.1 s.

本文所采取的策略是不挑選含有值為254和255的像素的圖像作為載體，或者對(duì)載體圖像中所有值為255的像素做減2，所有值為254的像素做減1的預(yù)處理，保證圖像中所有像素的最大值為253。當(dāng)然，在確定載體后(無(wú)論是選擇合適圖像還是對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理)，先對(duì)其進(jìn)行一次SPA檢測(cè)，保證對(duì)載體檢測(cè)后得到的信息嵌入比率的估計(jì)值小于門限值。

本文的嵌入方法也可根據(jù)情況對(duì)像素值做部分減1和部分減2處理，所以選擇載體圖像時(shí)就要選擇不含有值為0和1的像素的圖像，或者對(duì)載體圖像中所有值為0的像素做加2的預(yù)處理，對(duì)所有值為1的像素做加1的預(yù)處理，保證圖像中所有像素的最小值為2。

2.2.2 信息的嵌入

(1) 嵌入時(shí)，若選中的像素是奇數(shù)且嵌入比特為1，則像素值加2；若選中像素是奇數(shù)且嵌入比特為0，則像素值加1。

(2) 若選中的像素是偶數(shù)且嵌入比特為1，則像素值加1；若選中的像素是偶數(shù)且嵌入比特為0，則像素值加2。

圖1 原始boat圖

圖2 嵌入率為40%的boat圖

圖3 嵌入率為90%的boat圖

使用改進(jìn)的嵌入方法對(duì)boat.bmp進(jìn)行40%的信息嵌入，得到的隱秘圖像如圖2所示。對(duì)該隱秘圖形進(jìn)行SPA攻擊，得到的δ0,30為0.001 1、估計(jì)值為0.004 9，遠(yuǎn)小于門限值。隨著秘密信息的繼續(xù)嵌入，δ0,30和估計(jì)值會(huì)增大。對(duì)boat.bmp進(jìn)行90%的信息嵌入，得到的隱秘圖像如圖3所示。進(jìn)行SPA攻擊，得到的δ0,30為0.002 8，略低于原始圖像，得到的估計(jì)值為0.011，仍然低于門限值。

2.2.3 信息的提取

信息提取的過(guò)程與嵌入相反。接收方只需得到和發(fā)送方同樣的偽隨機(jī)數(shù)發(fā)生器的種子，便可生成相應(yīng)的偽隨機(jī)序列，進(jìn)而得到秘密信息在圖像中的嵌入位置。若對(duì)應(yīng)位置的像素值為奇數(shù)，則提取出信息1；反之，則提取出信息0。

不難看出，提取的過(guò)程實(shí)際上與替換隱藏的提取過(guò)程完全一樣，那是因?yàn)楸疚牡那度敕绞綄?duì)圖像像素LSB的修改情況和替換LSB隱藏是一樣的。

從預(yù)處理、信息嵌入和信息提取的整個(gè)過(guò)程來(lái)看，本文算法的實(shí)現(xiàn)非常簡(jiǎn)單，即在信息嵌入時(shí)用一個(gè)巧妙的方法就達(dá)到了抵抗SPA攻擊的目的，嵌入和提取部分的計(jì)算復(fù)雜度較傳統(tǒng)LSB替換隱藏沒(méi)有任何增加。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

3.1 本文算法抗SPA攻擊的能力

為驗(yàn)證本文對(duì)傳統(tǒng)LSB嵌入方式的改進(jìn)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)SPA攻擊的抵抗，實(shí)驗(yàn)對(duì)從groundtruth圖像庫(kù)中隨機(jī)取出的593幅和文獻(xiàn)[5]中列出的24幅實(shí)驗(yàn)圖像中的10幅進(jìn)行本文第3部分提出的預(yù)處理，將所有處理后進(jìn)行SPA攻擊得到的估計(jì)值小于門限值的600幅圖像作為實(shí)驗(yàn)用圖像。然后分別對(duì)該600幅圖像進(jìn)行不同比率的嵌入，嵌入比率依次為3%、5%、10%、20%、…、100%多種情況，嵌入的方式分別為傳統(tǒng)的替換LSB與本文方法，都使用本文第3部分提到的隨機(jī)間隔嵌入。為了提高嵌入信息的隨機(jī)性，首先對(duì)嵌入信息進(jìn)行加密[11]，然后對(duì)所有隱藏后的圖像進(jìn)行SPA攻擊。表1列出了兩種嵌入方式在不同嵌入率下的SPA估計(jì)值的平均值。

表1 本文方法較傳統(tǒng)方法抵抗SPA攻擊的改進(jìn)

由表1可知，SPA攻擊針對(duì)傳統(tǒng)的替換LSB嵌入有非常好的檢測(cè)效果，估計(jì)的嵌入比率相當(dāng)準(zhǔn)確。但針對(duì)本文提取的嵌入方法卻完全失效，對(duì)所有的圖像均給出了沒(méi)有隱藏的判決結(jié)果，匯總各種嵌入率的情況，SPA估計(jì)值的均值最大為0.009 4，低于門限值0.018。所以本文的方法可以成功抵抗SPA攻擊。本文的實(shí)驗(yàn)程序用Visual C++6.0開(kāi)發(fā)，在產(chǎn)生隨機(jī)間隔時(shí)使用的是VC封裝的隨機(jī)函數(shù)，不具備很強(qiáng)的偽隨機(jī)性。若對(duì)此進(jìn)行改進(jìn)，實(shí)驗(yàn)的效果還會(huì)有所提高，同時(shí)還可以提高算法的安全性。

3.2 本文算法抗RS攻擊的能力

為驗(yàn)證本文對(duì)傳統(tǒng)LSB嵌入方式的改進(jìn)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)RS攻擊的抵抗，相同的實(shí)驗(yàn)用圖像采用與上一實(shí)驗(yàn)和嵌入比率，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2 本文方法較傳統(tǒng)方法抵抗RS攻擊的改進(jìn)

通過(guò)該實(shí)驗(yàn)可以看出，本文方法對(duì)RS攻擊也有很好的抵抗效果。

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