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基于卷积神经网络的JPEG图像隐写分析参照图像生成方法

2019-10-21任魏翔翟黎明王丽娜

计算机研究与发展 2019年10期
关键词:深度分析检测

任魏翔 翟黎明 王丽娜 嘉 炬

(空天信息安全与可信计算教育部重点实验室(武汉大学) 武汉 430072)(武汉大学国家网络安全学院 武汉 430072)

随着信息技术的飞速发展,多媒体文件在网络中广泛传输,导致多媒体信息安全问题日益严重.信息隐藏的研究成果对解决多媒体信息安全问题具有重要作用.

信息隐藏领域的研究可分为隐写(stegano-graphy)、隐写分析(steganalysis)两方面.如图1所示,隐写是将有意义的信息隐藏在另一个称为载体C(cover)的信息中得到隐蔽载体S(stego)的技术[1].隐写分析是隐写术的对抗技术,对可疑的载体信息进行攻击,达到检测、破坏、甚至提取秘密信息的技术[1].

Fig. 1 Steganography and steganalysis图1 隐写与隐写分析

针对数字图像的隐写术通过对图像中的像素或者DCT系数等图像元素进行微量的修改,从而实现在图像中隐藏秘密信息的目的.然而隐写过程中对图像元素的修改操作会对图像元素值的统计分布造成一定的扰动.因此,当前数字图像隐写算法主要通过合理地选择对图像进行修改的位置[2],以及尽量减少所需修改的图像元素[3-4]来达到最小化隐写操作对原始图像所造成影响的目的.当前具有较高安全性的数字图像隐写算法主要为内容自适应隐写算法,该类算法能够有选择地对图像元素进行修改,以减小秘密信息嵌入过程对图像造成影响.该类算法设计过程可分为失真代价函数设计和隐写码的设计2部分.其中失真代价函数用于衡量秘密信息的嵌入过程中对原……

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