一種基于圓環(huán)冗余解析的抗旋轉(zhuǎn)與剪切攻擊的信息隱藏算法

石方夏+任帥+婁棕棕+張弢

摘 要： 針對(duì)基于數(shù)字圖像信息隱藏技術(shù)的抗旋轉(zhuǎn)性和抗剪切性的要求，提出一種基于空間域環(huán)形冗余解析的信息隱藏算法。將數(shù)字圖像按照顏色空間模式進(jìn)行分解，選擇能量較小的分量作為載體圖像進(jìn)行圓環(huán)等量分割，并通過(guò)修改圓環(huán)區(qū)域的像素均值達(dá)到嵌入信息的目的。該算法采用在以圓心對(duì)稱(chēng)的環(huán)形區(qū)域內(nèi)嵌入相同秘密信息的方法，可有效抵御旋轉(zhuǎn)性攻擊和抗剪切性；通過(guò)改變圓環(huán)數(shù)和區(qū)域面積以增減嵌入的信息量，且不可見(jiàn)性不隨嵌入容量的增減而改變；信息隱藏分析檢出率小于4.35%。實(shí)驗(yàn)表明該算法具有良好的抗旋轉(zhuǎn)性、抗剪切性以及抗分析性能。

關(guān)鍵詞： 信息隱藏； 灰度圓環(huán)區(qū)域； 環(huán)形冗余解析； 顏色空間

中圖分類(lèi)號(hào)： TN918?34； TP391.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）01?0036?05

Abstract： To satisfy the requirements of the anti?rotation and anti?cutting performance of the information hiding technology based on digital image， an information hiding algorithm based on spatial domain lαβ annulus redundancy analysis is proposed. The digital image is decomposed according to the lαβ color space mode， and then and components with small energy are selected as the carrier images for equal segmentation of the annulus. The modification of the pixel mean value in the annulus can realize the purpose of information embedding. The method of embedding the same secret information in the annulus area with the circle center symmetry is adopted in the algorithm to resist the rotation attack and anti?cutting performance effectively. The change of annulus quantity and region area can regulate the embedded information content， and the invisibility doesn′t change with the embedded capacity. The detection rate of the information hiding analysis is less than 4.35%. The experimental results show the algorithm has good anti?rotation， anti?cutting performance and anti?analysis performance.

Keywords： information hiding； gray?scale annulus area； annulus redundancy analysis； color space

0 引 言

基于數(shù)字圖像的空間域信息隱藏技術(shù)是目前信息內(nèi)容安全的主要實(shí)現(xiàn)形式之一，是目前主流的應(yīng)用途徑。在空間域算法中，文獻(xiàn)[1]針對(duì)現(xiàn)有的直接位平面替換算法，提出一種基于RGB顏色空間的改進(jìn)的位平面信息隱藏算法，該算法考慮RGB三個(gè)顏色分量的視覺(jué)敏感性以及各顏色空間的區(qū)域復(fù)雜性，將秘密信息按照一定的規(guī)則嵌入到RGB分量的低層位平面。算法不可見(jiàn)性強(qiáng)，嵌入率較高；文獻(xiàn)[2]通過(guò)對(duì)載體圖像和秘密圖像分別置亂，然后對(duì)載體圖像分塊，在每塊子圖像中重復(fù)嵌入1 b信息，提出一種抗JPEG壓縮和掩密分析的空間域圖像信息隱藏算法，該算法對(duì)常見(jiàn)的JPEG壓縮具有較好的魯棒性；文獻(xiàn)[3]提出一種基于圖像分塊灰度統(tǒng)計(jì)特性和混沌系統(tǒng)的空域信息隱藏新算法，該算法利用空域重要位置上的統(tǒng)計(jì)特性的相對(duì)不變特性對(duì)掩飾空間的選取過(guò)程加以控制，通過(guò)混沌貓映射的置亂增強(qiáng)秘密信息的不可見(jiàn)性，使得信息隱藏過(guò)程中秘密信息的脆弱性與隱秘的不可見(jiàn)性?xún)烧叩拿苡袡C(jī)地統(tǒng)一起來(lái)，該算法具有較強(qiáng)的抗檢測(cè)、抗提取能力；以上算法對(duì)抗剪切性和抗旋轉(zhuǎn)性較差；文獻(xiàn)[4]通過(guò)載體圖像隱藏容量和秘密信息的大小確定隱藏秘密信息的備份數(shù)，確定隱藏信息的拉丁方陣模板，提出一種基于拉丁方陣的抗剪切信息隱藏算法，該算法雖然能夠?qū)崿F(xiàn)大容量隱藏并且能夠抵抗大面積的剪切攻擊，但抗旋轉(zhuǎn)性，魯棒性較差。

基于上述問(wèn)題，本文提出一種基于圓環(huán)解析的信息隱藏算法。首先，將載體圖像進(jìn)行顏色空間的分解，得出分量；其次，將分量轉(zhuǎn)換成灰度圖像，由于分量占有原始圖像的大量信息，修改將影響信息隱藏的不可見(jiàn)性，而分量能量微弱，所以算法利用分量的能量分布特性，以分量灰度圖作為信息隱藏嵌入?yún)^(qū)域，對(duì)分量灰度圖按照信息嵌入量進(jìn)行適當(dāng)?shù)牡攘繄A環(huán)分割；然后求出各個(gè)區(qū)域的平均值，按照四舍五入，奇數(shù)為1，偶數(shù)為0的規(guī)則求出各個(gè)區(qū)域的0/1序列；最后對(duì)載體圖像進(jìn)行Arnold置亂生成秘密信息的0/1序列，將秘密信息的0/1序列載體0/1序列和秘密信息的0/1序列進(jìn)行對(duì)比優(yōu)化和修改，以達(dá)到隱藏秘密信息的目的。

1 基于圓環(huán)冗余解析的信息隱藏算法設(shè)計(jì)

1.1 選擇空間域載體

隱藏區(qū)域的選擇是算法必需涉及的問(wèn)題，尤其是在基于空間域的信息隱藏算法中必須重點(diǎn)考慮。基于環(huán)形冗余解析的信息隱藏算法設(shè)計(jì)中，信息隱藏區(qū)域的設(shè)計(jì)遵循嵌入位置的能量以及生成嵌入?yún)^(qū)域的復(fù)雜度特性。能量原則體現(xiàn)在利用顏色空間中顏色分量的獨(dú)立性和權(quán)重差異，分量相對(duì)于分量，在影響可視性中的權(quán)重最大，分量含有大量的冗余性，因此選擇分量灰度圖作為載體圖像；復(fù)雜度原則是利用顏色空間的分解、Arnold置亂技術(shù)的性能優(yōu)勢(shì)。環(huán)形冗余解析算法按照組合位平面規(guī)則在生成的分量的灰度轉(zhuǎn)換圖中進(jìn)行環(huán)形解析，實(shí)現(xiàn)信息隱藏的目的。

1.2 信息嵌入的流程與步驟

基于環(huán)形冗余解析的信息隱藏算法的信息嵌入共分為13個(gè)步驟，流程如圖1所示。

Step1：將載體圖像進(jìn)行顏色空間轉(zhuǎn)化，分別提取出分量灰度圖，記作

Step2：由于分量圖帶有載體圖像的大量信息，分量含有大量的冗余性，所以選擇分量圖作為載體圖。

Step1：對(duì)含密圖像按照隱藏時(shí)的步驟Step1～Step4得到相對(duì)應(yīng)序列；

Step2：對(duì)通過(guò)序列轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的二值圖像并通過(guò)置亂的解密最終提取秘密信息。

2 性能測(cè)試與分析

對(duì)基于環(huán)形冗余解析的信息隱藏算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真，環(huán)境為Matlab 2010a，載體圖像為L(zhǎng)ena（512×512）彩色圖像如圖4（a）所示，隱藏信息（28×28）二值圖像如圖4（b）所示。

2.1 不可見(jiàn)性實(shí)驗(yàn)

依照算法得到含密圖像，如圖4（c）所示。隱藏信息后的含密圖像與載體圖像的PSNR=33.945 4 dB，算法達(dá)到了良好的不可見(jiàn)性。

依照本文算法，測(cè)試載體圖像為256×256，環(huán)個(gè)數(shù)為r，對(duì)應(yīng)的平均PSNR如圖5所示，數(shù)據(jù)顯示算法具有PSNR33.90 dB的高不可見(jiàn)性。

如圖5所示，隨著環(huán)數(shù)的增加，PSNR始終在34.03～33.90 dB之間，無(wú)明顯的變化，并沒(méi)有隨著嵌入量的增加發(fā)生變化，不可見(jiàn)性降低，原因在于算法環(huán)數(shù)的增減并沒(méi)有改變變換區(qū)域的像素變換數(shù)目，修改數(shù)目始終是整個(gè)圓形區(qū)域的像素平均值的奇偶調(diào)整，故可以保持不可見(jiàn)性的水平，消除不可見(jiàn)性與容量性的沖突。但考慮時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)問(wèn)題，盡量控制在64環(huán)內(nèi)，此時(shí)嵌入率為66.7%。

2.2 旋轉(zhuǎn)攻擊的魯棒性實(shí)驗(yàn)

魯棒性是衡量圖像經(jīng)過(guò)處理后的抗改變程度，圖像經(jīng)過(guò)旋轉(zhuǎn)（逆時(shí)針）之后，提取秘密信息的二值圖像，如圖6所示。

依照本文算法，測(cè)試載體圖像為256×256，旋轉(zhuǎn)角度對(duì)應(yīng)提取出的二值圖像的平均PSNR如圖7所示，數(shù)據(jù)顯示算法可以始終保持PSNR14.026 7 dB，對(duì)于二值圖像來(lái)說(shuō)，均可以滿(mǎn)足識(shí)別要求（如圖6所示），所以算法具有滿(mǎn)足通信要求的強(qiáng)魯棒性。另外，實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)圖像旋轉(zhuǎn)為90°的倍數(shù)時(shí)，無(wú)任何失真，所以當(dāng)旋轉(zhuǎn)角度達(dá)到90°時(shí)，原始圖像一樣，旋轉(zhuǎn)30°和旋轉(zhuǎn)120°結(jié)果一致，以此類(lèi)推，故圖7只顯示了

2.3 剪切攻擊的魯棒性實(shí)驗(yàn)

按照上述方法將分量載體圖像轉(zhuǎn)化成的0/1序列矩陣，將秘密信息轉(zhuǎn)化成的0/1序列矩陣，如圖8所示。在1，2，3，4區(qū)域內(nèi)嵌入秘密信息0/1序列，而在與1，2，3，4區(qū)域相對(duì)稱(chēng)的5，6，7，8區(qū)域內(nèi)嵌入相同的0/1序列。當(dāng)進(jìn)行小于1/2剪切的整區(qū)域剪切時(shí)，可以從其對(duì)稱(chēng)的區(qū)域內(nèi)提取秘密信息，達(dá)到100%的信息提取。

對(duì)含密圖像進(jìn)行抗剪切實(shí)驗(yàn)分析，在小于50%的剪切攻擊中，只要是整體剪切，可以完全提取。原因在于算法采用了環(huán)形的冗余（對(duì)稱(chēng)）嵌入策略。在大于50%的剪切中，依照本文算法，測(cè)試載體圖像為256×256，剪切百分比設(shè)為對(duì)應(yīng)提取信息的平均PSNR如圖9所示，數(shù)據(jù)顯示算法在剪切小于80%時(shí)，具有PSNR14.985 9 dB，對(duì)于二值圖像來(lái)說(shuō)，完全可以辨別傳輸?shù)奈淖郑ㄈ鐖D6所示），故有強(qiáng)抗剪切特性。

2.4 抗分析性仿真及分析

使用雙統(tǒng)計(jì)量檢測(cè)分析法RS和基于小波系數(shù)的高階統(tǒng)計(jì)量分析法HOSWC來(lái)分析基于環(huán)形冗余解析的信息隱藏算法性能，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖10所示。

由圖10（a） 得知嵌入量為0時(shí)，的初始差值約為157，的最大差值為335。的最大差值為160，由圖知，嵌入率不會(huì)直接影響差值。對(duì)50幅隨機(jī)圖像做HOSWC檢測(cè)，當(dāng)嵌入量分別為0 KB，16 KB和32 KB時(shí)，高階統(tǒng)計(jì)量檢測(cè)分析曲線(xiàn)分布并沒(méi)有明顯的區(qū)分開(kāi)來(lái)，即無(wú)法找出區(qū)分隱藏前后的一個(gè)甚至多個(gè)閾值，可知基于環(huán)形冗余解析的信息隱藏算法抗擊HOSWC檢測(cè)的能力不會(huì)隨著嵌入量的增加而受影響，如圖10（b） 所示。因此基于環(huán)形冗余解析的信息隱藏算法可抵抗上述分析方法。

3 結(jié) 論

綜上所述，該算法以分量灰度圖作為信息隱藏載體，對(duì)其進(jìn)行圓環(huán)冗余解析，根據(jù)隱藏的秘密信息量確定圓環(huán)數(shù)和環(huán)內(nèi)份數(shù)，同時(shí)還可以增加圓環(huán)數(shù)和環(huán)內(nèi)份數(shù)使其具有較大的嵌入容量，在圓環(huán)對(duì)稱(chēng)的區(qū)域內(nèi)隱藏相同秘密信息，對(duì)剪切算法有很強(qiáng)的魯棒性。因其秘密信息全部隱藏在圓環(huán)區(qū)域內(nèi)，所以當(dāng)旋轉(zhuǎn)載體圖像時(shí)，不會(huì)導(dǎo)致秘密信息的丟失，這使算法具有很高的抗旋轉(zhuǎn)性。算法的不可見(jiàn)性不會(huì)隨著嵌入信息的增加發(fā)生明顯的變化，解決了容量性和不可見(jiàn)性的沖突問(wèn)題。算法在抵抗雙統(tǒng)計(jì)量檢測(cè)分析法RS和基于小波系數(shù)的高階統(tǒng)計(jì)量分析法HOSWC的檢測(cè)效果良好，說(shuō)明具有一定的抗分析特性?？傊撍惴ㄟm用于對(duì)魯棒性要求較高的應(yīng)用環(huán)境。

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