图像隐写的定量与定位分析若干问题研究

Quantitative and locating steganalysis are the important components of steganography forensics, can provide help to the estraction and recovery of secret message. However, the existing quantitative steganalysis methods would estimate the embedding ratio of multiple bit planes replacement steganography with higher accuracy, and are not applicable to the adaptive steganography, the existing locating steganalysis methods work under strict precondition. This project focuses on the quantitative steganalysis of image multiple bit planes replacement steganography and perturbed-quantization-like adaptive steganography, and the locating steganalysis of spatial image steganography and JPEG image steganography. The following researches are planned to be carried out: adopt the multivariate Gaussian model and support vector regression to fuse different quantitative steganalysis methods of multiple bit planes replacement steganography; eliminate the unchangeable statistical sample, then estimate the coefficient modification ratio of perturbed-quantization-like adaptive steganography by support vector regression; select possible modified pixel subset, then judge whether the selected pixels have been modified based on the pixel modification ratio in the selected pixel subset; estimate the cover coefficients by utilizing the correlation among the coefficients in adjacent blocks, the coefficient after wavelet denoising and the cover coefficients, then judge whether the coefficients in the given image have been modified based on the differences between the estimated cover coefficients and the coefficients in the given image. It is expected to make some breakthroughs in the related aspects, and provide theoretical and technical support for the extraction and recovery of secret messages.

隐写定量与定位分析是隐写取证研究的重要组成部分，能够为秘密信息的提取和还原提供帮助。然而，现有定量分析方法对多位平面替换隐写的嵌入率估计精度有待于提高，且难以适用于自适应隐写；定位分析方法的前提条件较为严格。本课题针对图像多位平面替换隐写和干扰量化类自适应隐写的定量分析、空域图像和JPEG图像隐写的定位分析等，拟利用多元高斯模型和支持向量回归，对多位平面替换隐写的多种嵌入率估计方法进行融合；剔除不可更改的统计样本，运用支持向量回归估计干扰量化类隐写的系数更改比率；选取疑似被更改像素子集，依据子集中的像素更改比率判定选取的像素是否被空域图像隐写更改；利用相邻分块系数、小波去噪后系数与载体系数间的相关性，对载体系数进行估计，根据估计的载体系数与待检测图像系数的差异定位JPEG图像隐写的被更改系数。通过这些研究，期望在相关问题上有所突破，为秘密信息的提取和还原提供理论和技术上的支持。

数字隐写不仅可用于正常的安全通信，也容易被不法分子用于从事破坏社会安定、危害国家安全的非法活动。隐写取证的最终目的在于提取出隐藏的秘密信息。隐写定量与定位分析主要用于估计出隐密对象中嵌入的秘密信息比率或者更改样本比率，以及嵌入秘密信息或者被更改样本的位置，能够为隐藏信息的提取提供重要依据。本课题重点研究了典型LSB（最低有效位）匹配隐写的定量分析、自适应隐写的定量分析、空域图像隐写的定位分析、JPEG图像隐写的定位分析、隐写信息的提取等方面内容，经过三年努力，在隐写的定量分析方面提出了基于噪声高阶Markov特征和支持向量回归的定量分析算法、基于非有效样本剔除的定量分析算法、基于支持向量回归的嵌入比率估计器集成构建方法、基于块选择的图像自适应隐写定量分析算法等；在隐写的定位分析方面提出了基于重复压缩的LSB隐写的定位分析算法、基于带权隐密图像的TMLSB替换（典型的最低多位替换）隐写的定位分析方法、基于像素子集嵌入率估计的空域图像隐写定位分析一般方法、基于2D Gabor滤波器的JPEG载体图像估计算法和JPEG图像隐写定位分析算法等；并将定量和定位分析方面的研究结果应用于隐写信息提取，在一些特定条件下实现了LSB替换、LSB匹配和基于STC（网格码）编码的新型自适应隐写的信息提取，为防范利用隐写实施违法犯罪活动提供了更有力的技术支持。部分结果已形成学术论文，在“Digital Signal Processing”、 “Journal of Electronic Imaging”、3rd ACM Workshop on Information Hiding and Multimedia Security和《计算机研究与发展》等国内外重要学术期刊和会议上发表相关论文23篇，其中SCI期刊论文15篇；已申请国家发明专利2项；获2016年河南省科技进步二等奖（基础研究类）1项；已培养博士生2 名，硕士生3 名，其中1篇博士学位论文获2015年度全军优秀博士学位论文提名，并被评为2015年ACM中国郑州分会优秀博士学位论文，1篇博士学位论文被评为2016年ACM中国郑州分会优秀博士学位论文。课题负责人获得ACM中国郑州分会新星奖，2016年作为讲师被破格遴选为硕士生导师。