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基于S&P和Rec-Net的图像隐蔽通信主动防御方法
1
作者
马媛媛
赵颖澳
+2 位作者
张祎
张倩倩
罗向阳
《计算机学报》
北大核心
2025年第4期985-1011,共27页
近年来,隐蔽通信在社交网络中的广泛应用加剧了网络安全风险,使得可靠防御面临新的挑战。在防御方面,以往的研究主要集中在隐写检测等被动防御。然而,目前被动防御存在一些漏洞,一方面,在低负载率下,隐写检测的虚警率和漏检率过高,使得...
近年来,隐蔽通信在社交网络中的广泛应用加剧了网络安全风险,使得可靠防御面临新的挑战。在防御方面,以往的研究主要集中在隐写检测等被动防御。然而,目前被动防御存在一些漏洞,一方面,在低负载率下,隐写检测的虚警率和漏检率过高,使得隐写检测尚未达到百分百正确率,导致无法可靠判别;另一方面,因在社交网络等现实场景中无法获得载密图像的负载率、质量因子和隐写算法种类等先验知识,导致隐写分析人员难以对秘密信息进行定位和提取。因此,隐写检测为主的被动防御无法及时应对实际应用场景。针对上述问题,本文提出一种针对图像隐写的隐蔽通信主动防御方法,使得在通信双方毫无察觉的情况下彻底阻断秘密信息的传输。首先,分析不同噪声模型对载密图像的破坏程度,选取效果最好的椒盐噪声(Salt-and-Pepper noise,S&P)进行秘密信息的破坏,得到噪声图像;其次,通过对中值滤波层和高斯滤波层的原理性分析,发现中值滤波层和高斯滤波层适用于恢复噪声图像质量和破坏秘密信息,基于此,设计一个端到端的图像恢复网络(Recovery Network,Rec-Net),得到高质量的“干净”图像。Rec-Net既维持社交网络通信双方传递图像的视觉效果和秘密信息破坏效果,又不改变图像的存储空间大小;最后,鉴于误码率和清除率准则在未知隐写和完整秘密信息序列等先验知识前提下无法度量主动防御效果,本文提出一种新的基于改变率的隐写主动防御图像评价准则,同时能够快捷准确度量图像中秘密信息破坏的主动防御效果。所提方法不仅对不同隐写的隐蔽通信具有通用性,而且满足社交网络实时性要求。实验结果表明,在不同数据集下,本文方法均具有高秘密信息破坏效果和高图像质量,能够达到100%的防御成功率,阻断社交网络中的隐蔽通信,其中“干净”图像的误码率最高可达到53%。同时,在不同负载率的数据集下,本方法与SC-Net方法和AONet方法进行对比,在秘密信息破坏方面各提升5.61%和0.56%;在图像质量方面各提升4.44%和34.8%.
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关键词
主动防御
鲁棒隐写
卷积神经网络
S&P噪声
隐蔽通信
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职称材料
题名
基于S&P和Rec-Net的图像隐蔽通信主动防御方法
1
作者
马媛媛
赵颖澳
张祎
张倩倩
罗向阳
机构
河南
师范
大学
计算机与
信息
工程
学院
河南
师范
大学
河南省
教育人工智能与个性化学习
重点
实验室
信息工程大学河南省态势感知重点实验室
出处
《计算机学报》
北大核心
2025年第4期985-1011,共27页
基金
河南省优秀青年科学基金(222300420058)
国家自然科学基金(62002103,62202495,62272163,62172435,U23A20305)
+2 种基金
国家重点研发项目(2022YFB3102900)
中原科技创新领军人才计划(214200510019)
河南省重点研发项目(221111321200)资助。
文摘
近年来,隐蔽通信在社交网络中的广泛应用加剧了网络安全风险,使得可靠防御面临新的挑战。在防御方面,以往的研究主要集中在隐写检测等被动防御。然而,目前被动防御存在一些漏洞,一方面,在低负载率下,隐写检测的虚警率和漏检率过高,使得隐写检测尚未达到百分百正确率,导致无法可靠判别;另一方面,因在社交网络等现实场景中无法获得载密图像的负载率、质量因子和隐写算法种类等先验知识,导致隐写分析人员难以对秘密信息进行定位和提取。因此,隐写检测为主的被动防御无法及时应对实际应用场景。针对上述问题,本文提出一种针对图像隐写的隐蔽通信主动防御方法,使得在通信双方毫无察觉的情况下彻底阻断秘密信息的传输。首先,分析不同噪声模型对载密图像的破坏程度,选取效果最好的椒盐噪声(Salt-and-Pepper noise,S&P)进行秘密信息的破坏,得到噪声图像;其次,通过对中值滤波层和高斯滤波层的原理性分析,发现中值滤波层和高斯滤波层适用于恢复噪声图像质量和破坏秘密信息,基于此,设计一个端到端的图像恢复网络(Recovery Network,Rec-Net),得到高质量的“干净”图像。Rec-Net既维持社交网络通信双方传递图像的视觉效果和秘密信息破坏效果,又不改变图像的存储空间大小;最后,鉴于误码率和清除率准则在未知隐写和完整秘密信息序列等先验知识前提下无法度量主动防御效果,本文提出一种新的基于改变率的隐写主动防御图像评价准则,同时能够快捷准确度量图像中秘密信息破坏的主动防御效果。所提方法不仅对不同隐写的隐蔽通信具有通用性,而且满足社交网络实时性要求。实验结果表明,在不同数据集下,本文方法均具有高秘密信息破坏效果和高图像质量,能够达到100%的防御成功率,阻断社交网络中的隐蔽通信,其中“干净”图像的误码率最高可达到53%。同时,在不同负载率的数据集下,本方法与SC-Net方法和AONet方法进行对比,在秘密信息破坏方面各提升5.61%和0.56%;在图像质量方面各提升4.44%和34.8%.
关键词
主动防御
鲁棒隐写
卷积神经网络
S&P噪声
隐蔽通信
Keywords
active defense
robust steganography
convolutional neural network
salt-and-pepper noise
covert communication
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于S&P和Rec-Net的图像隐蔽通信主动防御方法
马媛媛
赵颖澳
张祎
张倩倩
罗向阳
《计算机学报》
北大核心
2025
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