针对信息隐藏中含密载体会留有修改痕迹,从根本上难以抵抗基于统计的隐写分析算法检测的问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的信息隐藏方案。该方案首先利用生成对抗网络中的生成模型G以噪声为驱动生成原始载体信息;其次,使用±1...针对信息隐藏中含密载体会留有修改痕迹,从根本上难以抵抗基于统计的隐写分析算法检测的问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的信息隐藏方案。该方案首先利用生成对抗网络中的生成模型G以噪声为驱动生成原始载体信息;其次,使用±1嵌入算法,将秘密消息嵌入到生成的载体信息中生成含密信息;最终,将含密信息与真实图像样本作为生成对抗网络中判别模型D的输入,进行迭代优化,同时使用判别模型S来检测图像是否存在隐写操作,反馈生成图像质量的特性,G&D&S三者在迭代过程中相互竞争,性能不断提高。该方案所采用的策略与SGAN(Steganographic GAN)和SSGAN(Secure Steganography based on GAN)两种方案不同,主要区别是将含密信息与真实图像样本作为判别模型的输入,对于判别网络D进行重构,使网络更好地评估生成图像的性能。与SGAN和SSGAN相比,该方案使得攻击者在隐写分析正确性上分别降低了13. 1%和6. 4%。实验结果表明,新的信息隐藏方案通过生成更合适的载体信息来保证信息隐藏的安全性,能够有效抵抗隐写算法的检测,在抗隐写分析和安全性指标上明显优于对比方案。展开更多
该文提出了一种基于LWE(Learning With Errors)算法的密文域可逆隐写方案,利用LWE公钥密码算法对数据加密,用户在密文中嵌入隐藏信息,对于嵌入信息后的密文,用户使用隐写密钥可以有效提取隐藏信息,使用解密密钥可以无差错恢复出加密前...该文提出了一种基于LWE(Learning With Errors)算法的密文域可逆隐写方案,利用LWE公钥密码算法对数据加密,用户在密文中嵌入隐藏信息,对于嵌入信息后的密文,用户使用隐写密钥可以有效提取隐藏信息,使用解密密钥可以无差错恢复出加密前数据实现了提取过程与解密过程的可分离。通过推导方案在解密与提取信息过程中出错的概率,得到直接影响方案正确性的参数为所选噪声的标准差,实验获得并验证了标准差的合理取值区间;通过推导嵌入后密文的分布函数,分析密文统计特征的变化情况,论证了嵌入密文的隐藏信息的不可感知性。该方案是在密文域进行的可逆隐写,与原始载体无关,适用于文本、图片、音频等各类载体。实验仿真结果表明该方案不仅能够保证可逆隐写的可靠性与安全性,而且1 bit明文在密文域最大可负载1 bit隐藏信息。展开更多
密文域可逆信息隐藏是一种以密文为载体进行信息嵌入与提取,同时能够对嵌入信息后的密文进行无失真解密并恢复出原始明文的信息隐藏技术,具有隐私保护与信息隐藏双重功能,在密文域数据处理与管理中具有较好的应用前景.因此,提出了一种基...密文域可逆信息隐藏是一种以密文为载体进行信息嵌入与提取,同时能够对嵌入信息后的密文进行无失真解密并恢复出原始明文的信息隐藏技术,具有隐私保护与信息隐藏双重功能,在密文域数据处理与管理中具有较好的应用前景.因此,提出了一种基于R-LWE(ring-learning with errors)的密文域多比特可逆信息隐藏方案.首先使用R-LWE算法对载体明文进行快速高强度加密,然后通过对单位比特明文在密文空间映射区域的重量化以及对应密文的再编码,实现了在密文中嵌入多比特隐藏信息;嵌入信息时,根据加密过程中的数据分布特征来进行嵌入编码,保证了加解密与信息提取的鲁棒性;解密与提取信息时,先计算量化系数,而后采用不同的量化标准分别进行解密或信息提取,实现了解密与提取过程的可分离.分析方案的正确性时,首先推导方案出错的概率,说明了算法中引入的噪声的标准差对方案正确性的影响,然后结合理论分析与实验得出了保证方案正确性的噪声标准差的取值区间;通过推导嵌入后密文的分布函数,分析密文统计特征的变化,论证了密文中嵌入隐藏信息的不可感知性.实验结果表明:该文方案不仅能够实现嵌入后密文的无差错解密与秘密信息的可靠提取,并且单位比特明文在密文域能够负载多比特隐藏信息,密文嵌入率最高可达到0.2353bpb.展开更多
针对当前密文域可逆信息隐藏技术可分离性差、载体恢复存在较大失真的问题,提出了一种可分离的密文域可逆信息隐藏方案,通过对LWE(learning with errors)公钥密码算法加密后数据的再编码,实现在密文的可控冗余中嵌入隐藏信息;嵌入信息后...针对当前密文域可逆信息隐藏技术可分离性差、载体恢复存在较大失真的问题,提出了一种可分离的密文域可逆信息隐藏方案,通过对LWE(learning with errors)公钥密码算法加密后数据的再编码,实现在密文的可控冗余中嵌入隐藏信息;嵌入信息后,使用隐写密钥可以有效提取隐藏信息,使用解密密钥可以无差错恢复出加密前数据,提取过程与解密过程可分离。理论推导论证了本方案信息提取过程与嵌入后明文解密过程的可分离性与结果的正确性,仿真实验结果表明与现有算法相比,方案在实现可分离的密文域可逆信息隐藏的基础上充分保证了密文域隐写后的可逆性,并且方案的实现与原始载体种类无关,适用性较强。展开更多
文摘针对信息隐藏中含密载体会留有修改痕迹,从根本上难以抵抗基于统计的隐写分析算法检测的问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的信息隐藏方案。该方案首先利用生成对抗网络中的生成模型G以噪声为驱动生成原始载体信息;其次,使用±1嵌入算法,将秘密消息嵌入到生成的载体信息中生成含密信息;最终,将含密信息与真实图像样本作为生成对抗网络中判别模型D的输入,进行迭代优化,同时使用判别模型S来检测图像是否存在隐写操作,反馈生成图像质量的特性,G&D&S三者在迭代过程中相互竞争,性能不断提高。该方案所采用的策略与SGAN(Steganographic GAN)和SSGAN(Secure Steganography based on GAN)两种方案不同,主要区别是将含密信息与真实图像样本作为判别模型的输入,对于判别网络D进行重构,使网络更好地评估生成图像的性能。与SGAN和SSGAN相比,该方案使得攻击者在隐写分析正确性上分别降低了13. 1%和6. 4%。实验结果表明,新的信息隐藏方案通过生成更合适的载体信息来保证信息隐藏的安全性,能够有效抵抗隐写算法的检测,在抗隐写分析和安全性指标上明显优于对比方案。
文摘该文提出了一种基于LWE(Learning With Errors)算法的密文域可逆隐写方案,利用LWE公钥密码算法对数据加密,用户在密文中嵌入隐藏信息,对于嵌入信息后的密文,用户使用隐写密钥可以有效提取隐藏信息,使用解密密钥可以无差错恢复出加密前数据实现了提取过程与解密过程的可分离。通过推导方案在解密与提取信息过程中出错的概率,得到直接影响方案正确性的参数为所选噪声的标准差,实验获得并验证了标准差的合理取值区间;通过推导嵌入后密文的分布函数,分析密文统计特征的变化情况,论证了嵌入密文的隐藏信息的不可感知性。该方案是在密文域进行的可逆隐写,与原始载体无关,适用于文本、图片、音频等各类载体。实验仿真结果表明该方案不仅能够保证可逆隐写的可靠性与安全性,而且1 bit明文在密文域最大可负载1 bit隐藏信息。
文摘密文域可逆信息隐藏是一种以密文为载体进行信息嵌入与提取,同时能够对嵌入信息后的密文进行无失真解密并恢复出原始明文的信息隐藏技术,具有隐私保护与信息隐藏双重功能,在密文域数据处理与管理中具有较好的应用前景.因此,提出了一种基于R-LWE(ring-learning with errors)的密文域多比特可逆信息隐藏方案.首先使用R-LWE算法对载体明文进行快速高强度加密,然后通过对单位比特明文在密文空间映射区域的重量化以及对应密文的再编码,实现了在密文中嵌入多比特隐藏信息;嵌入信息时,根据加密过程中的数据分布特征来进行嵌入编码,保证了加解密与信息提取的鲁棒性;解密与提取信息时,先计算量化系数,而后采用不同的量化标准分别进行解密或信息提取,实现了解密与提取过程的可分离.分析方案的正确性时,首先推导方案出错的概率,说明了算法中引入的噪声的标准差对方案正确性的影响,然后结合理论分析与实验得出了保证方案正确性的噪声标准差的取值区间;通过推导嵌入后密文的分布函数,分析密文统计特征的变化,论证了密文中嵌入隐藏信息的不可感知性.实验结果表明:该文方案不仅能够实现嵌入后密文的无差错解密与秘密信息的可靠提取,并且单位比特明文在密文域能够负载多比特隐藏信息,密文嵌入率最高可达到0.2353bpb.
文摘针对当前密文域可逆信息隐藏技术可分离性差、载体恢复存在较大失真的问题,提出了一种可分离的密文域可逆信息隐藏方案,通过对LWE(learning with errors)公钥密码算法加密后数据的再编码,实现在密文的可控冗余中嵌入隐藏信息;嵌入信息后,使用隐写密钥可以有效提取隐藏信息,使用解密密钥可以无差错恢复出加密前数据,提取过程与解密过程可分离。理论推导论证了本方案信息提取过程与嵌入后明文解密过程的可分离性与结果的正确性,仿真实验结果表明与现有算法相比,方案在实现可分离的密文域可逆信息隐藏的基础上充分保证了密文域隐写后的可逆性,并且方案的实现与原始载体种类无关,适用性较强。
