基于壓縮視頻流的盲隱寫分析研究.pdf

1、隱蔽通信作為信息隱藏技術的一個重要分支,由隱寫和隱寫分析構成。與傳統(tǒng)的密碼技術不同,隱寫(Steganography)通過將秘密消息嵌入宿主信號,并盡量不引起視覺感知和統(tǒng)計特性的改變,以保證公共信道傳輸過程中的通信安全。作為隱寫的對立面,隱寫分析(Steganalysis)是指找出載體內容的可疑性。由于人眼視覺系統(tǒng)的時域掩膜特性,海量的視頻資源為隱蔽通信提供了可能,數(shù)字視頻的隱寫及其對抗技術日益成為信息安全領域的熱點。
　　 盡

2、管視頻序列可以被視為一幅幅連續(xù)的靜止圖像,但直接將適用于靜止圖像的隱寫分析方法引入到視頻隱寫分析難以取得理想的檢測效果,原因在于它忽略了視頻序列的時域相關特征。相對于圖像的隱寫和隱寫分析,視頻的隱寫和隱寫分析還不成熟,目前仍主要集中于被動分析階段。本文針對不可抵抗合謀攻擊的隱寫技術展開研究,論文的主要工作如下:
　　 首先,提出了一種新的基于時域加權幀平均(TFWA)和噪聲分類的壓縮視頻流盲隱寫分析框架。TFWA在共謀時,基于M

3、arkov時域模型,為合謀窗口內的所有幀根據(jù)它們離離窗口中心的距離,分配不同的權值。相對于傳統(tǒng)的時域幀平均(TFA),TFWA可以減輕差異大的樣本對合謀結果的影響,從而達到抑制合謀噪聲的目的。仿真實驗結果表明,TFWA擁有強大的合謀綜合能力:通過適當擴大窗口半徑,合謀幀可以逼近原始載體;合謀噪聲的減小有助于增強隱蔽信號的檢測敏感性。
　　 其次,提出了一種適合于視頻隱寫分析的自適應二級噪聲分類處理方法。合謀器在實際情況下總是存在

4、噪聲干擾,二級噪聲分類技術將這些噪聲按不同成分進行處理。它利用視頻流由于視頻標準易于得到的信息,捕捉由于光照變化和劇烈運動引起的合謀噪聲;同時,根據(jù)合謀輸出數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性,找出疊加的其他不可忽略的成分。通過定義合謀窗口內視頻內容變化因子,對噪聲分類的閾值進行自適應調整。
　　 針對不同嵌入率的空域、頻域甚至經(jīng)過擴頻調制的隱寫視頻數(shù)據(jù)進行實驗,本文提出的隱寫分析方法,在隱寫嵌入率不超過10％的情況下,正確檢測率可以達到99.8％以