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西安电子科技大学硕士学位论文基于图像的信息隐藏技术研究姓名：党小宝申请学位级别：硕士专业：检测技术与自动化装置指导教师：郭宝龙20090101基于图像的信息隐藏技术研究作者：党小宝学位授予单位：西安电子科技大学相似文献(5条)1.期刊论文乔小燕.孙兴华.杨静宇.QIAOXiao-yan.SUNXing-hua.YANGJing-yu基于视觉冗余性的图像信息隐藏-计算机应用2006,26(1)信息隐藏的原理就是利用载体中存在的冗余信息来隐藏秘密对象.依据人类对于图像的视觉冗余特性研究了空域上的信息隐藏,给出了基于最低有效位(LSB)和其他多位隐藏和检测方法的算法和流程,并且通过编程实现;进一步对不同比特位隐藏效果作出定量、定性分析,从视觉冗余性角度讨论了数据嵌入位置问题;最后利用熵值评价隐藏结果.实验结果表明,该方法能够根据视觉冗余性寻找到最佳嵌入位置,将对信息隐藏技术有一定的指导作用.2.学位论文乔小燕基于空域的信息隐藏及检测研究2006信息隐藏是近年来信息安全领域一个新兴的研究方向，它利用人类感觉器官对数字信号的感觉冗余，将一个消息隐藏在另一个消息中，而由于在隐藏后外部表现的只是载体消息的外部特征，故并不改变其基本特征和使用价值。信息隐藏检测就是分析载体图像以证明是否存在秘密信息的技术。本文首先介绍了基于空域信息隐藏的基本原理，从色彩空间和信息论两个角度研究了图像隐藏的理论模型。为了能最大限度的利用LSB隐藏信息，而不影响鲁棒性，在原有LSB算法基础上，本文提出了一种基于信源熵的信息隐藏方法。该方法对不同比特位隐藏效果作出定量、定性分析，从视觉冗余性角度讨论了数据嵌入位置问题，最后利用熵值评价隐藏效果。实验表明，该方法能够平衡嵌入数据量和鲁棒性两个因素，从而找到信息的最佳嵌入位置。本文对不同类型的信息隐藏检测技术进行了深入的理论分析和实验验证，通过对比分析了各种算法的优缺点。视觉检测并不能对所有载体图像做出判决，因此本文提出了基于拉普拉斯滤波的检测方法。算法基于当图像隐藏有信息时，拉普拉斯滤波值会有明显改变的事实，利用统计规则得到的滤波差值作为阈值检测隐秘图像。实验表明，当嵌入信息大小达一定比例时，检测正确率较高。3.学位论文王媛媛基于小波域纹理分析的图像自适应信息隐藏2008互联网的飞速发展已从根本上改变了人们的生活方式，使人与人之间的交流和沟通变得更加方便、快捷。但与此同时，网络的开放性又使得数据在传输过程中有可能遭受到各种攻击。因此，确保在网络上传输的数据的安全性已成为信息安全领域的重要课题。信息隐藏作为信息安全领域中的一项新兴技术应运而生，它是将秘密信息隐藏在数字媒体中以实现隐蔽通信。本文介绍了信息隐藏的基础理论，研究了基于人类视觉特性的隐藏算法，提出了一种以彩色图像为载体的变换域自适应嵌入方法。由于小波变换具有符合人类视觉的特点，且第二代提升小波算法的整数形式可以实现图像的无损重构，本文采用9/7整数提升小波变换将彩色载体图像转到变换域并完成信息隐藏。一级小波变换后的低频子带保留有原图像大部分能量和主要视觉特性，且低频系数比中高频系数有更好的鲁棒性，因此本算法在小波域的低频子带上进行。传统方法中对秘密信息多采用统一的嵌入深度，由于没有充分利用人眼的视觉特征导致合成图像的失真较大。本文采用纹理分析的方法，利用熵值、变异度将低频子带划分成平滑、边缘、纹理区域，再由各区域的视觉阈值决定不同的嵌入深度实现自适应隐藏，在兼顾图像视觉质量的前提下增加秘密信息的嵌入量。另外，预处理时将小波低频系数末比特清零，可简单实现信息隐藏的盲恢复，提高了通信效率和秘密信息的安全性；对秘密图像进行混沌加密增强了系统的安全性；对原始载体图像采用动态直方图调整，避免因溢出问题而造成秘密数据丢失。本算法对复杂纹理性的图像在变换域上嵌入率可达9.13％，且常规的鲁棒性实验表明本文方法可获得较好的恢复图像。4.期刊论文王媛媛.俞一彪.WANGYuan-yuan.YUYi-biao基于小波域纹理分析的图像自适应隐藏算法-电路与系统学报2010,15(1)提出了一种以彩色图像为载体的变换域自适应嵌入方法,根据小波变换后的低频子带保留有原图像大部分能量和主要的视觉特性,利用熵值、标准差进行纹理分析并标记出平滑、边缘、纹理区域,再由各区域的视觉阈值决定不同的信息嵌入深度.预处理时将小波低频系数末比特清零,实现信息隐藏的盲恢复.此变换域方法对复杂纹理性的图像嵌入率可达13.89%,且常规的鲁棒性实验表明本文方法可获得较好的恢复图像.5.学位论文王传安基于信息熵SVM的ICMP隐蔽通道检测研究2009网络隐蔽通道技术是一种被广泛应用的网络攻击技术，该技术利用网络通信数据作为载体进行秘密通信。网络隐蔽通道中的通信具有隐蔽性，再加上普通的网络安全产品自身的局限性，这使得网络隐蔽通道中的信息传递活动很难被检测到。网络隐蔽通道可以构建在TCP/IP模型的各层上(物理层、网络层、传输层、应用层)的很多协议上，相对于其它层的协议而言ICMP协议有着天然的优势：许多网络设备认为ICMP流量是良性，对其负载部分不进行检测，攻击者可以将生成的任意信息隐藏在ICMP的有效负载中，构成隐蔽通道。关于ICMP下的隐蔽通道检测研究就是在这样的背景下开始的。br 本文对ICMP协议进行分析后，提出了使用ICMP协议构建隐蔽通道的方法，并在C++Builder6.0下实现。针对ICMP隐蔽通道的检测，目前通常采用标准支持向量机的方法，但训练时间过高，不适于大规模数据集的检测。我们在深入研究ICMP数据流熵标准差和熵值分布特性的基础上，发现近95％的ICMP数据包中不含有隐蔽通道，如果将这些数据筛选掉，在获得较高的分类精度、检测率的同时，大大缩减了训练时间。基于这样的思想，我们提出了基于信息熵的训练样本集缩减策略，并进一步构造出可用于大规模数据集下ICMP负载隐蔽通道检测模型-信息熵支持向量机模型。br 信息熵支持向量机模型中核函数的选取问题也是我们的重点研究内容之一。针对在求解实际问题时使用单一核函数，SVM的性能很难达到最优，学习能力与推广能力较弱等问题，我们建立了若干选取规则，分别解决了核函数的类型及核参数选取的问题，提出了不同于传统意义的核函数的选取方法，并构造出一种有效的混合核函数。br 通过本文的工作，希望能够对今后大规模数据集下的其他类型的网络隐蔽通道的检测研究，提供新的参考。本文链接：：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：23d19312-4106-48be-9961-9df900dbae2f下载时间：2010年9月22日