基本信息
- 项目名称：
- 防御性隐写：一种对抗隐写分析的新方法
- 来源：
- 第十二届“挑战杯”作品
- 小类：
- 信息技术
- 大类：
- 自然科学类学术论文
- 简介：
- 在本文中，作者通过在隐写图片中引入逆向加性噪声，使隐写分析器对隐写信道的前提假设无效化，从而提高隐写信道的安全性。作者还提出了一种基于网络流的最优隐写算法，其实验结果表明，可在不增大掩体图片与隐写图片间海明距离(Hamming Distance)的情况下有效降低信息嵌入带来的统计性失真，且该算法支持全局交互的失真函数。
- 详细介绍：
- 本文为信道中存在被动态监听者的隐写通信系统给出了一种提高隐写安全性的新策略。这种防御性隐写系统引入了一种能够打破检测函数对信道前提假设的逆向加性噪声，使检测函数无效化，从而提高隐写通讯的安全性。批处理隐写分析并未在本文中被考虑。相反，本文中所有的检测函数都假设为是独立且无记忆的。除了分析Cachin定义的隐写安全的局限性，LSB匹配嵌入被作为特例用来具体讨论本文提出的防御性隐写策略。其实验结果表明，通过打破检测函数对隐写信道的前提假设，隐写系统的安全性可被有效提高，虽然该过程可能增加掩体与隐写图片间的相对熵。作者提出的另一种基于网络流的最优隐写算法根据罚函数修正嵌入操作，以实现统计性失真的最小化。实验结果表明，该方法能够在不同的嵌入率下，将失真保持在相对稳定的水平。
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撰写目的和基本思路
- 在本文中，作者通过在隐写图片中引入逆向加性噪声，使隐写分析器对隐写信道的前提假设无效化，从而提高隐写信道的安全性。作者提出的基于网络流的最优隐写算法将嵌入过程看作为状态转换网络中的像素流；而最优嵌入就是在限定条件下找到该网络的最小成本流，其中成本对应失真函数的增量。
科学性、先进性及独特之处
- 作者首先讨论了统计恢复的局限性，解释了隐写过程中保持隐写图片与掩体图片统计分布一致的不必要性。结合实验结果，作者说明了在掩体图片源保持私密的前提下，相对熵与隐写安全并不是必然相关的。作者提出的基于网络流的最优隐写算法将嵌入过程看作为状态转换网络中的像素流，实现隐写过程对像素点的批处理，可大大降低全局交互失真函数的优化成本。
应用价值和现实意义
- 本文提出的方法可应用于对系统安全性或隐秘性要求较高的隐写通信，数字水印等信息隐藏的领域。相较于统计恢复，该方法可在不降低隐写容量的情况下有效提高隐写信道的安全性。作者提出的基于网络流的最优隐写可对全局交互的失真函数实现最优嵌入，且以像素流为单位的优化过程可有效控制运算成本。
学术论文摘要
- 本文介绍了一种用于对抗隐写分析的新方法。其名为防御性隐写。作者针对统计恢复的局限性进行了讨论，解释了保持隐写图片与掩体图片统计分布一致的不必要性。实验结果表明，在掩体图片源保持私密的前提下，相对熵与隐写安全并不是必然相关的。针对此发现，作者通过在隐写图片中引入逆向加性噪声，使隐写分析器对隐写信道的前提假设无效化，从而提高了隐写信道的安全性。
获奖情况
- 本申报作品英文原稿"Defensive Steganography: A Novel Way against Steganalysis"以及作者其他4篇相关论文已被相应会议录用，将分别由Springer LNCS, IEEE, IEEE CS, AMR出版，并被EI, ISTP 检索。
鉴定结果
- 根据教育部科技查新工作站(Z05)给出的检索报告，未发现有与该论文要点相同的报道（后附检索报告书）。
参考文献
- T. Pevný, et al.: Information Hiding, 12th International Conference, LNCS, 161, (2010) R.K. Ahuja, et al.: Prentice Hall (1993). C. Cachin: Information Hiding, 2nd International Workshop, LNCS, 1525 (1998). A. D. Ker, et al.: In Media Watermarking, Security, and Forensics 2011. J. Fridrich, et al.: In 13th Information Hiding Conference, 2011.
同类课题研究水平概述
- 上世纪90以来，信息隐藏作为信息安全的重要课题越发受到国际学术界的重视。无论是针对多媒体产品版权保护的数字水印还是用于基于不可靠信道机密通信的隐写，公开发表的论文都逐年上升。 随着信息隐藏技术的快速发展，越来越多的信息都使用各种数字文件作为掩体，通过隐写算法在其中嵌入秘密信息，在互联网上传播。这些隐写算法并不会改变原始掩体的文件大小、也不会产生人类感官能够察觉的改变。同时，也有越来越多的人因这些机密信息的重要性，尝试使用各种隐写分析方法对信道进行监听，尝试截获、甚至提取接入在掩体文件中的隐写信息。 研究者指出，许多隐写检测方法都是通过检测隐写掩体的统计异常来判断文件是否包含嵌入信息的，因此在隐写信息的嵌入过程中，可以通过对嵌入信息的统计特征进行补偿来增强隐写掩体对特定隐写检测方法的防御能力。然而补偿算法可能会扩大对源载体的改写范围，也有研究者可通过使用编码方法提高嵌入效率（嵌入位数与单位失真的比）提高隐写安全性。 面对层出不穷的隐写算法和隐写检测方法，许多传统的信息论的方法都不再适用。无论是隐写算法还是隐写检测的基本框架都需要进一步完善。 本作品对普通隐写系统进行了防御性扩展，定义了防御性隐写的基本框架 [附件1]。网络流算法被用于对嵌入噪声进行全局优化 [附件2-4]，已实现最优嵌入。同时为了实现相关隐写方法大规模应用，作者还提出了通用的隐秘通讯协议 [附件5]。
