JPEG图像的密写与密写分析.ppt

7.4 JPEG图像的密写与密写分析 JPEG图像密写软件 Jsteg OutGuess F5 改变了载体图像的DCT直方图或分块效应 JPEG压缩过程 将原始图像分割为8×8的小块 每小块作二维DCT变换 左上角为直流，zigzag扫描，对应频率从低到高 对DCT系数进行量化 对不同频率成分采用不同的量化步长 量化后的DCT系数是整数 JPEG压缩过程 标准量化表 Jsteg密写 将秘密信息嵌入在量化后的DCT系数的LSB上。但原始值为－1，0，＋1的DCT系数除外。 提取秘密信息时：将图像中不等于－1，0，＋1的量化DCT系数的LSB取出即可 例如 原图像块的象素值为 Jsteg密写 DCT变换后的系数矩阵为 Jsteg密写 以标准量化表量化后的系数矩阵为 Jsteg密写 其中，只有两个系数可以隐藏秘密信息，如果需要隐藏的为01 Jsteg密写 用量化表进行逆量化，做逆DCT变换，得到密写图像块 对比发现，几乎每个象素都有变化 Jsteg密写的问题 Jsteg密写就是对DCT系数进行LSB密写，用c2分析可以进行密写分析 基于量化表调整的密写 Jsteg密写可嵌入的DCT系数非常少，因此密写量较小 提出基于量化表调整的密写：不使用标准量化表 例 上例中图像块的DCT系数用新的量化表量化 基于量化表调整的密写 有较多的量化DCT系数可以进行密写 问题 仍然是LSB密写，用c2分析可以进行密写分析 量化表中量化步长的异常，会引起分析者怀疑 F5密写 JPEG图像的DCT系数特点 DCT系数的绝对值越大，其出现的频率越低 随着DCT系数绝对值的升高，其出现次数下降的幅度减小 F3密写 F5密写方法是由F3、F4发展而来 F3密写 每个非0的DCT系数用于隐藏1比特秘密信息 秘密信息与DCT系数的LSB相同，则不改动；不同则将DCT系数绝对值减1，符号不变 如果原始值为＋1或－1，嵌入比特0时，变为0，此隐藏视为无效，在下一个系数上重新嵌入 提取时：将不为0的DCT系数的LSB取出即可 F3密写 F3密写的特点 密写是将绝对值减1，而不是LSB替换，因此可以抵抗c2分析 漏洞：“原始值为＋1或－1，嵌入比特0时，变为0，此隐藏视为无效，在下一个系数上重新嵌入”，造成隐藏了更多的比特0，因此密写后DCT系数直方图中，偶数位置上的灰色柱比奇数位置上的要突出 F3密写 奇数代表秘密信息1，偶数代表秘密信息0 F3密写 F4密写 F4密写 用正奇数和负偶数代表秘密信息1 用负奇数和正偶数代表秘密信息0 值为0的DCT系数仍然不负载秘密信息 当欲嵌入的比特与DCT系数代表的信息不同时，同样将绝对值减1，符号不变 如果嵌入时产生了0系数，同样无效，在下一个系数上重新嵌入 与F3的区别 不仅嵌入比特0时可能产生无效隐藏，嵌入比特1时也会产生无效隐藏，需要重新嵌入 所以偶数柱比奇数柱突出的特点不会出现 F4密写 F5密写 F5密写 在F4的基础上，添加了混洗技术和矩阵编码技术 混洗：使秘密信息分布在整个图像中 如果可携带秘密信息的DCT系数个数大于秘密信息长度，采取混洗的方法，随机选择系数进行嵌入 矩阵编码：增加嵌入效率 F5密写：矩阵编码 LSB密写 嵌入1比特可能修改也可能不修改原数据，概率为0.5 则每个LSB的修改可以平均嵌入2比特信息 矩阵编码的目的是，使得每个LSB的修改可以嵌入更多的比特信息 在2^k-1个原始数据的LSB中最多改动1比特达到嵌入k比特的效果 k=1：普通LSB密写 k=2：在3个数据上，只修改1比特，代表嵌入2比特 矩阵编码 例如：k=2 设a1, a2, a3是三个载体数据的LSB 设x1, x2是要嵌入的秘密比特 如果 ，不改变原数据 如果 ，改变a1 如果 ，改变a2 如果 ，改变a3 提取：a1与a3异或为x1，a2与a3异或为x2 矩阵编码 矩阵编码的特点 嵌入2比特平均修改3/4个LSB（普通LSB：嵌入2比特平均修改1个LSB），嵌入效率比普通LSB高。同样嵌入量，对图像的修改少，失真小 用3个数据负载2比特（普通LSB：1个数据负载1比特），载体数据利用率比普通LSB低 矩阵编码 k越大，载体数据利用率越低，嵌入效率越高 F5密写 步骤 进行JPEG压缩，量化DCT系数 混洗DCT系数 确定k，并计算 实施矩阵编码嵌入 逆混洗，产生密写后的图像 F5密写 要求：可嵌入的DCT系数的个数大于秘密信息的长度 特点 增加了嵌