水印攻擊和隱寫分析

水印攻擊和隱寫分析第一頁，共四十四頁，2022年，8月28日6.1Stirmark使用指南【實驗?zāi)康摹俊緦嶒灜h(huán)境】【原理簡介】【實驗步驟】第二頁，共四十四頁，2022年，8月28日【實驗?zāi)康摹苛私馑」舻幕靖拍?。掌握Stirmark工具的安裝和使用方法，使用Stirmark工具對某種水印算法進(jìn)行攻擊，驗證該水印算法的性能，并對攻擊結(jié)果進(jìn)行相應(yīng)的分析。第三頁，共四十四頁，2022年，8月28日【實驗環(huán)境】(1)WindowsXP或Vista操作系統(tǒng)(2)Stirmark軟件(3)S-tools工具(4)Ultraedit編輯軟件第四頁，共四十四頁，2022年，8月28日【原理簡介】對水印的性能建立合理的評估方法和基準(zhǔn)是數(shù)字水印研究的一個重要內(nèi)容。在對水印系統(tǒng)進(jìn)行性能評價的過程中，需要對水印系統(tǒng)進(jìn)行一系列的攻擊，以測試其性能，這些攻擊是指一個水印系統(tǒng)在實際使用過程中可能會遭受的有意或無意的各種攻擊。有意的攻擊是指為了去除水印而采取的各種處理方法，這種攻擊往往是惡意的；無意的攻擊是指含水印的載體在使用的過程中不可避免的受到諸如有損壓縮、噪聲影響的處理。第五頁，共四十四頁，2022年，8月28日水印測試主要是從水印魯棒性角度來考慮，也即當(dāng)水印在遭受各種攻擊后仍能提取水印，但目前并沒有一個統(tǒng)一的測試標(biāo)準(zhǔn)，大部分測試標(biāo)準(zhǔn)都只能針對某一種水印算法。為了得到一個統(tǒng)一的水印測試標(biāo)準(zhǔn)，很多學(xué)者和組織進(jìn)行了水印測試標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)方面的研究，英國劍橋大學(xué)的FabienPetitcolas設(shè)計一個通用的水印基準(zhǔn)測試軟件StirMark，該工具已經(jīng)變成數(shù)字水印領(lǐng)域使用最為廣泛的水印技術(shù)評測工具。Stirmark可從多個方面來評測水印算法的魯棒性，模擬多種水印攻擊手段來測試水印的魯棒性。第六頁，共四十四頁，2022年，8月28日【實驗步驟】1.安裝Stirmark軟件2.添加測試圖像集3.選擇測試類型4.初始化參數(shù)5.執(zhí)行測試程序6.閱讀日志文件，觀察結(jié)果7.提取攻擊后的水印信息第七頁，共四十四頁，2022年，8月28日1.安裝Stirmark軟件Strimark解壓縮后得到Bin、Media、Profiles、sources四個目錄和說明文檔。執(zhí)行文件(Bin)目錄包含基準(zhǔn)測試程序(Benchmark)目錄和水印算法庫文件(Libraries)目錄，其中Benchmark目錄中包含Stirmark基準(zhǔn)測試可執(zhí)行程序和測試輸出的日志文件。配置文件（Profiles）目錄包含測試所需配置文件，Stirmark基準(zhǔn)可執(zhí)行程序的命令行可以指定配置文件。媒體集（Image）目錄包含了輸入Input文件夾和輸出Output文件夾。第八頁，共四十四頁，2022年，8月28日2.添加測試圖像集為在配置文件中指定測試圖像集，需在[ImageFolders]節(jié)點下將Foldern指定為測試圖像集文件夾相對于輸入文件夾的相對路徑，n是文件夾序號，例如：[ImageFolders]Folder1=Image/Set1然后生成一個嵌入水印信息的圖像，并將其保存在Media/Input/Images/set1目錄下。第九頁，共四十四頁，2022年，8月28日3.選擇測試類型Stirmark基準(zhǔn)測試程序包含了大部分常用測試方法，如JEPG壓縮、幾何變換等，同時也保留了相應(yīng)的擴(kuò)展接口，用戶可自定義新的測試。Stirmark基準(zhǔn)測試程序通過配置文件來定義測試和設(shè)置測試參數(shù)。通過修改Profiles中的SMBsettings.ini設(shè)定測試類型，用戶也可自定義ini文件。在SMBsettings.ini文件中選擇測試類型為：Test_PSNR、Test_AddNoise、Test_JPEG、Test_ConvFilter、Test_SelfSimilarities、Test_RotationCrop、Test_RotationScale、Test_Affine。第十頁，共四十四頁，2022年，8月28日4.初始化參數(shù)在SMBsettings.ini文件中設(shè)置初始化參數(shù)：a、Test_PSNR，起始值為0，終止值為100，步進(jìn)為50b、Test_AddNoise，起始值為10，終止值為50，步進(jìn)為20c、Test_JPEG，質(zhì)量因子為15，25和35d、Test_ConvFilter，使用高斯濾波e、Test_SelfSimilarities，使用rgb色系，r，g通道，交換攻擊f、Test_RotationCrop,旋轉(zhuǎn)角度為-5,0.75,10g、Test_RotationScale,旋轉(zhuǎn)角度為-5,0.75,10h、Test_Affine，x軸不變，y軸坐標(biāo)為x軸坐標(biāo)的0.05倍與y軸坐標(biāo)之和，再固定向上平移1個單位；x和y都變化第十一頁，共四十四頁，2022年，8月28日5.執(zhí)行測試程序Stirmark基準(zhǔn)測試程序使用3個參數(shù)作為命令行選項，各參數(shù)的含義如下：數(shù)字水印算法庫文件：程序缺省的設(shè)置是EmbedDLL.dll；配置文件包含了運行測試時各參數(shù)，同時也可以為不同的數(shù)字水印應(yīng)用程序使用不同的配置，文件使用的默認(rèn)配置文件為SMBsettings.ini；日志文件：用于導(dǎo)出結(jié)果，默認(rèn)的日志文件是SMBReport.log。打開Dos命令行，進(jìn)入Stirmark的安裝目錄，然后進(jìn)入Bin\Benchmark，在目錄下執(zhí)行BenchmarkSMBsettings.iniEmbedDLL.dllSMBReport.log。第十二頁，共四十四頁，2022年，8月28日6.閱讀日志文件，觀察結(jié)果執(zhí)行程序無誤后得到日志文件SMBReport.log，打開日志文件，查看執(zhí)行結(jié)果。第十三頁，共四十四頁，2022年，8月28日7.提取攻擊后的水印信息從Media\output\images\set1目錄下找到watermarkedlena_ROT_90.bmp文件，表示該文件被旋轉(zhuǎn)90度。采用第三章DCT水印提取算法提取水印信息，該圖像隱藏的水印信息是1234567CAB。攜密載體被旋轉(zhuǎn)90度后，提取的水印信息是亂碼，表示該算法不能抵抗旋轉(zhuǎn)攻擊。第十四頁，共四十四頁，2022年，8月28日6.2LSB信息隱藏的卡方分析【實驗?zāi)康摹俊緦嶒灜h(huán)境】【原理簡介】【實驗步驟】【思考題】第十五頁，共四十四頁，2022年，8月28日【實驗?zāi)康摹苛私馐裁词请[寫分析（steganalysis），隱寫分析與信息隱藏和數(shù)字水印的關(guān)系。掌握基于圖像的LSB隱寫的分析方法，設(shè)計并實現(xiàn)一種基于圖像的LSB卡方隱寫分析方法。第十六頁，共四十四頁，2022年，8月28日【實驗環(huán)境】(1)WindowsXP或Vista操作系統(tǒng)(2)MATLAB7.1科學(xué)計算軟件(3)圖像文件man.bmp第十七頁，共四十四頁，2022年，8月28日【原理簡介】隱寫術(shù)和隱寫分析技術(shù)是互相矛盾又是相互促進(jìn)的，隱寫分析是指對可疑的載體信息進(jìn)行攻擊以達(dá)到檢測、破壞，甚至提取秘密信息的技術(shù)，它的主要目標(biāo)是為了揭示媒體中隱蔽信息的存在性，甚至只是指出媒體中存在秘密信息的可疑性。圖像LSB信息隱藏的方法是用嵌入的秘密信息取代載體圖像的最低比特位，原來圖像的7個高位平面與代表秘密信息的最低位平面組成含隱蔽信息的新圖像。雖然LSB隱寫在隱藏大量信息的情況下依然保持良好的視覺隱蔽性，但使用有效的統(tǒng)計分析工具可判斷一幅載體圖像中是否含有秘密信息。目前對于圖像LSB信息隱藏主要分析方法有卡方分析、信息量估算法、RS分析法和GPC分析法等。第十八頁，共四十四頁，2022年，8月28日卡方分析的步驟是：設(shè)圖像中灰度值為j的象素數(shù)為hj，其中0≤j≤255。如果載體圖像未經(jīng)隱寫，h2i和h2i+1的值會相差很大。秘密信息在嵌入之前往往經(jīng)過加密，可以看作是0、1隨機分布的比特流，而且值為0與1的可能性都是1/2。如果秘密信息完全替代載體圖像的最低位，那么h2i和h2i+1的值會比較接近，可以根據(jù)這個性質(zhì)判斷圖像是否經(jīng)過隱寫。第十九頁，共四十四頁，2022年，8月28日定量分析載體圖像最低位完全嵌入秘密信息的情況：嵌入信息會改變直方圖的分布，由差別很大變得近似相等，但是卻不會改變h2i+h2i+1的值，因為樣值要么不改變，要么就在h2i和h2i+1之間改變。令

顯然這個值在隱寫前后是不會變的。如果某個樣值為2i，那么它對參數(shù)q的貢獻(xiàn)為1/2；如果樣值為2i+1，對參數(shù)q的貢獻(xiàn)為-1/2。載體音頻中共有

2h2i*個樣點的值為2i或2i+1，若所有樣點都包含1比特的秘密信息，那么每個樣點為2i或2i+1的概率就是0.5。第二十頁，共四十四頁，2022年，8月28日當(dāng)2h2i*較大時，根據(jù)中心極限定理，下式成立：其中->N(0,1)表示近似服從正態(tài)分布所以，服從卡方分布。上式中，k等于h2i和h2i+1所組成數(shù)字對的數(shù)量，h2i*為0的情況不計在內(nèi)。r越小表示載體含有秘密信息的可能性越大。結(jié)合卡方分布的密度計算函數(shù)計算載體被隱寫的可能性為：如果p接近于1，則說明載體圖像中含有秘密信息。第二十一頁，共四十四頁，2022年，8月28日【實驗步驟】1.LSB嵌入和直方圖變化

對圖像進(jìn)行LSB嵌入，并比較嵌入秘密信息前后的直方圖變化。2.卡方分析函數(shù)3.LSB卡方分析第二十二頁，共四十四頁，2022年，8月28日【思考題】1.如果秘密信息沒有嵌滿所有像素，并且嵌入位置隨機分布于整個圖像，而分析者很難知道秘密信息所在位置，卡方分析方法就很難生效?？梢允褂脗坞S機序列隨機在載體的最低比特位嵌入信息，使用上述卡方分析方法判斷載體是否攜密，驗證卡方分析方法在上述隱寫算法情況下是否有效。第二十三頁，共四十四頁，2022年，8月28日6.3LSB信息隱藏的RS分析【實驗?zāi)康摹俊緦嶒灜h(huán)境】【原理簡介】【實驗步驟】第二十四頁，共四十四頁，2022年，8月28日【實驗?zāi)康摹苛私釸S隱寫分析的原理，掌握一種圖像LSB隱寫算法的分析方法，設(shè)計并實現(xiàn)一種基于圖像LSB隱寫的RS隱寫分析算法。第二十五頁，共四十四頁，2022年，8月28日【實驗環(huán)境】(1)WindowsXP或Vista操作系統(tǒng)(2)MATLAB7.1科學(xué)計算軟件(3)圖像文件lena.bmp(4)S-Tools工具第二十六頁，共四十四頁，2022年，8月28日【原理簡介】RS主要是針對采用偽隨機LSB嵌入算法進(jìn)行攻擊的一種方法。RS方法不但能檢測出圖像是否隱藏信息，而且還能比較準(zhǔn)確的估算出隱藏的信息長度。RS隱寫分析算法考慮圖像各個位平面之間具有一定的非線性相關(guān)性，當(dāng)利用LSB隱寫算法隱藏秘密信息后，這種相關(guān)性就會被破壞。只要能找出衡量這一相關(guān)性的方法，并對隱藏秘密信息前后的情況加以對比，就有可能設(shè)計出隱寫分析方法。RS隱寫分析方法的理論核心是：任何經(jīng)過LSB隱寫的圖像，其最低比特位0，1分布滿足隨機性，即0，1的取值概率均為1/2，而未經(jīng)過隱寫的圖像不存在此特性。第二十七頁，共四十四頁，2022年，8月28日對于一個M*N像素的圖片，設(shè)各個像素的值取自集合P，例如一個8bit的灰度圖像，P={0,1,2,....,255}。將這些像素分為有著n個相鄰像素的子集，例如n可以取值為4，記為G=（x1，x2，x3，x4）。進(jìn)一步利用如下函數(shù)表示圖像塊的空間相關(guān)性函數(shù)f使得每一個集合G都對應(yīng)一個實數(shù)。G中的噪聲越大，函數(shù)f的值越大。f值越小，說明圖像相鄰像素之間的起伏越小，而圖像塊的空間相關(guān)性越強。第二十八頁，共四十四頁，2022年，8月28日定義集合P上的3個函數(shù)：交換函數(shù)F1：

，偏移函數(shù)F-1：

，恒等變換F0：

。復(fù)雜度分辨函數(shù)f和三種變換函數(shù)F定義以下三種類型的元素組R，S，U。RegularG：

，也就是說對G中的元素進(jìn)行變換之后增大了元素之間的差別程度，R表示正則組。SingularG：

，也就是說對G正的元素進(jìn)行變換之后減小了元素之間的差別程度，S表示奇異組。UnusableG：

，也就是對G中的元素進(jìn)行變換之后元素之間的差別程度幾乎不變，G表示無用組。第二十九頁，共四十四頁，2022年，8月28日引入偽裝M，它的取值范圍是-1，0，1。對應(yīng)著F-1，F(xiàn)0，F(xiàn)1三個變換函數(shù)。記對于偽裝M的R組的數(shù)量為RM，類似的S組記為SM。例如G=（27，28，26，25），M=（1，0，1，0），則-M=(-1,0,-1,0)。于是就得到FM(G)=(26,28,27,25)，F(xiàn)-M(G)=(28,28,25,25)。對于一個原始不包含隱藏信息的載體來說具有下面的規(guī)律：(式6.3.3)但是當(dāng)在載體中嵌入了秘密信息的話，就會有下面的式子成立：(式6.3.4)也即對于一個待檢測的載體，只需要得到上述的統(tǒng)計量，然后通過對比這四個統(tǒng)計參數(shù)之間的大小關(guān)系就能夠判斷出載體中是否含有秘密信息。第三十頁，共四十四頁，2022年，8月28日RS算法不但能判斷載體是否含有密碼信息，RS隱寫分析算法還能夠估計出隱寫容量。上面算出的一組RM、SM、R-M、S-M是在比例為p/2（p為隱寫率）的樣點值已經(jīng)作了一次F1變換情況下得到的。將該隱寫體的所有樣點值應(yīng)用

變換，相對于原始載體則有比例為（1-p/2）的樣點值作了

變換，計算此時RM、SM、R-M、S-M值。如下圖所示，得到兩組這四個統(tǒng)計量的數(shù)據(jù)，將這四對數(shù)據(jù)連線并相交得到。第三十一頁，共四十四頁，2022年，8月28日具體步驟如下：將待檢測圖像分成若干大小相等的圖像塊，通常定義n=4，對每個小圖像塊定義一個掩模算法函數(shù)，通常為M(0,1,1,0)，即

結(jié)合公式判斷此圖像小塊屬于Regular或Singular，遍歷整幅圖像得到

并定義為

(6.3.5)改變掩模算法函數(shù)，令M為（0，-1，-1，0）重復(fù)操作1得到

和

。第三十二頁，共四十四頁，2022年，8月28日將圖像數(shù)據(jù)的LSB位取反，用獲得的數(shù)據(jù)重復(fù)操作1和操作2，得到

以及

結(jié)合如下方程： (6.3.6)其中：

解方程（），取絕對值較小的x，計算嵌入率p為：

。第三十三頁，共四十四頁，2022年，8月28日【實驗步驟】1.隱藏信息并分析2.利用S-tools工具在原始載體中隱藏秘密信息

隱藏的秘密信息文件為hidden.txt，載體圖像為Lena.bmp (1)把載體圖像拖入S-tools界面，并隱藏秘密信息 (2)隱藏后，出現(xiàn)原始圖片和攜密圖片，將攜密圖片另存為Lenahidden.bmp3.利用上述算法估計隱寫率第三十四頁，共四十四頁，2022年，8月28日6.4基于SPA的音頻隱寫分析【實驗?zāi)康摹俊緦嶒灜h(huán)境】【原理簡介】【實驗步驟】第三十五頁，共四十四頁，2022年，8月28日【實驗?zāi)康摹苛私馐裁词浅闃訉Ψ治?samplepairsanalysis，SPA)方法基本原理，掌握使用SPA方法來判斷音頻文件是否經(jīng)過LSB隱寫，設(shè)計并實現(xiàn)一種基于SPA的音頻隱寫分析。第三十六頁，共四十四頁，2022年，8月28日【實驗環(huán)境】(1)WindowsXP或Vista操作系統(tǒng)(2)MATLAB7.1科學(xué)計算軟件(3)攜秘音頻文件第三十七頁，共四十四頁，2022年，8月28日【原理簡介】LSB隱寫分析方法有很多種，本節(jié)介紹抽樣對分析(samplepairsanalysis，SPA)方法來分析音頻文件是否經(jīng)過LSB隱寫。在SPA算法中，要用到RS算法中所定義的函數(shù)，即式（）在這里定義該函數(shù)為f(G)，用f(G)函數(shù)來描述信號的時域相關(guān)性。在音頻信號中，相鄰抽樣值對之間有很高相關(guān)性。因此選擇相鄰的抽樣值對(xi,xi+1)來構(gòu)成一個抽樣組。在LSB隱寫之后，函數(shù)

的期望值變?yōu)?

函數(shù)f(G)的期望值變化為：第三十八頁，共四十四頁，2022年，8月28日在LSB隱寫過程中（假設(shè)隱寫率為α），若秘密信息隨機地嵌入到音頻載體中，抽樣值對(xi,xi+1)將會有四種變化模型：10模型：xi變化，xi+1不變化；

01模型：xi+1變化，xi不變化；

11模型：xi和xi+1都變化；

00模型：xi和xi+1都不變化；

假設(shè)抽樣值用B比特的二進(jìn)制表示，令Y為抽樣值最重要的B-1比特值，U為LSB比特的值。因此，X=2Y+U。這樣就能表示為：在下表中對

進(jìn)行統(tǒng)計。第三十九頁，共四十四頁，2022年，8月28日n>mn=mn<mk=0,j=00k=0,j=0α-α2/2k=0,j=00k=0,j=1k=0,j=1α2/2-αk=0,j=1k=1,j=0k=1,j=0α2/2-αk=1,j=0k=1,j=10k=1,j=1α-α2/2k=1,j=10實驗數(shù)據(jù)表明，k=0,j=1,n>m的抽樣值對的數(shù)量和k=0,j=0,n>m的抽樣值對的數(shù)量近似相等，而且，k=0,j=1,n<m抽樣值對的數(shù)量和

抽樣值對的數(shù)量也近似相等。因此，這些對于式(6.4.3)不會有任何影響，由于LSB隱寫方式并不會改變n和m的值，因此式(6.4.3)的變化主要是由那些n=m的抽樣值對所引起的。同時，k=0,j=0和k=1,j=1的抽樣值對的數(shù)量要大于k=0,j=1和k=1,j=0的抽樣值對的數(shù)量，因此式(6