信息隱藏原理及應用第8章隱寫分析技術本章目標在讀完本章之后，你應該能夠：理解隱寫分析技術。了解隱寫技術的分類。理解隱寫分析的評價指標。理解隱寫分析通用原形系統(tǒng)及相應的算法。8.1隱寫分析概述8.1.1隱寫分析定義隱寫分析(steganalysis)技術是對表面正常的圖像、音頻、視頻等媒體信號（尤其是通過互聯(lián)網(wǎng)進行傳輸?shù)男盘枺┻M行檢測，判斷其中是否嵌有秘密信息（這些秘密信息是通過一定的隱寫算法嵌入的），甚至只是指出媒體中存在秘密信息的可能性，這樣就可以找到敵對隱蔽通信的信源，從而阻斷隱蔽通信的信道。由于隱寫者必須通過修改原始數(shù)據(jù)才能實現(xiàn)秘密信息的嵌入，因此載體數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性不可避免地會發(fā)生一些變化。雖然分析者并不知道原始載體，但可以利用載體數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性的異常來覺察到秘密信息的存在。即使不能破解秘密信息的具體內容，分析者仍可以阻斷隱蔽通信并追查秘密信息的收發(fā)雙方。8.1.2隱寫分析分類從攻擊的角度，我們用闡述隱寫術的“囚犯”問題來對隱寫分析進行分類。1、被動攻擊進行秘密通信的囚犯的來往信件都要經(jīng)過看守的檢查，看守檢查信件后判斷是否存在秘密消息并作不同的處理，稱為被動攻擊。被動攻擊根據(jù)目標和條件的不同，可分為以下幾種情況[2]：（1）分析者已知隱寫算法并同時持有原始載體和含密載體對象（knownstegoattack）。（2）分析者知道含有隱秘的信息或它的某種派生形式（knownmessageattack）。（3）將已知原始媒體與待分析含密對象比較，檢測其中是否存在差異（knowncoverattack）。（4）在已知敵方所用隱寫工具和隱寫內容的情況下對待檢測載體進行檢測（chosenstegoattack）。（5）分析者可以使用某種隱寫工具嵌入選擇的消息產(chǎn)生含密對象，以確定其中是否涉及某一隱寫工具或隱寫算法的相應模式（chosenmessageattack）。（6）分析者僅僅持有可能含密的載體對象，對隱寫內容和有可能使用的隱寫算法完全不知，是完全的盲分析。上述最后一種情況在技術上最具有挑戰(zhàn)性，是隱寫分析的重要研究內容，毫無疑問，它是隱寫分析的終極目標，即成功地實現(xiàn)針對任何對象、任何隱寫方法的完全的盲分析。然而對隱寫算法和隱寫內容完全不知的隱寫分析往往非常困難，因此，針對一些有效的隱寫方法和特定的載體對象研究有針對性的分析技術具有重要意義。例如：LSB隱寫算法由于簡單、性能好而被廣泛使用；JPEG和GIF格式的圖像因為易于傳輸經(jīng)常被作為隱寫的載體。因此，針對這些隱寫算法和載體的隱寫分析技術具有重要的實際意義和應用價值。2、主動攻擊主動攻擊又叫做積極攻擊[3]，如果看守不經(jīng)過判斷就對消息進行修改的攻擊稱為主動攻擊。例如在傳輸鏈路的某些環(huán)節(jié)設置所謂的主動衛(wèi)士(activewarden)，其原理就是對通過的所有媒體信息進行某種處理，既不對信號產(chǎn)生任何可覺察的損傷，又使其中可能存在的隱蔽信息遭到破壞而無法提取，達到阻斷隱蔽通信的目的。因此，所謂主動攻擊，就是分析者直接在數(shù)字媒體中廣泛引入干擾使得載體數(shù)據(jù)中可能存在的秘密信息無法提取而并不分析某一數(shù)字媒體中是否含有秘密信息。這類攻擊要滿足兩個條件，即引入的干擾不能影響媒體的正常使用，同時不應該暴露積極攻擊行為本身，亦即，要用盡可能弱的干擾對秘密信息造成盡可能強的損傷。3、隱寫分析其他內容除了上述的被動攻擊和主動攻擊外，隱寫分析還包括估計嵌入信息量的多少，即對待檢測載體，不僅要檢測秘密信息的存在性，如果存在秘密信息，還要估計嵌入秘密信息的數(shù)量。更進一步，在隱寫分析的基礎上進一步提取秘密信息，在未知隱寫算法和密鑰的情況下還難以解決。8.2隱寫分析評價指標

2、適用性適用性指檢測算法對不同嵌入算法的有效性，可由檢測算法能夠有效檢測多少種、多少類隱寫算法或嵌入算法來衡量。3、實用性實用性指檢測算法可實際推廣應用的程度，可由現(xiàn)實條件是否允許、檢測結果是否穩(wěn)定、自動化程度的高低和實時性等來衡量。其中實時性可以用隱寫分析算法進行一次隱寫分析所用時間來衡量，用時越短則實時性越好。4、復雜度復雜度是針對隱寫分析算法本身而言的，可由隱寫分析算法實現(xiàn)所需要的資源開銷、軟硬件條件等來衡量。到目前為止，還沒有人給出準確性、適用性、實用性和復雜度的定量度量，只能通過比較不同檢測算法之間的實現(xiàn)情況和檢測效果得出一個相對的結論。8.3隱寫分析通用原型系統(tǒng)

圖8.2給出了圖像隱寫分析通用原型系統(tǒng)。隱藏秘密消息后的載體圖像稱為隱藏圖像。將待檢測圖像輸入后進行特征提取，根據(jù)圖像的特征是否被改變以及改變的程度來判別圖像是否隱藏了秘密消息。特征提取包括特征尋找與特征選擇。根據(jù)特征提取與嵌入算法的關系，圖像隱寫分析有兩條途徑。一是針對某種具體的嵌入方法提取其專有特征，根據(jù)這些專有特征進行判別，叫做專用隱寫分析技術；二是尋找獨立于具體的嵌入算法之外的通用特征，根據(jù)這些特征進行判別，叫做為通用隱寫分析技術。專用隱寫分析技術可以準確檢測采用特定嵌入方法的隱藏圖像，準確性高但適用性低。通用隱寫分析技術的準確性不如專用隱寫分析技術高，但適用性高。因此，無論專用隱寫分析還是通用隱寫分析，尋找對信息隱藏敏感的特征是隱寫分析實現(xiàn)的關鍵。判別是根據(jù)提取的特征對圖像歸類。修正是根據(jù)判別結果的好壞對提取的特征、以及判別系數(shù)或閾值作調整，以提高判別的準確性。這里秘密消息的提取包括估計秘密消息的嵌入量和秘密消息的嵌入位置而不是提取秘密信息本身。雖然該過程的實現(xiàn)難度更大，但是已經(jīng)有若干檢測算法在檢測是否存在秘密消息的同時，可以比較準確估計秘密消息的嵌入量。目前，仍然沒有能夠準確確定秘密消息的嵌入位置的研究報道。成功破譯是在秘密消息提取后的解密工作，到目前為止還沒有隱寫分析成功破譯的報道。8.4隱寫分析算法

隱寫分析算法根據(jù)提取的特征的不同，可以分為專用隱寫分析和通用隱寫分析；根據(jù)特征所在域的不同，又可以分為空域隱寫分析和頻率域隱寫分析。下面首先簡要介紹有關隱寫分析算法，然后具體分析一種隱寫分析算法，以拋磚引玉。

8.4.1專用隱寫分析算法介紹

空域隱寫分析算法的攻擊對象主要是空域最低有效位信息隱藏，包括EzStego、S-Tools、Stash、Steghide、Gifshuffle、Stegno、BPCS等隱寫算法，是隱寫分析技術早期熱度比較高的研究內容。Westfeld(1999)采用了Chi-square統(tǒng)計量統(tǒng)計調色板圖像嵌入秘密消息前后出現(xiàn)相似顏色對的概率比，能夠準確檢測連續(xù)嵌入秘密消息的調色板圖像，但對于隨機嵌入秘密消息的圖像的檢測無效。Fridrich(2001)年提出的RS隱寫分析方法(regulargroupsandsingulargroups)把圖像像素分成規(guī)則類、異常類和不可使用類，根據(jù)待測圖像LSB置換操作前后各類像素組的變化曲線能夠可靠地檢測灰度和真彩色圖像并估計秘密消息的嵌入量，但RS的檢測結果直接受載體圖像噪聲、隨機性和秘密信息嵌入位置的影響。Dumitrescu(2003)提出的樣本對分析法達到了與RS最優(yōu)檢測等效的結果。算法根據(jù)相鄰像素值的奇偶性質將像素對分為4種基本集合，秘密消息的嵌入導致像素對從一個集合轉換到另一個集合，根據(jù)集合更改的比例采用二次方程建模來估計嵌入量。該方法適用于對連續(xù)信號采樣的檢測，但檢測結果直接受秘密信息嵌入位置影響，對非隨機嵌入無效。張濤(2004)定義圖像差分直方圖的轉移系數(shù)作為LSB平面與其余位平面之間的弱相關性度量，并以此為基礎構造原始圖像與隱藏圖像的分類器。在嵌入量較大的情況下該算法檢測效果優(yōu)于RS隱寫分析，但檢測效果受秘密消息嵌入位置和隨機性的影響?？梢?，空域隱寫分析算法較多地圍繞顏色對現(xiàn)象展開研究，方法經(jīng)歷了從簡單分析隱藏圖像顏色對到采用比較復雜的實驗手段如再次嵌入秘密消息、歸類、劃分集合等來獲得顏色對變化量的過程，這些方法的原理也可以用到變換域的隱寫分析中。變換域隱寫分析的攻擊對象主要是DCT域或DWT域信息隱藏，包括JSteg、Jsteg-Shell、JPHide、F5、Outguess、MB，是隱寫分析技術目前熱門的研究內容。Westfeld(1999)使用Chi-squre統(tǒng)計量統(tǒng)計顏色頻度，能夠檢測Jsteg連續(xù)嵌入秘密消息的JPEG格式圖像，對于消息嵌入量較大的情況檢測準確率較高。但是該方法對離散嵌入情況的檢測無效。Fridrich(2002)通過解壓縮待檢測圖像、裁剪、再壓縮等步驟估計載體圖像的DCT系數(shù)直方圖，根據(jù)待檢測圖像直方圖和估計直方圖的相關改變量估計F5隱寫算法的秘密消息嵌入量。該方法能準確檢測最低10%的嵌入量，但對于具有特殊網(wǎng)格結構的圖像檢測無效。Fridrich(2002)對待測圖像進行Outguess嵌入操作，根據(jù)載體圖像與隱藏圖像像素塊邊界的增量差來估計隱寫算法Outguess的嵌入量。該方法不需要閾值，對不能由嵌入秘密消息的長度估計圖像的宏觀改變量的情況，以及對以DCT系數(shù)的增減量做嵌入算法的情況無效。可見，DCT域隱寫分析主要圍繞DCT系數(shù)的統(tǒng)計特性及其對空域像素的影響進行研究，包括了對載體圖像DCT系數(shù)的估計及空域像素塊不連續(xù)性的計算。研究的方法經(jīng)歷了從簡單的一階統(tǒng)計分析到采用比較復雜的實驗手段來獲得相關變化量的過程，總體來說適用性較低，實用性不高，有待于進一步研究。DWT域隱寫分析的研究報道較少，ShaohuiLiu(2004)針對DWT域QIM嵌入算法，提出了基于DFT域能量差分的檢測算法，檢測率達到90%。該文是檢測DWT域隱寫術的有益嘗試。8.4.2通用隱寫分析算法介紹

Avcibas(2003)提出的IQMs（imagequalitymetrics）方法，采用變量分析技術來分析和選取可用于區(qū)分載體圖像和隱藏圖像的質量度量，根據(jù)所選取的圖像質量特征采用多元回歸方法對圖像進行分類。該方法對多種隱寫術的檢測有效，但是需要對分類器進行訓練，性能一般。Farid(2004)采用QFM分析圖像小波域系數(shù)及其預測誤差的高階統(tǒng)計量，再分別采用Fisher線性判別式、線性與非線性支持矢量機來判別和歸類的方法，對DCT域隱寫算法和以自然圖像為載體的隱寫算法效果較好。該方法需要對分類器進行訓練，對嵌入量低的空域隱寫方法和OutGuess隱寫算法的檢測無效。國內學者對通用隱寫分析方法也進行了探索。提出了一種基于直方圖頻域統(tǒng)計矩的圖像通用隱寫分析技術，該方法以圖像小波子帶系數(shù)直方圖頻域統(tǒng)計絕對矩作為特征，通過分類器進行分類，以區(qū)分原始圖像和載密圖像，取得了較好的效果。但該方法也需要對分類器進行訓練?？梢姡ㄓ秒[寫分析主要圍繞嵌入秘密消息前后待檢測圖像的總體、局部、相關等特征值及具有訓練模式的判別方法進行研究，但是通用特征的選取和閾值的確定非常困難，而且復雜度偏高，實用性不強，準確性較低，無法控制虛警率和漏報率，無法估計信息隱藏量。8.4.3GPC隱寫分析法

8.5本章小結

國內外研究人員和學者在隱寫分析方面已經(jīng)取得了一些研究成果，但是仍有不少問題需要繼續(xù)研究和解決，集中在隱寫分析研究方法、隱寫分析算法的評價和隱寫分析理論構建與實用系統(tǒng)的實現(xiàn)三方面。目前隱寫分析研究主要采用統(tǒng)計分析方法。但是近年來出現(xiàn)了抗統(tǒng)計分析的信息隱藏方法，可以做到在嵌入秘密消息的同時保持載體的統(tǒng)計特征不變。這給采用統(tǒng)計分析方法的隱寫分析帶來了新的挑戰(zhàn)。隱寫分析方法的評價方面還沒有形成十分有效的隱寫分析評價標準，有必要建立用于檢測的測試圖像庫和相關的一系列評價量與評價手段，文獻[5]在隱寫分析的評價方面進行了有益的探索。隱寫分析理論構建方面現(xiàn)在把隱寫分析簡化為檢測載體的噪聲。那么如何區(qū)分隨機噪聲和秘密消息是一個亟待解決的問題。鑒于檢測準確性、實用性和適用性等各方面的綜合要求，將統(tǒng)計分析和歸類判斷的方法相結合，實現(xiàn)全自動檢測，是構建實用隱寫檢測系統(tǒng)的研究方向。隱