8/8習(xí)題答案第1章1.對稱加密與非對稱加密的區(qū)別是什么？參考答案：對稱加密與非對稱加密的核心區(qū)別在于密鑰的使用方式，即加密密鑰與解密密鑰是否相同。對稱加密算法在加密和解密時使用相同的密鑰，或是使用兩個能相互簡單推算的密鑰。發(fā)送方使用密鑰對明文進行加密，生成密文，然后接收方使用相同的密鑰對密文進行解密，還原為明文。非對稱加密算法需要兩個密鑰，一個是公開的密鑰，被稱為公鑰，另一個是私有的密鑰，被稱為私鑰，其中公鑰用作加密，私鑰用作解密。使用公鑰把明文加密后所得的密文，只能用相對應(yīng)的私鑰才能解密并得到原本的明文，最初用來加密的公鑰則不能用作解密。2.多媒體加密的特點有哪些？參考答案：多媒體加密有四種特點，分別為（1）安全性、（2）壓縮性能保持性、（3）實時性和（4）格式兼容性，需要根據(jù)不同的特點有針對性地設(shè)計加密算法。3.請簡述混沌系統(tǒng)可以作為圖像加密方法的原因。參考答案：混沌系統(tǒng)可以表現(xiàn)出高度復(fù)雜的偽隨機性，對初始條件和控制參數(shù)極為敏感，任何微小的初始偏差都會得到指數(shù)級的放大。同時，混沌系統(tǒng)又可以由非線性系統(tǒng)的方程、參數(shù)和初始條件完全確定。因此，初始狀態(tài)和少量參數(shù)的變化就能產(chǎn)生滿足密碼學(xué)基本特征的混沌密碼序列。4.請說明JPEG壓縮的主要步驟。參考答案：JPEG壓縮主要有以下步驟：首先把圖像劃分為多個8×8或16×16的小塊；接著對每個小塊執(zhí)行離散余弦變換（DCT），將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域；之后對DCT系數(shù)進行量化以去除不重要信息，最后采用熵編碼對量化后的系數(shù)進一步壓縮得到壓縮后的圖像數(shù)據(jù)。5.某視頻平臺需要對用戶上傳的短視頻進行加密，要求兼顧實時性、兼容性和安全性。請設(shè)計一個加密方案。參考答案：在預(yù)處理階段將原始視頻轉(zhuǎn)換為H.264/AVC編碼格式，利用其開放式標準確保兼容性。在加密階段采用頻域加密，對H.264的宏塊DC系數(shù)進行置亂，并在量化表中注入可控噪聲（如將量化步長增加5%-10%），抵抗基于系數(shù)的統(tǒng)計攻擊。在密鑰管理階段采用密鑰輪換，每5分鐘生成新密鑰，舊密鑰通過非對稱加密（如ECC）與用戶設(shè)備綁定，防止長期密鑰泄露。第2章1.請簡單說明魯棒水印的定義和核心應(yīng)用場景。參考答案：魯棒水印是指嵌入數(shù)字載體中用于版權(quán)保護或內(nèi)容認證的隱蔽信息，其設(shè)計目標是在經(jīng)歷各種幾何攻擊后仍能被準確提取。核心應(yīng)用場景包括知識產(chǎn)權(quán)保護、證件防偽以及數(shù)字版權(quán)管理等。2.針對水印的攻擊是什么，攻擊方式有哪些？參考答案：水印攻擊是指數(shù)字水印進行惡意攻擊的行為，其目的是消除或破壞水印信息，從而達到竊取或篡改數(shù)據(jù)的目的，攻擊方式可分為噪聲攻擊、同步攻擊、混淆攻擊、共謀攻擊以及模型攻擊等。3.請分別列舉傳統(tǒng)魯棒數(shù)字水印方法和基于深度學(xué)習(xí)魯棒數(shù)字水印算法的優(yōu)點。參考答案：基于傳統(tǒng)方法如SVD、DCT和DWT的魯棒數(shù)字水印方法利用了奇異值分解、離散余弦變換與離散小波變換過程中的特性，使一些參數(shù)即使在經(jīng)歷了攻擊后依然保持穩(wěn)定，因此可以提取所嵌入的信息。而基于深度學(xué)習(xí)的魯棒數(shù)字水印方法所使用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通常由編碼器和解碼器構(gòu)成。給定輸入的水印信息和原始圖像，編碼器能夠生成一個在視覺上無法與原始圖像區(qū)分的編碼圖像，而解碼器則可以從這個編碼圖像中恢復(fù)出原始圖像。這種編碼方式對噪聲具有魯棒性，因此模型可以在編碼圖像中重建隱藏的信息。4.抗打印-拍照的數(shù)字水印其原理是什么，其應(yīng)用場景有哪些？參考答案：抗打印—拍照水印技術(shù)可以通過在數(shù)字媒體中嵌入冗余或特定的信息，提高數(shù)字水印的魯棒性和抗攻擊性。即使經(jīng)歷了打印、拍攝、壓縮等多種處理，水印信息仍能保持相對完整并且可提取。它的應(yīng)用場景主要有商品的防偽標簽、文檔的版權(quán)保護、物流的追蹤和溯源、現(xiàn)實增強等方面。5.如果要設(shè)計一個針對印刷-拍照傳播場景的魯棒水印方案，需解決打印失真、拍攝噪聲的問題，請列舉幾種解決方案。參考答案：在預(yù)處理部分采用糾錯碼（如LDPC碼）對水印信息進行多副本編碼，增強抗打印噪聲和局部損壞能力；在圖像中嵌入基于SIFT的關(guān)鍵點特征，用于后續(xù)幾何校正。例如，在打印的防偽標簽中，嵌入多個方向一致的SIFT描述子，即使圖像被旋轉(zhuǎn)或縮放，仍可通過特征匹配恢復(fù)原始幾何結(jié)構(gòu)；使用頻域增強，在高斯小波細節(jié)系數(shù)中嵌入冗余水印副本，結(jié)合直方圖均衡化調(diào)整系數(shù)分布，抵抗光照不均導(dǎo)致的噪聲干擾；采用中值濾波或非局部均值去噪算法去除打印網(wǎng)點噪聲和拍攝高斯噪聲，再通過分塊加權(quán)融合多通道水印信息。第3章1.可逆信息隱藏的定義、核心特點是什么？其典型應(yīng)用場景有哪些？

參考答案：不同于傳統(tǒng)加密技術(shù)和信息隱藏技術(shù)，可逆信息隱藏技術(shù)能夠?qū)⒃驾d體從含密載體中無損恢復(fù)出來并提取出所嵌信息。其特點是在嵌入信息時雖然可能會對載體的感知質(zhì)量造成一定程度的損壞，但如果含密載體在傳輸過程沒有發(fā)生變化，那么接收方就可以根據(jù)其中所隱含的隱藏信息，清除失真后無損恢復(fù)原始載體。在軍事和醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域，載體圖像往往也具有重要價值，往往需要無損恢復(fù)。以軍事領(lǐng)域為例，可逆信息隱藏可用于將作戰(zhàn)指令隱藏于作戰(zhàn)地圖中，接收方提取指令后仍能恢復(fù)原始作戰(zhàn)地圖以進一步依據(jù)指令對地圖進行分析和采取行動。類似的，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，它允許在DICOM格式影像中嵌入患者隱私標識，確保數(shù)據(jù)共享時既能追溯來源又不影響診斷準確性。例如，某醫(yī)院可能通過直方圖移位算法在CT掃描中嵌入患者ID，醫(yī)生提取ID后圖像仍保持原始分辨率與診斷價值。

2.可逆信息隱藏的技術(shù)難點有是什么？

參考答案：可逆信息隱藏的技術(shù)難點主要包括以下幾點：（1）高容量、低失真的無損隱秘傳輸；（2）嵌入算法的復(fù)雜度和實時性問題；（3）嵌入率、嵌入效率及嵌入算法的安全性問題，以及傳輸過程的影響。

3.請簡述加密域可逆信息隱藏概念以及其相對于明文域可逆信息隱藏的優(yōu)勢。

參考答案：加密域可逆信息隱藏（Reversibledatahidinginencryptedimages,RDHEI）是一種能夠在加密后的多媒體載體中實現(xiàn)可逆信息隱藏的技術(shù)，其既具有加密技術(shù)的保密性和可逆信息隱藏技術(shù)的可逆性等優(yōu)點，亦不僅僅是傳統(tǒng)的加密技術(shù)與可逆信息隱藏技術(shù)的簡單糅合。加密域可逆信息隱藏特點是該技術(shù)能夠在加密域中完成可逆信息隱藏，這意味著在進行信息隱藏的同時，不再需要原始多媒體載體圖像的信息，同時又可以保證信息和原始多媒體圖像的無損還原。加密域可逆信息隱藏的應(yīng)用可以總結(jié)為兩方面。第一方面，當加密者和嵌入者來自于不同方，加密者對嵌入者具有一定不信任性，嵌入者出于自身實際情況需要進行信息嵌入。第二方面，當加密者和嵌入者來自于同一方，但是圖像載體自身非常重要而且出于管理或者反篡改目的需要進行信息嵌入。

4.明文域位圖可逆信息隱藏與JPEG域可逆信息隱藏的核心差異是什么？

參考答案：其核心差異體現(xiàn)在載體類型、冗余來源、失真控制及適用場景等方面。明文域可逆信息隱藏直接作用于未壓縮的位圖，利用像素間的預(yù)測誤差或直方圖分布冗余嵌入信息。而JPEG域可逆信息隱藏針對已壓縮的JPEG圖像，利用DCT系數(shù)冗余或Huffman碼表映射嵌入秘密信息，其容量較低，但兼容性好。

5.某醫(yī)院需在醫(yī)學(xué)圖像中嵌入患者ID信息，并確保圖像在傳輸后能無損恢復(fù)，請設(shè)計一個方案。

參考答案：可設(shè)計基于直方圖移位的可逆信息隱藏方案：首先統(tǒng)計醫(yī)學(xué)圖像的灰度直方圖，確定峰值區(qū)域作為信息嵌入位置，將患者ID轉(zhuǎn)換為二進制序列后，通過調(diào)整峰值附近像素值嵌入信息，并記錄嵌入位置圖。為確保無損恢復(fù)，位置圖需通過無損壓縮算法減小體積，同時結(jié)合AES加密保護患者ID隱私。

第4章1.請簡要說明密文域圖像處理技術(shù)的優(yōu)勢和應(yīng)用場景。

參考答案：密文域圖像處理是對加密后的圖像進行一系列處理操作，并且能得到與明文圖像處理相同的效果，同時，由于圖像處理是在密文域中進行的，因此可以有效保護用戶的隱私。針對要實現(xiàn)的不同功能，密文域圖像處理技術(shù)有不同的應(yīng)用場景，如密文域圖像壓縮、特征提取和檢索等。

2.請列舉幾種密文域的圖像壓縮技術(shù)，并說明在密文域進行圖像壓縮的優(yōu)勢。

參考答案：密文域的圖像壓縮技術(shù)包括：基于漸進分辨率的壓縮算法、基于壓縮感知的壓縮算法、可調(diào)壓縮比的壓縮算法和基于可伸縮編碼的壓縮算法。這種方法不僅提高了數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩裕€優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)資源的使用，使得在保護用戶隱私的同時，能夠高效地進行數(shù)據(jù)傳輸。

3.為什么在密文域中進行圖像變換和特征提取較為復(fù)雜。

參考答案：在密文域中進行圖像變換和特征提取較為復(fù)雜，是因為加密使密文呈現(xiàn)高度隨機性、破壞像素關(guān)系與語義信息，且要么需耗資源的解密操作，要么設(shè)計特殊算法面臨高復(fù)雜度挑戰(zhàn)。

4.請簡要介紹如何在密文域?qū)崿F(xiàn)圖像檢索。

參考答案：在密文域中實現(xiàn)圖像檢索，首先要對圖像進行加密。檢索時，提取查詢圖像特征并加密，然后通過特定的加密匹配算法，將加密特征與密文圖像庫中特征的加密表示進行比對，依據(jù)相似度衡量，找出匹配度高的密文圖像，再解密獲取結(jié)果。

5.設(shè)計一個面向隱私保護的密文域SIFT特征提取系統(tǒng)，需要滿足可以抵御明文域攻擊者竊取特征點位置的要求。請結(jié)合Paillier同態(tài)加密說明系統(tǒng)架構(gòu)的實現(xiàn)方法。

參考答案：該系統(tǒng)的核心架構(gòu)可分為加密層、計算層與應(yīng)用層。加密層采用Paillier算法將原始圖像分割成數(shù)據(jù)塊后加密，讓數(shù)據(jù)在傳輸中即便被截獲，攻擊者也難以獲取原始圖像內(nèi)容。計算層承擔關(guān)鍵任務(wù)，對于加密圖像先利用Paillier同態(tài)加密特性處理DoG濾波，在密文下模擬運算得到正確結(jié)果；再通過MPC協(xié)議實現(xiàn)極值檢測，將圖像數(shù)據(jù)分給多個節(jié)點，各處理部分數(shù)據(jù)并加密交互中間結(jié)果，避免單一節(jié)點掌握完整特征信息。應(yīng)用層由合法用戶使用私鑰解密特征數(shù)據(jù)。

第5章1.請說明對抗樣本的定義、核心特點，并思考其在自動駕駛領(lǐng)域的潛在威脅。

參考答案：對抗樣本被定義為在原始輸入樣本中添加人眼難以分辨的擾動所形成的新輸入樣本，該樣本會導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以高置信度給出一個錯誤的分類標簽。在自動駕駛場景中，攻擊者可能在交通標志上添加特定紋理或微小幾何變形，使得車載視覺系統(tǒng)將其錯誤識別為其他指令。

2.白盒攻擊與黑盒攻擊的核心差異是什么？并說明FGSM與DeepFool算法的適用場景。

參考答案：白盒攻擊與黑盒攻擊的核心區(qū)別在于攻擊者對目標模型的了解程度。在白盒攻擊中，攻擊者可以獲得目標模型的權(quán)重、梯度信息以及輸入輸出的直接訪問權(quán)限，因此能夠通過反向傳播直接計算最優(yōu)擾動，適用于需要快速生成對抗樣本的場景。而黑盒攻擊中，攻擊者無法得知目標模型所使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和具體參數(shù)，只能獲取模型的最終決策結(jié)果，需借助迭代優(yōu)化或遷移學(xué)習(xí)生成擾動，此類方法適用于模型內(nèi)部結(jié)構(gòu)未知或無法直接訪問的場景。

3.請簡要說明白盒場景下的對抗樣本算法FGSM和DeepFool的適用場景。

參考答案：例如，F(xiàn)GSM算法因計算效率高，常用于實時攻擊；而DeepFool生成的對抗樣本質(zhì)量較高，但計算成本較大，更適合離線場景。

4.請結(jié)合本章的內(nèi)容，簡要說明圖像哈希的概念及其適用范圍。

參考答案：圖像哈希是一種將圖像內(nèi)容壓縮表示為固定長度數(shù)字序列的技術(shù)，它可以用作圖像的唯一標識或指紋。圖像經(jīng)過哈希算法的計算后會得到對應(yīng)的哈希值，通過比較哈希值可以度量圖像間的距離，進而判斷它們之間的相似性來實現(xiàn)圖像檢索、以圖搜圖、相似度比較等功能。

5.某電商平臺需防范商品圖片被篡改以欺騙圖像檢索系統(tǒng)，請結(jié)合實際使用場景設(shè)計一個基于DHTA算法的防御方案。

參考答案：該防御方案基于深度哈希對抗樣本生成算法DHTA，結(jié)合對抗訓(xùn)練提升模型魯棒性。具體實施步驟包括：首先利用DHTA生成針對檢索系統(tǒng)的對抗樣本，通過擾動原始圖片的哈希碼使其被錯誤分類至目標類別；隨后將這些對抗樣本加入訓(xùn)練集，采用對抗訓(xùn)練方法優(yōu)化模型參數(shù)，增強其對擾動的抵抗力。實際部署時，結(jié)合哈希碼漢明距離監(jiān)控系統(tǒng)，當查詢結(jié)果與原始哈希碼差異超過閾值時觸發(fā)人工審核。

第6章1.請解釋生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN的定義以及核心特點。

參考答案：GAN是由生成器與判別器組成的深度學(xué)習(xí)框架，其核心原理是通過對抗訓(xùn)練使生成器能夠模擬真實數(shù)據(jù)分布。生成器從隨機噪聲中生成數(shù)據(jù)，而判別器則負責區(qū)分真實數(shù)據(jù)與生成數(shù)據(jù)，兩者在訓(xùn)練中形成動態(tài)博弈，最終達到生成樣本難以被判別器識別的平衡狀態(tài)。GAN的核心特點包括對抗性訓(xùn)練機制、高數(shù)據(jù)生成效率以及無需顯式定義數(shù)據(jù)分布的隱式學(xué)習(xí)能力。

2.對比DCGAN與WGAN的核心差異，并說明其在圖像生成任務(wù)中的適用場景。

參考答案：DCGAN與WGAN的核心差異主要體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計與損失函數(shù)優(yōu)化目標上。DCGAN通過引入卷積層與批歸一化技術(shù)，顯著提升了訓(xùn)練穩(wěn)定性，其生成器采用轉(zhuǎn)置卷積實現(xiàn)圖像上采樣，而判別器使用全卷積網(wǎng)絡(luò)提取特征，這種結(jié)構(gòu)使其在高分辨率圖像生成任務(wù)中表現(xiàn)出色，例如生成人臉或藝術(shù)作品的細節(jié)豐富的圖像。WGAN則通過重構(gòu)Wasserstein距離替代傳統(tǒng)的最大似然估計，解決了GAN訓(xùn)練中常見的梯度消失與模式崩潰問題，其判別器需滿足Lipschitz連續(xù)性約束，這使得WGAN在生成多樣化樣本時更具優(yōu)勢。

3.請列舉GAN的幾種應(yīng)用場景。

參考答案：GAN的應(yīng)用場景包括高清晰度的圖像內(nèi)容生成、圖像風格轉(zhuǎn)換、圖像超分辨率以及各種需要生成圖像或?qū)D像進行處理的場景。

4.水印攻擊的定義是什么，如何利用GAN實現(xiàn)水印攻擊？

參考答案：水印攻擊是指對嵌入在圖像中的水印進行破壞、刪除或修改的行為。水印攻擊可能會破壞水印的可靠性和提取的準確性，以達到隱藏、篡改或抵消水印的目的。以CADW水印攻擊方法舉例，首先通過編碼網(wǎng)絡(luò)將原始圖像和水印信息轉(zhuǎn)換成水印圖像，然后通過CADW模型得到生成圖像，接著將原始圖像和生成的圖像組合作為生成器和判別器的輸入進行迭代訓(xùn)練，以提高生成圖像的質(zhì)量。

5.某藝術(shù)機構(gòu)需利用GAN生成原創(chuàng)數(shù)字藝術(shù)品，但要求避免版權(quán)爭議。請設(shè)計一個基于CGAN的解決方案。

參考答案：解決方案可采用條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)CGAN結(jié)合預(yù)訓(xùn)練風格遷移模型，通過多階段訓(xùn)練實現(xiàn)原創(chuàng)藝術(shù)品的生成與版權(quán)保護。首先，生成器接收隨機噪聲與藝術(shù)風格標簽作為輸入，通過深度卷積網(wǎng)絡(luò)生成符合指定風格的圖像；判別器則不僅判斷圖像的真實性，還需驗證其風格一致性。為增強可控性，引入CLIP模型將文本描述與圖像語義特征對齊，確保生成內(nèi)容符合用戶需求。因為CGAN的條件輸入機制可定向控制生成風格，降低與現(xiàn)有版權(quán)作品的相似性風險；預(yù)訓(xùn)練風格遷移模型提升生成圖像的藝術(shù)表現(xiàn)力。

第7章1.請思考生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN在圖像取證中的雙重角色（從正向和反向的角度）。參考答案：GAN在圖像取證領(lǐng)域扮演著雙重角色：一方面，GAN作為攻擊工具，通過生成逼真的篡改圖像內(nèi)容，例如將某人面部替換至敏感場景中以制造虛假證據(jù)或擾亂公共輿論，這種技術(shù)濫用可能導(dǎo)致司法誤判、隱私泄露及社會信任危機；另一方面，GAN也可作為防御工具，通過對抗訓(xùn)練提升取證模型的魯棒性，或生成合成數(shù)據(jù)擴充訓(xùn)練集以增強對微小篡改痕跡的識別能力。2.請說明進行數(shù)字圖像取證的研究意義。參考答案：目前，照片編輯可以用來提高捕捉到圖像的視覺質(zhì)量，但也可以故意使用它來創(chuàng)造不反映實際情況的偽造圖像，可能會對社會穩(wěn)定產(chǎn)生負面影響。數(shù)字圖像取證是對圖像來源和內(nèi)容的真實性進行驗證和論證的一類技術(shù)，其意義在于通過科學(xué)方法準確鑒別數(shù)字圖像的真?zhèn)?、來源及篡改情況，為司法審判、新聞媒體、網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域提供可靠的技術(shù)支撐，維護信息的真實性、公正性與安全性。3.對比基于DCT和SIFT的復(fù)制-粘貼篡改檢測算法，說明其核心差異及適用場景。參考答案：DCT算法通過離散余弦變換提取圖像塊的頻域特征，利用低頻分量能量集中特性檢測塊間重復(fù)模式，適用于JPEG壓縮、噪聲干擾下的平移或縮放篡改，但對旋轉(zhuǎn)操作敏感。SIFT算法則通過尺度不變特征變換提取局部關(guān)鍵點及其梯度方向直方圖，依賴特征點的幾