基于Matlab的LSB信息隐藏技术.docVIP

摘要 随着科技的发展,信息安全技术已经成为不可忽略的因素。而网络的普及及应用，让多媒体技术得到了广泛的发展，因此图像及视频的安全变得越来越重要。本文正是在这种时代背景下，介绍一种关于图像处理的信息隐藏技术。 用于进行隐蔽通信的图像信息隐藏算法可以分为两大类：基于空域的信息隐藏算法和基于变换域的信息隐藏算法。基于空域信息隐藏算法中的典型算法是LSB算法，该算法的主要特点是在载体图像中嵌入的隐藏信息数据量大，但是嵌入位置固定，安全性差，嵌入的隐藏信息易被破坏，鲁棒性不高；基于变换域信息隐藏算法中的典型算法是离散余弦变换域的信息隐藏算法，该算法嵌入信息能够抵御多种攻击，具有较好的鲁棒性，并且嵌入方式多种多样，增加了攻击者提取的难度，具有一定的安全性，但是该类算法嵌入的隐藏信息数据量较小，不适合于进行大数据量的隐蔽通信。 [关键词] 信息安全 隐藏 嵌入 信息信息隐藏技术主要由下述两部分组成:(1)信息嵌入算法，它利用密钥来实现秘密信息的隐藏。(2)隐蔽信息检测/提取算法(检测器)，它利用密钥从隐蔽载体中检测/恢复出秘密信息。在密钥未知的前提下，第三者很难从隐秘载体中得到或删除，甚至发现秘密信息。空域隐藏技术是指将秘密信息嵌入数字图像的空间域中，即对像素灰度值进行修改以隐藏秘密信息。信息隐的LSB方法通过调整载体图像像素值的最低若干有效位来来实现数据的嵌入，使所隐藏信息在视觉上很难被发觉，而且只有知道秘密信息嵌入的位置才能正确提取出秘密信息。显然，LSB隐藏算法最低位被改变的概率是50%，它在原始图像里面引入了极小的噪声，在视觉上是不可见的。实际上，对于24bit真彩色图像，我们在其最低两位甚至三位来隐藏信息使视觉上仍然是不可见的，对于灰度图像，改变其最低两位也能取得较好的效果。 另外，在LSB方法中，也可以不采用直接嵌入的方法，根据异或的可逆准则，采用替换的准则来实现信息的隐藏。在嵌入数据位时，嵌入的是数据位与1或者0的异或值。基于异或的运算也有许多改进的算法，在嵌入的过程中，首先计算每个像素灰度值的每一位的异或值，并把所得到的结果与要嵌入的信息进行异或运算，然后，把像素灰度值的最低位全部清零或置为1，再根据异或运算结果的值来改变最低位的信息，实际上，这相当于对信息进行了一层加密处理，嵌入的不再是原始信息，而是原始信启、的另外一种表达形式，不知道密钥的攻击者很难从中提取出信息。LSB算法具有非常弱的鲁棒性。对于许多变换，即使是有益的，也都是很脆弱的。 有损压缩 典型的有损压缩如JPEG，就很有可能彻底破坏隐藏的信息。因为LSB算法试图利用人类视觉系统的漏洞，而有损压缩算法所依赖的，是对附加噪声的不敏感性，正是利用它来减少数据量的。 几何变换 移动像素尤其是改变像素在原栅格中的位置都有可能破坏嵌入的消息。 任何其它的图像变换如模糊、滤波等，通常都会破坏隐藏的数据。 最低有效位（Least Significant Bits，LSB）方法是最早提出来的最基本的空域图像信息隐藏算法，许多其它的空域算法都是从它的基本原理进行改进扩展的，使得LSB方法成为使用最为广泛的隐藏技术之一。现在有一些简单的信息隐藏软件大多是运用LSB和调色板调整等相关技术将信息隐藏在24bit图像或256色图像中，如ide and Seek，StegoDos，White Noise Storm，S-tools等经典信息隐藏软件。，…，}，然后在子集上执行替换操作像素，即把的LSB与秘密信息进行交换（可以是1或0）。一个替换系统也可以修改载体图像像素点的多个比特，例如，在一个载体元素的两个最低比特位隐藏两比特、三比特，可以使得信息嵌入量大大增加但同时将破坏载体图像的质量。在提取过程中找出被选择载体 描述图像的像素序列，将LSB（最不重要位）排列起来重构秘密信息，算法描述如下： 嵌入过程：for（i=1；i=像素序列个数；i++） for（i=1；i=秘密消息长度；i++） 提取过程：for（i=1；i=秘密消息长度；i++） { } 接下来我们具体应用这三个算法来实现秘密消息的隐藏与提取及对比。 3.3运用LSB实现秘密消息的隐藏 程序流程图如下: 3-1 信息隐藏流程图 主要算法 嵌入隐藏信息的算法实现 文件名：lsbhide.m 参数说明：c:\wanghan.bmp是信息隐藏载体图像。 C:\1.txt是秘密消息文件。 c:\wanghan1.bmp是信息隐秘后生成图像。 ste_cover是信息隐秘后图像矩阵。 len_total是秘密消息长度，即容量。 嵌入算法如下： 3-2 信息隐藏程序代码 嵌入隐藏信息算法运行结果： 3-3 运行程序后的结果 得到的结果如图3-3所示，很明显，通过肉眼是看不出两幅图有什么差别的，也就是说隐秘算法的不可见性还是比较好