《JSteg隐写技术》PPT课件.ppt

DCT域隐写方法分析报告 JSteg隐写技术 典型的DCT域隐写方法 JPEG是互联网上最为常见的图像格式 而DCT变换是JPEG压缩采用的重要技术之一 在DCT变换系数 DCT域 上隐藏信息是常见的数字隐写方式 JSteg是最早在JPEG图像中进行隐写的方法之一 由于该方法使得系数直方图有明显的改变 随后 出现了F3隐写 F4隐写 F5隐写 OutGuess隐写和MB隐写等等 DCT的原理 离散余弦变换 DiscreteCosineTransform DCT 是一种实数域变换 其变换核为实数余弦函数 对一幅图像进行离散余弦变换后 许多有关图像的重要可视信息都集中在DCT变换的一小部分系数中 因此 离散余弦变换 DCT 是有损图像压缩JPEG的核心 同时也是所谓 变换域信息隐藏算法 的主要 变换域 DCT域 之一 因为图像处理运用二维离散余弦变换 所以直接介绍二维DCT变换 DCT的原理 一个矩阵的二维DCT定义如下 逆DCT变换定义如下 DCT系数的特点 DCT系数中 左上角部分为直流和低频系数 右下角部分为高频系数 中间区域为中频系数 低频代表图像之间慢变化 高频代表像素之间的快变化 高频部份代表图像中的噪声部份 这些部分容易通过有损压缩或者滤波等处理被去掉 中低频部分包含了图像的大部分能量 对人的视觉最重要的信息部分 都集中在中低频 DCT系数的特点 一般图像的压缩和处理 为了保持图像的可视性 都保留了图像的中低频部分 低频部分的改变有可能引起图像较大的变动 为了将隐藏的信息与载体图像的视觉重要部分绑定 一般都将隐藏信息嵌入在载体的中频部分 达到既不引起视觉变化 又不会被轻易破坏的目的 JSteg隐写技术 Jsteg方法将秘密信息藏在JPEG文件中DCT系数的LSB里 从而保证在隐写之后人眼无法分辨隐写图与原图的差别 提取秘密消息时 只需将载密图像中不等于0 l的量化DCT系数的LSB取出即 基本思想 用秘密信息比特直接替换JPEG图像中量化后DCT系数的最低比特位 但若量化后DCT系数为0或者1 则不进行处理 JSteg隐写技术 其算法步骤如下 1 选择掩护图像 并将图像区分为不重迭的8 8区块 2 将每个区块利用离散余弦转换成频率域系数 3 利用用户选定的量化表对频率域系数进行量化 4 对秘密信息进行z字形扫描 并对除了0与1之外的DCT系数的最低位加以替换 5 进行熵编码 产生JPEG隐写图像 JSteg隐写 嵌入过程 1 部分解码JPEG图像 得到二进制存储的AC系数 判断该AC系数是否等于1或0 若等于则跳过该AC系数 否则 执行下一步 2 判断二进制存储的AC系数的LSB是否与要嵌入的秘密信息比特相同 若相同 则不对其进行更改 否则 执行下一步 3 用秘密信息比特替换二进制存储的AC系数的LSB 将修改后的AC系数重新编码得到隐密JPEG图像 提取过程 部分解码JPEG图像 得到二进制存储的AC系数 取出不等于1和0的AC系数的LSB 组成秘密信息 JSteg隐写 嵌入方式示意图 偶数代表信息 0 奇数代表信息 1 DCT系数中0和1的处理 DCT系数中 0 的比例最大 一般可达到60 以上 取决于图像质量和压缩因子 压缩编码是利用大量出现连零实现的 如果改变DCT系数中 0 的话 就不能很好的实现压缩 DCT系数中的 1 若变为 0 由于接受端无法区分未使用的 0 和嵌入消息后得到的 0 从而无法实现秘密消息的提取 JSteg隐写 JSteg隐写的特点 简单 容易实现容量可观相对容量 嵌入容量与文件自身大小比值 与空域LSB方法相当由于DCT系数统计直方图的异常 可以很容易的被卡方攻击方法检测出秘密消息的存在 JSteg隐写对直方图的影响 大量的实验数据显示JPEG图像的DCT系数具有如下两个特性 绝对值越大的DCT系数 出现的频率越低 对应其在直方图中的值就越小 随着DCT系数绝对值的增加 其出现的频率下降的幅度减小 如直方图中间部分相邻两列的差值比边缘两列的差值要大 算法实现实用工具 操作界面 具体实现过程 请观看讲解人员具体操作 感谢您的观看