一种基于圆环冗余解析的抗旋转与剪切攻击的信息隐藏算法
石方夏+任帅+娄棕棕+张弢
摘 要： 针对基于数字图像信息隐藏技术的抗旋转性和抗剪切性的要求，提出一种基于空间域环形冗余解析的信息隐藏算法。将数字图像按照颜色空间模式进行分解，选择能量较小的分量作为载体图像进行圆环等量分割，并通过修改圆环区域的像素均值达到嵌入信息的目的。该算法采用在以圆心对称的环形区域内嵌入相同秘密信息的方法，可有效抵御旋转性攻击和抗剪切性；通过改变圆环数和区域面积以增减嵌入的信息量，且不可见性不随嵌入容量的增减而改变；信息隐藏分析检出率小于4.35%。实验表明该算法具有良好的抗旋转性、抗剪切性以及抗分析性能。
关键词： 信息隐藏； 灰度圆环区域； 环形冗余解析； 颜色空间
中图分类号： TN918?34； TP391.4 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）01?0036?05
Abstract： To satisfy the requirements of the anti?rotation and anti?cutting performance of the information hiding technology based on digital image， an information hiding algorithm based on spatial domain lαβ annulus redundancy analysis is proposed. The digital image is decomposed according to the lαβ color space mode， and then and components with small energy are selected as the carrier images for equal segmentation of the annulus. The modification of the pixel mean value in the annulus can realize the purpose of information embedding. The method of embedding the same secret information in the annulus area with the circle center symmetry is adopted in the algorithm to resist the rotation attack and anti?cutting performance effectively. The change of annulus quantity and region area can regulate the embedded information content， and the invisibility doesn′t change with the embedded capacity. The detection rate of the information hiding analysis is less than 4.35%. The experimental results show the algorithm has good anti?rotation， anti?cutting performance and anti?analysis performance.
Keywords： information hiding； gray?scale annulus area； annulus redundancy analysis； color space
0 引 言
基于数字图像的空间域信息隐藏技术是目前信息内容安全的主要实现形式之一，是目前主流的应用途径。在空间域算法中，文献[1]针对现有的直接位平面替换算法，提出一种基于RGB颜色空间的改进的位平面信息隐藏算法，该算法考虑RGB三个颜色分量的视觉敏感性以及各颜色空间的区域复杂性，将秘密信息按照一定的规则嵌入到RGB分量的低层位平面。算法不可见性强，嵌入率较高；文献[2]通过对载体图像和秘密图像分别置乱，然后对载体图像分块，在每块子图像中重复嵌入1 b信息，提出一种抗JPEG压缩和掩密分析的空间域图像信息隐藏算法，该算法对常见的JPEG压缩具有较好的鲁棒性；文献[3]提出一种基于图像分块灰度统计特性和混沌系统的空域信息隐藏新算法，该算法利用空域重要位置上的统计特性的相对不变特性对掩饰空间的选取过程加以控制，通过混沌猫映射的置乱增强秘密信息的不可见性，使得信息隐藏过程中秘密信息的脆弱性与隐秘的不可见性两者的矛盾有机地统一起来，该算法具有较强的抗检测、抗提取能力；以上算法对抗剪切性和抗旋转性较差；文献[4]通过载体图像隐藏容量和秘密信息的大小确定隐藏秘密信息的备份数，确定隐藏信息的拉丁方阵模板，提出一种基于拉丁方阵的抗剪切信息隐藏算法，该算法虽然能够实现大容量隐藏并且能够抵抗大面积的剪切攻击，但抗旋转性，鲁棒性较差。
基于上述问题，本文提出一种基于圆环解析的信息隐藏算法。首先，将载体图像进行颜色空间的分解，得出分量；其次，将分量转换成灰度图像，由于分量占有原始图像的大量信息，修改将影响信息隐藏的不可见性，而分量能量微弱，所以算法利用分量的能量分布特性，以分量灰度图作为信息隐藏嵌入区域，对分量灰度图按照信息嵌入量进行适当的等量圆环分割；然后求出各个区域的平均值，按照四舍五入，奇数为1，偶数为0的规则求出各个区域的0/1序列；最后对载体图像进行Arnold置亂生成秘密信息的0/1序列，将秘密信息的0/1序列载体0/1序列和秘密信息的0/1序列进行对比优化和修改，以达到隐藏秘密信息的目的。
1 基于圆环冗余解析的信息隐藏算法设计
1.1 选择空间域载体
隐藏区域的选择是算法必需涉及的问题，尤其是在基于空间域的信息隐藏算法中必须重点考虑。基于环形冗余解析的信息隐藏算法设计中，信息隐藏区域的设计遵循嵌入位置的能量以及生成嵌入区域的复杂度特性。能量原则体现在利用颜色空间中颜色分量的独立性和权重差异，分量相对于分量，在影响可视性中的权重最大，分量含有大量的冗余性，因此选择分量灰度图作为载体图像；复杂度原则是利用颜色空间的分解、Arnold置乱技术的性能优势。环形冗余解析算法按照组合位平面规则在生成的分量的灰度转换图中进行环形解析，实现信息隐藏的目的。
1.2 信息嵌入的流程与步骤
基于环形冗余解析的信息隐藏算法的信息嵌入共分为13个步骤，流程如图1所示。
Step1：将载体图像进行颜色空间转化，分别提取出分量灰度图，记作
Step2：由于分量图带有载体图像的大量信息，分量含有大量的冗余性，所以选择分量图作为载体图。
Step1：对含密图像按照隐藏时的步骤Step1～Step4得到相对应序列；
Step2：对通过序列转化为相应的二值图像并通过置乱的解密最终提取秘密信息。
2 性能测试与分析
对基于环形冗余解析的信息隐藏算法进行实验仿真，环境为Matlab 2010a，载体图像为Lena（512×512）彩色图像如图4（a）所示，隐藏信息（28×28）二值图像如图4（b）所示。
2.1 不可见性实验
依照算法得到含密图像，如图4（c）所示。隐藏信息后的含密图像与载体图像的PSNR=33.945 4 dB，算法达到了良好的不可见性。
依照本文算法，测试载体图像为256×256，环个数为r，对应的平均PSNR如图5所示，数据显示算法具有PSNR33.90 dB的高不可见性。
如图5所示，随着环数的增加，PSNR始终在34.03～33.90 dB之间，无明显的变化，并没有随着嵌入量的增加发生变化，不可见性降低，原因在于算法环数的增减并没有改变变换区域的像素变换数目，修改数目始终是整个圆形区域的像素平均值的奇偶调整，故可以保持不可见性的水平，消除不可见性与容量性的冲突。但考虑时间开销问题，尽量控制在64环内，此时嵌入率为66.7%。
2.2 旋转攻击的鲁棒性实验
鲁棒性是衡量图像经过处理后的抗改变程度，图像经过旋转（逆时针）之后，提取秘密信息的二值图像，如图6所示。
依照本文算法，測试载体图像为256×256，旋转角度对应提取出的二值图像的平均PSNR如图7所示，数据显示算法可以始终保持PSNR14.026 7 dB，对于二值图像来说，均可以满足识别要求（如图6所示），所以算法具有满足通信要求的强鲁棒性。另外，实验发现，当图像旋转为90°的倍数时，无任何失真，所以当旋转角度达到90°时，原始图像一样，旋转30°和旋转120°结果一致，以此类推，故图7只显示了
2.3 剪切攻击的鲁棒性实验
按照上述方法将分量载体图像转化成的0/1序列矩阵，将秘密信息转化成的0/1序列矩阵，如图8所示。在1，2，3，4区域内嵌入秘密信息0/1序列，而在与1，2，3，4区域相对称的5，6，7，8区域内嵌入相同的0/1序列。当进行小于1/2剪切的整区域剪切时，可以从其对称的区域内提取秘密信息，达到100%的信息提取。
对含密图像进行抗剪切实验分析，在小于50%的剪切攻击中，只要是整体剪切，可以完全提取。原因在于算法采用了环形的冗余（对称）嵌入策略。在大于50%的剪切中，依照本文算法，测试载体图像为256×256，剪切百分比设为对应提取信息的平均PSNR如图9所示，数据显示算法在剪切小于80%时，具有PSNR14.985 9 dB，对于二值图像来说，完全可以辨别传输的文字（如图6所示），故有强抗剪切特性。
2.4 抗分析性仿真及分析
使用双统计量检测分析法RS和基于小波系数的高阶统计量分析法HOSWC来分析基于环形冗余解析的信息隐藏算法性能，实验结果如图10所示。
由图10（a） 得知嵌入量为0时，的初始差值约为157，的最大差值为335。的最大差值为160，由图知，嵌入率不会直接影响差值。对50幅随机图像做HOSWC检测，当嵌入量分别为0 KB，16 KB和32 KB时，高阶统计量检测分析曲线分布并没有明显的区分开来，即无法找出区分隐藏前后的一个甚至多个阈值，可知基于环形冗余解析的信息隐藏算法抗击HOSWC检测的能力不会随着嵌入量的增加而受影响，如图10（b） 所示。因此基于环形冗余解析的信息隐藏算法可抵抗上述分析方法。
3 结 论
综上所述，该算法以分量灰度图作为信息隐藏载体，对其进行圆环冗余解析，根据隐藏的秘密信息量确定圆环数和环内份数，同时还可以增加圆环数和环内份数使其具有较大的嵌入容量，在圆环对称的区域内隐藏相同秘密信息，对剪切算法有很强的鲁棒性。因其秘密信息全部隐藏在圆环区域内，所以当旋转载体图像时，不会导致秘密信息的丢失，这使算法具有很高的抗旋转性。算法的不可见性不会随着嵌入信息的增加发生明显的变化，解决了容量性和不可见性的冲突问题。算法在抵抗双统计量检测分析法RS和基于小波系数的高阶统计量分析法HOSWC的检测效果良好，说明具有一定的抗分析特性。总之，该算法适用于对鲁棒性要求较高的应用环境。
参考文献
[1] 郑晨婷，陈建华.基于RGB颜色空间的位平面替换信息隐藏算法[J].信息系统工程，2010（9）：76?77.
[2] 阳溢，柏森，柳杨，等.一种抗JPEG压缩和掩密分析的空间域图像信息隐藏算法[J].西南科技大学学报，2011，26（4）：79?82.
[3] 陈登钊，陈建华.基于分块灰度统计特性的空域鲁棒信息隐藏算法[J].福州大学学报（自然科学版），2011（1）：37?42.
[4] 雷芸，孙泽锐，王晓云，等.一种抗剪切信息隐藏算法[J].微电子学与计算机，2014（2）：132?136.
[5] 王英.基于混沌的图像空间域隐藏算法[J].湖南税务高等专科学校学报，2009（6）：51?53.
[6] 黄国祥.RGB颜色空间及其应用研究[D].长沙：中南大学，2002.
[7] RUDERMAN D L， CRONIN T W， CHIAO C C. Statistics of cone responses to natural images： implications for visual co?ding [J]. Journal of the Optical Society of America： A， 1998， 15（8）： 2036?2045.
[8] 钱文华，徐丹，袁国武.纹理传递在lαβ色彩空间中的实现[J].计算机应用研究，2006，23（8）：155?156.
[9] 任帅.基于数字图像的信息隐藏技术的研究[D].西安：西北工业大学，2010：28.
[10] 李用江.数字图像置乱算法的研究[D].西安：西安电子科技大学，2011.
[11] CHANG C C， LIN C C， TSENG C S， et al. Reversible hi?ding in DCT?based compressed images [J]. Information scien?ces， 2007， 177（13）： 2768?2786.
[12] LIU H， LIU J， HUANG J， et al A robust DWT?based blind data hiding algorithm [C]// Proceedings of 2002 IEEE International Symposium on Circuits and Systems. Guangzhou， China： IEEE， 2002： 672?675.
摘 要： 针对基于数字图像信息隐藏技术的抗旋转性和抗剪切性的要求，提出一种基于空间域环形冗余解析的信息隐藏算法。将数字图像按照颜色空间模式进行分解，选择能量较小的分量作为载体图像进行圆环等量分割，并通过修改圆环区域的像素均值达到嵌入信息的目的。该算法采用在以圆心对称的环形区域内嵌入相同秘密信息的方法，可有效抵御旋转性攻击和抗剪切性；通过改变圆环数和区域面积以增减嵌入的信息量，且不可见性不随嵌入容量的增减而改变；信息隐藏分析检出率小于4.35%。实验表明该算法具有良好的抗旋转性、抗剪切性以及抗分析性能。
关键词： 信息隐藏； 灰度圆环区域； 环形冗余解析； 颜色空间
中图分类号： TN918?34； TP391.4 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）01?0036?05
Abstract： To satisfy the requirements of the anti?rotation and anti?cutting performance of the information hiding technology based on digital image， an information hiding algorithm based on spatial domain lαβ annulus redundancy analysis is proposed. The digital image is decomposed according to the lαβ color space mode， and then and components with small energy are selected as the carrier images for equal segmentation of the annulus. The modification of the pixel mean value in the annulus can realize the purpose of information embedding. The method of embedding the same secret information in the annulus area with the circle center symmetry is adopted in the algorithm to resist the rotation attack and anti?cutting performance effectively. The change of annulus quantity and region area can regulate the embedded information content， and the invisibility doesn′t change with the embedded capacity. The detection rate of the information hiding analysis is less than 4.35%. The experimental results show the algorithm has good anti?rotation， anti?cutting performance and anti?analysis performance.
Keywords： information hiding； gray?scale annulus area； annulus redundancy analysis； color space
0 引 言
基于数字图像的空间域信息隐藏技术是目前信息内容安全的主要实现形式之一，是目前主流的应用途径。在空间域算法中，文献[1]针对现有的直接位平面替换算法，提出一种基于RGB颜色空间的改进的位平面信息隐藏算法，该算法考虑RGB三个颜色分量的视觉敏感性以及各颜色空间的区域复杂性，将秘密信息按照一定的规则嵌入到RGB分量的低层位平面。算法不可见性强，嵌入率较高；文献[2]通过对载体图像和秘密图像分别置乱，然后对载体图像分块，在每块子图像中重复嵌入1 b信息，提出一种抗JPEG压缩和掩密分析的空间域图像信息隐藏算法，该算法对常见的JPEG压缩具有较好的鲁棒性；文献[3]提出一种基于图像分块灰度统计特性和混沌系统的空域信息隐藏新算法，该算法利用空域重要位置上的统计特性的相对不变特性对掩饰空间的选取过程加以控制，通过混沌猫映射的置乱增强秘密信息的不可见性，使得信息隐藏过程中秘密信息的脆弱性与隐秘的不可见性两者的矛盾有机地统一起来，该算法具有较强的抗检测、抗提取能力；以上算法对抗剪切性和抗旋转性较差；文献[4]通过载体图像隐藏容量和秘密信息的大小确定隐藏秘密信息的备份数，确定隐藏信息的拉丁方阵模板，提出一种基于拉丁方阵的抗剪切信息隐藏算法，该算法虽然能够实现大容量隐藏并且能够抵抗大面积的剪切攻击，但抗旋转性，鲁棒性较差。
基于上述问题，本文提出一种基于圆环解析的信息隐藏算法。首先，将载体图像进行颜色空间的分解，得出分量；其次，将分量转换成灰度图像，由于分量占有原始图像的大量信息，修改将影响信息隐藏的不可见性，而分量能量微弱，所以算法利用分量的能量分布特性，以分量灰度图作为信息隐藏嵌入区域，对分量灰度图按照信息嵌入量进行适当的等量圆环分割；然后求出各个区域的平均值，按照四舍五入，奇数为1，偶数为0的规则求出各个区域的0/1序列；最后对载体图像进行Arnold置亂生成秘密信息的0/1序列，将秘密信息的0/1序列载体0/1序列和秘密信息的0/1序列进行对比优化和修改，以达到隐藏秘密信息的目的。
1 基于圆环冗余解析的信息隐藏算法设计
1.1 选择空间域载体
隐藏区域的选择是算法必需涉及的问题，尤其是在基于空间域的信息隐藏算法中必须重点考虑。基于环形冗余解析的信息隐藏算法设计中，信息隐藏区域的设计遵循嵌入位置的能量以及生成嵌入区域的复杂度特性。能量原则体现在利用颜色空间中颜色分量的独立性和权重差异，分量相对于分量，在影响可视性中的权重最大，分量含有大量的冗余性，因此选择分量灰度图作为载体图像；复杂度原则是利用颜色空间的分解、Arnold置乱技术的性能优势。环形冗余解析算法按照组合位平面规则在生成的分量的灰度转换图中进行环形解析，实现信息隐藏的目的。
1.2 信息嵌入的流程与步骤
基于环形冗余解析的信息隐藏算法的信息嵌入共分为13个步骤，流程如图1所示。
Step1：将载体图像进行颜色空间转化，分别提取出分量灰度图，记作
Step2：由于分量图带有载体图像的大量信息，分量含有大量的冗余性，所以选择分量图作为载体图。
Step1：对含密图像按照隐藏时的步骤Step1～Step4得到相对应序列；
Step2：对通过序列转化为相应的二值图像并通过置乱的解密最终提取秘密信息。
2 性能测试与分析
对基于环形冗余解析的信息隐藏算法进行实验仿真，环境为Matlab 2010a，载体图像为Lena（512×512）彩色图像如图4（a）所示，隐藏信息（28×28）二值图像如图4（b）所示。
2.1 不可见性实验
依照算法得到含密图像，如图4（c）所示。隐藏信息后的含密图像与载体图像的PSNR=33.945 4 dB，算法达到了良好的不可见性。
依照本文算法，测试载体图像为256×256，环个数为r，对应的平均PSNR如图5所示，数据显示算法具有PSNR33.90 dB的高不可见性。
如图5所示，随着环数的增加，PSNR始终在34.03～33.90 dB之间，无明显的变化，并没有随着嵌入量的增加发生变化，不可见性降低，原因在于算法环数的增减并没有改变变换区域的像素变换数目，修改数目始终是整个圆形区域的像素平均值的奇偶调整，故可以保持不可见性的水平，消除不可见性与容量性的冲突。但考虑时间开销问题，尽量控制在64环内，此时嵌入率为66.7%。
2.2 旋转攻击的鲁棒性实验
鲁棒性是衡量图像经过处理后的抗改变程度，图像经过旋转（逆时针）之后，提取秘密信息的二值图像，如图6所示。
依照本文算法，測试载体图像为256×256，旋转角度对应提取出的二值图像的平均PSNR如图7所示，数据显示算法可以始终保持PSNR14.026 7 dB，对于二值图像来说，均可以满足识别要求（如图6所示），所以算法具有满足通信要求的强鲁棒性。另外，实验发现，当图像旋转为90°的倍数时，无任何失真，所以当旋转角度达到90°时，原始图像一样，旋转30°和旋转120°结果一致，以此类推，故图7只显示了
2.3 剪切攻击的鲁棒性实验
按照上述方法将分量载体图像转化成的0/1序列矩阵，将秘密信息转化成的0/1序列矩阵，如图8所示。在1，2，3，4区域内嵌入秘密信息0/1序列，而在与1，2，3，4区域相对称的5，6，7，8区域内嵌入相同的0/1序列。当进行小于1/2剪切的整区域剪切时，可以从其对称的区域内提取秘密信息，达到100%的信息提取。
对含密图像进行抗剪切实验分析，在小于50%的剪切攻击中，只要是整体剪切，可以完全提取。原因在于算法采用了环形的冗余（对称）嵌入策略。在大于50%的剪切中，依照本文算法，测试载体图像为256×256，剪切百分比设为对应提取信息的平均PSNR如图9所示，数据显示算法在剪切小于80%时，具有PSNR14.985 9 dB，对于二值图像来说，完全可以辨别传输的文字（如图6所示），故有强抗剪切特性。
2.4 抗分析性仿真及分析
使用双统计量检测分析法RS和基于小波系数的高阶统计量分析法HOSWC来分析基于环形冗余解析的信息隐藏算法性能，实验结果如图10所示。
由图10（a） 得知嵌入量为0时，的初始差值约为157，的最大差值为335。的最大差值为160，由图知，嵌入率不会直接影响差值。对50幅随机图像做HOSWC检测，当嵌入量分别为0 KB，16 KB和32 KB时，高阶统计量检测分析曲线分布并没有明显的区分开来，即无法找出区分隐藏前后的一个甚至多个阈值，可知基于环形冗余解析的信息隐藏算法抗击HOSWC检测的能力不会随着嵌入量的增加而受影响，如图10（b） 所示。因此基于环形冗余解析的信息隐藏算法可抵抗上述分析方法。
3 结 论
综上所述，该算法以分量灰度图作为信息隐藏载体，对其进行圆环冗余解析，根据隐藏的秘密信息量确定圆环数和环内份数，同时还可以增加圆环数和环内份数使其具有较大的嵌入容量，在圆环对称的区域内隐藏相同秘密信息，对剪切算法有很强的鲁棒性。因其秘密信息全部隐藏在圆环区域内，所以当旋转载体图像时，不会导致秘密信息的丢失，这使算法具有很高的抗旋转性。算法的不可见性不会随着嵌入信息的增加发生明显的变化，解决了容量性和不可见性的冲突问题。算法在抵抗双统计量检测分析法RS和基于小波系数的高阶统计量分析法HOSWC的检测效果良好，说明具有一定的抗分析特性。总之，该算法适用于对鲁棒性要求较高的应用环境。
参考文献
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[3] 陈登钊，陈建华.基于分块灰度统计特性的空域鲁棒信息隐藏算法[J].福州大学学报（自然科学版），2011（1）：37?42.
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[5] 王英.基于混沌的图像空间域隐藏算法[J].湖南税务高等专科学校学报，2009（6）：51?53.
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[10] 李用江.数字图像置乱算法的研究[D].西安：西安电子科技大学，2011.
[11] CHANG C C， LIN C C， TSENG C S， et al. Reversible hi?ding in DCT?based compressed images [J]. Information scien?ces， 2007， 177（13）： 2768?2786.
[12] LIU H， LIU J， HUANG J， et al A robust DWT?based blind data hiding algorithm [C]// Proceedings of 2002 IEEE International Symposium on Circuits and Systems. Guangzhou， China： IEEE， 2002： 672?675.
