视频运动估计与隐写检测

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3.0 高德中 2024-11-19 9 4 3.52MB 67 页 15积分
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摘 要
隐写与隐写分析作为信息安全领域的重要的组成部分，在网络通讯与信息技
术高速发展的今天，得到越来越多的关注。信息隐写术是研究如何将隐秘信息在
除接收者之外不被的任何人察觉的情况下传递。隐写分析是对抗信息隐藏的技术，
目的是检测待测媒体中隐秘信息的存在性，估计隐秘信息的位置、长度等，并最
终实现提取隐秘信息，破坏危害国家安定社会和谐的隐秘通信行为。
对隐写分析的研究尚不成熟，主要侧重点在检测隐秘信息的存在性。本文以
扩频或类似扩频的视频隐写术为研究对象，对视频的空间特性及时间特性进行深
入研究，提出两种有效的隐写检测方法。其一，对视频的隐写分析技术进行深入
研究，介绍视频隐写分析的原理和特点，在已有的图像隐写分析的研究成果基础
上，结合 MPEG 视频编码的特点，提出一种改进的 I帧编码特性的隐写检测方法，
提取 I帧的校准特征，设计适用于视频隐写软件 MSU Stegovideo 隐写算法的 SVM
（支持向量机）分类器。其二，针对扩频隐写对视频运动估计的影响，对隐写前
后视频的运动向量进行比较分析，结合相邻帧之间的运动向量的累积相关特性，
设计利用运动向量帧内和帧间分布特性的视频隐写检测算法，实验结果表明该方
法能够快速的检测出隐秘信息的存在。
通过对视频隐写术对视频空间特性和时间特性的影响的分析，实现了对视频
隐写的有效检测，而且减少了隐写分析的计算复杂度，在提高检测率的同时还提
高了检测速度。
关键字：信息隐藏 隐写分析 扩频隐写 支持向量机 运动估计
ABSTRACT
Steganography and steganalysis which have been an important part of information
security field get more and more attentions in the modern times when network
communication and information technology develop quickly. The researching content of
information steganography is how to make people except receiver not aware of hiding
information when it is transmitted. The aim of steganalysis which is against information
steganography is analyzing the exists of hiding information in detected information,
estimating the position and length, etc. and finally extracting hiding information,
destroying the actions which are harmful to social harmony and national stability.
The researching of steganalysis isn’t complete yet, which is mainly focus on exists of
hiding information. In this thesis, we study video steganography of spread spectrum
spread or spectrum spread similar mainly in which the spatial characteristics and time
characteristics are studied deeply, and two methods of video steganalysis have been
proposed. Firstly, we study deeply about video steganalysis, present the principle and
characteristics of video steganalysis. On the basis of image steganalysis, a modify
method of steganalysis based on I-frame encoding features has been proposed which are
combined with characteristics of MPEG video coding, extracting I-frame calibration
feature, we have designed SVM(support vector machine) classifier which is fit for video
stegonographic software MSUStegovideo steganography algorithms. Secondly, for
impact of spread-spectrum steganography on video motion estimation, we analyze
motion vectors of video before and after steganography, designed video steganography
algorithms which make use of Intra-and inter-frame motion vector distribution
characteristics. Experiments show that this method can detect existing of hiding
information quickly.
By analyzing the spatial characteristics and time characteristics of the videos,
steganography video has been detected effectively, and the complexity of computing has
been decreased, the speed of detecting has been improved while enhancing the rate of
detecting.
Key word: information hiding, spread spectrum steganography,
support vector machine, motion estimation
目 录
第一章 绪 论 .........................................................................................................1
§1.1 研究背景及选题意义 ............................................................................. 1
§1.2 国内外研究现状 ..................................................................................... 2
§1.3 本文结构与工作内容 ............................................................................. 5
第二章 信息隐藏技术 .......................................................................................... 7
§2.1 信息隐藏 ................................................................................................. 7
§2.1.1 信息隐藏框架 .............................................................................7
§2.1.2 信息隐藏分类及特点 .................................................................8
§2.1.3 数字隐写与数字水印 ...............................................................11
§2.2 视频信息隐藏 ....................................................................................... 12
§2.2.1 视频压缩编码 ...........................................................................12
§2.2.2 视频信息隐藏技术的特点 .......................................................14
§2.2.3 视频信息隐藏的分类 ...............................................................15
§2.3 对信息隐写的攻击——隐写分析 ....................................................... 20
§2.3.1 隐写分析的理论依据 ...............................................................21
§2.3.2 隐写分析技术的分类 ...............................................................22
§2.3.3 隐写分析技术的评价标准 .......................................................23
§2.3.4 视频隐写分析特点 ...................................................................25
§2.4 本章小节 ............................................................................................... 26
第三章 改进视频空间特性的隐写检测方法 .................................................... 27
§3.1 视频扩频隐写方法 ............................................................................... 27
§3.1.1 扩频技术介绍 ...........................................................................27
§3.1.2 扩频视频隐写对视频的影响 ...................................................29
§3.1.3 MSU 隐写算法分析 .................................................................30
§3.2 改进视频空间特性的隐写检测方法 ................................................... 34
§3.2.1 视频编解码技术 .......................................................................34
§3.2.2 校准特征（Calibrated Features）........................................... 35
§3.2.3 SVM 分类器 .............................................................................38
§3.3 实验结果与分析 ................................................................................... 39
§3.3.1 实验环境 ...................................................................................39
§3.3.2 实验结果及分析 .......................................................................40
§3.4 本章小结 ............................................................................................... 41
第四章 运动估计在视频隐写检测中的应用 .................................................... 43
§4.1 视频编解码中的视频运动估计 ........................................................... 43
§4.1.1 运动估计原理 ...........................................................................43
§4.1.2 运动估计的块匹配算法 ...........................................................45
§4.2 基于运动估计的视频隐写检测方法 ................................................... 46
§4.2.1 隐写技术对视频运动估计的影响 ...........................................46
§4.2.2 运动矢量帧内的特征 ...............................................................46
§4.2.3 运动向量的帧间相关性 ...........................................................50
§4.2.4 隐写检测流程 ...........................................................................53
§4.3 实验及结果分析 ................................................................................... 54
§4.3.1 实验环境 ...................................................................................54
§4.3.2 结果分析 ...................................................................................54
§4.4 本章小结 ............................................................................................... 55
第五章 总结与展望 ............................................................................................ 57
§5.1 全文总结 ............................................................................................... 57
§5.2 工作展望 ............................................................................................... 57
参考文献 .................................................................................................................59
在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 .................................... 67
一、发表论文 ..................................................................................................67
二、科研项目 ..................................................................................................67
致 谢 .................................................................................................................69
第一章 绪 论
1
第一章 绪 论
§1.1 研究背景及选题意义
科学技术日新月异，信息处理技术与网络通信技术近年来发展迅猛，使得数
字音频，数字视频可以同文本文件和静止图像一样在网络中迅速传播。人们可以
通过互联网，移动通信网能方便快捷的实现信息的发布，接收存储等。然而，信
息高速交互共享，给人们的工作生活带来巨大便利，同时也使信息安全面临巨大
的挑战。面对盗版猖獗的现象，数字媒体发行商希望能有效的打击盗版、严惩不
法分子，保护他们的知识产权，维护自身利益，国家政府、安全部门也在防止网
络中未知的恶意拦截、无意识的破坏导致信息损坏，造成难以估量的损失。可见，
信息安全已经成为迫切需要解决的不可避免的问题。
同样作为信息安全领域研究的热点，与现代密码学相比较最大的不同点就是：
密码技术是通过隐藏通信的内容实现，而信息隐藏技术则隐藏隐秘通信行为的存
在。换言之，密码技术对信息加密后，内容处于无序状态，容易引起截获者的注
意，而信息隐藏（Information Hiding）技术使得载体外观与普通载体无异，人们一
般难以觉察隐秘信息的存在，较之传统的加密技术多了一层保护，被拦截破解的
可能变得更小了。对信息安全的高要求和密码技术的局限性推动了信息隐藏技术
的发展。
数字水印技术和信息隐写技术（以下称隐写术）是信息隐藏的两大分支。二
者的算法原理相同，但在应用领域却不相同。数字水印是将载体的版权或者认证
信息嵌在载体中，从而保护数字媒体的版权，数字防伪等，分为可见水印，不可
见水印，脆弱水印，鲁棒水印等。而隐写术则是为隐藏隐秘信息的通讯行为，传
输尽可能多的信息，而不被察觉，更多的为各国安全、情报部门所运用。基于这
样的特性，隐写术也可能被不法分子、恐怖组织所利用，对国家安全乃至国际安
全造成威胁。在“9.11”事件以后，信息安全得到空前重视，国内外很多机构都相
继开展了隐写术的对抗技术——隐写检测的研究，主要针对诸如图像，声音，视
频的网络传输中主流的多媒体数据等。
隐写分析技术是对抗隐写术的一种信息安全技术，通过对网络传输的数字媒
体进行统计特性分析，检测出待测目标是否含有隐秘信息，继而对载体采取有效
措施干扰非法信息的传递，维护国家安全。作为信息安全的重要技术之一，对其
进行研究具有重要意义。纵观隐写分析技术的发展现状，这项新兴技术处在比较
被动的阶段。换言之，检测出是否有隐藏信息仍然是隐写分析的重点，只有检测
视频运动估计与隐写检测
2
出是否含有隐秘信息才能去估计隐写的方法、隐秘信息长度、嵌入位置，提取隐
秘信息，实现隐写分析的最终目的。在分析对象上，大都是针对静止图像进行的，
随着视频隐写技术的不断发展，视频较之图像有更大的数据量，更多的冗余空间，
便于实现巨大容量的隐蔽通信，利用网络视频的信息隐写软件相继出现，因此视
频的信息安全问题日益凸显 ，视频隐写检测这个课题越来越被重视和关注。
§1.2 国内外研究现状
信息隐藏在学术界称为“Information Hiding”，它起源于古老的隐写术，最早
的记载可追溯到古希腊时代[1,2] 。聪明的古希腊人在剃光了头的奴隶头皮上将需要
传递的信息纹上，待头发长长后再派出去送信，收信者将奴隶的头发剃掉之后就
能看到信息了。还有记载称波斯朝廷的希腊人将信息刻去掉蜡的木板上，再重新
涂上蜡伪装成从未使用过的一样来以此逃避检查。人类的智慧是无限的，中国古
代的藏头诗可以看作信息隐藏技术的演绎，但位置相对固定，安全性不高，在中
国古代，还有将信息隐藏在文章中，发信收信双方拥有相同的上面有小孔的纸板
或木板，作为密钥，在纸板小孔处写上隐秘信息，拿掉纸板在空余处填上文字，
组成看似平常的文章，接收者覆上同样的纸板就能看到隐秘信息。以及到了十五
世纪的隐形墨水，十七世纪的“万能显影剂”，十九世纪的微缩胶片等，关于古代
信息隐藏的方法数不胜数，总的而言都是利用人类的感知冗余，这也是近现代信
息隐藏技术所研究的热点，但由于历史及技术发展水平的原因，方式方法都很局
限。
现代信息隐藏的研究始于上世纪 90 年代，是从 Kurak[3]等提出利用图像降级
来进行秘密图像交换开始的的。自 1996 年第一届信息隐藏国际会议在英国剑桥大
学召开后，之后几年又分别在美国、德国、荷兰、加拿大、西班牙法国等国家又
开了九届，与此同时，在 IEEE 和SPIE 等一些国际重要学术会议上也为信息隐藏
领域开辟了相关的专题。
1999 年12 月，
S. Katzenbeissert 和F. Petitcolas 等人共同
出 版 了 名 为 《 Information Hiding Techniques for steganography and Digital
watermarking》的信息隐藏领域第一本著作[4] ，George Mason University 的N.
Johnson 最早开展了关于隐写分析技术的研究，其后纽约大学，新西兰大学等都得
到美国政府部门的经费支持，相继开展了这方面的研究，其他发达国家也陆续在
这一领域展开研究。由于国际学术文献库中关于信息隐藏方面的文章也于近几年
多了起来。第一篇关于图像信息隐藏的文章发表于 1990 年，1992 年到 1998 年之
间关于信息隐藏的文献总过也不过 206 篇，自 1998 年后的关于这方面的论文逐渐
多了起来，IEEE 在1998 年1999 年出版了两本关于信息隐藏的专辑，Signal
Processing 也出版了关于数字水印及其相关信息模型方面的专利。
第一章 绪 论
3
近些年来，关于信息隐藏方面的研究在国内也成为信息安全的研究热点。1999
年12 月在北京电子技术应用研究多召开了全国第一届信息隐藏学术研讨会，开启
了国内研究信息隐藏技术的大门。国家信息安全重点实验室——北京邮电大学信
息安全中心、天津大学、西北工业大学、解放军信息工程大学等单位也正在开展
这方面的研究，国家自然科学基金，973 计划 863 计划等为这方面的研究提供资金。
数字媒体数据的表现形式与人类的感知之间有很大的信息冗余空间，信息隐
藏技术正是利用这些感知冗余和数字信号的统计冗余来嵌入信息，而不被人所察
觉。近些年信息技术的发展以及在信息隐藏相关研究人员的不懈努力下，研究出
大量的信息隐藏方法[5, 6]。图像仍是最为常见的载体，也有了一些比较成熟的方法，
通常的数字图像隐写方法是将隐秘信息嵌入到图像的空间域或者变换域中，典型
的空间域隐写方法有：LSB（Least Significant Bit）匹配隐写[7]、位平面复杂度分割
隐 写 [8]（Bit-Plane Complexity Segmentation, BPCS ）、相邻像素对差分隐写[9]
（Pixel-Value Differencing, PVD ）、扩频图像隐写[10] （Spread Spectrum Image
Steganography, SSIS）等；变换域方法研究主要针对于 JPEG 图像，如 Jsteg[11]隐写、
F5 隐写[12]、基于模型的隐写[13]（Model-Based Steganography）等。
近年来网络技术的发展，视频以其丰富的数据资源、更多的冗余空间较之图
像更容易达到信息隐藏的目的，对视频信息隐藏技术的研究逐渐占据信息隐藏研
究领域的一个重要席位。针对视频的信息隐藏技术发展较晚，随着信息技术和视
频压缩编解码技术的发展，视频的实时传输不再成为难题，视频的应用范围越来
越广，对以视频为基础的数字媒体的产权保护的需求日益突显，也由于视频数据
的独特性质，以视频为载体的信息隐藏技术的研究得到越来越多的关注[14,15,16,17,18]。
作为信息隐藏的对抗技术，隐写分析技术近年来得到了国内外科研机构越来
越广泛的关注，成为信息安全领域研究的热点。在相关研究人员的努力下，取得
了较多可喜的成果，如 PoVs 算法[19]、Rs 算法[20]、SPA 算法[21]、DIH 算法[22]与
IQM(Image Quality Metries)算法[23]，结构分析[24]，Harmse[25]等将隐写过程建模为
叠加随机噪声，利用载体、载密图像的直方图特征函数（Histogram Characteristics
Function, HCF）质心（Center of Mass,COM）为差异特征，构成了适用检测方法；
Ker[26]引入亚采样对灰度图像进行“校准”来估计载体图像，通过对比“校准”前
后图像的特征变化实现隐写分析；Lyu 等[27]通过对载体图像进行多尺度多方向的小
波分解，然后对其一阶和高阶统计量进行统计建模，最后根据该模型的完整性来
实现隐写分析；Huang[28]等通过计算像素邻域内灰度级数量的变化来实现隐写分
析；较有效方法还可见文献[29,30]等。针对空域 BPCS 隐写，张新鹏等提出了一种统
计分析方法[31]。针对 JPEG 图像中嵌入信息后的分块特性变化和 DCT 系数直方图
变化，Fridrich 提出了一系列分析方法[32,33,34]。
摘要：

摘要隐写与隐写分析作为信息安全领域的重要的组成部分，在网络通讯与信息技术高速发展的今天，得到越来越多的关注。信息隐写术是研究如何将隐秘信息在除接收者之外不被的任何人察觉的情况下传递。隐写分析是对抗信息隐藏的技术，目的是检测待测媒体中隐秘信息的存在性，估计隐秘信息的位置、长度等，并最终实现提取隐秘信息，破坏危害国家安定社会和谐的隐秘通信行为。对隐写分析的研究尚不成熟，主要侧重点在检测隐秘信息的存在性。本文以扩频或类似扩频的视频隐写术为研究对象，对视频的空间特性及时间特性进行深入研究，提出两种有效的隐写检测方法。其一，对视频的隐写分析技术进行深入研究，介绍视频隐写分析的原理和特点，在已有的图像隐写...

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