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相似文献
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1.
基于位图的隐写分析方法较有效的检测算法是RS法,其检测率达到0.05bpp。通过对RS法的分析,提出一种针对该方法的隐写算法,使隐藏率达到0.2bpp。  相似文献   

2.
为有效检测图像中是否含有隐秘信息,提出了一种基于位平面随机性测试的隐写分析算法。该算法利用希尔伯特(H ilbert)扫描将图像最低和次低位平面转化为一维的二值序列,并分别对其进行14项随机性测试。利用测试结果组成28维图像特征向量,构造支持向量机分类器实现对载密图像的可靠检测。多次实验证明:该算法对于空域LSB类隐藏算法嵌入信息在0.05 b/p以上的载密图像具有95%以上的检测率,并且对于频域隐写技术F5也是有效的。  相似文献   

3.
PVD(pixel-value differencing,像素差值)隐写算法具有嵌入容量高和不可见性好的优点。但原始的PVD算法容易受到直方图分析的攻击。为提高安全性而提出的修正算法,仍然存在不足。基于对原始和修正PVD算法的分析,提出了PVD改进算法,在保持PVD算法优点的同时,提高了掩密图像的PSNR值,并增强了PVD算法抵御差分直方图分析攻击的能力。  相似文献   

4.
通过分析图像无损压缩过程中预测编码的原理,提出了一种基于预测编码方法的空域图像隐写分析算法。该算法的基本思想是利用空域隐写会破坏图像相邻像素之间的相关性,而预测编码是利用图像相邻像素之间的相关性来预测的,这样隐写后图像的预测误差将会大于载体图像的预测误差,通过计算隐写前后图像的预测误差来分析图像中是否含有秘密信息。实验表明:基于预测编码的图像隐写分析具有较好的隐写分析能力。  相似文献   

5.
随着IP语音(voice over IP, VoIP) 的快速发展,基于VoIP的隐写及其隐写分析逐渐成为信息安全领域的研究热点。总结和分析了近年来的IP语音隐写和隐写分析相关研究,并探讨该领域未来的研究方向。IP语音隐写根据其隐藏信息位置不同,可分为基于协议的隐写及分析和基于语音载荷的隐写及分析。前者是利用IP语音中的各类协议为载体,将信息嵌入到协议头部中的某些字段或通过调制IP语音包的时序来实现;后者则是通过修改语音载荷实现信息隐藏,包括基于最低有效位(least significant bit, LSB)的隐写,基于量化索引调制(quantized index modulation, QIM)的隐写和基于语音变化域回声等隐写。从协议和语音载荷两方面对IP语音分析技术进行了分类介绍。前者可分为协议头分析、时间序列分析、编码调制分析3类。后者包括基于特点语音参数(如线性预测参数、固定码本参数、自适应码本参数和所有参数)的隐写分析和基于语音信号处理的隐写分析方法。  相似文献   

6.
抗统计分析的BPCS隐写   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于复杂度直方图的隐写统计分析法能有效地察觉以BPCS隐写的秘密信息的存在,因此为提高隐写算法的安全性,本文提出了一种改进的BPCS隐写算法,即在不同位平面设置不同的复杂度阈值;并构造一个二次函数来衡量区域的明暗度,利用小块所处区域的明暗度和复杂度相结合来选择位面小块嵌入信息.实验结果表明,该算法能有效地抗基于复杂度直方图的统计分析,同时隐写图像质量比BPCS方法有较大的改善.  相似文献   

7.
尚月赟 《科技资讯》2011,(30):13-13
提出了一种与应用层协议无关的网络隐写算法,算法基于IP协议。隐写数据以包为单位发送,而不是将数据隐藏在具体的字段中,因此性能较好。同时,该算法不会产生异常流量,因此很难被隐写分析检测出来。实验结果表明了该算法的可行性。  相似文献   

8.
信息隐写技术研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍信息隐藏技术的概念及发展;并对其主要分支———隐写技术的历史、系统模型、相关术语、应用及研究意义作了重点介绍。  相似文献   

9.
构造了一种基于最小二乘支持向量机的针对JPEG图像的隐写分析方法,在DCT域和空间域上提取了JPEG图像的18维特征向量,利用LSSVM构建分类器,并根据嵌入算法的种类设定分类器的输出,以达到检测秘密信息的存在性和判别使用何种隐写算法实施信息嵌入的目的,针对Jsteg,F5,MB三类最常用的JPEG图像隐写算法进行了二分类和四分类的实验,结果表明,构建二分类器进行载密图像检测时,正确率较高;构建多分类器检测载密图像、判断其使用的隐写算法时,对于高嵌入量的载密图像有着较高的判断正确率。  相似文献   

10.
视频信息隐藏是一种将秘密信息嵌入到视频中实现隐蔽传输的技术.基于运动矢量(motion vector,MV)的视频隐写造成的运动矢量特性异常容易被隐写分析所检测,隐蔽通信的安全性降低.为了保持运动矢量相邻相关性和局部最优性,提出了一种基于运动矢量的视频隐写算法能够降低对运动矢量特性的破坏.首先,实验验证已有基于运动矢量的视频隐写算法对运动矢量不同分量的影响存在差异.然后,引入归一化互信息(normalized mutual information,NMI)衡量运动分量的相邻相关性,根据载体选择策略选择相邻相关性小的分量作为嵌入载体.最后,定义宏块纹理复杂度作为载体修改的失真代价,利用校验格编码(syndrome-trellis code,STC)对载体进行信息嵌入.实验结果表明,隐写视频的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM)降低不超过0.4%,一般低于0.25%;比特率增加0.29% ~2.35%;算法被相关异常特征检测的错误率较高,具有更均衡的安全性.可见,算法各项性能指标表现良好,具有较好的抗隐写分析能力,隐写视频不可感知性较好.  相似文献   

11.
如何有效对抗掩密分析是信息隐藏研究的一个重要方向。提出了一种抗JPEG压缩和掩密分析的空间域图像信息隐藏算法:首先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1bit信息;提取秘密信息时,先对含密图像置乱恢复和分块,然后在每块子图像中按照多数优先的原则提取1bit信息。实验表明,该算法不仅对...  相似文献   

12.
集成分类器是目前图像隐写分析中广泛使用的分类器。针对集成分类器中基分类器受离群样本影响较大,集成策略效果不佳的缺点,提出一种基于改进Fisher准则与极限学习机集成的图像隐写分析算法。首先,通过重新定义类内散度矩阵以提高Fisher准则模型的准确性,之后基于改进的Fisher准则并使用Bagging算法训练若干基分类器,最后使用极限学习机作为元分类器来建立基分类器集合与正确决策之间的联系。实验结果表明,在不同的隐写算法与嵌入率的条件下,与传统集成分类器和基于选择性集成的集成分类器相比,所提算法降低了3.5%与1.8%的检测错误率,说明能够有效提高集成分类器的检测精度。  相似文献   

13.
一种新的基于RS和NN的混合数据挖掘算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种结合粗糙集理论和BP神经网络理论的新数据挖掘算法.算法利用粗糙集对属性的归约功能将数据仓库中的数据进行归约,将归约后的数据作为训练数据提供给神经网络.通过粗糙集归约,提高了训练数据表达的清晰度,也减少了神经网络的规模,同时利用神经网络又弥补了粗糙集对噪声数据敏感的不足.  相似文献   

14.
本文研究RS码的最小重量译码算法,这种算法以捕错译码技术为基础,结合对错误的系统搜索来实现译码,算法的原理简明,特别适合于大纠错能力的RS码的译码运算,文中还提出采用该算法的多路平行译码器的实现方案,其传输速率可达10Mbits/s以上。  相似文献   

15.
RS(Reed—Solomon)码是具有很强纠错能力的线性分组码,广泛应用于各种通信和存储系统中。文中设计的译码器采用修正的欧几里德算法(MEA),并在实现中采用公共项提取算法有效地优化了乘法器,以迭代、复用等方法降低了RS码译码硬件实现的复杂度。并用Verilog-HDL语言实现了RS(255,239)码的译码器各个模块的功能。  相似文献   

16.
动态克隆选择和免疫网络结合的算法   总被引:3,自引:1,他引:3  
提出了一种动态克隆选择算法和免疫网络相结合的新入侵检测算法。将基因库和高频变异加入动态克隆选择算法,提高检测器的进化速率。将免疫网络与动态克隆选择算法结合,消除成熟检测器中存在的冗余,提高检测器的生成效率。对算法中记忆检测器的生成加入变异和竞争,促进记忆检测器的进化,提高群体的亲和力水平。  相似文献   

17.
RS码通常的译码方法是频域译码。文中介绍和分析了基于时域的RS码译码算法和它的一种加速算法,并结合AVR单片机的高速计算性能对这两种算法进行了仿真实验,根据实验结果对两种算法的性能进行了比较,实验表明,加速算法的效率明显高于前者。  相似文献   

18.
提出一种新混沌系统,研究其系统的基本动力学行为,给出相图、功率谱以及李雅普诺夫指数图,基于李雅普诺夫指数谱和全局分岔图分析了系统参数对新系统的影响,最后设计自激活控制函数与非线性反馈控制器对新混沌系统实现混沌自同步控制,并进行理论证明与数值仿真证实控制方法的有效性.  相似文献   

19.
在物理教学中,要运用辩证唯物主义观点和方法阐述物理知识,解释物理现象,分析物理过程,努力把物理教学上升为辩证唯物主义思想的学习,以培养学生正确的世界观、方法论和科学态度.  相似文献   

20.
文章通过扩频通信技术有关性能分析和仿真,得出了扩频通信对多径干扰具有很强的抑制能力,可以有效地解决限定空间内移动通信质量急剧下降问题。  相似文献   

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