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基于大数据环境的多模态信息隐藏新体系

更新时间：2019-12-24 04:53:25 大小：1M 上传用户：zhiyao6查看TA发布的资源 标签：大数据 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

信息隐藏研究经过数十年的发展,在隐写术和隐写检测方面都积累了大量成果,但是信息隐藏的应用目前仍局限于实验室研究,聚焦于发现与抗发现的对抗,距实际应用仍有一定的距离.论文在对当前信息隐藏研究深入分析的基础上,借鉴密码学思想,提出建立适应于当前大数据环境,算法可变、修改模式可控的抗取证信息隐藏系统;通过全面整合信息隐藏算法和嵌入修改模式,构建多模态信息隐藏技术空间,实现用户通过输入密钥参与信息隐藏处理控制的全新研究思路和应用方式.论文通过理论分析和实验初步验证该系统的有效性和安全性.


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基于大数据环境的多模态信息隐藏新体系.pdf 1M

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2
Vol． 45 No． 2  
Feb． 2017  
第
期
电
子
学
报
2017  
2
ACTA ELECTRONICA SINICA  
年
月
基于大数据环境的多模态信息隐藏新体系  
1
1
2
3
3
， ， ， ，  
黄殿中 张静飞 张 茹 李鹏超 郭云彪  
( 1．  
，
中国通用技术研究院 北京  
100192; 2．  
，
北京邮电大学网络空间安全学院 北京  
100876;  
3．  
，
北京电子技术应用研究所 北京  
100091)  
:
， ，  
信息隐藏研究经过数十年的发展 在隐写术和隐写检测方面都积累了大量成果 但是信息隐藏的应用  
摘
要
， ， ．  
目前仍局限于实验室研究 聚焦于发现与抗发现的对抗 距实际应用仍有一定的距离 论文在对当前信息隐藏研究深  
， ， ， 、  
入分析的基础上 借鉴密码学思想 提出建立适应于当前大数据环境 算法可变 修改模式可控的抗取证信息隐藏系  
; ， ，  
统 通过全面整合信息隐藏算法和嵌入修改模式 构建多模态信息隐藏技术空间 实现用户通过输入密钥参与信息隐  
．
藏处理控制的全新研究思路和应用方式 论文通过理论分析和实验初步验证该系统的有效性和安全性  
．
:
;
;
;
关键词  
中图分类号  
URL: http: / /www． ejournal． org． cn  
信息隐藏 隐写 抗取证信息隐藏 多模态信息隐藏  
:
TP391  
:
A
: 0372-2112 ( 2017) 02-0477-08  
DOI: 10． 3969 /j． issn． 0372-2112． 2017． 02． 029  
文献标识码  
文章编号  
电子学报  
New System of Multi-modal Information  
Hiding Based on Big Data Environment  
1
1
2
3
3
HUANG Dian-zhong ，ZHANG Jing-fei ，ZHANG Ru ，LI Peng-chao ，GUO Yun-biao  
( 1． China General Technology Research Institute，Beijing 100192，China;  
2． School of Cyberspace Security，Beijing University of Posts and Telecommunications，Beijing 100876，China;  
3． Beijing Institute of Electronics Technology and Application，Beijing 100091，China)  
Abstract: A large amount of achievements have been accumulated in steganalysis and steganography community for  
the past few decades． Nevertheless，the application of information hiding is restricted to research in laboratory，focusing on  
the confrontation between steganography and steganalysis，which has a huge distance from real world． Inspired by the cryp-  
tography，we establish a novel information hiding system whose algorithms are changeable and modification modes are under  
control based on investigation of previous work． We construct a huge multi-modal information hiding space with multiple al-  
gorithms and modification modes． Moreover，we build the mapping method between steganography methods and keys to im-  
plement the reconstruction mechanism of generating information hiding process when giving a key． There is no doubt that in-  
formation hiding research scope will be expanded and vitality will be integrated． Experimental results and theoretic analysis  
have shown that the proposed system is effective and security．  
Key words: information hiding; steganography; anti-forensic information hiding; multi-modal information hiding  
， “ ”  
手段 以 隐匿秘密通信存在 的方式来保护通信的安  
1
引言  
， ．  
全 在隐私保护中发挥了重要作用 隐藏技术不但可以  
， 、  
随着大数据时代的来临 企业大数据 政府大数据  
、
，
像加密技术一样保护通信内容 还可以掩盖通信存在  
:
网络用户大数据等在各个行业发挥了巨大价值 它们  
．
的事实 然而信息隐藏并没有像密码学那样走进人们  
，
能揭示其他手段看不到的新变化趋势 但同时人们的  
， ，  
的计算机桌面 还仅限于实验室研究和专业应用 不能  
、 ．  
任何行为都可能被追踪 记录 在大数据环境网络用户  
．
满足大数据时代的实际需求  
．
信息隐藏滞后于大数据时代主要源自三方面 第  
， ，  
变成了透明人 安全门事件频出 人们对隐私保护的需  
．
求也日趋强烈 信息隐藏技术是保障信息安全的重要  
，
一 信息隐藏研究聚焦于发现与抗发现的对抗研究中  
，
: 2016-06-27;  
: 2016-12-07;  
:
责任编辑 诸叶梅  
收稿日期  
修回日期  
:
基金项目 国家自然科学基金  
( No． U1536207，No． U1536104) ;  
( No． 2014BAH41B01)  
国家科技支撑计划项目  
478  
2017  
年
电
子
学
报
．
而实际上抗发现信息隐藏实用性不足 很多研究聚焦  
．
较大的提高 隐藏检测单纯靠增加特征维数或采用新  
．
于单个隐藏技术与检测技术的博弈 在考虑信息隐藏  
， ;  
的分类工具 对检测性能的提高贡献有限 并且隐藏检  
:
抗发现检测安全性时一般都有很多假设条件 假设已  
，
测有很多不满足实际应用的假设 检测的结果只是一  
， ．  
知用户采用的算法 已知载体的统计特征 然而进入大  
，
个统计异常出现的概率 不能布控于实际网络来检测  
．
基于信息隐藏的隐蔽通信 信息隐藏研究需要注入新  
， 、 ，  
数据时代 载体形式多样 来源广泛 依托大数据环境的  
， ，  
的激励 跳出当前的发现与抗发现对抗发展逻辑 面向  
．
信息隐藏有更广阔的发展空间  
， ，  
时代和环境的发展变化 推出抗破译安全性概念 研究  
，
第二 信息隐藏技术的抗取证安全性一般建立在  
．
，
算法保密的基础上 一旦和信息隐藏技术相关的先验  
面向实际应用的信息隐藏新体系  
、 、  
前期的信息隐藏在理论研究 隐藏算法及载体 信  
( 、 、 ) ，  
知识 例如算法 载体统计特征 信道特征等 泄露 其  
，
息隐藏检测等研究方面取得了长足进步 为信息隐藏  
．
安全性会受到严重威胁 而大数据时代的开放性特点  
，
．
体系创新研究奠定了基础 隐写编码作为增强信息隐  
使得大量公开的信息隐藏技术和应用暴露在大数据环  
，
藏性能的关键技术 不但提高了信息隐藏的载密效率  
，
． ，  
境中 假设检测者掌握了信息隐藏工具 这就意味着获  
更重要的是为动态可控信息隐藏提供了大量可变的修  
，
取了隐藏通信的大量先验知识 在此基础上就可以进  
， ．  
改模式 为本技术提供了技术支撑 接下来将从理论研  
， ．  
行机器学习和穷举攻击 进而直接获取证据性信息 而  
、 、  
究 隐藏算法及载体 信息隐藏检测和隐写编码四个方  
， ，  
对于一个普通使用者 只能利用公开研究成果 这样必  
．
面简要分析信息隐藏的相关进展  
2． 1  
信息隐藏理论  
．
然要考虑信息隐藏技术被检测者掌握的风险  
， ，  
第三 现有信息隐藏用户参与度不够 普通用户无  
．
法确认隐藏技术的安全性 与密码技术中使用者可通  
信息隐藏理论研究主要集中在应用信号处理理  
、 、 、  
论 概率统计理论 信息论 博弈论等相关理论来描述信  
，
过输入密钥来参与加密过程不同 传统信息隐藏技术  
［1，2］  
， ，  
对其安全性给出了定量或定性演绎 并在  
息隐藏  
给使用者的直观感受是技术核心掌握在算法设计者的  
．
一定条件下探讨了安全隐藏容量边界 在信息隐藏容  
，
手中 使用者会很自然的想到隐藏的信息会不会被设  
，CostaM、CohenA、LapidothA、MoulinP  
量方面  
等设计了  
． ，  
计者提取出来 相反 加密技术一般要求满足  
Kerckhoffs  
［3］  
［4］  
．
，Cachin  
许多经典模型  
在安全性分析方面  
等人认  
，
准则 即通信系统中使用的加密体制和算法应当是公  
为一个隐写系统的存在安全性意味着载体和隐写后的  
KL  
， ．  
开的 系统的安全性依赖于密钥的选取 加密算法公开  
，
统计分布在统计意义下的不可区分 提出利用  
散度  
， ．  
后 核心机密仍掌握在用户手中 正是这种用户输入密  
( Kullback-Leibler Divergence)  
，
度量两种分布的差异 用  
，
钥的参与机制 使普通用户对密码的保护作用有信心  
．
［5］  
． Pevny  
于衡量信息隐藏系统安全性  
等
利用最大均值  
提出根据大量载体图像  
KL  
，
为了解决信息隐藏在大数据时代不实用 不安全  
，
( Maximum Mean Discrepancy)  
差
，
用户参与度不够的问题 本文提出抗取证的多模态信  
，
，
散度相比 最大均  
进行隐写安全性评估的方法 与  
， ，  
息隐藏模型 充分利用信息隐藏多年来发展的成果 并  
、 ;  
值差异更易于计算 且在高维空间比较稳定 此外还有  
、
利用大数据时代充斥于互联网中的多类型媒体信息  
Fisher  
利用  
信息量给出安全嵌入容量并对其进行优  
， ，  
数据形式 借鉴密码学思想 构建一种能够满足  
Kerck-  
［6，7］  
．
［8 ～ 10］  
文献 证明了多载体安全嵌入容量与载  
化
hoffs  
、 、 、  
准则 用户参与 算法可控 隐藏安全性可度量的  
，
体数量的平方根成正比 单载体安全嵌入容量正比于  
．
多模态信息隐藏新体系  
本文接下来的内容包括以下几个部分 第二部分  
将回顾并分析抗发现信息隐藏近年来的成果和发展趋  
． ，  
载体尺寸的平方根 然而像密码学那样 针对穷举攻击  
:
，
的破译对抗 基于运算复杂度的隐藏安全性研究成果  
．
并不多见  
2． 2  
， ;  
势 是本文研究内容的基础 第三部分针对抗检测信息  
隐藏算法和载体  
公开文献记载的信息隐藏算法超过 种 大多数  
LSB 、OPA 、JSteg、  
隐写  
， ;  
隐藏的不足 提出抗取证的多模态信息隐藏模型 第四  
300  
，
，
部分从抗发现和抗取证两方面 论述大数据环境下多  
，
是单载体隐藏算法 例如  
隐写  
;
模态信息隐藏模型的安全性 第五部分为结论和展望  
．
［11，12］  
OutGuess、F5  
， ．  
其统计特征异常易于检测 有些  
等
2
抗发现的信息隐藏研究  
，
学者针对特定统计分析对隐藏思路进行了改进 张涛  
［13］  
90  
，
年代 一直在信息  
信息隐藏研究始于上个世纪  
LSB  
等
提出改变  
嵌入方式和利用矩阵编码的安全性  
JPEG  
．
隐藏与隐藏分析的对抗中迅速发展 然而目前信息隐  
，Solanki  
增强方法  
YASS  
等提出能抵抗  
类隐写分析算法  
等提出安全性增强  
方法 等 这类方法的实现过程是针对特定  
［14］  
，
藏研究发展速度有所放缓 信息隐藏技术研究难以突  
，Luo  
算法 及其改进方案  
的
［15］  
STC  
， ，  
框架 只是在失真函数方面做部分改进 这些改  
PVD  
．
破
了的  
，
进多针对某些不足做修修补补 很难对隐藏性能带来  
，
隐写分析算法而改进原隐写方法 所以理论上讲其所  

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