相機來源反取證中的隱密算法研究.pdf

1、隨著互聯網的飛速發(fā)展，人們可以方便快捷地同世界各地的人交流，但黑客及電腦病毒的猖獗使得網民們的個人隱私很有可能會受到侵犯，甚至危害到國家及個人的利益，這使得保護信息安全成為了一個緊迫的問題。信息安全是國家信息化進程和信息產業(yè)發(fā)展的基礎保障，可以通過數字媒介實現通信內容安全的隱密技術，近年來吸引了大量研究者的關注，本文針對數字圖像的隱密技術進行了相關研究。
　　隱密和隱密分析是“矛與盾”的關系，二者相互對抗卻又相互促進，本文在分析了

2、現有隱密方法與隱密分析對抗利弊的基礎上，針對現在隱密分析方法在相機來源匹配時對隱密圖像檢測率較高的問題，提出了將來源反取證與隱密算法相結合的方法，以降低隱密分析檢測率。本文的主要研究內容如下:
　　(1)針對JPEG圖像的五種經典隱密算法，進行了主觀、客觀以及統(tǒng)計特征、隱藏容量等多方面的性能評價，最終選取了性能指標相對較好的nsF5算法作為本文的隱密方法。
　　(2)分析了圖像的相機來源取證及反取證方法，針對基于傳感器模式噪

3、聲的反取證算法中的指紋替換，根據指紋替換強度對圖像與來源相機指紋及目的相機指紋間的相關性影響近似線性變化，采用了構建二元線性擬合模型的方法，用最小二乘法求取模型參數，并最終計算得到反取證中的指紋替換強度，實現了圖像的相機來源反取證。
　　(3)本文將相機來源取證與隱密算法結合，設計了一種偽造相機來源的安全隱密算法。用偽造前圖像與偽造后圖像分別嵌入信息，并作統(tǒng)計安全性比較，比較分為兩個假設:假設一，隱密分析人員僅知道偽造圖像的來源相

4、機，則在來源相機模型下，用來源相機的原始圖像與偽造圖像作比較;假設二，隱密分析人員己知偽造圖像的目的相機，則在目的相機模型下，用目的相機的非偽造圖像與偽造圖像作比較。實驗結果證實，無論是在來源相機模型下，還是在目的相機模型下，偽造圖像的統(tǒng)計安全性都相對較高。由于偽造圖像會降低圖像的質量，導致圖像的最大信息嵌入率降低，針對這一現象，本文提出了算法優(yōu)化，以圖像質量為約束，優(yōu)化平衡了指紋替換強度和最大嵌入率的大小。實驗結果顯示，優(yōu)化算法能夠有