一種內(nèi)容自適應(yīng)的視頻隱寫分析方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及隱寫分析（Steganalysis)方法，尤其設(shè)及一種基于內(nèi)容的自適應(yīng)隱 寫分析方法，W及該方法在檢測各嵌入域的視頻隱寫上的應(yīng)用，該方法屬于信息安全技術(shù) 領(lǐng)域中的信息隱藏子領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 在當(dāng)今信息時代，計算技術(shù)的迅猛發(fā)展W及互聯(lián)網(wǎng)的快速普及，推動了數(shù)字多媒 體技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，同時信息的安全保護問題日益成為了人們關(guān)注的焦點。隱寫作為信 息隱藏的重要分支，旨在通過隱藏信息的存在來提供可靠的隱蔽通信。隱寫利用了感官的 不敏感及多媒體數(shù)字信號的冗余，將秘密信息隱藏在載體中，使得攻擊者無法察覺。隨著網(wǎng) 絡(luò)視頻應(yīng)用如IPTV，視頻會議，視頻點播等的廣泛普及，壓縮視頻流越來越成為一個易于使 用的隱蔽通信信道。視頻隱寫可在視頻壓縮過程中通過修改運動向量、預(yù)測模式及宏塊劃 分方式等壓縮參數(shù)來嵌入秘密信息。
[0003] 視頻隱寫分析是用來檢測是否存在秘密信息的技術(shù)。其基本手段是構(gòu)造一個二類 分類器，并使用從載體/隱寫樣本集中提取的特征對分類器進行訓(xùn)練，隨后從待測視頻中 提取特征輸入分類器進行隱寫存在的分類判別。典型的視頻分析的具體步驟是，首先，選擇 或設(shè)計一種算法用于特征提取，該特征應(yīng)該對嵌入過程較為敏感，能有效的區(qū)分原始視頻 和隱寫視頻。在特征提取過程中，將視頻劃分為固定長度的帖組，稱為檢測區(qū)間，在每個檢 測區(qū)間內(nèi)提取單個特征用于之后的訓(xùn)練或檢測。分別從訓(xùn)練集的原始視頻集和隱寫視頻集 中提取相應(yīng)的特征，將特征輸入分類器進行訓(xùn)練得到可用于測試的隱寫分析分類器。在實 際分析中，將從待測視頻中提取的特征輸入分類器，從而判斷該樣本是否含有秘密消息。
[0004] 當(dāng)前的視頻隱寫算法都采用了內(nèi)容自適應(yīng)的方式。隱寫者為了盡可能的減少 改動帶來的失真，會選擇隱寫代價小的帖區(qū)域嵌入秘密消息。如Kutter化^rdan,M. Kutter,andT.Ebrahimi.Proposalofawatermarkingtechniqueforhidingdata incompressedanddecompressedvideo,ISO/IECDoc,JTC1/SC29/QWG11,Tech.民邱. M2281,Jul. 1997.)，Xu(C.Xu,X.Ping,andT.Zhang.Steganographyincompressed videostream,Proc. 1stInt.Conf.InnovComput.Inf.Control,vol. 1,pp.269 -272,Sep.2006.)，Aly(比Aly,"Datahidinginmotionvectorsofcompressed videobasedontheirassociatedpredictionerror,''IEEETrans.Inf.Forensics Security.，vol. 6,no. 1，pp. 14 - 18,Mar. 2011.)，Cao(Y.Cao,X.Zhao,D.Feng,and 民.Sheng.Videosteganographywithperturbedmotionestimation,Proc. 13thInt. Conf.IH,vol. 6958,no. 1，pp. 193 - 207, 2011.)，Hu(Y.Hu,C.Zhang,Y.Su.Information hidingbasedonintrapredictionmodesfor比 264/AVC,Proc.IEEEInternational ConferenceonMultimediaandExpo,pp. 1231 - 1234, 2007)，Yang(G.Yang,J.Li,Y. He.Aninformationhidingalgorithmbasedonintra-predictionmodesandmatrix codingfor比 264/AVCvideostream.InternationalJournalofElectronicsand Communication,pp. 331-337, 2011.)等提出的視頻隱寫方法，根據(jù)特定的篩選準(zhǔn)則選擇 符合條件的參數(shù)進行修改。因此，自適應(yīng)隱寫通常會導(dǎo)致嵌入容量的不均衡，即不同帖間 的改動比特數(shù)及帖內(nèi)不同區(qū)域內(nèi)改動的比特數(shù)在該種情況下差別很大。然而，幾乎現(xiàn)存 所有的分析方法都W相同的方法處理每一帖，即將視頻分成等長度的檢測區(qū)間，再從各檢 測區(qū)間中針對所有的區(qū)域計算和提取特征。如Su(Y.Su,C.aiang,andC.aiang.Avideo steganalysisalgorithmagainstmotion-vector-basedsteganography,SignalPr ocess,vol.91,no.8,pp. 1901 - 1909,2011.)，Cao燈.Cao,X.Zhao,andD.Feng.Video steganalysisexploitingmotionvectorreversion-basedfeatures,IEEESignal Process.Lett,vol. 19,no. 1,pp. 35 - 38,Jan. 2012.)，Wang(K.Wang,H.化ao,andH.Wang. Videosteganalysisagainstmotionvector-basedsteganographybyaddingor subtractingonemotionvectorvalue,IEEETransactionsonInformationForensics andSecurity,vol. 9,no. 5,pp. 741 - 751,Feb. 2014.)，Ren(Y.Ren,L.Zhai,andL.Wang. Videosteganalysisbasedonsubtractiveprobabilityofoptimalmatching feature,Proceedingsofthe2ndACMworkshoponInformationhidingand multimediasecurity,pp. 83 - 90, 2014.)，Li(S.Li,H.Deng,比Tian,etc.Steganalysis ofpreditionmodemodulateddata-hidingalgorithmsinH. 264/AVCvideo stream,AnnaisofTelecommunications,pp. 7-8, 2014.)提出的隱寫分析方法。該分析模 式忽略了嵌入容量的分布不均衡，不能保證提取的每個特征的有效性，從而無法很好的檢 測自適應(yīng)隱寫。因此，針對當(dāng)前的自適應(yīng)視頻隱寫，設(shè)計一種隱寫分析模式，可W及時、高 效、自適應(yīng)的得到有效特征并正確檢測秘密消息的存在，是視頻隱寫分析領(lǐng)域急需解決的 問題。
[0005] 除了W上回顧的科技論文