技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于通信領(lǐng)域中的信息對抗技術(shù)，特別涉及到JPEG隱密分析系統(tǒng)中的定量分析方法。

背景技術(shù)

隱密是指將信息隱藏于其他載體之中并應用于通信等領(lǐng)域的技術(shù)，其目的是將秘密信息經(jīng)過偽裝后混跡于海量的日常數(shù)據(jù)而不被察覺，為保密通信提供一種新的安全范式。迄今為止，此領(lǐng)域已有多種隱密方法公開發(fā)表，在互聯(lián)網(wǎng)上也已經(jīng)出現(xiàn)了百余種可供下載的隱密軟件，支持在圖像、視頻、音頻、文本等多種多媒體數(shù)據(jù)中隱藏秘密信息。由于非法濫用隱密技術(shù)極可能危及到國家安全及社會穩(wěn)定，因此必須采取有效的隱密分析技術(shù)，檢測、提取、阻止甚至破壞互聯(lián)網(wǎng)上可能存在的隱密信息。

目前已公開的隱密分析技術(shù)可分為通用性隱密分析和針對性隱密分析兩類。通用性隱密分析一般利用高維統(tǒng)計特征空間中所訓練的分類器判斷待測樣本是否含有秘密信息，如Lyu?S方法(文獻Lyu?S，F(xiàn)arid?H.“Detecting?hiddenmessages?using?higher-order?statistics?and?support?vector?machines，”Proceedings?ofthe?5th?International?Workshop?on?Information?Hiding(IH?2002).Noordwijkerhout，The?Netherlands，October?7-9，2002.pp.340-354.)和Xuan?G?R方法(Xuan?G?R.“Steganalysis?based?on?multiple?features?formed?by?statistical?moments?of?waveletcharacteristic?functions，”Information?Hiding?2005，LNCS?3727.Springer-Verlag，Berlin，Heidelberg，2005.pp.262-277.)；而針對性隱密分析方法不但可以判斷待測樣本是否含有秘密信息，而且還可以估計出待測樣本內(nèi)隱密信息量的多少。由于對隱密信息的定量分析對后續(xù)的判決甚至破譯工作都起著重要的作用，因此研究隱密信息的定量分析技術(shù)具有非常重要的現(xiàn)實意義。

針對互聯(lián)網(wǎng)上使用最為廣泛的JPEG(Joint?Photographic?Experts?Group)格式圖像，近些年已相繼出現(xiàn)多種可估計秘密信息隱藏量的定量隱密分析方法，其中較為典型的有Fridrich?J方法(文獻Fridrich?J，Goljan?M，and?Hogea?D.“Steganalysis?of?JPEG?images：Breaking?the?F5?algorithm，”Proceedings?of?the?5thInternational?Workshop?on?Information?Hiding(IH?2002).Noordwijkerhout，TheNetherlands，October?7-9，2002.pp.310-323.和文獻Fridrich?J，Goljan?M，and?HogeaD.“Attacking?the?OutGuess，”Proceedings?of?the?ACM?Workshop?on?Multimedia?andSecurity?2002.Juan-les-Pins，F(xiàn)rance，December?2002.pp.3-6.)和Zhang?T方法(文獻Zhang?T，Ping?X?J.“A?Fast?and?Effective?Steganalytic?Technique?againstJsteg-Like?Algorithms，”Proceedings?of?ACM?Symposium?on?Applied?Computing.Florida，USA，March?2003.pp.307-311.)所提方法。這些定量隱密分析方法的研究思路是，針對不同的JPEG隱密算法原理，分別推導出秘密信息隱藏量與某統(tǒng)計特征之間的概率關(guān)系，并利用參數(shù)估計方法確定定量分析模型。此類方法的不足之處在于：每種定量隱密分析方法均具有較強的針對性，所采用的統(tǒng)計特征和預測模型無法應用到對其他隱密算法的定量分析；如果隱密算法的嵌入機制比較復雜，則很難推導出秘密信息隱藏量與統(tǒng)計特征之間的概率關(guān)系，導致無法定量分析。

發(fā)明內(nèi)容