基于有效载体标注和融合态载体构造的低密度信息隐藏方法研究

In order to meet the demand for decentralized and low-density information hiding from larger confidential data transmission, we try to propose some multi-carrier-based information hiding algorithms rather than the single-carrier-based ones. First, aiming at identification of some effective carriers in certain kinds of carrier groups which consist of many digital images and 3D mesh models, we need to analyze some entropy and geometric attributes. Second, we should extract some components from these effective carriers as the input to build the fusion-state carrier based on some arithmetic and logic operation. Last, the embedding data will be written in the fusion-state carrier according to the consistency of entropy and geometry. The search can be summarized as follows. (1) The labelling of the effective carriers and the extracting of the similarities between them for the fusing of multi-carrier. (2) The construction of the fusion-state carrier. (3) Low-density data embedding based on fusion-state carrier. During the research, we will put forward some effective carrier identification methods using similarity parameters, and build multi-carrier fusion operation models. Besides, we will present the difference region division of fusion-state carrier and the demand-based data embedding schemes according to the consistency of entropy and geometry. The research results can provide valuable reference models for the low-density carrier-based information hiding, and will be helpful to the national security.

课题针对基于单载体的信息隐藏难以满足较大数据量秘密信息的分散式、低密度隐藏需求的现状，以数字图像和三维网格模型的熵值和几何属性为突破口、以寻找有效载体间的相似性指标为手段，按熵值比例从有效载体中提取部分信息作为构造融合态载体的输入量，最后围绕载、密一致性原则进行低密度信息隐藏。课题的研究内容概括为：面向多载体融合的有效载体标注及载体间相似性指标提取、多载体融合构造和秘密信息的低密度写入等三点。课题将提出基于相似性的有效载体标注方法并构建同位/异位、同轴/非同轴的多载体融合运算器模型。在此基础上，借助熵值和几何属性一致性原则，提出多载体融合态差异性分区和信息按需写入算法。研究成果可为基于载体的低密度信息隐藏提供有价值的参考模型，且对国家安全有积极的意义。

信息隐藏技术是开放网络环境下利用公开传播的数字媒体进行秘密通信的有效手段，在军事、政治和经济等方面具有广泛和迫切的应用需求。信息隐藏技术多基于单载体，写入率和抗检测性的提升空间有限。本课题对多个单载体进行有效标识和特性解析预处理，提取多载体融合输入量并构造多载体融合态，在多载体融合态中进行信息隐藏，以提高安全性。.本课题的研究内容包括三点：第一，面向多载体融合的有效载体标注及载体间相似性指标提取：课题对多个单载体进行筛选和分类，构造具有特征属性的多载体融合态原始数据。重点研究了与筛选效率、能量特性、结构特性有关的载体识别与处理方法，从载体群中选择、划分、归类隐藏载体，建立有效且分层的载体标注模型，完成有效载体标注。第二，多载体融合态构造：提出了以输入数据代数运算/逻辑运算为核心的融合运算模型。融合输入量经构造模型运算后，输出新的数字图像或三维模型，即多载体融合态。完成了提取单载体特征量，建立解析、衡量和调节阈值的普适模型，确定有效参与的单载体数量和组合方式，对组合后的融合态模型进行正则化自适应匹配追踪。第三，秘密信息的低密度写入：面向融合态的信息隐藏算法设计，对“组合体”进行全局性设计和“区别对待”，首先对多载体融合运算器模型的输出载体按照熵值属性进行差异性分区，在不同的分区中写入具有不同性质或功能的秘密信息。其次，在写入信息的同时，对写入区域的来源进行溯源，判断和计算来源的单载体的嵌入总量，满足低密度隐写算法的低嵌入率要求。.课题研究基于多个载体的信息隐藏技术，降低秘密信息隐写密度，形成一种大容量、低密度的隐藏环境和高效率的隐写算法，为信息隐藏技术的性能提升提供了理论基础和解决方案。

内容获取失败，请点击重试