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信息隐藏实验十一LSB信息隐藏的RS分析

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精品文档---下载后可任意编辑一,实验目的:了解 RS 隐写分析的原理,掌握一种图像 LSB 隐写算法的分析方法,设计并实现一种基于图像的 LSB 隐写的 RS 隐写分析算法。二,实验环境(1)Windows 7 操作系统;(2)MATLAB R2024b 版本软件;(3)图像文件 lena.bmp;(4)S-Tools 工具;三,实验原理1. RS 隐写分析原理RS 主要是针对采纳伪随机 LSB 嵌入算法进行攻击的一种方法。RS 方法不但能检测出图像是否隐藏信息,而且还能比较准确地估算出隐藏的信息长度。RS 隐写分析算法考虑图像各个位平面之间具有一定的非线性相关性,当利用 LSB 隐写算法隐藏秘密信息后,这种相关性就会破坏。只要能找出衡量这一相关性的方法,并对隐藏秘密信息前后的情况加以对比,就有可能设计出隐写分析方法。RS 隐写分析方法的理论核心是:任何经过 LSB 隐写的图像,其最低比特位分布满足随机性,即 0、1 的取值概率均为 1/2,而未经过隐写的图像不存在此特性。对于一个像素的图片,设各个像素的值取自集合,例如一个 8bit 的灰度图像,。将这些像素分为有着个相邻像素的子集,例如可以取值为 4,记为。进一步利用如下函数表示图像块的空间相关性,即 (1)函数使得每一个集合都对应一个实数。中的噪声越大,函数的值越大。的值越小,说明图像相邻像素之间的起伏越小,而图像块的空间相关性越强。然后,定义集合上的 3 个函数:(1)交换函数:。(2)偏移函数:。(3)恒等变换:。复杂度分辨函数和三种变换函数定义以下三种类型的元素组。(1)Regular :,也就是说对中的元素进行 变换之后增大了元素之间的差别程度,表示正则组。(2)Singular :,也就是说对中的元素进行 变换之后减小了元素之间的差别程度,表示奇异组。(3)Unusable :,也就是对中的元素进行变 换之后元素之间的差别程度不变,表示无用组。引入伪装,它的取值范围是-1、0、1。对应着、、三个变换函数。记对于伪装的组的数量为,类似的组记为。例如=(27,28,26,25),=(1,0,1,0),则-=(-1,0,-1,0)。于是就得到=(26,28,27,25),=(28,28,25,25)。对于一个原始不包含隐藏信息的载体来说具有下面的规律: (2)但是当在载体中嵌入了秘密信息,就会有下面的式子成立: (3)也就是说对于一个待检测的载体,只需要得到上述的统计量,然后通过对比这四个统计参数之间的大小关系就能够推断出载体中是否含有秘密信息。RS 算法不但能够推断载体是...

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