放大連通數靈敏且健壯的視頻隱寫分析

劉召斌 金甌 賀建飚 李躍強

摘要：針對DCT域的視頻隱寫，提出一種放大連通數（MCN，MagnifiesConnectedNumbers）的視頻隱寫分析新方法。在DCT域中隱寫秘密消息時，秘密消息會不規則地分布到整個幀中。通過選取特殊的歸一化系數的方法，被隱寫幀的連通數會發生脈沖式增加，放大了隱寫產生的影響，極大地提高了檢測隱寫的靈敏度。該方法能確定隱寫位置、容量，且健壯性強，能抵抗噪聲、濾波、剪切、旋轉、分辨率重建、插入幀、刪除幀等處理與攻擊。

關鍵詞：視頻隱寫分析；離散余弦變換；放大連通數；靈敏；健壯

中圖分類號：TP391文獻標識碼：A

1引言

隨著多媒體信息技術、網絡技術的飛速發展，信息安全越來越受到人們的重視。上世紀90年代初，出現在多媒體中隱藏秘密信息的隱寫術（Steganography），給網絡信息安全造成極大的威脅。隱寫術也被恐怖分子、毒品交易者以及其他犯罪分子等用來傳輸秘密信息，據美國新聞媒體報道，“9.11”恐怖事件的恐怖分子就利用了信息隱藏技術將含有密謀信息和情報的圖片，通過互聯網實現了恐怖活動信息的隱蔽傳輸。因此，與隱寫對抗的隱寫分析（Stegananalysis）的研究受到各國安全、軍事、情報等部門以及大學、科研機構的高度重視。

隱寫分析可用于監控網絡中傳播的秘密信息，其需求主要是情報、軍事及安全部門等，可以在預防犯罪、維護國家安全及公共安全、軍事等領域起著非常重要的作用。從另一方面來看，隱寫分析也反過來促進了隱寫技術的提高。

隱寫分析可分為定性分析[1]、定量分析[2]兩類。定性分析主要目的是隱寫存在性檢測，即隱寫分析等同于隱藏信息檢測[3]，這是隱寫分析的初級目標。雖然這樣的初級目標不能截獲隱蔽的秘密信息，若能確定隱寫存在，可采取刪除、主動攻擊等手段破壞隱寫的信息，使之不能被提取，從而達到阻斷隱蔽通信的目的；定量分析主要目的是以定性分析為基礎，進一步估計隱寫秘密信息的容量[4]、判斷嵌入位置[5]、破譯信息加密的密鑰[6]、分析隱寫采用的算法等[7]，最終截獲隱蔽的秘密信息，這是隱寫分析的終極目標。當然，實現終極目標還有很長的路要走。

隱寫的載體有圖像、聲音、視頻等媒體，隨著攝像機、手機、監視設備的迅速普及，視頻獲取越來越容易。由于視頻是由大量的幀序列組成，有比圖像、聲音更高的嵌入容量，這是以視頻作為隱寫載體所具有的優勢，視頻隱寫將會成為信息隱藏的主體。因此，與視頻隱寫對抗的視頻隱寫分析研究必將越來越受到重視。

2放大隱寫影響

一般說來，隱寫有兩種方法：時域法和變換域法。時域法簡單、速度快，但健壯性較差，抗干擾能力較低，如：LSB算法；變換域法是采用數學變換的方法，將一個域內的信號映射為另一個域內的信號，然后嵌入秘密消息，再逆變換為原來域中的信號，如：離散傅里葉變換DFT、離散余弦變換DCT、離散小波變換DWT等。由于是在變換后的域中隱寫秘密消息，在進行逆變換后秘密消息會不規則地分布到整個圖像上，使得攻擊者很難識別和篡改，具有健壯性強、難識別和篡改的優點，因而隱寫秘密消息大多采用了變換域法。

DCT是信號處理中一種非常有力的工具，與其他變換域法相比，DCT具有其獨特的特點：重要信息都集中在DCT變換后的少部分系數（低頻部分）中，而大部分系數（即中頻、高頻部分）中只包含少量信息，重建時只需低頻系數，就可還原大部分信息。由于DCT的這些特性，使得DCT在隱寫中得到較廣泛應用。

當幀圖像載體被隱寫了秘密信息時，會破壞載體的某些特征量。對于視頻隱寫分析來說，關鍵是找出視頻中可以反映秘密消息存在的某種特征量[8]，然后通過隱寫信息量大小和統計特性偏差之間的對應關系進行分析，實現對隱寫秘密信息的檢測。

當視頻隱寫的信息量較小時，對載體的特征量的影響也比較小，不足以實現對隱寫秘密信息的檢測，從而給視頻隱寫分析造成較大的困難。若能把因隱寫造成特征量的變化放大，問題即可迎刃而解。針對基于DCT變換的視頻隱寫的特點，沿著放大隱寫影響的思路，設計研究框架如下：

1）選取連通數作為幀的特征量。如何在顏色、灰度、像素、紋理、偏斜度、峰度、連通數、歐拉數[8]等眾多種特征量中找出可以敏感地反映秘密消息存在的某種特征量，是視頻隱寫分析的關鍵。通過對比發現，選用連通數作是檢測的特征量較好。這主要出于兩方面的考慮：一是在視頻幀中隱寫秘密消息時，幀的連通數會發生變化，根據連通數的變化可實現對隱寫秘密信息的檢測。二是連通數是一個與圖像的幾何形狀無關的特征量，當圖像產生橡皮薄膜那樣伸縮變化時（如：平移、旋轉、拉伸、壓縮、扭變等），連通數保持不變。因此，選擇連通數作為特征量具有較好的健壯性。

2）放大連通數（MCN）。視頻隱寫是在DCT變換后的域中隱寫秘密消息，通過逆變換后秘密消息會不規則地分布到整個幀上。由于對幀圖像影響較小，人的視覺系統HVS（HumenVisualSystem）不會覺察，這是DCT算法的優點。但DCT逆變換會將秘密消息“彌漫”到整個幀上，變化雖小但影響范圍很大，這也是DCT算法的缺點。

若將這些較小的變化放大，則能容易地檢測是否存在隱寫。因此，如何將較小的變化放大是解決問題的關鍵。經過研究發現，選擇合適的歸一化系數，被隱寫幀的連通數會發生脈沖式增加，極大地放大隱寫造成的影響。以下舉例說明其放大連通數的原理：

用字母“M”的點陣作為原始單色圖像（見圖1），其四連通的連通數為5。將“M”圖像DCT變換后的系數，隨機挑選4組相鄰的系數進行交換，相當于隱寫秘密信息時修改了8個數據點。交換后的系數經DCT逆變換后的結果見表2。選取特殊的歸一化系數（如：大于0.99），將其轉換成單色圖像。這樣，其四連通的連通數為10，結果見圖2。

由此可見，選擇特殊的歸一化系數，幀的連通數由5變化為10，發生了非常大的變化，從而放大了隱寫造成的影響。

3視頻隱寫分析方法

對視頻進行隱寫分析的步驟如下：

Step1將待檢測視頻轉換為一維幀圖像序列。

Step2將幀圖像轉換為二值圖像。

Step3選取特殊的歸一化系數，計算二值幀圖像的連通數。

Step4判斷視頻幀是否存在隱寫。其判斷條件是：將第i幀的連通數與相鄰的i-1幀、i+1幀平均連通數比較，若超過閾值D，則判定為隱寫了秘密信息，即：

2Ci-（Ci-1+Ci+1）（Ci-1+Ci+1）≥D（1）

其中：閾值D的取值為0.2-0.4。也就是說，某幀與相鄰幀平均連通數比較，若突然增加20-40%時，即判定該幀隱寫了秘密信息，同時要判斷隱寫秘密信息幀的位置。通過連通數增加的幅度，還可估計隱寫量的大小。若某些幀的連通數增加幅度60-100%時，則可判定其隱寫時采用了DCT變換算法。

為評估隱寫分析的檢測結果，本文采用文獻[10]]的隱寫分析評價指標體系進行評估。這些指標主要有：

1）檢出率P1：P1=M1/M。其中：M是視頻中隱寫了秘密信息的幀數；M1是在視頻中檢測出含有秘密信息的幀數。

2）漏報率P2：P2=M2/M。其中：M是視頻中隱寫了秘密信息的幀數；M2是視頻中隱寫了秘密信息但沒有被檢測出來的幀數。

3）虛警率P3：P3=N1/N，其中：N是視頻中沒有隱寫秘密信息的幀數；N1是把視頻中沒有隱寫秘密信息的幀誤判為含有隱寫秘密信息的幀數。

4）否定率P4：P4=N2/N，其中：N是視頻中沒有隱寫秘密信息的幀數；N2是把視頻中沒有隱寫秘密信息的幀正確地判斷為不含有隱寫秘密信息的幀數。

好的隱寫分析算法應該有較大的檢出率P1和否定率P4以及較小的漏報率P2和虛報率P3。

3.1定性分析及隱寫幀位置判斷

為檢測隱寫秘密信息后數字視頻幀連通數的變化情況，將寬高分別為360×288像素、幀速為25fps、AVI格式、非壓縮、真彩色、總幀數為500幀的原始數字視頻作為隱寫載體樣本。

選擇樣本中能被10整除的幀（如：第10、20、30、……）隱寫秘密信息，幀隱寫率為10%。

為了檢測不同容量隱寫的影響，分別把40×40、32×32、24×24、16×16、8×8等不同像素的單色二值圖像作為秘密信息嵌入載體中，嵌入率分別為：1.543%、0.987%、0.556%、0.247%、0.062%。

秘密信息的隱寫算法是：先將選中的視頻幀進行分塊，然后在每塊的DCT域中頻系數中隱寫秘密信息。

圖3是原始視頻第80幀的圖像。圖4是在原始視頻中隱寫40×40秘密信息后第80幀的圖像。隱寫前后的NC為42.071，人眼觀察的結果是：隱寫前后幾乎沒有差別。

圖5是在原始視頻中隱寫40×40后的檢測連通數變化結果，圖6是在原始視頻中隱寫8×8后的檢測連通數的變化結果。從圖中可以看出，隱寫了秘密信息的幀，其連通數發生了脈沖式增加。

表1是按照上述視頻隱寫分析步驟，分別用閾值D為0.2、0.3、0.4、0.5、0.6，分別對視頻隱寫載體的檢測得到的結果。從表1可以看出，其檢出率P1、否定率P4較大，檢出率P1最高達98%，否定率P4最大為100%。漏報率P2、虛警率P3較小，漏報率P2最小為2%，虛警率P3最小為0，結果令人非常滿意。從表1還可以看出，檢測的準確度與隱寫秘密信息的容量有關，會隨著隱寫容量的減少而降低。特別要指出的是，在寬高分別為360×288的幀圖像中隱寫8×8的秘密信息，即幀內隱寫率僅為0.062%時，檢出率P1還能達到72%，說明其檢測靈敏度非常之高！從表1還可以看出，閾值的選取在0.2-0.4之間比較恰當。3.2估計隱寫容量

在視頻載體中隱寫秘密信息時，隱寫的容量越大，修改幀像素點個數就越多，導致連通體數增加越大。因此，隱寫容量與連通體數之間應該存在某種聯系。

S、不同閾值D基本無關。

2）隱寫幀的連通數平均值a與隱寫容量S關系密切，與不同閾值D基本無關。不同隱寫量S的幀連通數平均值a不同，隱寫容量S越大，隱寫幀的連通數平均值a就越大；隱寫容量S越小，隱寫幀的連通體平均值a就越小。

通過對表2數據分析，發現隱寫容量S和判斷為隱寫幀的連通數Ca的平均值a、判斷為非隱寫幀的連通數Cb的平均值b之差可用以下近似公式表示：

s≈a-b164（2）

其中：容量S單位為bit；a是隱寫幀在相同隱寫容量S、不同閾值D的幀連通數Ca的平均值；b是非隱寫幀在相同隱寫容量S、不同閾值D的幀連通數Cb的平均值；由于Ca與a、Cb與b相差不大，計算時可互換。

4健壯性檢測

為了檢測本視頻隱寫分析方法的健壯性，分別對隱寫40×40秘密信息的視頻子樣本實施添加強度為0.01的椒鹽噪聲（Salt&PepperNoise）、添加泊松噪聲（PoissonNoise）、中值濾波、剪切（在圖像左上角剪切64×64像素點）、旋轉（旋轉45度、

旋轉15度）、不同分辨率轉換（放大100%、縮小50%）、插入幀、刪除幀等視頻處理操作。檢測閾值D設定為0.2，分別進行隱寫分析檢測，定性分析結果分別見圖7-圖14，定量分析結果見表3。

5與其它視頻隱寫分析比較

將本文采用的MCN方法與文獻[11]所使用的隱寫分析工具NsF5、PQ、JPH&S方法進行比較。檢測的結果見表4。從結果可以看到，MCN方法即使在嵌入率相差數量級的情況下，檢出率優于NsF5、PQ、JPH&S（其數據采用了平均檢出率）。

6結語

本文針對采用DCT算法隱寫的視頻，采用選取特殊歸一化系數的方法，使隱寫幀的連通數發生了脈沖式增加，放大隱寫產生的影響，極大地提高了隱寫檢測的靈敏度。本方法能確定隱寫位置，估計隱寫容量，猜測隱寫是否采用DCT算法，檢測嵌入率小至0.062%的隱寫。且健壯性強，能抵抗噪聲、濾波、剪切、旋轉、分辨率重建、插入幀、刪除幀等處理與攻擊。

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