中文摘要：

流媒体是指使用流式传输技术的连续实时媒体，与传统媒体相比，不仅可实现边下载边播放，大幅度缩短延时和降低系统缓存容量的需求；还可运用可变带宽技术，以适应各种网络带宽的要求。近年来随着网络上多媒体数据的急剧增加，支持流媒体应用诸如网上直播、远程教育、VOD点播、视频会议、远程监控等都得到极大的发展。如何确保基于可变带宽（即可伸缩编码）流媒体的通信安全、内容真实性以及版权保护等，是迫切需要解决的问题。本课题旨在研究流媒体编解码过程与加密、水印、内容保护机制的结合，以实现流媒体数据与内容的安全性与可控性。主要研究内容为针对流媒体的可伸缩性应用，开展流媒体可伸缩性或可选择性加密、信息隐藏等安全技术的研究，可根据不同的应用提供不同的保护等级，实现低计算复杂度和更灵活的可伸缩控制；开展流媒体内容保护机制研究，将加密认证等安全技术和流媒体的编解码联合起来，以求为流媒体的应用提供更为广阔空间

结论摘要：

针对流媒体的可伸缩编码和实际应用特点，设计高效、快速的内容保护算法和机制己成为当前函待解决的课题。本项目旨在研究将流媒体最新编解码技术与加密、信息隐藏、内容保护机制相结合，以实现流媒体数据与内容的安全性与可控性。本项目的主要成果有 1. 在视频加密领域，针对可伸缩视频H.264/SVC 新的编码技术特点，选择新的加密对象空间可分级层间预测的运动向量、质量可分级（MGS）关键帧、基层中的多个关键系数，来设计可伸缩分层视频加密算法，可根据不同的应用提供不同的加密保护等级。对基于感兴趣区域的H.264选择加密算法开展研究，利用H.264的弹性宏块次序(FMO)编码技术，建立了视频帧的片组网格结构，可自由组合片组/宏块形成想要的感兴趣区域，实现对视频中的一个或多个感兴趣区域的独立加密/解密。利用人脸检测算法，自动确定广播电视视频中人脸区域（感兴趣区域）进行加密保护，避免泄露个人隐私信息。利用视频行为分析中的运动对象检测和运动目标跟踪技术，自动捕捉监控视频中的运动对象区域（感兴趣区域）进行加密保护，以较少的计算代价实现重点区域重点保护。 2. 在视频水印领域，针对H264/SVC的可伸缩分层结构，设计新的水印算法，在视频的基层和增强层分别嵌入水印信息，可增加水印嵌入容量，增强水印检测率。通过各种调制技术，在视频编码的同时完成水印信息嵌入，并可实现盲检测。对基于感兴趣区域的H.264/SVC分层水印算法开展研究，通过对感兴趣区域的独立编解码，可在视频的基层和增强层的感兴趣区域分别嵌入不同的水印信息。利用人脸检测算法，自动确定广播电视视频中的重要区域（人脸区域）来嵌入水印信息；利用运动对象检测和目标跟踪算法，自动确定监控视频中的重要区域（运动对象区域）来嵌入水印信息。针对视频/图像的非法篡改检测问题，在视频帧嵌入基于视频内容签名的隐藏信息，可将非法篡改区域定位到较小区域。 3. 提出一个云数据安全框架，从保密性、完整性、可用性三个方面保障云端数据的安全。为了减少密钥泄露所带来的危害，利用访问策略来控制系统中用户的解密能力，将密钥隔离机制引入到基于属性的加密/签名系统和基于身份的签名系统中；为了防止用户恶意分发密钥，把广播加密系统中的叛逆者追踪机制引入到了基于属性加密系统中；为了缓解基于属性加密系统中的密钥托管问题，把可审计中心的概念引入到基于属性加密体制中。