作为信息安全领域中的重要内容,信息隐藏与隐藏信息检测依托其在军事情报、国家安全等方面的强大应用背景,已引起了国内外学术界和政府部门的高度重视。信息隐藏利用载体的冗余信息来隐藏秘密信息,可应用于各种秘密信息的安全传输。隐藏信息检测主要致力于揭示载体中是否存在隐秘信息。本课题以数字图像为对象,着重研究低嵌入率载体中隐藏信息的检测、图像纹理区域隐藏信息的检测,主要研究内容包括基于图像内容多阶依赖的低嵌入率载体隐藏信息检测算法研究、基于图像重构的纹理区域隐藏信息检测算法研究、特征校准机制研究、特征评价与降维算法研究、图像预分类方法研究等。通过课题的研究,将完善图像隐藏信息检测的有关理论,将为提高图像隐藏信息检测的检测精度和通用性提供新方法与关键技术。
Information hiding;Machine learning;Image reconstruction;High-order dependency;Image texture
信息隐藏利用载体的冗余信息来隐藏秘密信息,可应用于各种秘密信息的安全传输。隐藏信息检测主要致力于揭示载体中是否存在隐秘信息。本课题以数字图像为对象,着重研究低嵌入率载体中隐藏信息的检测、图像纹理区域隐藏信息的检测,主要研究内容包括基于图像内容多阶依赖的低嵌入率载体隐藏信息检测算法研究、基于图像重构的纹理区域隐藏信息检测算法研究、特征校准机制研究、特征评价与降维算法研究、图像预分类方法研究等。研究发现,通过从原始和隐秘图像中提取对信息嵌入敏感的特征训练分类器,可以有效的对图像中的隐藏信息实施检测。通过本项目的研究,取得了一批有意义的研究成果。发表学术论文21篇,其中SCI期刊论文11篇、EI收录论文11篇,申请发明专利1项,实现图像隐藏信息检测原型系统1套,培养研究6人。项目负责人获得湖南省科学技术进步二等奖1项,排名第四。