课程:《密码与安全新技术专题》git
班级: 1892
姓名: 杨晨曦
学号:20189208
上课教师:夏超
上课日期:2019年4月9日算法
今天的讲座主要有四个部分:安全
首先要对密码加密技术和信息隐藏技术作一个区分。密码技术不能隐藏通讯行为自己,但能够保护通讯的消息。而消息隐藏能够隐藏通讯行为。使用密码技术加密消息再经过信息隐藏技术进行传递。
其次信息隐藏能够同时解决内容保护与内容隐藏的问题。
信息隐藏定义:比加密更进一步,将特定的消息隐藏在载体中。
信息隐藏研究方向:网络
经常使用的载体:ide
水印 | 隐写 |
---|---|
公开 | 无声 |
鲁棒水印 | 藏头诗 |
特工安娜查普曼、凯蒂猫图片传信息post
隐写选择信道Selection-Channel-Aware性能
问题2解决方案:学习
根据老师上课内容,选择其中一个研究方向或者研究点,查阅2018年至少5篇顶级会议/期刊论文,概述下当前最新研究进展(要求给出论文的题目、顶级期刊或会议名称、做者等信息,而后介绍相关研究进展)。编码
1.摘要
脆弱的水印在过去十年中引发了不少关注。 Lin等人在2011年提出的一种有趣的方法,能够产生很是高质量的水印图像。然而,在对论文进行完全检查以后,咱们在修订版本的算法中提出了一些改进,以克服一些缺点。特别地,建议改变伪码和修改以处理像素饱和,以及改善方案安全性的方法。最后,提出了对安全性的更深刻分析。
2.简介
数字水印技术已经成为一种技术,它被称为信号,称为水印,成为数字对象。特别是,脆弱的水印标记具备主观对象,能够经过主要对象来实现。 在此上下文中,它们可用于内容完整性和身份验证。 Lin等人最近提出了一种很是有趣的图像脆弱水印算法。 这将产生高质量的图像。 尽管如此,在咱们对该算法的分析中,咱们发现了一些须要解决的缺点才能使用它们的高效技术。 在本文中,咱们考虑这些问题,并建议如何经过提出Lin等人的算法的改进版原本处理它们。
3.算法
RLLC算法老是经过考虑这两种状况而终止:(a)若是像素必须增长1而且其值小于MAX,或者必须减小1而且它大于0 ,而后新的像素值将使LLC算法中的f =(l1,l2,...,ln + 1)2,所以循环将终止而且正确的值将存储在块中; (b)若是像素等于0(或MAX),那么它会增长(或分别减小)1,将其值从限制值移开(即,远离0和MAX);若是新选择的像素反射,则从新 - 直到环,若是新的像素反射,那么新的像素将从0移开或MAX,再次改变差别d。而后循环将重复,但状况b)不能永远发生,由于在最坏的状况下,2n像素将远离范围限制,而后只有状况a)将应用,终止循环。加密
文中绍了使用DCT和Walsh变换使用低能量份量在变换域中嵌入秘密消息的概念。 这致使隐秘图像中的可察觉的错误较少。 低能量份量分布在变换域上,为嵌入消息提供高安全性。 该研究针对选择低能量系数的不一样阈值进行。 观察到较大的阈值致使隐秘图像中的可察觉的错误。 阈值50给出了很是好的结果,所以隐秘图像中的偏差是不可察觉的。 这也致使更高的嵌入容量,而后选择传统的中间有序频率元件。
本文分析了一种乘法数据隐藏方案,其中水印比特经过两个不一样但任意的嵌入矩阵嵌入高斯主信号的帧内。 当帧大小倾向于无穷大时,导出最优检测器的误码率(BER)的闭合形式表达式。 此外,提出了一种用于最佳检测器的结构,其将检测过程分为两个主要块:主机信号估计和决策。 所提出的结构保持最优性,而且容许大量的灵活性:能够根据关于主信号的先验知识来选择估计器。 例如,若是主机信号是自动回复(AR)过程,咱们认为卡尔曼滤波器能够做为估计器。 与直接实施Neyman-Pearson探测器相比,这种方法可显着下降复杂性,同时保持最佳性能。
信息隐藏的利用率在网络犯罪分子中呈上升趋势,例如: 掩盖恶意软件的通讯以及普通用户的隐私加强目的。 最近的趋势是使用隐蔽通道形式的网络流量来传达秘密。 结果,若是不涵盖这些方面,安全专家培训是不完整的。 本文经过提供一种教授网络协议隐蔽信道分析的方法来弥补这一差距。 咱们定义了一个名为隐蔽通道教育分析协议(CCEAP)的示例协议,可用于教学环境。 与之前的做品相比,咱们经过消除学生提早了解多种网络协议的要求以及关注所谓的隐藏模式,下降了理解网络隐蔽通道的障碍。
本文利用一种新的数据表示宏块分区模式,提出了一种与H.264 / AVC压缩相结合的有效隐写技术。 主要原则是在两个方向上提升隐写安全性。 首先,为了嵌入消息,H.264压缩的内部过程,即宏块分区,稍微受到干扰,所以确保了压缩顺应性。 其次,为了最大限度地减小嵌入影响,咱们特地设计了一种高效的双层结构。 在第一层中,使用校订子网格码(STC)来执行自适应嵌入,而且视觉质量和压缩效率的成本都被认为是构造失真模型。 在湿纸码(WPC)促进的第二层中,得到了嵌入效率的预期3比特每变化增益。