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信息安全中的数字水印技术研究

作　者: 张志明
导　师: 王磊
学　校: 西北工业大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 数字水印信息隐藏混沌人类视觉系统奇异值分解变换版权保护人工神经网络差错控制编码稳健性增强
分类号: TP309
类　型: 博士论文
年　份: 2003年
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内容摘要

基于计算机和网络的信息交换为多媒体数字作品的使用、传播提供了便利的途径，然而由于数字作品极易被非法复制和篡改的特性，使得数字作品的信息安全保护和版权保护成为迫切需要解决的实际问题。数字水印(Digital Watermarking)技术利用数字作品中普遍存在的冗余数据与随机性，向数字作品中加入不易察觉但可以判定区分的秘密信息-水印(Watermark)，水印可以是一段文字、标识、ID序列号等，从而保护数字作品版权或完整性。数字水印技术已经成为数字信息安全问题，尤其是数字作品版权保护的一种有效手段，得到广泛的研究和应用。本文主要探讨网络信息安全中的数字图像水印技术，介绍了数字水印的研究背景、基本原理、应用领域以及当前国内外的发展状况，文中结合混沌技术、SVD变换、神经网络和差错控制编码等技术提出了多种不同类型水印算法方案，它们分别是：混沌技术在数字水印技术中的应用；SVD变换域中的数字水印方案；基于神经网络和纠错编码应用的稳健性增强方案。这几种数字水印(原理)方案涵盖了图像数字水印的主要方面，能够满足各种应用领域的实际要求。本文利用HVS人类视觉系统模型，提出了图像内容自适应的数字水印算法，分别实现了时空域中的统计原理水印算法和DCT变换域中的有意义水印算法。混沌序列在这两类算法中分别作为随机水印信号发生器和二值图像水印的混沌加密手段，具有安全性高、形式简单的优点；利用HVS特性，分别在时空域和DCT频率变换域中计算图像内容的自适应嵌入强度，增强了算法的稳健性；水印的嵌入和检测计算复杂度小，算法简单。本文基于图像矩阵的SVD奇异值分解特性分析，提出了在新的SVD变换域中进行的数字水印算法，水印信息嵌入到分块变换的最大奇异值分量系数中，应用混沌变换加密和空域置换，改善了空域性能，安全性高；利用图像分块矩阵的奇异值分解稳定性好的特点，采用图像内容自适应方法计算水印的嵌入强度，增强了算法的稳健性；采用二值图像作为有意义水印进行嵌入和检测，水印在感知上是可视的。根据实际应用目的的不同，提出了两类水印方案，一种为稳健性较强的非盲水印方案，另外一种为采用系数量化技术实现的盲水印嵌入／提取方案。最后，通过实验验证了本文万尹了尹头掌博士学位论文所设计的水印方案的隐形性和稳健性。本文针对现有的数字水印系统中最重要的性能一稳健性和隐形性(载体对象的降质)这两个互相矛盾的性能指标的分析，提出了两种不同原理的解决方案，嵌入大容量的水印(二值标志图像)信息数据。本文在保证水印不可见性的基础上和载体图像的允许降质范围内，利用RBF神经网络技术实现数字水印信息的最大强度嵌入以增强数字水印抵御各种恶意攻击的稳健性;在通信论和信息论模型基础上，引入ECC(差错控制编码)技术降低水印的误码率，使得提取水印信息更加可靠，使可能的水印攻击变得更加困难，从而获得更好的水印稳健性和可靠性。实验结果说明，本文所提出的原理性方案可以推广应用到不同类型和变换域的数字水印系统中。最后，本文对全文内容和研究成果作了一个概要的回顾，介绍了论文的创新点，并对未来值得关注的研究和发展方向作了简单讨论和预测。

全文目录

摘要  4-6
ABSTRACT  6-15
第一章绪论  15-23
  1.1 网络信息安全技术概述  15-17
  1.2 数字水印研究的发展  17-20
  1.3 数字水印研究背景、意义和目的  20
  1.4 本论文的主要工作和内容安排  20-21
  1.5 参考文献  21-23
第二章信息隐藏技术中的数字水印研究  23-39
  2.1 信息隐藏  23-26
    2.1.1 基本概念  23-24
    2.1.2 信息隐藏系统的一般化模型  24-25
    2.1.3 信息隐藏分类和基本特性分析  25-26
  2.2 数字水印  26-29
    2.2.1 基本概念  26-27
    2.2.2 通用数字水印系统模型  27-28
    2.2.3 数字水印主要应用领域  28-29
  2.3 数字水印典型算法  29-32
    2.3.1 时空域水印算法  29
    2.3.2 DCT域水印算法  29-30
    2.3.3 小波域水印算法  30-31
    2.3.4 压缩域水印算法  31
    2.3.5 生理模型水印算法  31-32
    2.3.6 其它变换域算法  32
  2.4 水印算法攻击分析  32-34
    2.4.1 稳健性攻击  32-33
    2.4.2 表示性攻击  33
    2.4.3 解释性攻击  33-34
    2.4.4 合法性攻击  34
  2.5 研究展望  34
  2.6 参考文献  34-39
第三章基于混沌技术的数字水印研究  39-56
  3.1 混沌动力系统与混沌序列  39-41
  3.2 一种基于混沌序列的时空域数字水印  41-46
    3.2.1 Pitas统计水印方案  42
    3.2.2 混沌水印信号  42
    3.2.3 基于HVS的水印嵌入算法  42-43
    3.2.4 水印检测算法  43-44
    3.2.5 实验结果与讨论  44-46
  3.3 基于混沌加密的DCT域图像水印算法  46-52
    3.3.1 基于混沌序列调制加密的二值图像水印  46-47
    3.3.2 DCT域水印嵌入  47-49
    3.3.3 图像水印的检测／提取  49-50
    3.3.4 实验结果与讨论  50-52
  3.4 本章小结  52-53
  3.5 参考文献  53-54
  3.6 第三章附录:DCT变换  54-56
    A1、离散傅立叶变换(Discrete Fourier Transform)  54-55
    A2、离散余弦交换(Discrete Cosine Transform)  55-56
第四章基于奇异值分解的数字图像水印方法  56-77
  4.1 图像矩阵的奇异值分解  56-57
  4.2 基于混沌变换的图像水印加密  57-59
    4.2.1 二维混沌Torus自同构环  58
    4.2.2 二维混沌置换加密方法  58-59
  4.3 一类应用于静止图像的分块SVD有意义水印算法  59-63
    4.3.1 数字水印嵌入  59-60
    4.3.2 检测／提取算法  60-61
    4.3.3 水印质量标准  61
    4.3.4 算法实验结果与讨论  61-63
  4.4 一种基于量化的SVD盲水印算法  63-68
    4.4.1 量化规则与策略  64-65
    4.4.2 自适应水印嵌入  65
    4.4.3 水印提取与检测  65-66
    4.4.4 实验结果与讨论  66-68
  4.5 SVD水印算法在彩色图像中的拓展应用  68-71
    4.5.1 数字水印算法概述  68-70
    4.5.2 算法实验结果与讨论  70-71
  4.6 本章小结  71-72
  4.6 参考文献  72-73
  4.7 第四章附录:数字图像色彩模型  73-77
    A1、色度学色彩模型  73-75
    A2、工业色彩模型  75-77
第五章数字水印的稳健性增强方法研究  77-97
  5.1 基于神经网络技术的增强型数字水印方案  77-85
    5.1.1 自适应数字水印嵌入与提取算法  78-80
    5.1.2 基于RBF神经网络的水印嵌入  80-83
    5.1.3 实验结果与讨论  83-85
  5.2 一种基于TURBO码的增强型盲水印算法  85-92
    5.2.1 数字水印的通信理论模型  86-87
    5.2.2 数字水印嵌入与提取方案  87-88
    5.2.3 基于Turbo码的水印增强  88-90
    5.2.4 实验结果与分析  90-92
  5.3 本章小结  92-93
  5.4 参考文献  93-95
  5.5 第五章附录:数字图像DCT域中的WATSON视觉模型  95-97
    A1、频率敏感性(Frequency Sensitivity)  95-96
    A2、亮度掩蔽特性(Luminance Masking)  96
    A3、对比度掩蔽特性(Contrast Masking)  96-97
第六章总结与展望  97-100
  6.1 本文内容总结  97-98
  6.2 论文中的创新点  98
  6.3 研究展望  98-100
致谢  100-101
攻读博士学位期间学术论文发表情况  101-102

信息安全中的数字水印技术研究

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