0 引言

　　當(dāng)今社會信息通信交流頻繁，非常需要一種新方法保護(hù)機(jī)密數(shù)據(jù)以避免數(shù)據(jù)被非法使用。實(shí)現(xiàn)通信加密的方法有密碼學(xué)[1]和隱寫術(shù)[2]兩類。在密碼學(xué)中，發(fā)送者利用一個(gè)機(jī)密密鑰將信息打亂，預(yù)定的接收者利用適當(dāng)?shù)慕饷苊荑€從雜亂的信息中提取出初始數(shù)據(jù)[3，4]。但是在隱寫術(shù)中并沒有將信息打亂，而是將存在的信息隱藏在載體中，這樣的載體通常稱為覆蓋媒介，含有隱藏信息的載體稱為隱寫媒介[5]。隱寫術(shù)在任何媒介上進(jìn)行隱寫的主要目標(biāo)是在數(shù)據(jù)隱藏完成后，從媒介上察覺不出加密數(shù)據(jù)的存在。

　　已有很多學(xué)者對隱寫系統(tǒng)進(jìn)行研究，包括隱寫、提取和甄別等。例如，文獻(xiàn)[6]提出一種灰度關(guān)聯(lián)分析的視頻隱寫算法(Gray Relational Analysis Video Steganographic，GRAVS)，針對H.264/AVC編碼，該算法對原始載體關(guān)聯(lián)度計(jì)算,判斷其是否為非平滑塊,再對幀做離散余弦變換,在DCT塊的低頻區(qū)域進(jìn)行嵌入，具有碼率影響小和容量大的優(yōu)點(diǎn)，但魯棒性并不好，而且提取秘密信息的相似度較低，僅為79%。

　　文獻(xiàn)[7](Adjacent Pixel Difference Video Steganographic，APDVS)啟發(fā)于所有相鄰像素的直方圖含有大量相等值的像素，因此采用直方圖轉(zhuǎn)移，多層嵌入增強(qiáng)隱藏能力，將隱藏?cái)?shù)據(jù)嵌入到轉(zhuǎn)換系數(shù)中。雖然這種算法提供了更大的嵌入容量和更高的安全性，使竊聽者不能獲取真實(shí)的數(shù)據(jù)。但主要缺點(diǎn)是系統(tǒng)的魯棒性不強(qiáng)，如某些濾波攻擊會使嵌入的數(shù)據(jù)難以被完整正確提取出來。

　　文獻(xiàn)[8](Video Steganographic on Wavelet Transform and Genetic，WTGVS)在離散小波變換的隱寫算法基礎(chǔ)上結(jié)合了遺傳算法，遺傳算法的功能是優(yōu)化調(diào)整像素，獲得最佳映射功能，減少圖像之間的誤差。這種頻域的算法雖然提高了隱藏容量，降低了失真，但依然存在魯棒性差的問題。

　　綜上，空域隱寫算法大都具有開銷較大，安全性略低的缺點(diǎn)，雖然現(xiàn)有的頻域隱寫算法[6-8]具有更好的安全性和低失真性，但是魯棒性沒有很好地解決。本文的目的就是解決隱寫的安全性和魯棒性。由于小波變換域?yàn)橄禂?shù)數(shù)據(jù)隱藏提供了較好的魯棒性[9，10]，Haar 整數(shù)小波的顯著特性包括傳輸圖像的完美重建以及非常好的關(guān)聯(lián)屬性，因此，本文算法使用了IWT。

1 整數(shù)小波變換

　　Haar通過擴(kuò)張和轉(zhuǎn)移過程對小波進(jìn)行變換，根據(jù)式(1)利用基小波構(gòu)建小波：

　　式中，a、b分別為縮放和轉(zhuǎn)移參數(shù)。Haar小波通過計(jì)算相鄰元素的和與差對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行操作。人的視覺系統(tǒng)（Human Visual System，HVS）對LL子帶中隱藏?cái)?shù)據(jù)非常敏感，一般情況下將數(shù)據(jù)隱藏在一些HVS不敏感的區(qū)域中，比如高分辨率子帶LH、HL和HH。數(shù)據(jù)隱藏在這些小波子帶中不僅不會降低視頻的質(zhì)量，而且能提高系統(tǒng)的魯棒性。一般情況下，IWT系數(shù)是整數(shù)，通過式(2)獲得：

　　式中，d、s分別表示輸入信號的高頻和低頻部分，s和d的長度為2n-1。通常變換結(jié)果生成兩個(gè)值，即平均值和偏差(系數(shù))。例如，輸入信號序列x=(1，2，3，4，5，6，7，

　　8)可以利用提升預(yù)測進(jìn)行計(jì)算，即利用式(3)和式(4)獲取一維IWT分解結(jié)果。首先將信號x分解為偶數(shù)樣本和奇數(shù)樣本：

　　然后，利用式(3)和式(4)計(jì)算IWT分解系數(shù)：

　　D1={d1，d2，d3，d4}={-2，-2，-2，3}(5)

　　S1={s1，s2，s3，s4}={2，3，5，8}(6)

　　由于Haar變化具有非常好的關(guān)聯(lián)性和編碼屬性，非常適用于視頻隱寫。

2 提出的視頻隱寫算法

　　本文提出的視頻隱寫算法主要目的是增強(qiáng)加密通信的安全性和魯棒性，利用IWT和覆蓋視頻的紅綠藍(lán)（RGB）三原色對系數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行隱藏。

　　圖1為算法流程圖，圖2為視頻隱寫算法中數(shù)據(jù)嵌入和提取過程的詳細(xì)框圖。二值形式的加密數(shù)據(jù)隱藏在覆蓋視頻序列每個(gè)RGB三原色中的LSB中，RGB三原色高度相關(guān)。利用RGB三原色的屬性可以確保本文提出算法的魯棒性。在覆蓋視頻的RGB圖像幀上進(jìn)行一維Haar IWT，加密數(shù)據(jù)被嵌入到視頻幀內(nèi)每個(gè)RGB組成的LSB中，在結(jié)果視頻幀上進(jìn)行逆IWT（IIWT）可以獲取隱寫視頻。為了避免上溢出/下溢出的情況發(fā)生，可以對覆蓋視頻中一些像素塊的IWT系數(shù)進(jìn)行修改，即需要對視頻幀進(jìn)行歸一化，這樣一些像素值就不會超出上界（對于8位視頻圖像是255）和下界（對于8位視頻圖像是0）。

　　2.1 嵌入算法

　　圖3給出了嵌入算法的框圖，具體步驟如下：

　　步驟1：輸入覆蓋視頻；

　　步驟2：將覆蓋視頻分解為RGB三原色；

　　步驟3：對覆蓋視頻幀進(jìn)行歸一化，防止上溢出/下溢出；

　　步驟4：將視頻幀劃分為8×8的小塊；

　　步驟5：利用1D Haar IWT獲取視頻幀的小波系數(shù)；

　　步驟6：讀取將要嵌入的文本數(shù)據(jù)，將文本轉(zhuǎn)為為比特；

　　步驟7：在每個(gè)視頻幀的RGB三原色上利用LSB替換技術(shù)將加密數(shù)據(jù)位嵌入到獲取的系數(shù)中；

　　步驟8：計(jì)算RGB幀上的逆Haar IWT以獲取隱寫視頻序列。

　　2.2 提取算法

　　圖4給出了提取算法的框圖，具體步驟如下：

　　步驟1：輸入隱寫視頻；

　　步驟2：將隱寫視頻分解為RGB三原色；

　　步驟3：對視頻幀進(jìn)行歸一化，避免上溢出/下溢出；

　　步驟4：將視頻幀劃分為8×8的小塊；

　　步驟5：利用1D Haar IWT獲取視頻幀的小波系數(shù)；

　　步驟6：在每個(gè)視頻幀的RGB三原色上利用LSB替換技術(shù)識別含有隱藏?cái)?shù)據(jù)位的位，并從系數(shù)中提取加密數(shù)據(jù)位；

　　步驟7：將檢索數(shù)據(jù)位轉(zhuǎn)換為文本；

　　步驟8：在RGB圖像幀上計(jì)算逆Haar IWT以獲取視頻序列。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析

　　本節(jié)對視頻隱寫算法性能和魯棒性進(jìn)行討論。所有實(shí)驗(yàn)均在PC機(jī)上完成，配置為酷睿雙核處理器、1.7 GHz主頻、2 GB內(nèi)存，編程環(huán)境為MATLAB7.0，采用AVI視頻文件對本文進(jìn)行測試。

　　3.1 隱寫后視頻大小分析

　　測試視頻中隱藏了加密數(shù)據(jù)，利用測試視頻大小的變化對算法的性能進(jìn)行分析。表1給出了本視頻隱寫算法在AVI文件上的測試結(jié)果。利用本算法將加密數(shù)據(jù)嵌入到相應(yīng)的覆蓋視頻中后，AVI視頻的大小并沒有顯著發(fā)生變化。視頻的大小在嵌入數(shù)據(jù)前后都基本相同的，因此將數(shù)據(jù)隱藏在視頻的IWT系數(shù)中并沒有改變測試視頻文件的大小。

　　3.2 隱寫后直方圖與累計(jì)直方圖分析

　　利用統(tǒng)計(jì)量度測量含有隱藏?cái)?shù)據(jù)的視頻中發(fā)生的微小變化，常用的統(tǒng)計(jì)量度有均值和方差。利用圖5中顯示的直方圖可以觀察到小幅的畸變，所用視頻為matl.avi。該圖表明了覆蓋視頻和隱寫視頻圖像間統(tǒng)計(jì)值的變化?？梢钥闯鰞煞曨l圖像的統(tǒng)計(jì)值發(fā)生了小幅的變化，但是這個(gè)變化并沒有影響累積直方圖，因此維持了結(jié)果視頻較好的質(zhì)量，利用本文算法可以清晰地看出覆蓋視頻中發(fā)生的人眼難以察覺的變化。

　　為了更好地比較與其他優(yōu)秀算法的效果，以直方圖均值和方差為統(tǒng)計(jì)度量，其均值和方差定義如式(7)和式(8)，bins(i)代表第i個(gè)條塊的高度。表2是隱寫前后的方差與均值結(jié)果。

　　由表2可以看出，與其他優(yōu)秀算法相比，本文算法最接近于隱寫前的直方圖，由于累計(jì)直方圖基本都沒有改變，故不做比較。覆蓋視頻和隱寫視頻直方圖結(jié)果的差異充分證明了本文算法的有效性。

　　圖6（c）給出了數(shù)據(jù)隱藏后的隱寫視頻（matl-steg.avi）結(jié)果幀?？梢钥闯龀跏几采w視頻（matl.avi）和進(jìn)行文本隱藏的視頻幀（matl-steg.avi）幾乎相同。HVS很難注意到發(fā)生了顯著的差異，圖6（d）給出了覆蓋視頻c2-buzz.avi，圖6（e）顯示了將要隱藏到c2中的加密數(shù)據(jù)data2.txt，圖6（f）給出了c2隱藏data2.txt后的隱寫視頻結(jié)果。

　　3.3 攻擊前后的魯棒性分析

　　若隱寫后的視頻在網(wǎng)絡(luò)傳輸過程中受到攻擊，如濾波攻擊或噪聲影響[11，12]，接收者收到的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)嚴(yán)重不匹配或錯(cuò)誤，隱寫算法將失效。因此，對攻擊的魯棒性非常重要。所用度量為峰值信噪比(Peak Signal To Noise Ratio，PSNR)、攻擊前的相似度(Similarity Pre-attack，SP)和攻擊后相似度(Similarity Aft-attack，SA)。

　　PSNR在本文算法中的定義如式(9)，像素匹配用公式(10)，SP的定義如式(11)，SA的定義如式(12)。

　　這部分實(shí)驗(yàn)的視頻為buzz.avi，表3為各算法在隱寫后的亮度分量PSNR的比較，可以看出本文算法的亮度分量的PSNR下降的最小，只有1.2 dB。表4為攻擊前的相似度，本文為100%，Athena也達(dá)到了100%，GRAVS最低。即接收者在沒有任何其他因素影響下，通過本文算法隱寫的視頻可以完整地提取隱藏?cái)?shù)據(jù)。表5為濾波攻擊后的相似度，本文采用文獻(xiàn)[8]的濾波攻擊。從表5可以看出，本文算法攻擊后依然可以提取91%的隱藏信息，魯棒性最好。

4 結(jié)論與展望

　　本文提出了一種基于整數(shù)小波變換（IWT）和最低有效位（LSB）替換的視頻隱寫算法，將加密數(shù)據(jù)嵌入到覆蓋視頻RGB三原色的IWT系數(shù)中，整個(gè)算法過程的計(jì)算復(fù)雜度很低，算法容易實(shí)現(xiàn)。測試結(jié)果顯示，本文算法在提供較好安全性的同時(shí)并沒有引起視頻的畸變，能提取100%的隱寫數(shù)據(jù)文本，且沒有損失源視頻文件的質(zhì)量和大小，即使在受到攻擊后依然可以獲得高比例的隱藏信息。

　　未來研究方向包括同時(shí)隱藏多個(gè)數(shù)據(jù)，以及不影響視頻文件質(zhì)量的情況下，在不同類型的視頻文件上隱藏不同類型的加密數(shù)據(jù)。此外，對需要嵌入的數(shù)據(jù)和密鑰進(jìn)行加密，進(jìn)一步增強(qiáng)算法的安全性。

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