面向隐蔽存储应用的可逆隐写理论与方法研究

Graded protection and active defense are the effective strategies for secure centralized management of information. “Covert storage” can provide a higher grade for graded protection and a perfect camouflage circumstance for trap-based active defense. However, traditional steganography is designed for “covert communication”, which is not suitable for the applications of storage. For convenient management and extension, it is desired that the storage space can be released and reused, which requires reversibility for the steganography. Traditional reversible data hiding is used for integrity authentication and annotation, which cannot resist steganalysis. From the needs of covert storage, the present project puts forward a theoretic model for “reversible steganography”, by which we resolve the rate-distortion bound under the limit of reversibility and undetectability and design universal coding methods approaching the rate-distortion bound. By applying the codes to images, we study reversibly steganographic algorithms for images and covert storage model and system built in image databases. This project presents a new direction for the art of information hiding by extending the models of steganography and reversible data hiding. On the other hand, the results of the project will provide new ideas and technologies for establishing independent controllable system of graded protection and active defense.

分级保护和主动防御是实现信息安全集中管控的有效策略。“隐蔽存储”可以为数据的分级保护提供一个更高的保护等级，并为基于“诱骗防护”的主动防御系统提供一个理想的伪装环境。但是传统的隐写术以“隐蔽通信”为目的，不适合存储的应用需求。为了便于管理和扩展，存储空间应可以释放和重复使用，这要求隐写术具有可逆性。而传统的可逆隐藏主要用于完整性认证和标注，不能抵抗隐写分析的检测。本项目以隐蔽存储为需求牵引，提炼“可逆隐写”的理论模型，求解在可逆性和抗检测性限制下的率失真界；设计可逼近率失真界的可逆隐写通用编码方法；进而将编码方法应用于图像，研究图像可逆隐写算法；在此基础上，设计隐蔽存储模型并开发基于图像库的隐蔽存储系统。该项研究扩展了传统隐写术和可逆隐藏的模型，为信息隐藏这一学科本身提炼了新的问题，其成果将为建立自主可控的分级保护和主动防御系统探索新思路、提供技术支持。

“隐蔽存储”对于数据保护有重要意义，但是传统的隐写术以“隐蔽通信”为目的，不适合存储的应用需求。为了便于管理和扩展，存储空间应可以释放和重复使用，这要求隐写术具有可逆性。传统的可逆隐藏虽然具有可逆性，但不能抵抗隐写分析的检测。为此，本项目将隐写术和可逆隐藏结合，提出了“可逆隐写”的概念，并研究相应的理论模型、编码方法、算法设计和应用系统。本项目取得的主要成果及其意义如下：.1）建立了可逆隐写的理论模型。当前可逆隐藏最优编码模型只适用于一致失真度量。而在隐写应用中，嵌入失真随着载体元素的位置变化，需要定义与位置相关的非一致失真度量。本项目将非一致失真量化为多级失真，并给出了多级失真下的可逆隐藏率失真界估计方法。为设计可逆隐写编码建立了理论基础。.2）提出了最优可逆隐写编码方法。在上述模型下，借鉴隐写术中的湿纸编码技术，引入无穷失真，将多级失真用单一失真矩阵表达，从而将非一致失真模型转化为一个特殊的一致失真模型，进而设计了逼近率失真界的编码方法。此方法包含已有的最优可逆隐藏编码为特例，扩展了可逆隐藏编码的适用场景，为各种载体上的可逆隐写提供了通用编码方法。.3）针对多种载体设计了可逆隐写算法。基于上述编码，改进了图像可逆隐写算法，实验表明，此编码可以将抗检测性提升10%以上。针对秘密文件是图像的这种大容量隐藏需求，提出了可逆图像视觉变换技术，能够将秘密图像可逆转换成一幅同样大小的目标图像。此外，针对音频、视频、3D模型和加密数据设计了多种可逆隐藏算法。.4）开发了两种可逆隐写应用。一是，设计了隐蔽文件系统，并以图像库为载体开发了隐蔽移动存储设备；二是，基于可逆图像视觉变换，开发了一种安全手机应用。二者均已在某国家部门得到应用。