[发明专利]一种非直接传输和随机码本的密图无载体试题伪装方法

说明书

本发明提供一种非直接传输和随机码本的密图无载体试题伪装方法，首先通过伪随机序列来对码本置乱，然后利用置乱后码本索引来对密图像素伪随机编码以避免密图直接信道传输；其次将编码后索引位置转换为32进制数序列并进一步通过24进制与9进制数序列进行表达；最后将序列中每个24进制和9进制数分别通过随机生成的选择题排列顺序编号以及填空题答案相对于随机偏移量进行间接表达来产生随机试题；同现有方法相比，所提方法避免了密图信道直接传输，采用含密试题生成的方式来避免对额外载体修改和传统无嵌入无载体信息隐藏容量小、需构建和维护大文本或图像数据库，搜索代价高等问题，而仅需通过正确密钥对密图进行恢复。

技术领域

本发明属于图像信息安全和数字图像信号处理交叉领域，涉及一种密图无载体伪装与恢复方法，特别涉及一种非直接传输和随机码本的密图无载体试题伪装方法。

背景技术

当前伴随着深度学习的不断深入和人工智能的继续发展，基于大数据的机器学习以及量子计算机初现端倪，使得传统以图像音频为主要传输介质的多媒体信息安全的形势变得更为严峻。而与此同时，伴随着压缩技术的不断发展，也使得传统基于修改式嵌入的信息隐藏可供利用的冗余空间越来越小，而另一方面，基于机器学习的隐写分类器维数不断提高，甚至出现了34761维的空域富特征模型，导致传统信息隐藏的隐匿信息而不被发现的可能性越来越小，而所有这些也使得传统基于修改式嵌入的信息隐藏技术发展陷入了瓶颈。

如何有效地进行下一代信息隐藏技术研究，来自北京和上海的专家于2014年5月召开的全国信息隐藏与多媒体安全专家研讨会首次提出了“无载体信息隐藏”。2015年3月在武汉召开的第12届全国信息隐藏大会上，北京电子技术应用研究所所长郭云彪研究员在大会特邀报告：信息隐藏之我见，将无载体信息隐藏技术列入了未来信息隐藏的前沿阵地。2016年10月在合肥召开的第13届全国信息隐藏大会将无载体信息隐藏正式定位为第2代信息隐藏技术，2个会议主题报告都与无载体信息隐藏直接相关。

相对于传统修改嵌入式信息隐藏，无载体信息隐藏强调的是不需要额外的嵌入载体，直接由秘密信息驱动产生和获取含密载体。针对文本无载体信息隐藏，分别给出了：Chen X Y，2017.(Chen X Y,Chen S,Wu,Y L.Coverless information hiding methodbased on the Chinese character encoding[J].Journal of Internet Technology,2017,18(2):313-320.)基于中文字符编码、Chen X Y，2015.(Chen X Y,Sun H Y,Tobe Y,Zhou Z L,Sun X M.Coverless information hiding method based on the Chinesemathematical expression[C]//International Conference on Cloud Computing andSecurity.Springer International Publishing,2015:133-143.)中文数学表达式和ZhouZ L，2016.(Zhou Z L,Mu Y,Yang,C N,Zhao,N S.Coverless multi-keywordsinformation hiding method based on text[J].International Journal of Securityand Its Applications,2016,10(9):309-320.)多关键字隐藏的无嵌入无载体文本信息隐藏；针对图像无载体信息隐藏，有：Zhou Z L，2015.(Zhou Z L,Sun H Y,Harit R H,Chen XY,Sun X M.Coverless image steganography without embedding[C]//InternationalConference on Cloud Computing and Security.Springer International Publishing,2015:123-132.)基于块均值比较、Yuan C S，2017.(Yuan C S,Xia Z H,Sun XM.Coverless image steganography based on SIFT and BOF[J].Journal of InternetTechnology,2017,18(2):435-442.)基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)和BOF(Bag of Features)鲁棒哈希特征以及周志立，2016.(周志立,曹燚,孙星明.基于图像Bag-of-Words模型的无载体信息隐藏[J].应用科学学报,2016,34(5):527-536.)基于图像视觉词汇BOW(Bag of Words)局部分词匹配和全局有序的无嵌入无载体图像信息隐藏。这些方法的基本思想是将秘密信息划分为小段，将小段经变换后附带特定的用户标识信息，然后在海量大文本或图像数据库中借助预先建立好的倒排索引来寻找匹配的文本或图像集合，由于整个秘密信息的隐藏过程不涉及到对分发文本或图像的任何修改，而只借助海量数据库穷尽搜索，因此对于任意一张分发的文本或图像，都是正常无法检测出异常的自然文本或自然图像，因此可以抵抗密写分析，而与此同时，只有掌握正确用户标识信息的合法用户才能获取隐藏的秘密信息。