68、数字图像水印与入侵检测技术的研究进展

数字图像水印与入侵检测技术的研究进展

在当今数字化时代，数字媒体的广泛传播使得知识产权保护变得尤为重要。数字图像水印技术和入侵检测技术作为保障数字内容安全和网络安全的重要手段，受到了广泛关注。本文将介绍基于神经网络的彩色图像水印方案、基于主成分分析（PCA）的入侵检测方法以及结合混沌序列和神经网络的小波图像水印方案。

基于神经网络的彩色图像水印方案

• 实验设置 ：使用512×512的24位彩色F16战斗机图像作为原始图像，以010101…0101序列（长度k = 50）为模式，有效载荷水印是64×64的二值图像。嵌入强度α = 0.1，多重嵌入参数n = 8，方形窗口宽度参数c = 1，BP网络学习率lr = 0.2。
• 水印提取与评估 ：通过计算归一化互相关（NC）值来描述原始水印S和提取水印S∗之间的相关性，公式为：
  [NC = \frac{\sum_{i}\sum_{j} S(i, j) \cdot S^*(i, j)}{\sum_{i}\sum_{j}[S(i, j)]^2}]
  从水印图像中提取的水印NC值为1，表明能够准确提取。
• 鲁棒性测试
  • 信号处理攻击 ：对水印图像添加高斯加性噪声、进行模糊处理、高斯低通滤波、高通滤波和JPEG压缩（质量70）等操作后，提取的水印NC值均较高，显示出对常见信号处理攻击的良好鲁棒性。
  • 几何攻击 ：将水印图像向右旋转60°、进行缩放（缩放因子1