14、基于差分进化算法破解视觉隐写分析系统

基于差分进化算法破解视觉隐写分析系统

1. 引言

随着数字信息和数据在互联网上的传输日益频繁，保护和确保敏感信息安全的新技术亟待开发。数字隐写术作为一门将信息隐藏在隐蔽通道中的艺术与科学，旨在隐藏信息并防止隐藏消息被检测。尽管隐写术历史悠久，但计算机技术为其带来了新的应用方向，例如在音频、视频和图像等多媒体内容中隐藏消息。

隐写术可分为技术隐写术、语言隐写术和数字隐写术三种类型。隐写分析系统主要分为空间域隐写分析系统（SDSS）和频率域隐写分析系统（FDSS）。此前，有研究提出基于遗传算法（GA）的隐写系统来破解隐写分析系统，但GA收敛到最优解的速度较慢。而差分进化（DE）算法是一种简单高效的连续空间全局优化自适应方案，能够以较高概率找到多维、多峰函数的全局最优解，因此本文将使用DE算法来提升隐写系统的性能。

2. 基于DE破解视觉隐写分析系统（VSS）的方法

• VSS检测原理 ：许多简单的隐写技术在空间域嵌入秘密消息，VSS通过重新分配图像调色板中的颜色来检测GIF格式图像。其视觉过滤器可去除图像中可能包含消息的部分，产生被攻击的载体介质隐写图、提取潜在消息位并进行可视化展示。
• 生成隐写图像的标准 ：为了生成能通过SDSS检查的隐写图像，消息应嵌入到特定位置以维持封面图像的统计特征。基于DE，通过以下两个标准调整空间域的像素值来生成隐写图像：
  1. 评估从隐写图像特定系数提取的消息，使其尽可能接近嵌入的消息。
  2. 评估隐写图像的统计特征，并与封面图像的统计特征进行比较，使差异尽可能小。