32、水印损伤与基准测试

水印损伤与基准测试

1. 攻击估计

在水印系统中，通常采用对攻击“盲目”的处理方式，即恢复策略不尝试估计攻击，也就难以对其进行补偿。不过，几何攻击是个例外，针对它已经开发出许多估计和补偿策略。

这种盲目处理方式其实并不有效。水印恢复算法往往基于给定的宿主特征模型（如高斯分布、广义高斯分布或威布尔分布）和发生的操作模型（如高斯噪声添加）来开发，但这些模型几乎总是与实际攻击不匹配。要是能对攻击进行估计和补偿，使恢复算法所基于的模型假设更符合实际情况，性能就有望得到提升。在通信系统中，包含估计传输信道的技术是很常见的，所以这种方法在数据隐藏系统中也可能带来好处。

目前已经有人尝试对攻击进行估计和补偿。基本思路是，除了嵌入解码器未知的承载消息的水印外，还嵌入一个解码器已知的导频水印。因为这个水印是已知的，所以可以估计对它施加的操作。一旦估计出操作，就可以进行补偿，从而提高未知水印的质量。要实施这个策略，首先需要定义可能操作的模型，这个模型不能过于通用，可针对最可能或最危险的攻击进行调整。例如，由于基于量化的方案对增益攻击很敏感，相关文献中就致力于估计水印信号可能经历的缩放，以便进行补偿。不过，这方面的研究还处于起步阶段，但未来会非常重要。

2. 基准测试

对不同水印算法的性能进行理论分析和比较，只能在有限的简单情况下进行，无法涵盖水印系统在实际中面临的复杂多样的情况。实际上，不存在能拟合宿主特征实际分布的模型，而且由于宿主资产可能经历的操作种类繁多，对攻击进行建模也是一项艰巨且几乎不可能完成的任务。

实际场景与理论的第二个偏差在于对水印明显性的测量方式。通常，宿主信号的退化是通过经典指标（如信噪比、峰值信噪比、均方误差、峰值