基于Fisher信息的最优隐写方法

摘要

为了提高隐写算法的安全性,提出一种基于Fisher信息的最优隐写框架.将隐写算法设计建模成以嵌入转移概率为决策变量、以Fisher信息最小化为目标的最优化问题.推导出Fisher信息是嵌入转移概率的二次型,通过二次规划求解最优嵌入转移概率.给出了一个最优隐写算法实例--最优LSB matching算法,实验结果表明,最优LSB matching算法的Fisher信息小于传统LSB matching算法,隐写安全性提高.