隐写分析算法的模糊综合评估

摘要

隐写是将秘密信息隐藏在载体中，尽可能不引起第三方怀疑地通过公共信道发送出去；隐写分析是隐藏信息检测的一个重要分支，主要是针对图像、声音、视频等多媒体数据，在对隐写算法或隐藏信息一无所知的前提下，单从所观察的多媒体数据中，检测或预测出隐藏信息。目前，已经提出了许多隐写分析算法，这些算法特点各异，各有优缺点，在选择应用隐写分析算法的时候，单靠简单的比较算法的性能和实验数据，很难得到最优的算法。因为隐写分析算法的评估和选择问题呈现出层次性和多目标性，所以模糊综合评估在隐写分析算法的评估和选择中，具有很大的应用价值。 本文针对这一实际需要，在隐写分析算法特点和模糊综合评估理论的基础上提出了隐写分析算法的模糊综合评估模型。该评估模型以隐写分析算法的可靠性和检测速率作为一级指标，可靠性下又设二级和三级指标来描述不同嵌入方法和不同嵌入信息长度对隐写分析算法评估的影响。关于隐写分析算法模糊综合评估模型中的底层指标隶属函数的确定,对于可靠性指标,根据大量的试验数据的分析得到隐写分析算法检测结果的分布呈正态分布，采用参考函数法，得到可靠性底层指标的隶属函数；对于速率指标，采用相对速率来表示每种算法的检测定速率，并且用三角模糊数来定义检测速率指标的隶属函数。该评估模型应用层次分析法，进一步确定了综合评估模型中各因素的权重，而且易于根据需求选择最优算法。 本文利用C++语言建立了隐写分析算法函数库，并且用这些算法对100幅图像进行隐写分析实验，得到每种算法的检测数据。在以上工作的基础上，开发了模糊综合评估程序，对隐写分析算法函数库中的五种算法进行了实例评估，通过对各种隐写分析算法检测结果和对模糊综合评估的评估结果的对比和分析，得出本论文提出的隐写分析算法的模糊综合评估模型是可行和准确的。