首页> 中文学位 >流数据中基于信息隐藏的完整性保护技术研究
【6h】

流数据中基于信息隐藏的完整性保护技术研究

代理获取

目录

声明

摘要

图目录

表目录

第1章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 基于信息隐藏的DNA序列完整性保护现状

1.2.2 基于信息隐藏的视频完整性保护现状

1.3 论文研究内容

1.4 组织结构安排

第2章 基础知识

2.1 数据完整性保护原理和信息隐藏技术概述

2.1.1 数据完整性保护原理

2.1.2 信息隐藏技术概述

2.2 DNA序列和压缩视频码流的特点

2.2.1 DNA序列

2.2.2 压缩视频码流

2.3 适用于流数据的信息隐藏方法

2.3.1 游程编码和霍夫曼编码

2.3.2 基于直方图修改的方法

2.3.3 基于差值扩展的方法

2.4 信息隐藏方法的评价标准

2.4.1 主观评价标准

2.4.2 峰值信噪比

2.4.3 嵌入容量

2.5 本章小结

第3章 基于信息隐藏的DNA序列完整性保护

3.1 DNA序列的信息隐藏方法

3.1.1 标签构建

3.1.2 碱基替换

3.1.3 信息嵌入和信息提取

3.2 DNA序列的快速完整性验证及篡改定位

3.2.1 Merkle哈希树原理

3.2.2 具体实施方案

3.2.3 实验结果与分析

3.3 批DNA序列的快速完整性验证及篡改定位

3.4 本章小结

第4章 基于信息隐藏的压缩视频码流完整性保护

4.1 载体选择和压缩视频码流完整性信息生成方案

4.2 压缩视频码流的信息隐藏方法

4.2.1 压缩视频码流拖尾系数分析

4.2.2 最小化压缩视频码流隐写失真模型

4.2.3 压缩视频码流隐写失真与定位精度的关系

4.3 压缩视频码流的快速完整性验证和篡改定位

4.3.1 具体方案

4.3.2 实验结果与分析

4.4 本章小结

第5章 总结与展望

5.1 论文总结

5.2 未来工作展望

参考文献

致谢

在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果

展开▼

摘要

随着互联网的快速发展,基于网络的数据交互已成为信息获取、信息共享的主要方式,在军事国防、科学研究、互联网医疗、智能交通等领域都有广泛的应用。然而人们的数据交互并不是安全可靠的,除了网络自身的原因之外,人们的数据还会遭受恶意攻击者未经授权的非法篡改。因而保护传输中流数据的完整性已成为各国政府和学术界特别关注的问题。
  信息隐藏技术可以把完整性信息以秘密信息的形式隐藏到载体之中,不但可以保护完整性信息,而且还可以降低数据传输量,因而基于信息隐藏的完整性保护已成为研究的热点之一。而在实际应用中会遇到大量的数据传输,如视频码流、批量序列等,在对这些数据进行完整性验证以及篡改定位识别时,算法的效率和速度是至关重要的。因此,研究基于信息隐藏的快速完整性保护技术具有重要的理论意义和应用价值。
  考虑到载体结构对信息隐藏算法的约束,结合实际科研项目需求,本文以DNA序列和压缩视频码流为载体,探究流数据中基于信息隐藏的完整性保护方案。论文的主要研究工作和创新成果如下:
  1.提出了基于信息隐藏的流数据快速完整性验证和篡改定位算法。流数据作为一种长序列数据,快速的完整性验证和篡改定位是必要的。目前的方法基本是对整个文件生成完整性校验值进行验证,或者由于篡改定位的需求,把整个数据进行分块,对每一个分块分别计算完整性校验值,然后进行逐块验证,这样验证效率比较低。本算法以Merkle哈希树为基础,通过Merkle哈希树来构建需要嵌入的完整性水印信息,以达到快速的完整性验证和篡改定位。考虑到大量的流数据,设计了二级Merkle哈希树来进一步提高验证效率和速度。该方法先后应用到DNA序列、批DNA序列和压缩视频码流中,实验结果表明该算法的高效性,尤其适用于篡改率比较低的情况。
  2.提出了基于拖尾系数符号编码码流的压缩视频码流隐写算法。由于载体对信息隐藏算法的影响,为了提高完整性验证的效率,需要直接在压缩码流上嵌入完整性信息。与DNA序列不同,压缩码流是高度压缩的码流序列,存在的冗余量很少,而且在视频码流中嵌入信息后,需要保证其结构能够正常的解码,因而需要设计新的信息隐藏算法。通过分析三种类型拖尾系数符号编码码流载体的失真情况,本文提出了两种方法,方法一是基于载体顺序的压缩视频码流信息隐藏方法,实验结果表明该方法带来的视频失真更少;方法二是基于STC编码的最小化压缩视频码流隐写失真模型,通过设计失真函数,把完整性信息更为均匀的分散到多个视频帧中,实验结果表明方法二优于方法一。在最小化压缩视频码流隐写失真模型的基础上,进一步探讨了视频失真与定位精度的关系,旨在根据实际需求更好的设定视频验证和篡改定位精度。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号