一种基于LZW压缩算法的可逆的信息隐藏方法

摘要

本发明属于计算机信息隐藏领域，涉及一种基于LZW压缩算法的可逆的信息隐藏方法。该信息隐藏方法经过简单的数据计算，实现高信息隐藏量和快速的信息隐藏速度和信息提取速度。采用本发明能够实现信息隐藏，具有信息隐藏量高、信息隐藏速度快、信息提取速度快等特点，同时信息隐藏一方不需要向信息提取方发送任何额外信息，信息提取方就能够获得无失真的源文件和隐藏的信息，在许多领域具有重要的实际应用价值。

说明书

技术领域

本发明属于计算机信息隐藏领域，涉及一种基于LZW压缩算法的可逆的信息隐藏方法。

背景技术

随着因特网技术的快速发展，因特网上每天都产生大量的数据。由于网络的开发性，对要传输的数据进行加密是非常重要的。可逆的信息隐藏方法能够确保接收者能够接收到隐藏的信息并且恢复无失真的载体信息。

可逆的信息隐藏方法具有很高的研究价值，因为可恢复的介质在保护敏感信息的秘密性和隐私性的时候是非常有用的。比如，假定一个病人的个人信息是隐私信息，而他的X光片子作为载体信息。在提取到病人的个人信息之后，完全恢复病人的X光片子是非常必要的。如今，可逆的信息隐藏方法主要被用于三大领域：空间域、转换域和压缩域。在空间域，载体图像的像素值被直接改变来隐藏信息。在转换域，图像首先使用一个转换算法进行预处理来获得频率系数。然后，通过修改频率系数来隐藏信息。在压缩域，通过修改压缩编码的值来隐藏信息。

压缩域的可逆的信息隐藏方法的优点是减少传输代价的同时对传输信息进行加密。当前，压缩领域已经提出了很多可逆的信息隐藏方法，虽然这些方法能够隐藏一定量的信息，但是存在载体失真或者藏量不高的缺点。

LZW压缩算法是一种非常著名、基于字典的无失真压缩算法。LZW在压缩和解压缩阶段字典都是自动生成的，所以它不需要对源文件进行分析或者传输额外信息给解压方。一些基于LZW的可逆的压缩算法已经被提出。2004年，Shim，Ahn和Jeon提出DH-LZW算法通过缩短一个字典项的一个字母来隐藏信息。2010年，Chen等人提出了HCDH-LZW算法对DH-LZW算法进行改进，通过缩短字典项尽可能多的字符来增加信息隐藏量，但是这两种算法都需要向提取信息的一方提供额外的信息——即决定字典项是否可以隐藏信息的阈。由于两种算法都对字典项进行了缩减，所以字典中出现了重复导致字典大小的增加，增加了隐藏信息时的计算代价，而提取信息时DH-LZW的当前字典项需要与已有字典项进行比较，HCDH-LZW则需要提前解压缩编码组成测试字符串与已有字典项进行比较，这些操作大大增加了计算代价，导致提取信息速度减慢。

发明内容

本发明的目的是，提供一种基于LZW压缩算法的可逆的信息隐藏方法，可以解决现有算法的不足，经过简单的数据计算，从而实现高信息隐藏量和快速的信息隐藏速度和信息提取速度。

本发明采用的技术方案：

一种基于LZW压缩算法的可逆的信息隐藏方法，利用编码和字典大小之间的关系，通过修改编码的值来隐藏信息。该方法包括信息隐藏模块和信息提取模块两部分。

信息隐藏模块的输入是源文件和秘密信息文件，输出是LZW编码，具体步骤如下：

步骤1，取源文件的第一个字符C0，并设置一个字符串变量S=C0。

步骤2，如果字典中存在S，设置前缀字符串为Sp=S，从源文件中取下一个字符C，并且将C连接在字符串S后面；如果字典中不存在S，取秘密信息文件中的一个比特B，取前缀字符串在字典中的字典索引值C，如果B的值是1，那么设置C的值为C加上当前字典的大小。

步骤3，输出编码C并把S加入到字典中。设置字符串S为S的最后一个字符Cs，然后转到步骤2。

信息提取模块的输入是LZW编码，输出是源文件和秘密信息文件，具体步骤如下：

步骤1：取一个LZW编码C0，如果C0的值比当前字典大小的值Size大，那么将C0的值减去Size，取出秘密比特1；否则取出秘密比特0。然后输出C0在字典中对应的字符串S。取S的最后一个字符Cs，设置编码O=C0。

步骤2：取下一个LZW编码C。如果编码C的值比当前的字典大小Size+1大，那么将C的值减去Size+1，取出秘密比特1；否则取出秘密比特0。如果C不在字典中，字符串S等于O在字典中的对应字符串连接字符Cs；否则字符串S等于O在字典中对应的字符串。输出字符串S。连接编码O在字典中对应的字典项的字符串So和字符串S的最后一个字符Cs，并把它插入到字典中。

步骤3：设置编码O等于C，转到步骤2。

采用本方法做信息隐藏的信息隐藏量仅取决于字典的大小，字典越大，信息隐藏量越高。

本发明的效果和益处是，采用本发明能够实现信息隐藏，具有信息隐藏量高、信息隐藏速度快、信息提取速度快等特点，同时信息隐藏一方不需要向信息提取方发送任何额外信息，信息提取方就能够获得无失真的源文件和隐藏的信息，在许多领域具有重要的实际应用价值。

具体实施方式

以下结合技术方案详细说明本发明的最佳实施例。

表1和表2是本发明与HCDH-LZW算法在对文本和图片进行信息隐藏的信息隐藏量对比的测试结果。

表1：对文本实验与HCDH-LZW算法的藏量对比

表2：对图像实验与HCDH-LZW算法的藏量对比

表中给出了在采用10位压缩编码、随机产生隐藏信息、字典初始化大小和可增长大小均为256的情况下，对文本Obama.txt、Lincoln.txt、Paper-b.txt、Paper-s.txt和图像Baboon、Boat、Goldhill、Jet(F16)、Lena、Pepper、SailBoat、Tiffany、Toys、Zelda进行信息隐藏时和HCDH-LZW算法进行信息隐藏量比较的实验结果。其中文本的信息隐藏量增加了68.6～83.1%，图像的信息隐藏量增加了202.6～3482.7%。

表3和表4是本发明与HCDH-LZW算法在信息隐藏速度和信息提取速度对比的测试结果。

表3：对文本实验与HCDH-LZW隐藏信息速度与提取信息速度的比较

表4：对图像实验与HCDH-LZW隐藏信息速度与提取信息速度的比较

表3和表4是在表1和表2的实验条件下，对相同文本和图像进行信息隐藏时和HCDH-LZW算法进行信息隐藏速度和信息提取速度的对比实验结果。其中，本文的信息隐藏速度提高了83.21～320.29%，信息提取速度提高了80.93～248%，图像的信息隐藏速度提高了210.26～3312.41%，信息提取速度提高了299.14～4703.01%。