抗共谋攻击的视频水印算法研究

论文摘要

互联网和数字多媒体等技术的快速发展在给人们带来丰富多彩的视听娱乐数字产品的同时也给版权保护带来了新的威胁和挑战。数字视频水印技术作为数字视频产品版权保护的有效手段,成为多媒体安全研究的热点,许多学者提出了多种视频水印方案。由于视频帧之间的高相关性,攻击者很容易联合多帧图像进行共谋攻击,对于目前的很多视频水印算法,共谋攻击能取得很好的攻击效果,随着一些新的共谋攻击方案的提出,共谋攻击对视频水印的威胁越来越大,抵抗共谋攻击成为数字视频水印走向实际应用迫切需要解决的问题之一。本文对抗共谋攻击的视频水印方案进行了研究,主要完成了以下工作:1)详细介绍了共谋攻击的两种攻击方式和攻击成功的条件,介绍了视频水印统计不可见条件以及Karen Su在此基础上设计的SLIDE水印算法;通过把第一类共谋攻击的范围扩大到图像块,构造了一种对SLIDE算法攻击的方案;然后利用图像哈希技术改进了SLIDE算法,使其能抵抗新的攻击方式,分析了使用图像哈希技术后视频水印的统计不可见性质受到的影响,并讨论了改进后算法的安全性问题。实验结果表明:本文设计的对SLIDE算法的攻击方案能取得很好的攻击效果;改进后的SLIDE算法对新的攻击方式具有较好的抵抗能力;图像哈希技术的引入没有对视频水印统计不可见条件性质造成根本性的影响。2)介绍了最近学者在利用视频水印统计不可见条件进行隐写分析的时候提出的基于运动估计的第二类共谋攻击;简单分析了该攻击方式对现有的一些视频水印嵌入策略的影响;在SLIDE算法框架的基础上提出了一种抵抗这种新攻击方式的解决方案;分析了在SLIDE框架下解决该问题对特征点的一些要求;并利用图像分割的相关技术提出了一个新的特征点的提取方案。实验结果表明:本文提出的特征点提取算法具有一定的鲁棒性;基于该特征点提取算法和SLIDE算法框架的视频水印方案对基于运动估计的共谋攻击的抵抗能力优于SLIDE算法。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景及意义
• 1.2 数字视频水印系统的基本要求
• 1.3 本文的研究工作及内容组成
• 第2章 对视频水印的共谋攻击
• 2.1 共谋攻击的定义及分类
• 2.2 视频水印模型
• 2.3 第一类共谋攻击
• 2.4 第二类共谋攻击
• 2.5 抗共谋攻击的视频水印研究现状
• 第3章 抗共谋攻击的视频水印算法
• 3.1 统计不可见的视频水印
• 3.2 对 SLIDE水印算法的攻击
• 3.2.1 攻击方法
• 3.3 对以上攻击的对策
• 3.3.1 图像 HASH
• 3.3.2 对策一基于内容的水印
• 3.3.3 改进后算法的安全性和水印统计不可见性质
• 3.4 仿真结果
• 3.5 本章小结
• 第4章 基于运动估计的共谋攻击及其对策
• 4.1 基于运动估计的共谋攻击
• 4.2 基于运动估计的共谋攻击的对策
• 4.2.1 基于对象的水印
• 4.2.2 图像分割技术
• 4.2.3 基于对象的水印的近似实现
• 4.3 仿真结果
• 4.3.1 特征点提取的仿真结果
• 4.3.2 水印算法的仿真结果
• 4.4 本章小结
• 总结与展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文