CN101141466A - 基于交织水印和生物特征的文件认证方法 - Google Patents
基于交织水印和生物特征的文件认证方法 Download PDFInfo
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Abstract
一种基于交织水印和生物特征的文件完整性认证方法,采用混沌模型生成认证码,发送方的生物信息经特征提取后形成生物特征码流。认证码和生物特征码流在可信第三方的控制下经多次交织处理后返回给发送方,然后发送方将交织信息嵌入到文件中。认证时,一方面,比较提取的认证码和生成的参考序列,确定文件内容的完整性,并定位篡改区域;另一方面,识别提取的生物特征,确定发送方的身份,防止抵赖行为。本发明能够准确地验证文件的完整性,能够检测和定位篡改的位置。支持用户对精度的不同要求,定位精度是可调可控的。认证的结果由一个误差矩阵给出,能够直观和形象的反映篡改的位置。能够确定发送方的身份,并且防止发送方的抵赖行为。
Description
技术领域
本发明涉及一种数字文件的完整性检测和认证方法,特别是涉及基于交织水印和生物特征的文件认证方法,属于完整性认证领域。
背景技术
随着计算机与网络技术的发展,全球经济一体化和信息网络化相互促进、相互依存的趋势越来越明显。这种网络互联程度的扩大、网络的开放性以及资源的共享性使得信息安全尤其是内容安全问题日益突出。信息内容的安全性是指保护信息的秘密性、完整性、真实性、可用性等方面,避免攻击者利用***的安全漏洞进行窃听、冒充、诈骗、盗用等有损合法用户利益的行为,保护合法用户的利益和隐私。
人们需要研究相关的核心技术、建立一种机制,对信息内容的真实性、完整性进行可靠的保护和认证。数字签名是一种比较成熟的、已被广泛应用的解决方案。该方案利用发送方的私钥,对原始信息的摘要进行加密,将原文、加密信息以及证书发送给接收方。接收方应用发送方的公钥解密得到摘要,与生成的摘要比较,从而判断电子文件的内容是否完整。但是,这种方式一方面改变了文件或信息的大小,对于带宽有限的信道是一种资源争夺;另一方面,对私钥管理的安全性要求较高,私钥的泄漏将造成不可逆转的损失,容易引起抵赖和否认行为。另外,不能对篡改部分进行定位。
数字水印技术的出现一定程度上解决了上述的问题。数字水印是20世纪90年代兴起的一门交叉学科,可被应用于版权保护、完整性认证、指纹追踪、拷贝控制等多个领域。在解决内容完整性认证方面有其独特的优点,因为水印技术是以不可见的方式嵌入认证码,并且认证码始终与被认证的信息结合在一起,因此既不会占用额外的带宽,也不会引起攻击者的注意,攻击者很难去除这种隐形的认证信息。目前,多数基于水印技术的认证体系采用与数字签名相结合的方式。发送方将经私钥加密后的摘要信息作为水印嵌入到原始文件中。接收方首先提取水印,利用发送方的公钥解密之后,与生成的摘要比较,从而判断电子文件的完整性。然而,这类***也只能给出文件是否完整的结论,不能定位被篡改的具***置,不能对不可用信息给出明确的定位。另外,如果私钥被盗用,则可能导致不可逆转的损失,给出错误判决。发送方还可能以私钥被盗为由,否认发送过该消息。
能够定位的认证技术一般采用分组或分块的模式,每组内部独立进行认证码的隐形嵌入。这种方案会受到基于分块的等价替换伪认证的攻击(如矢量量化伪认证攻击)。Celik等人提出等级水印方案,建立图像块之间的联系,在更高层的检测中揭示和判断篡改与否。(Celik M.,Sharma U.,SaberG,and Tekalp A.M.:Hierarchical watermarking for secure imageauthentication with localization.IEEE Trans.on Image Processing,2002年,第11卷,第6期.页码:585-595)。总的来说,这类方法的定位精度受分组或分块大小以及认证码长度的限制。
本发明的目的就是针对现有技术的不足,提出一种基于交织水印和生物特征的文件完整性认证方法,采用混沌模型生成认证码,与发送方的生物特征多次交织,借助可信第三方的管理机制,实现对文件完整性的可靠认证。
发明内容
为了克服现有技术的不足,本发明提供一种基于交织水印和生物特征的文件完整性认证方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
一种基于交织水印和生物特征的文件完整性认证方法,采用混沌模型生成认证码,当文件的内容发生变化,就会导致认证码的变化。发送方的生物信息经特征提取后形成生物特征码流。认证码和生物特征码流在可信第三方的控制下经多次交织处理后返回给发送方,然后发送方将交织信息嵌入到文件中。认证时,一方面,比较提取的认证码和生成的参考序列,确定文件内容的完整性,并定位篡改区域;另一方面,识别提取的生物特征,确定发送方的身份,防止抵赖行为。
本发明包含交织水印的嵌入和提取两个阶段。
水印嵌入阶段主要包括以下四个步骤:
步骤1:文件分割
对于一个文件,首先将其分割成互不重叠的文件块。对每个分块进行认证码的生成和嵌入,才能实现篡改检测的定位。
步骤2:认证码的构造
在每个文件块中,认证码主要通过当前文件块及其右侧相邻块的某种运算而获得。而构造过程设计了一个反馈混沌***。对于文件I,当前文件块记为Ix,y,其右侧相邻块记为Ix,y+1。这两个文件块共包含2p×q个元素。这2pq个元素依次输入到反馈混沌***中。每个输入的元素都将参与混沌***的初值计算。
一个混沌***可由公式(1)来描述,
xn+1=f(xn) (1)
以计算得到的初值代替公式(1)中的xn,混沌***执行G次迭代(其中G大于等于认证码的长度),将产生一个混沌序列。第G次的结果作为混沌***的反馈值参与下一个初值的运算。
反馈的引入能够保证文件块中的每个元素在构造认证码的过程中具有等价的作用。
当最后一个元素被输入后,将产生一个反馈混沌序列。从该序列中选出L个元素,并将其转换成二值序列,作为认证码。
步骤3:生物特征的提取
生物特征是与每个人紧密相关的、不可分割的特性,具有唯一性、不可抵赖性等特点。本发明从发送方的生物信息中,如掌纹,提取特征向量,将此特征向量转换成一段码流。并在后面的操作中将该码流与认证码多次交织,分配到每个文件块中。
步骤4:水印的构造和嵌入
可信第三方(TTP:Trusted Third Party)是文件完整性认证的可靠保证。发送方将认证码和生物特征码流融合,应用第三方的公钥加密,将加密后的信息发送到第三方。第三方用私钥解密,获得认证码和生物特征码流,并用密钥确定认证码和生物特征码流的交织方式和次数,返回交织后的信息。本发明将交织后的信息作为水印嵌入到当前文件的最不重要位上。
遍历所有的文件块之后,一幅含有水印的新文件就产生了。
文件的认证阶段主要包含如下五个步骤:
步骤1:将可疑文件分割成互不重叠的文件块。
步骤2:在每个文件块中,通过读取文件最不重要位的方法提取水印。
步骤3:将提取的水印传输到可信第三方,第三方应用密钥正确分离出认证码和生物特征。随后,将认证码发送给用户,以便进行完整性验证;而生物特征的识别在第三方进行。
步骤4:用户应用混沌***产生一个参考序列。然后比较接收到的认证码和产生的参考序列,从而判断文件块是否遭受篡改。如果两个信号中的每个元素都相同,就说明该文件块通过了认证,没有篡改发生;否则,就判断该文件块发生了篡改操作。
最后给出一个误差矩阵,用来表示检测的结果,并标记篡改发生的位置。
步骤5:可信第三方将完成生物特征识别和认证的任务。如果发送方是在第三方注册过的用户,那么第三方可以准确地判断出发送方的身份;如果发送方发生抵赖行为,第三方可以采集发送方的生物信息并提取特征,比较该生物特征和从文件中提取的生物特征,防止这类抵赖行为。
本发明的有益效果和优点是:能够准确地验证文件的完整性,能够检测和定位篡改的位置。支持用户对精度的不同要求,定位精度是可调可控的。认证的结果由一个误差矩阵给出,能够直观和形象的反映篡改的位置。能够确定发送方的身份,并且防止发送方的抵赖行为。管理机制和交织水印的设计具有高安全性的特点。
附图说明
图1为本发明的水印嵌入、提取和完整性认证过程示意图;
图2为本发明的像素值和混沌***的反馈值的结合示意图;
图3为本发明的认证码的构造示意图;
图4(a)为本发明的水印嵌入和无篡改时的认证结果:为原始Lake图像;
图4(b)为本发明的水印嵌入和无篡改时的认证结果:为含水印的Lake图像;
图4(c)为本发明的水印嵌入和无篡改时的认证结果:为没有篡改时的误差矩阵;
图5(a)为本发明在实现过程中采用的掌纹图像:为全手的掌纹图像;
图5(b)为本发明在实现过程中采用的掌纹图像:为掌纹信息集中的截取图像;
图6(a)、图6(c)、图6(e)、图6(g)为对图4(b)的篡改图像;
图6(b)、图6(d)、图6(f)、图6(h)为相应的误差矩阵。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步说明。
图1将以图像文件为例详细讲解本发明。在水印嵌入阶段主要包括以下四个步骤:
步骤1:图像文件的分割
对于一幅M×N大小的图像I,首先将其分割成互不重叠的尺寸为p×q的图像块。因此,该图像包含M/p×N/q个图像块,并可由公式(2)表示,
I={Ix,y(t),1≤x≤M/p,1≤y≤N/p,1≤t≤pq} (2)
其中,x,y表示图像块在整幅图像中的位置,t用以标记图像块中的一个像素。
步骤2:认证码的构造
在每个图像块中,认证码主要通过当前图像块及其右侧相邻块的像素值的某种运算而获得。构造过程设计了一种反馈混沌***。具体的设计过程如下。
对于图像I,当前图像块记为Ix,y,其右侧相邻块记为Ix,y+1。这两个图像块共包含2p×q个像素,记为s(k),k=1,2,...,2pq。这2pq个像素依次输入到反馈混沌***中。如图2所示,每个输入的像素都将参与混沌***的初值计算。以初值为基础,混沌***进行G次迭代,G要大于等于认证码的长度。在图2中,c(0,G)被设置为0;c(k,0)表示当输入为第k个像素时混沌***的初值;c(k,G)则是混沌***G次迭代之后的输出。第G次结果作为混沌***的反馈值参与下一个初值的运算。也就是,每个像素将与混沌***的反馈值结合,计算出下一个初值。该过程可以由公式(3)表示,
c(k,0)=s(k)/2+c(k-1,G) (3)
其中,函数·将返回一个不大于自变量的整数。
反馈的引入能够保证s(k)中的每个像素在构造水印的过程中具有等价的作用。
本方案在具体实施中可以采用混合光学双稳混沌***,该***可由公式(4)来描述,
xn+1=4Sin2(xn-2.5) (4)
用c(k,0)代替公式(4)中的xn,执行G次迭代后,将产生一个混沌序列。第G次的结果c(k,G)将作为反馈参与下一个初值的运算。
如图3所示,当s(k)中的最后一个像素被输入后,将产生序列{c(2pq,g),g=1,2,...,G}。从该序列中选出L个元素,作为认证码,记为Wo={wo(t),t=1,2,...,L}。由于Wo中的每个元素都是浮点值,不能直接应用于本方案中。所以,还要将这些浮点值转换成二值序列,记为Wa={wa(t),t=1,2,...,L}。转换过程如下:如果wo(t)大于阈值T,令wa(t)为1;否则,令wa(t)为0。该转换过程可由公式(5)描述,
这里T取值为8/3。
由于图像中最右侧的图像块没有右侧相邻块,因此可以采用其下方的图像块作为相邻块参与认证码的生成。此外,对于最右下角的图像块,可以借助其左侧的相邻块来产生认证码。
步骤3:生物特征的提取
生物特征是与每个人紧密相关的、不可分割的特性,具有唯一性、不可抵赖性等特点。本发明采用发送方的掌纹信息,提取Fisher特征向量。具体地,采集发送方的掌纹图像,截取掌纹纹线特征集中的中心图像,尺寸归一化为64×64。计算该掌纹图像的27维特征向量,该向量的数值为实数,且有正有负,精确到小数点后两位。将此特征向量转换成一段码流,每个特征向量占用20比特,其中1个比特表示正负(“1”代表正数,“0”代表负数),整数部分占12比特,小数部分占7比特。因此,掌纹特征向量共占有540比特。
二维的特征矩阵应保存在可信第三方。对于注册的用户,其特征模板也应保存在第三方。
步骤4:水印构造和嵌入
可信第三方是文件完整性认证的可靠保证。发送方将认证码和掌纹特征码流融合,应用第三方的公钥加密,将加密后的信息发送到第三方,加密能够保障发送方生物特征的安全。第三方接收到信息后,用私钥解密,获得认证码和掌纹特征向量。
由于掌纹特征向量的长度远小于认证码和图像的大小,同时也为了提高掌纹特征的正确识别率,本发明根据图像文件的大小,将540比特的掌纹特征码流多次重复,并且交织置乱后按照图像块的数量均匀分割成短码流。
为了保证对篡改的准确定位,每个图像块的认证码应被嵌入到自己的最不重要位中。根据图像块的划分,可信第三方用密钥确定每个图像块中认证码和掌纹特征码流的交织方式和次数,获得交织信息。本方案将交织后的信息作为水印W发送给用户。
用户将收到的交织信息作为水印嵌入到每个图像块的最不重要位上,嵌入过程按照公式(6)完成,
图像文件的认证阶段:
如图1所示,图像的完整性认证和发送方的身份识别主要包含五个步骤:
步骤3:将提取的水印传输到可信第三方,第三方应用密钥正确分离出认证码和掌纹特征。其中的掌纹特征应转换为有符号的十进制数。随后,将认证码发送给用户,以便进行完整性验证;而掌纹特征的识别在第三方进行。
步骤4:用户应用混沌***产生一个参考序列,这一过程与嵌入过程中产生认证码的方法相同。然后比较接收到的认证码和产生的参考序列,从而判断图像块是否遭受篡改。如果两个信号中的每个元素都相同,就说明该图像块通过了认证,没有篡改发生;否则,就判断该图像块发生了篡改操作。
给出一个误差矩阵(以图像形式显示,以下称误差图像),用来表示检测的结果,并标记篡改发生的位置。如果一个图像块被判断为完整的,那么误差图像中相应的标记显示为白色;否则,显示为可疑图像中的像素值。
步骤5:可信第三方将完成掌纹特征识别的任务。如果发送方是在第三方注册过的用户,那么第三方可以准确地判断出发送方的身份;如果发送方发生抵赖行为,第三方可以采集发送方的掌纹图像并提取特征,比较该掌纹特征向量和从图像文件中提取的掌纹特征向量,防止这类抵赖行为。
实验中采用256×256的Lake图像为载体,如图4(a)所示。分块大小为4×4,L为6。图4(b)是含水印的Lake图像,与原始图像的峰值信噪比(PSNR)为51.11dB。图4(c)是没有篡改时的误差图像,显示为全白。
实验中采用的生物特征为掌纹,采集的掌纹图像如图5(a)所示,获取掌纹信息集中和丰富的中心部分作为特征提取的基础,其归一化大小为64×64个像素,如图5(b)所示。从中提取Fisher特征向量,维数为27维。由于特征向量是有符号的实数,实验中用1个比特记录符号,“1”表示正数,“0”表示负数。采用12个比特表示特征向量的整数部分,小数部分取小数点后两位,占用7个比特。这部分掌纹特征多次重复后,与认证码结合和交织,然后作为水印信息嵌入图像文件中。掌纹库包含150人的掌纹图像,每人左右手图像各10幅,共计3000幅掌纹图像,正确识别率可达97.5%。
通常,有两种常见的篡改操作:一种是直接修改图像的内容;另一种是从同一幅图像或其它图像中剪切一个图像区域,并粘贴到该图像中。应用本发明提出的方法可以很容易的检测出篡改操作,并对篡改发生的位置进行定位。由于图像块的变化会影响到图像块本身以及其左侧相邻块,因此检测精度为4×8个像素。这个精度比Celik提出的方法更高。Celik的方法由于采用数字签名,图像块大小以及定位精度至少大于64个像素。
当含水印的图像文件遭受篡改,误差图像可以揭示出这些变化。图6(a)、(c)、(e)、(g)是对图4(b)的篡改图像,图6(b)、(d)、(f)、(h)是相应的误差图像。在图6(a)中,一些内容被修改了,图6(b)可以直观地反映发生修改的位置。在图6(c)中,攻击者剪切了Lake湖面上的小船,并将剪切的部分粘贴到湖面的其他部分。检测结果能够准确的发现这种人眼很难发现的篡改操作,如图6(d)所示。在图6(e)中,攻击者将其它嵌有水印的图像的一部分剪切并粘贴到含水印的Lake图像中,误差图像如图6(f)所示。在图6(g)中,攻击者从一幅未加水印的图像中剪切一个图像区域,并粘贴到含水印的Lake图像中,图6(h)是相应的检测结果。
从以上的结果可以看出,本发明提出的方法能够检测出人眼难以发现的篡改。而且,运算简单方便,耗时短,定位精度高。由于结合了发送方的生物特征,本发明能够判断发送方的身份,并且能够避免发送方的抵赖行为。
Claims (2)
1.一种基于交织水印和生物特征的文件认证方法,其特征是:采用混沌模型生成认证码,发送方的生物信息经特征提取后形成生物特征码流,认证码和生物特征码流在可信第三方的控制下经多次交织处理后返回给发送方,然后发送方将交织信息嵌入到文件中,认证时,一方面,比较提取的认证码和生成的参考序列,确定文件内容的完整性,并定位篡改区域;另一方面,识别提取的生物特征,确定发送方的身份,防止抵赖行为。
2.根据权利要求1所述的一种基于交织水印和生物特征的文件认证方法,其特征是:包含交织水印的嵌入和提取两个阶段步骤;
水印嵌入阶段步骤主要包括以下四个步骤:
步骤1:文件分割
对于一个文件,首先将其分割成互不重叠的文件块;对每个分块进行认证码的生成和嵌入,才能实现篡改检测的定位;
步骤2:认证码的构造
在每个文件块中,认证码主要通过当前文件块及其右侧相邻块的某种运算而获得。而构造过程设计了一个反馈混沌***;对于文件I,当前文件块记为Ix,y,其右侧相邻块记为Ix,y+1;这两个文件块共包含2p×q个元素;这2pq个元素依次输入到反馈混沌***中;每个输入的元素都将参与混沌***的初值计算;
一个混沌***可由公式(1)来描述,
xn+1=f(xn) (1)
以计算得到的初值代替公式(1)中的xn,混沌***执行G次迭代(其中G大于等于认证码的长度),将产生一个混沌序列;第G次的结果作为混沌***的反馈值参与下一个初值的运算;
反馈的引入能够保证文件块中的每个元素在构造认证码的过程中具有等价的作用;
当最后一个元素被输入后,将产生一个反馈混沌序列;从该序列中选出L个元素,并将其转换成二值序列,作为认证码;
步骤3:生物特征的提取
生物特征是与每个人紧密相关的、不可分割的特性,具有唯一性、不可抵赖性等特点;从发送方的生物信息中,如掌纹,提取特征向量,将此特征向量转换成一段码流;并将该码流与认证码多次交织,分配到每个文件块中;
步骤4:水印的构造和嵌入
可信第三方(TTP:Trusted Third Party)是文件完整性认证的可靠保证;发送方将认证码和生物特征码流融合,应用第三方的公钥加密,将加密后的信息发送到第三方;第三方用私钥解密,获得认证码和生物特征码流,并用密钥确定认证码和生物特征码流的交织方式和次数,返回交织后的信息;将交织后的信息作为水印嵌入到当前文件的最不重要位上;
遍历所有的文件块之后,产生一幅含有水印的新文件;
文件的认证阶段步骤主要包含如下五个步骤:
步骤1:将可疑文件分割成互不重叠的文件块;
步骤2:在每个文件块中,通过读取文件最不重要位的方法提取水印;
步骤3:将提取的水印传输到可信第三方,第三方应用密钥正确分离出认证码和生物特征;随后,将认证码发送给用户,以便进行完整性验证;而生物特征的识别在第三方进行;
步骤4:用户应用混沌***产生一个参考序列;然后比较接收到的认证码和产生的参考序列,从而判断文件块是否遭受篡改;如果两个信号中的每个元素都相同,就说明该文件块通过了认证,没有篡改发生;否则,就判断该文件块发生了篡改操作;
最后给出一个误差矩阵,用来表示检测的结果,并标记篡改发生的位置;
步骤5:可信第三方将完成生物特征识别和认证的任务;如果发送方是在第三方注册过的用户,那么第三方可以准确地判断出发送方的身份;如果发送方发生抵赖行为,第三方可以采集发送方的生物信息并提取特征,比较该特征和从文件中提取的生物特征,防止这类抵赖行为。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
C17 | Cessation of patent right | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20100811 Termination date: 20121026 |