CN108156136B - 一种非直接传输和随机码本的密图无载体试题伪装方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种非直接传输和随机码本的密图无载体试题伪装方法,首先通过伪随机序列来对码本置乱,然后利用置乱后码本索引来对密图像素伪随机编码以避免密图直接信道传输;其次将编码后索引位置转换为32进制数序列并进一步通过24进制与9进制数序列进行表达;最后将序列中每个24进制和9进制数分别通过随机生成的选择题排列顺序编号以及填空题答案相对于随机偏移量进行间接表达来产生随机试题;同现有方法相比,所提方法避免了密图信道直接传输,采用含密试题生成的方式来避免对额外载体修改和传统无嵌入无载体信息隐藏容量小、需构建和维护大文本或图像数据库,搜索代价高等问题,而仅需通过正确密钥对密图进行恢复。
Description
技术领域
本发明属于图像信息安全和数字图像信号处理交叉领域,涉及一种密图无载体伪装与恢复方法,特别涉及一种非直接传输和随机码本的密图无载体试题伪装方法。
背景技术
当前伴随着深度学习的不断深入和人工智能的继续发展,基于大数据的机器学习以及量子计算机初现端倪,使得传统以图像音频为主要传输介质的多媒体信息安全的形势变得更为严峻。而与此同时,伴随着压缩技术的不断发展,也使得传统基于修改式嵌入的信息隐藏可供利用的冗余空间越来越小,而另一方面,基于机器学习的隐写分类器维数不断提高,甚至出现了34761维的空域富特征模型,导致传统信息隐藏的隐匿信息而不被发现的可能性越来越小,而所有这些也使得传统基于修改式嵌入的信息隐藏技术发展陷入了瓶颈。
如何有效地进行下一代信息隐藏技术研究,来自北京和上海的专家于2014年5月召开的全国信息隐藏与多媒体安全专家研讨会首次提出了“无载体信息隐藏”。2015年3月在武汉召开的第12届全国信息隐藏大会上,北京电子技术应用研究所所长郭云彪研究员在大会特邀报告:信息隐藏之我见,将无载体信息隐藏技术列入了未来信息隐藏的前沿阵地。2016年10月在合肥召开的第13届全国信息隐藏大会将无载体信息隐藏正式定位为第2代信息隐藏技术,2个会议主题报告都与无载体信息隐藏直接相关。
相对于传统修改嵌入式信息隐藏,无载体信息隐藏强调的是不需要额外的嵌入载体,直接由秘密信息驱动产生和获取含密载体。针对文本无载体信息隐藏,分别给出了:Chen X Y,2017.(Chen X Y,Chen S,Wu,Y L.Coverless information hiding methodbased on the Chinese character encoding[J].Journal of Internet Technology,2017,18(2):313-320.)基于中文字符编码、Chen X Y,2015.(Chen X Y,Sun H Y,Tobe Y,Zhou Z L,Sun X M.Coverless information hiding method based on the Chinesemathematical expression[C]//International Conference on Cloud Computing andSecurity.Springer International Publishing,2015:133-143.)中文数学表达式和ZhouZ L,2016.(Zhou Z L,Mu Y,Yang,C N,Zhao,N S.Coverless multi-keywordsinformation hiding method based on text[J].International Journal of Securityand Its Applications,2016,10(9):309-320.)多关键字隐藏的无嵌入无载体文本信息隐藏;针对图像无载体信息隐藏,有:Zhou Z L,2015.(Zhou Z L,Sun H Y,Harit R H,Chen XY,Sun X M.Coverless image steganography without embedding[C]//InternationalConference on Cloud Computing and Security.Springer International Publishing,2015:123-132.)基于块均值比较、Yuan C S,2017.(Yuan C S,Xia Z H,Sun XM.Coverless image steganography based on SIFT and BOF[J].Journal of InternetTechnology,2017,18(2):435-442.)基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)和BOF(Bag of Features)鲁棒哈希特征以及周志立,2016.(周志立,曹燚,孙星明.基于图像Bag-of-Words模型的无载体信息隐藏[J].应用科学学报,2016,34(5):527-536.)基于图像视觉词汇BOW(Bag of Words)局部分词匹配和全局有序的无嵌入无载体图像信息隐藏。这些方法的基本思想是将秘密信息划分为小段,将小段经变换后附带特定的用户标识信息,然后在海量大文本或图像数据库中借助预先建立好的倒排索引来寻找匹配的文本或图像集合,由于整个秘密信息的隐藏过程不涉及到对分发文本或图像的任何修改,而只借助海量数据库穷尽搜索,因此对于任意一张分发的文本或图像,都是正常无法检测出异常的自然文本或自然图像,因此可以抵抗密写分析,而与此同时,只有掌握正确用户标识信息的合法用户才能获取隐藏的秘密信息。
但这类方法存在的问题是:
①正常文本和图像对与之不相关的秘密信息的表现能力十分有限,若需要数据库中文本和图像具有足够的表达能力,则需收集足够多的样本,例如:对于文本无嵌入无载体信息隐藏,Chen X Y,2017、Chen X Y,2015和Zhou Z L,2016的无嵌入无载体文本信息隐藏方法的平均嵌入容量仅为2.07、1和1.57个中文字符/文本,为了使所构建的数据具有充分地表现能力,Chen X Y,2017构造的文本数据库大小约为10个GB,平均每个文档的尺寸大约为2KB;Zhou Z L,2016构造的文本数据库为10.2个GB,平均每个文档的尺寸大约为1KB;对于图像无载体信息隐藏,Zhou Z L,2015和Yuan C S,2017的嵌入容量是8比特/图像,周志立,2016直接建立起图像视觉词汇与中文关键词的一一对应关系,但每张图像仅能利用1个局部分块存储1个视觉词汇,因此该方法对应的嵌入容量为1个中文关键词/图像,若该方法不存在分词字典,则只能按单汉字进行编码,因此该方法的嵌入容量为8比特/图像,若该方法中存在汉字分词字典,则当平均汉字长度为2和3时,分词字典数量为100时,根据周志立,2016给出的实验数据,该方法的嵌入容量仅为1.57和1.86中文字符/图像。
②随着数据库文本和图像信息表达能力的增强,需要搜索的数据量也呈几何级数增加,即使借助倒排索引,对于大数据量的搜索、存储和维护也将是一个沉重的负担,例如:Chen X Y,2017所构建的文本数据库包含2n个提取标识,而每个标识符后面应出现所有的关键词,即使为每个标识符建立该标识符全部关键词所在文档访问路径的倒排索引,以n=4,5,…,10时,该方法每个标识符所对应倒排索引文件约为8.4MB~9.5MB。Chen X Y,2015和Zhou Z L,2016尽管通过选择汉字中最常出现的50个偏旁部首来将提取标识符的数量降低为50个,但依然要借助倒排索引来提高检索速度,Zhou Z L,2016建立的倒排索引包含出现频度最高的前50个标识,每个标识对应的全部关键字,以及出现该标识符和关键字组合所在的文档集合。针对图像,Zhou Z L,2015和Yuan C S,2017将数据库中的每张图像分别映射为8bit信息作为对秘密信息1个字节的表达,不同的是,Zhou Z L,2015是通过图像划分的9个分块块均值比较的方法来产生8比特信息,Yuan C S,2017则依据图像的SIFT特征并结合图像数据集的K均指聚类以及BOF特征来产生100维特征向量并将其映射为8比特信息,由于8比特信息对应为256种组合,因此这两种方法实际上是通过最终映射的8比特信息将图像集划分为256个类别,同时秘密信息中不可避免的存在相同的比特,为防止1个固定的图像对应1个特定的秘密比特,则每个图像类别中都要有多张可供随机选择的图像,由此这两种方法均涉及大量的图像集合进行管理。周志立,2016则相对于Zhou Z L,2015和YuanC S,2017所构建的数据库更为庞大,该方法需建立图像局部分块和10000个视觉词汇之间的对应关系,而局部分块在每个图像上的出现位置都被用来作为特定用户的提取标识,因此为具备充分地表达能力,则每个局部分块的可能出现位置都要能和10000个视觉词汇相互匹配,同时每个对应位置应有多张可供随机选择的分发图像以应对秘密信息中可能出现的重复信息。而为了使大量图像在信道传输中不产生顺序错乱,周志立,2016还建立起图像分发顺序和最高频视觉词汇之间的严格增序对应关系,由此使得所构建的数据库中还需要进一步添加更多的图像以提高其充分表现能力。周志立,2016所构建的倒排索引包括3级,所有可能出现的视觉词汇,以及每个视觉词汇可能出现的局部位置,以及每个局部位置所对应的最高频视觉词汇及其可供选择的图像集合,因此管理和维护这样一个倒排索引,其代价依然十分高昂。同时Zhou Z L,2015和Yuan C S,2017以及周志立,2016若进一步拓展,例如选取多个局部分块或提高单图像所映射的比特数,则需要管理和维护更为庞大的数据库,建立更为复杂的倒排索引,因此会付出更大的管理、搜索和维护代价。
③Chen X Y,2017、Chen X Y,2015和Zhou Z L,2016的平均嵌入容量仅为2.07、1和1.57个中文字符/文本;Zhou Z L,2015和Yuan C S,2017的嵌入容量仅有8比特/图像,而结合特定的分词算法,周志立,2016在平均汉字长度为2和3时,其嵌入容量仅为1.57和1.86中文字符/图像,隐藏容量非常小。尽管这类方法孤立文本或图像都是正常文本或图像,因未修改而无法检测出异常,但大量文本和图像集合密集传输也必然会引起怀疑。上述文献Chen X Y,2017、Chen X Y,2015、Zhou Z L,2016、Zhou Z L,2015、Yuan C S,2017和周志立,2016仅验证了对孤立文本或图像的抵抗密写分析或孤立图像改变分辨率、亮度、加噪和JPEG压缩等攻击的抗攻击能力,周志立,2016还进一步设置了解密时效,使得文本和图像只能在有限时间段内进行传输才能被解密,从而容易诱发信道潜在攻击者的主动和被动攻击。另外Chen X Y,2017、Chen X Y,2015、Zhou Z L,2016、Zhou Z L,2015、Yuan C S,2017和周志立,2016仅验证了对孤立文本或图像的抵抗密写分析或孤立图像改变分辨率、亮度、加噪和JPEG压缩等攻击的抗攻击能力,另外所述策略对参与秘密信息重构的分发文本或图像的来源和归属缺少有效的鉴别能力,从而信道潜在攻击者可恶意删除或增添之前截取的正常文本或图像来对信道传输过程中所涉及的文本或图像的先后接收顺序或文本集合图像集合的文本图像相互关联性产生破坏来阻碍秘密信息的正确提取。
发明内容
本发明目的在于提出了一种非直接传输和随机码本的密图无载体试题伪装方法,几乎不会消耗任何存储和计算代价,对秘密信息有充分得表达能力以及能抵抗密写分析以外和具备更大的隐藏容量以外,通过伪随机序列来对码本置乱增加了安全性。
为实现上述目的,本发明采用以下技术方案:
一种非直接传输和随机码本的密图无载体试题伪装方法,包括以下步骤:
第1步:输入分辨率为m×n的秘密图像S=(si,j)m×n,si,j∈{0,1,…,2P-1},用户初始值***参数暂态阈值参数t∈(0,1),消除暂态效应的迭代次数IT>0并将秘密图像S=(si,j)m×n转换为1维秘密图像序列Ps=(pk)mn;
第3步:记xi,yi分别为和产生的第i个随机数,并通过xi,yi以及暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0来对xi,yi的生成过程施加随机扰动,将最终生成的xi保留作为随机序列X中的元素;
第4步:若X包含2P个元素,则将M中的元素重新排列生成随机编码序列M′,查找Ps序列元素pk在M′中的索引位置id∈{0,1,…,2P-1}并将id添加至索引位置序列PID中,将M=M′并置X=φ,k=k+1;
第5步:反复执行第3步和第4步,直至k=mn;
第8步:记xi,yi为和分别迭代产生的第i个随机数,并通过暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0来对xi,yi的生成过程施加随机扰动,将xi,yi量化为随机操作数op0,op1∈[1,50],操作符Δ∈{+,-}以及试题正确答案ansi和题干Ti,并由产生伪装索引id∈[0,23];
第9步:根据id和ansi产生实际输出的4个选项ai,bi,ci,di,将sti=(Ti,ai,bi,ci,di,ansi)加入L1,置i=i+1;
第10步:反复执行第8步~第9步,直至i=l1;
第12步:记xi,yi为和分别迭代产生的第i个随机数,并通过暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0来对xi,yi的生成过程施加随机扰动,将xi,yi量化为随机数id∈[0,91],利用xi,yi和id来确定试题正确答案ansi,操作符Δ∈{+,-},2个操作数op0,op1以及题干Ti,将sti=(Ti,ansi)加入L2,令i=i+1;
第13步:反复执行第12步,直至i=l1;
第14步:将L=(L1,L2)输出,作为随机生成的试题。
进一步,第1步将秘密图像S=(si,j)m×n转换为1维秘密图像序列Ps=(pk)mn的具体方法是将秘密图像S=(si,j)m×n,si,j∈{0,1,…,2P-1}按式(1)转换为1维秘密图像序列Ps=(pk)mn;
pk=si,j,k=jm+i (1);
进一步,第4步将M中的元素重新排列生成随机编码序列M′的具体方法是将X降序排列为X′并根据序列X和X′相同元素的位置映射关系将M置乱为随机码本M′;
x=μx(1-x) (4);
第3步通过xi,yi以及暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0来对xi,yi的生成过程施加随机扰动的具体方法是若|xi-yi|≤t,则将xi,yi分别迭代式(4)产生的第i+IT个随机数作为xi,yi;
第8步通过暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0来对xi,yi的生成过程施加随机扰动的具体方法是若|xi-yi|≤t,则将xi,yi分别迭代式(4)产生的第i+IT个随机数作为xi,yi;
第12步通过暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0来对xi,yi的生成过程施加随机扰动的具体方法是若|xi-yi|≤t,则将xi,yi分别迭代式(4)产生的第i+IT个随机数作为xi,yi。
第8步将xi,yi量化为随机操作数op0,op1∈[1,50],操作符Δ∈{+,-}以及试题正确答案ansi和题干Ti的具体方法是式(6);
op0=(xi·1010)mod40+11
op1=(yi·1010)mod(op0-2)
ansi=op0Δop1
Ti="op0Δop1="
第9步根据id和ansi产生实际输出的4个选项ai,bi,ci,di的具体方法是根据id对4个答案选项ansi-1,ansi,ansi+1,ansi+2按字典序对应的第id个排列进行重排作为实际输出的4个选项ai,bi,ci,di;
第12步将xi,yi量化为随机数id∈[0,91]的具体方法是式(8);
第12步利用xi,yi和id来确定试题正确答案ansi,操作符Δ∈{+,-},2个操作数op0,op1以及题干Ti的具体方法是通过式(9)确定试题正确答案ansi,操作符Δ∈{+,-}以及操作数生成因子r∈[0,ansi)并通过式(10)确定2个操作数op0,op1以及题干Ti
一种非直接传输和随机码本的密图无载体试题伪装恢复方法,包括以下步骤:
第3步:记xi,yi为和分别迭代产生的第i个随机数,并通过暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0来对xi,yi的生成过程施加随机扰动,从L1中提取sti中的选项ai,bi,ci,di的排列顺序所对应的索引id∈[0,23],并将id转化为然后将加入到置i=i+1;
第4步:反复执行第3步,直至i=l1;
第6步:记xi,yi为和分别迭代产生的第i个随机数,并通过暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0来对xi,yi的生成过程施加随机扰动,由xi,yi计算得出随机数id∈[0,91],从L2中提取sti对应的答案ansi,并由ansi与id计算得出9进制数然后将加入中,置i=i+1;
第7步:反复执行第6步,直至i=l1;
第9步:初始化一维图像序列PS=φ,置k=0,随机序列X=φ,码本序列M=(0,1,…,2P-1);
第10步:记xi,yi分别为和产生的第i个随机数,并通过xi,yi以及暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0来对xi,yi的生成过程施加随机扰动,将最终生成的xi xk保留作为随机序列X中的元素;
第11步:若X包含2P个元素,则将M中的元素重新排列生成随机编码序列M′,从PID中提取第k个元素将随机码本序列M′中索引位置为的整数作为pk∈[0,2P-1]加入序列PS中,将M=M′并置X=φ,k=k+1;
第12步:反复执行第10步~第11步,直至k=l3;
第13步:将PS转化为秘密图像S=(si,j)m×n,si,j∈{0,1,…,2P-1}并输出。
第13步:将PS转化为秘密图像S=(si,j)m×n,si,j∈{0,1,…,2P-1}的具体方法是将PS按式(14)转化为秘密图像S=(si,j)m×n,si,j∈{0,1,…,2P-1}
x=μx(1-x) (4);
第3步通过暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0来对xi,yi的生成过程施加随机扰动的具体方法是若|xi-yi|≤t,则将xi,yi分别迭代式(4)产生的第i+IT个随机数作为xi,yi;
第6步通过暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0来对xi,yi的生成过程施加随机扰动的具体方法是若|xi-yi|≤t,则将xi,yi分别迭代式(4)产生的第i+IT个随机数作为xi,yi;
第10步通过xi,yi以及暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0来对xi,yi的生成过程施加随机扰动是若|xi-yi|≤t,则将xi,yi分别迭代式(4)产生的第i+IT个随机数作为xi,yi;
第11步将M中的元素重新排列生成随机编码序列M′的具体方法是将X降序排列为X′并根据序列X和X′相同元素的位置映射关系将M置乱为随机码本M′。
进一步,第3步从L1中提取sti中的选项ai,bi,ci,di的排列顺序所对应的索引id∈[0,23]的具体方法是由选项ai,bi,ci,di的排列顺序获得ai,bi,ci,di在字典序排列中的索引id;
第6步由xi,yi计算得出随机数id∈[0,91]的具体方法是按式(8)计算得id∈[0,91];
同现有技术不同,本发明的优点主要体现在:
①传统基于搜索的无载体信息隐藏方法是将秘密信息划分为小段,将小段经变换后附带特定的用户标识信息,然后在海量大文本或图像数据库中借助预先建立好的倒排索引来寻找匹配的文本或图像集合,但正常文本图像对与之不相关的秘密信息的表现能力十分有限。若需要数据库中文本和图像具有足够的表达能力,则需收集足够多的样本,建立庞大数据库和组织复杂结构的多级倒排索引,将会带来沉重的存储、搜索、维护和管理代价。
而本发明则与之不同,选取具有丰富表达能力的与密钥有关的随机码本来对秘密信息进行充分有效地表达,避免预先组建由海量弱表示能力的文本和图像构成的庞大数据库和建立复杂多级结构的倒排索引,而仅需收发方共享一个密钥,依据正确的密钥对信道中传输的信息进行解密,因而相对于既有方法,几乎不会消耗任何存储和计算代价。
②传统基于搜索的无嵌入无载体信息隐藏方法通常使用自然文本或自然图像作为含密载体,而未经修改的自然文本或自然图像对秘密信息的表达能力十分有限,导致平均嵌入容量极低,尽管这类方法孤立文本或图像都是正常文本或图像,因未修改而无法检测出异常,但大量文本和图像集合密集传输也必然会引起怀疑,从而容易引起信道潜在攻击者的主动或被动攻击。另外,传统基于搜索的无载体信息隐藏方法对参与秘密信息重构的分发文本或图像的来源和归属缺少有效的鉴别能力,从而信道潜在攻击者可恶意删除或增添之前截取的正常文本或图像来对信道传输过程中所涉及的文本或图像的先后接收顺序或文本集合图像集合的文本图像相互关联性产生破坏来阻碍秘密信息的正确提取。
而本发明则与之不同,通过以秘密信息为驱动随机生成单选题与填空题,通过单选题选项排列方式以及填空题答案转化方式来进行秘密信息表达,即直接自动生成合适的嵌密载体,而不是采用搜索的方式来寻找合适的表示载体。同时,单选题的选项排列和填空题答案转化是随机组卷通常采用的常规手段,并不会引起攻击者的怀疑,从而不会被密写分析方法所检测到,因而相对于传统方法具备更高的安全性和更大的嵌入容量。
③除了上述不消耗任何存储和计算代价,对秘密信息有充分得表达能力以及能抵抗密写分析以外和具备更大的隐藏容量以外,本发明还进一步增加了安全性,主要表现在:1)首先通过伪随机序列来对码本置乱,然后利用置乱后码本索引来对密图像素伪随机编码以形成密图对密钥的完全依赖;2)秘密信息完全依赖于选取的随机码本,而随机码本又进一步由用户密钥唯一确定,避免秘密信息在信道中直接传输,降低秘密信息被信道潜在攻击者截取或分析的可能性;3)在生成随机数时,引入了双随机数生成互绕机制,若生成的随机数满足一定特征,则抛弃指定数量的随机数,从而增加了生成随机数的随机性。
同现有技术文献不同,本发明的主要出发点是:
①针对Chen X Y,2017、Chen X Y,2015、Zhou Z L,2016、Zhou Z L,2015、Yuan CS,2017和周志立,2016的平均嵌入容量极小,对应的文本和图像数据库异常庞大,原因是自然文本或自然图像缺少对不相关秘密信息的表现能力,只能通过收集足够多的样本来提高其表现能力,由此带来了高昂的存储、管理、搜索和维护代价。要打破这点,必须寻找具有充分表现能力的数据载体,因此本发明将主体工作植根于具有丰富表现能力的随机码本来对秘密信息进行充分有效地表达,以避免存储、构建、维护富含大量弱表现能力的文本和图像数据库。
②而使用随机码本的好处是可借助密钥相关的随机码本来对秘密信息进行充分有效地间接表达,使得秘密信息完全依赖于选取的随机码本,从而避免秘密信息在信道中直接传输,降低秘密信息被信道潜在攻击者截取或分析的可能性。
③对于Chen X Y,2017、Chen X Y,2015、Zhou Z L,2016、Zhou Z L,2015、Yuan CS,2017和周志立,2016选取的分发文本均为正常未修改的自然文本或自然图像,本身缺少对秘密信息的充分表达能力,而且不允许任何修改在使用过程中存在的使用限制条件较为苛刻。本发明的主体想法是,能否直接生成具有多种变换形式的恰当有意义载体来对秘密信息进行充分有效地表达而不引起信道潜在攻击者的怀疑。
附图说明
图1是密图伪装流程图;
图2是密图恢复流程图;
图3是实施例:秘密图像,分别率为128×128的8位灰度图像Airfield;
图7是实施例:秘密图像,分别率为128×128的8位灰度图像Cameraman;
图11是实施例:秘密图像,分别率为128×128的8位灰度图像Clown;
图15是实施例:秘密图像,分别率为128×128的8位灰度图像Kiel;
具体实施方式
以JAVA jdk1.8.0_20作为案例实施环境,结合附图对本发明实施方式进行详细说明,但不局限于本实施案例,其中图1是密图伪装流程图,图2是密图恢复流程图。
非直接传输和随机码本的密图无载体试题伪装方法,包括以下步骤:
第1步:记输入的图像为分辨率为m×n的灰度秘密图像S=(si,j)m×n,si,j∈{0,1,…,2P-1},用户初始值***参数暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0,将秘密图像S=(si,j)m×n按式(1)转换为1维秘密图像序列Ps=(pk)mn;
pk=si,j,k=jm+i (1)
例如:取P=8,将S=(si,j)m×n转化为1维秘密图像序列Ps=(pk)mn,假设该序列为Ps=(pk)5=(1,22,54,63,87),假设用户初始值为***参数为暂态阈值参数为t=0.1,消除暂态效应的迭代次数为IT=20;
x=μx(1-x) (4)
第4步:若X包含2P个元素,则将X降序排序为X′并根据X和X′之间的映射关系将M置乱为随机码本M′,查找Ps序列元素pk在M′中的索引位置id∈{0,1,…,2P-1}并将id添加至索引位置序列PID中,将M=M′并置X=φ,k=k+1;
第5步:反复执行第3步,直至k=mn;
因为|x0-y0|≤0.1,将x0=0.84175,与y0=0.8606826900349915,分别带入式(4)中迭代产生随机数共IT=20次,记录第20次产生的随机数作为x0,y0,其中x0=0.7337151921927814,y0=0.21832905792590554;
将x0加入随机序列X中,之后将x0=0.7337151921927814,与y0=0.21832905792590554,带入式(4)中继续迭代生成后续的随机数,直至随机序列X包含2P=28=256个元素,从而得到:
X=(0.7337151921927814,0.3378645303810257,…,0.9227591056149219)。
将随机序列X按降序排列为序列X′,其中X′=(0.9249973009555486,0.9249739632520644,…,0.2566959884678459);
按照X和X′相同元素的位置映射关系将M置乱为M′,其中M′=(146,237,9,…,147);
查找p0=1在M′中的索引位置id=221,并将id加入PID中,将M=M′并置X=φ,k=k+1;
通过第3步~第5步,可将1维秘密图像序列Ps=(pk)5转化为索引位置序列PID=(pi)5=(221,96,253,212,84),将PID转换为2进制比特位串其中将pi,i∈[0,4]转化为2进制数的计算过程分别为:
p0=221=10111011,p1=96=00000110,p2=253=10111111,
p3=212=00101011,p4=84=00101010
第8步:记xi,yi为和分别代入式(4)迭代产生的第i个随机数,若|xi-yi|≤t,则将xi,yi分别迭代式(4)产生的第i+IT个随机数作为xi,yi,将xi,yi按式(6)量化为随机操作数op0,op1∈[1,50],操作符Δ∈{+,-}以及试题正确答案ansi和题干Ti,并由通过式(7)产生伪装索引id∈[0,23];
op0=(xi·1010)mod40+11
op1=(yi·1010)mod(op0-2)
ansi=op0Δop1
Ti="op0Δop1="
第9步:根据id对4个答案选项ansi-1,ansi,ansi+1,ansi+2按字典序对应的第id个排列进行重排作为实际输出的4个选项ai,bi,ci,di,将sti=(Ti,ai,bi,ci,di,ansi)加入L1,置i=i+1;
第10步:反复执行第8步~第9步,直至i=l1;
x0=0.6616591603639274×3.9187800953721115×(1-0.6616591603639274)=0.877282862657327
y0=0.6643834551075782×3.919762317398606×(1-0.6643834551075782)=0.8740210743625938
因为|x0-y0|≤0.1,则将x0,与y0,分别带入式(4)中迭代产生随机数共IT=20次,记录第20次产生的随机数作为x0,y0。其中,x0=0.9606191866198469,y0=0.6326573375958492。
将x0,y0带入式(6),得op0,op1,Δ,ans0,T0。其计算过程为:
op0=(0.9606191866198469×1010)mod40+11=30,
op1=(0.6326573375958492×1010)modop0+1=25,
因为x0>y0,所以Δ=-,ans0=30-25=5,T0="30-25="
将x0,y0带入式(7),得id。其计算过程如下:
将ansi-1,ansi,ansi+1,ansi+2按照字典序排列,得到关于选项排列的序列为:
((4,5,6,7),(4,5,7,6),(4,6,5,7),(4,6,7,5),(4,7,5,6),(4,7,6,5),(5,4,6,7),(5,4,7,6),
(5,6,4,7),(5,6,7,4),(5,7,4,6),(5,7,6,4),(6,4,5,7),(6,4,7,5),(6,5,4,7),(6,5,7,4),
(6,7,4,5),(6,7,5,4),(7,4,5,6),(7,4,6,5),(7,5,4,6),(7,5,6,4),(7,6,4,5),(7,6,5,4))
将索引位置为id的排列顺序输出为4,7,5,6作为实际输出的4个选项ai,bi,ci,di,将st0=(T0,a0,b0,c0,d0,ans0)添加至L1中,即st0=(T0="30-25=",4,7,5,6,5),令i=i+1;
第12步:记xi,yi为和分别代入式(4)迭代产生的第i个随机数,若|xi-yi|≤t,则将xi,yi分别迭代式(4)产生的第i+IT个随机数作为xi,yi,将xi,yi按式(8)量化为随机数id∈[0,91],然后通过式(9)确定试题正确答案ansi,操作符Δ∈{+,-}以及操作数生成因子r∈[0,ansi)并通过式(10)确定2个操作数op0,op1以及题干Ti,将sti=(Ti,ansi)加入L2,置i=i+1;
第13步:反复执行第12步,直至i=l1;
x0=3.920481739835973×0.6644113951836008×(1-0.6644113951836008)=0.8741454740824303
y0=3.920489110506745×0.6644318545473353×(1-0.6644318545473353)=0.8741207407612969因为|x0-y0|≤0.1,则将x0,与y0,分别带入式(4)中迭代产生随机数共IT=20次,记录第20次产生的随机数作为x0,y0。其中,x0=0.3602626771997707,y0=0.636798128308652
通过式(8),得到随机数id,id的计算过程如下:
通过公式(9)得到正确答案ans0,操作数生成因子r以及操作符Δ,其计算过程如下:
因为x0≤y0,所以Δ=+,ans0=88+6=94,
并且通过公式(10),确定操作数op0,op1以及题干T0="18-76="。将st0=(T0,ans0)加入L2中,其计算过程如下:op0=18,op1=94-18=76,T0="18-76=",之后,令i=i+1;
第14步:将L=(L1,L2)输出,作为随机生成的试题。
执行以上步骤,将一维秘密图像序列Ps=(pk)5=(1,22,54,63,87)伪装成试卷L=(L1,L2)。其中:
L1=(("30-25=",4,7,5,6,5),("47+21=",68,70,67,69,68),
("11-3=",7,10,9,8,8),("16-1=",16,17,14,15,15),
("20+16=",35,37,36,38,36),("49+4=",54,52,53,55,53),
("12-8=",3,4,6,5,4),("19-1=",19,17,18,20,18))
L2=(("18+76=",94),("26-7=",19),("57+12=",69),("27-5=",22),
("7+4=",11),("65-22=",43),("56-22=",34),("2+7=",9));
一种非直接传输和随机码本的密图无载体试题恢复方法,包括以下步骤:
设置像素最大值为255,即设置P=8。
假设输入的试题为L=(L1,L2),其中:
L1=(("30-25=",4,7,5,6,5),("47+21=",68,70,67,69,68),
("11-3=",7,10,9,8,8),("16-1=",16,17,14,15,15),
("20+16=",35,37,36,38,36),("49+4=",54,52,53,55,53),
("12-8=",3,4,6,5,4),("19-1=",19,17,18,20,18))
L2=(("18+76=",94),("26-7=",19),("57+12=",69),("27-5=",22),
("7+4=",11),("65-22=",43),("56-22=",34),("2+7=",9))
第3步:记xi,yi为和分别代入式(4)迭代产生的第i个随机数,若|xi-yi|≤t,则将xi,yi分别迭代式(4)产生的第i+IT个随机数作为xi,yi,从L1中提取sti中的选项ai,bi,ci,di的排列顺序获得ai,bi,ci,di在字典序排列中的索引id∈[0,23],然后按式(11)计算出并将加入到置i=i+1;
第4步:反复执行步骤2,直至i=l1;
假设读取到单选题st0=(("30-25=",4,7,5,6,5)),其中该试题的四个选项分别为a0=4,b0=7,c0=5,d0=6。
x0=0.6616591603639274×3.9187800953721115×(1-0.6616591603639274)=0.877282862657327
y0=0.6643834551075782×3.919762317398606×(1-0.6643834551075782)=0.8740210743625938
因为|x0-y0|≤0.1,则将x0,与y0,分别带入式(4)中迭代产生随机数共IT=20次,记录第20次产生的随机数作为x0,y0。其中,x0=0.9606191866198469,y0=0.6326573375958492。
第6步:记xi,yi为和分别代入式(4)迭代产生的第i个随机数,若|xi-yi|≤t,则将xi,yi分别迭代式(4)产生的第i+IT个随机数作为xi,yi,从L2中提取sti对应的答案ansi并根据式(8)计算出随机数id∈[0,91],然后按式(12)计算出9进制数并将加入到9进制数序列中,置i=i+1;
第7步:反复执行步骤5,直至i=l1;
假设提取到的填空题st0=(T0,ans0)中,题干为T0="18-76=",ans0=94。
将和分别代入式(4)产生随机数,x0,y0,其中x0,y0的计算过程如下:x0=3.920481739835973×0.6644113951836008×(1-0.6644113951836008)=0.8741454740824303y0=3.920489110506745×0.6644318545473353×(1-0.6644318545473353)=0.8741207407612969
因为|x0-y0|≤0.1,则将x0,与y0,分别带入式(4)中迭代产生随机数共IT=20次,记录第20次产生的随机数作为x0,y0。其中,x0=0.3602626771997707,y0=0.636798128308652
通过式(8),得到随机数id,id的计算过程如下:
以8位二进制数位一组形成256进制数序列,其中pi,i∈[0,4]的计算过程分别为:
p0=10111011=221,p1=00000110=96,p2=10111111=253,
p3=00101011=212,p4=00101010=84
第9步:初始化一维图像序列PS=φ,置k=0,初始化随机序列X=φ,初始化码本序列M=(0,1,…,2P-1);
第10步:记xi,yi为和分别代入式(4)迭代产生的第i个随机数,若|xi-yi|≤t,则将xi,yi分别迭代式(4)产生的第i+IT个随机数作为xi,yi,反之则将生成的xixk保留作为X中的元素;
第11步:若X包含2P个元素,则将X降序排序为X′并根据X和X′之间的映射关系将M置乱为随机码本M′,从PID中提取第k个元素将随机码本序列M′中索引位置为的整数作为pk∈[0,255]加入序列PS中,将M=M′并置X=φ,k=k+1;
第12步:反复执行步骤9~步骤10,直至k=l3;
以为例。将与带入式(4)中迭代产生随机数x0,y0。其中x0,y0的计算过程如下:x0=3.7×0.35×(1-0.35)=0.84175y0=0.6579487384566169×3.8243692141473034×(1-0.6579487384566169)=0.8606826900349915
因为|x0-y0|≤0.1,将x0=0.84175,与y0=0.8606826900349915,分别带入式(4)中迭代产生随机数共IT=20次,记录第20次产生的随机数作为x0,y0,其中x0=0.7337151921927814,y0=0.21832905792590554。
X=(0.7337151921927814,0.3378645303810257,…,0.9227591056149219)。
将随机序列X按降序排列为序列X′,其中X′=(0.9249973009555486,0.9249739632520644,…,0.2566959884678459)
按照X和X′相同元素的位置映射关系将M置乱为随机码本M′。其中M′=(146,237,9,…,147)。
第13步:将PS按式(14)转化为秘密图像S=(si,j)m×n,si,j∈{0,1,…,2P-1}并输出。
图3是实施例:秘密图像,分别率为128×128的8位灰度图像Airfield;图4是实施例:图3经图1密图伪装流程产生的随机试题中的部分单选题,其中所用的***参数为t=0.2,IT=40;图5是实施例:图3经图1密图伪装流程产生的随机试题中的部分填空题,其中所用的***参数为t=0.2,IT=40;图6是实施例:由图3经过伪装后产生的随机试题按图2密图恢复流程恢复出的密图,其中所用的***参数为t=0.2,IT=40,图6相对于图3的PSNR=∞;图7是实施例:秘密图像,分别率为128×128的8位灰度图像Cameraman;图8是实施例:图7经图1密图伪装流程产生的随机试题中的部分单选题,其中所用的***参数为t=0.2,IT=40;图9是实施例:图7经图1密图伪装流程产生的随机试题中的部分填空题,其中所用的***参数为t=0.2,IT=40;图10是实施例:由图7经过伪装后产生的随机试题按图2密图恢复流程恢复出的密图,其中所用的***参数为t=0.2,IT=40,图10相对于图7的PSNR=∞;图11是实施例:秘密图像,分别率为128×128的8位灰度图像Clown;图12是实施例:图11经图1密图伪装流程产生的随机试题中的部分单选题,其中所用的***参数为t=0.2,IT=40;图13是实施例:图11经图1密图伪装流程产生的随机试题中的部分填空题,其中所用的***参数为t=0.2,IT=40;图14是实施例:由图11经过伪装后产生的随机试题按图2密图恢复流程恢复出的密图,其中所用的***参数为t=0.2,IT=40,图14相对于图11的PSNR=6.837372933902177;图15是实施例:秘密图像,分别率为128×128的8位灰度图像Kiel;图16是实施例:图15经图1密图伪装流程产生的随机试题中的部分单选题,其中所用的***参数为t=0.2,IT=40;图17是实施例:图15经图1密图伪装流程产生的随机试题中的部分填空题,其中所用的***参数为t=0.2,IT=40;图18是实施例:由图15经过伪装后产生的随机试题按图2密图恢复流程恢复出的密图,其中所用的***参数为t=0.2,IT=40,图18相对于图15的PSNR=9.492106777886548。
Claims (8)
1.一种非直接传输和随机码本的密图无载体试题伪装方法,其特征在于包括以下步骤:
第1步:输入分辨率为m×n的秘密图像S=(si,j)m×n,si,j∈{0,1,…,2P-1},用户初始值***参数暂态阈值参数t∈(0,1),消除暂态效应的迭代次数IT>0并将秘密图像S=(si,j)m×n转换为1维秘密图像序列Ps=(pk)mn,其中P为整数且P>0;
第3步:记xi,yi分别为和产生的第i个随机数,并通过xi,yi以及暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0来对xi,yi的生成过程施加随机扰动,将最终生成的xi保留作为随机序列X中的元素;
第4步:若X包含2P个元素,则将M中的元素重新排列生成随机编码序列M′,查找Ps序列元素pk在M′中的索引位置id∈{0,1,…,2P-1}并将id添加至索引位置序列PID中,将M=M′并置X=φ,k=k+1;
第5步:反复执行第3步和第4步,直至k=mn;
第8步:记xi,yi为和分别迭代产生的第i个随机数,并通过暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0来对xi,yi的生成过程施加随机扰动,将xi,yi量化为随机操作数op0,op1∈[1,50],操作符Δ∈{+,-}以及试题正确答案ansi和题干Ti,并由产生伪装索引id∈[0,23];
第9步:根据id和ansi产生实际输出的4个选项ai,bi,ci,di,将sti=(Ti,ai,bi,ci,di,ansi)加入L1,置i=i+1;
第10步:反复执行第8步~第9步,直至i=l1;
第12步:记xi,yi为和分别迭代产生的第i个随机数,并通过暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0来对xi,yi的生成过程施加随机扰动,将xi,yi量化为随机数id∈[0,91],利用xi,yi和id来确定试题正确答案ansi,操作符Δ∈{+,-},2个操作数op0,op1以及题干Ti,将sti=(Ti,ansi)加入L2,置i=i+1;
第13步:反复执行第12步,直至i=l1;
第14步:将L=(L1,L2)输出,作为随机生成的试题。
2.如权利要求1所述的一种非直接传输和随机码本的密图无载体试题伪装方法,其特征在于第1步将秘密图像S=(si,j)m×n转换为1维秘密图像序列Ps=(pk)mn的具体方法是将秘密图像S=(si,j)m×n,si,j∈{0,1,…,2P-1}按式(1)转换为1维秘密图像序列Ps=(pk)mn;
pk=si,j,k=jm+i (1);
3.如权利要求1所述的一种非直接传输和随机码本的密图无载体试题伪装方法,其特征在于第4步将M中的元素重新排列生成随机编码序列M′的具体方法是将X降序排列为X′并根据序列X和X′相同元素的位置映射关系将M置乱为随机码本M′;
x=μx(1-x) (4);
第3步通过xi,yi以及暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0来对xi,yi的生成过程施加随机扰动的具体方法是若|xi-yi|≤t,则将xi,yi分别迭代式(4)产生的第i+IT个随机数作为xi,yi;
第8步通过暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0来对xi,yi的生成过程施加随机扰动的具体方法是若|xi-yi|≤t,则将xi,yi分别迭代式(4)产生的第i+IT个随机数作为xi,yi;
第12步通过暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0来对xi,yi的生成过程施加随机扰动的具体方法是若|xi-yi|≤t,则将xi,yi分别迭代式(4)产生的第i+IT个随机数作为xi,yi。
4.如权利要求1所述的一种非直接传输和随机码本的密图无载体试题伪装方法,其特征在于第6步将索引位置序列PID转换为32进制数序列的具体方法为将PID转换为2进制比特位串并以5位2进制位为一组形成为32进制数序列
第8步将xi,yi量化为随机操作数op0,op1∈[1,50],操作符Δ∈{+,-}以及试题正确答案ansi和题干Ti的具体方法是式(6);
第9步根据id和ansi产生实际输出的4个选项ai,bi,ci,di的具体方法是根据id对4个答案选项ansi-1,ansi,ansi+1,ansi+2按字典序对应的第id个排列进行重排作为实际输出的4个选项ai,bi,ci,di;
第12步将xi,yi量化为随机数id∈[0,91]的具体方法是式(8);
第12步利用xi,yi和id来确定试题正确答案ansi,操作符Δ∈{+,-},2个操作数op0,op1以及题干Ti的具体方法是通过式(9)确定试题正确答案ansi,操作符Δ∈{+,-}以及操作数生成因子r∈[0,ansi)并通过式(10)确定2个操作数op0,op1以及题干Ti
5.与权利要求1相对应的一种非直接传输和随机码本的密图无载体试题伪装恢复方法,其特征在于包括以下步骤:
第3步:记xi,yi为和分别迭代产生的第i个随机数,并通过暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0来对xi,yi的生成过程施加随机扰动,从L1中提取sti中的选项ai,bi,ci,di的排列顺序所对应的索引id∈[0,23],并将id转化为然后将加入到置i=i+1;
第4步:反复执行第3步,直至i=l1;
第6步:记xi,yi为和分别迭代产生的第i个随机数,并通过暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0来对xi,yi的生成过程施加随机扰动,由xi,yi计算得出随机数id∈[0,91],从L2中提取sti对应的答案ansi,并由ansi与id计算得出9进制数然后将加入中,置i=i+1;
第7步:反复执行第6步,直至i=l1;
第9步:初始化一维图像序列PS=φ,置k=0,随机序列X=φ,码本序列M=(0,1,…,2P-1),其中P为整数且P>0;
第10步:记xi,yi分别为和产生的第i个随机数,并通过xi,yi以及暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0来对xi,yi的生成过程施加随机扰动,将最终生成的xi保留作为随机序列X中的元素;
第11步:若X包含2P个元素,则将M中的元素重新排列生成随机编码序列M′,从PID中提取第k个元素将随机码本序列M′中索引位置为的整数作为pk∈[0,2P-1]加入序列PS中,将M=M′并置X=φ,置k=k+1;
第12步:反复执行第10步~第11步,直至k=l3;
第13步:将PS转化为秘密图像S=(si,j)m×n,si,j∈{0,1,…,2P-1}并输出。
x=μx(1-x) (4);
第3步通过暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0来对xi,yi的生成过程施加随机扰动的具体方法是若|xi-yi|≤t,则将xi,yi分别迭代式(4)产生的第i+IT个随机数作为xi,yi;
第6步通过暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0来对xi,yi的生成过程施加随机扰动的具体方法是若|xi-yi|≤t,则将xi,yi分别迭代式(4)产生的第i+IT个随机数作为xi,yi;
第10步通过xi,yi以及暂态阈值参数t∈(0,1)和消除暂态效应的迭代次数IT>0来对xi,yi的生成过程施加随机扰动是若|xi-yi|≤t,则将xi,yi分别迭代式(4)产生的第i+IT个随机数作为xi,yi;
第11步将M中的元素重新排列生成随机编码序列M′的具体方法是将X降序排列为X′并根据序列X和X′相同元素的位置映射关系将M置乱为随机码本M′。
8.如权利要求5所述的一种非直接传输和随机码本的密图无载体试题伪装恢复方法,其特征在于第3步从L1中提取sti中的选项ai,bi,ci,di的排列顺序所对应的索引id∈[0,23]的具体方法是由选项ai,bi,ci,di的排列顺序获得ai,bi,ci,di在字典序排列中的索引id;
第6步由xi,yi计算得出随机数id∈[0,91]的具体方法是按式(8)计算得id∈[0,91];
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