4.13 基于压缩编码的信息隐匿算法
通信信息可以隐匿在很多种掩护信息中，如在文本中添加不可见字符、使用磁盘中未使用的区域、使用TCP/IP包头中未使用部分等，然而真正优良的掩护信息还是多媒体数据，因为多媒体数据量十分宏大，它占据了目前网络上传输数据的绝大部分，因此在它中间隐匿信息不易受到怀疑；由于和其他的掩护信息相比，它的数据量大且随机性强，在其数据中隐匿信息更加不容易被检测出来。由于多媒体数据大都是压缩以后再进行存储和传输的，因此通过在压缩多媒体系统中嵌入秘密通信信息进行掩密通信具有更为广阔的应用前景。
（1）信息隐匿和数据压缩
信息隐匿和数据压缩在本质上是相互联系的：对于数据压缩来说，数据中间隐匿了和数据本身无关的其他数据，这隐藏了信息的数据是有一定冗余的，有了冗余的数据是可以进一步被压缩的，就有可能去掉隐匿的数据；对于信息隐匿来说，已被压缩过的数据的冗余度已经很小了，由于隐匿对嵌入的数据和原始掩护数据毫无关系，在这块数据中进一步隐匿数据，势必造成表示原始掩护数据的有效数据减小，相当于对已经压缩的数据进行进一步的压缩。和信息隐匿技术相比，数据压缩技术发展较早，技术也比较成熟，再加上要在压缩过的数据中嵌入秘密信息，因此，研究已有的成熟的数据压缩技术对于研究信息隐匿技术有很强的指导作用。
以图像压缩为例，图像压缩就是在保证一定的图像质量和满足任务要求的条件下，减少原始图像数据的处理过程。一般来说，图像数据压缩过程有三个基本环节：映射变换、量化和编码器，如图4-5所示。
图4-5 图像数据压缩的一般过程图
在图像压缩过程中，首先对原始图像进行变换，然后对变换结果进行量化和编码。变换的作用是将原始图像在另一个域中表示，改变图像数据的特性，使在变换域中的图像数据相关性小，能用较少的比特数据量化和编码；在图像数据解压缩时，通过反向的映射变换重建原始图像。由于映射变换没有从本质上对原始图像的信息做出任何改变，所以不可能在这一环节进行信息隐匿。编码器的编码方式通过适当量化输出数据的概率特性以获得较大的压缩比。和映射变换一样，编码器是完全可逆的，不可能进行信息隐匿。在图像压缩过程中真正使图像内容发生变化的是量化环节，量化过程是在一定的允许客观误差或主观察觉图像损伤条件下，减少总的比特数。量化环节是一个不完全可逆的过程，这一环节允许映射后的图像数据发生变化，正是信息隐匿可以实施的环节。
上述图像压缩过程的一个有代表性的实现就是目前最为著名的“联合图像专家组”JPEG（Joint Photographic Expent Group），如图4-6所示。JPEG系统同时也是目前许多视频压缩系统的核心技术，如“运动图像专家组”（MPEG）、H.261、H.263等。而二维“离散余弦变换”DCT（Discrete Cosine Transform）是JPEG的核心。虽然另外一个更为先进的、更富有效率的压缩系统—JPEG2000已经提出多年，但由于历史的原因和计算复杂性的原因，它仍没能成为应用的主流。
图4-6 JPEG图像压缩算法的流程图
（2）基于数据压缩思想的通用信息隐匿模型
基于信息隐匿和数据压缩的关系，提出结构组成如图4-7所示的通用信息隐匿模型。
模型主要由三个部分组成：图像压缩、信息加密和信息隐匿。图像压缩部分的量化器输出至信息隐匿部分，然后从信息隐匿部分得到隐藏有其他信息的量化数据并送到熵编码器，其他内容和标准压缩过程一致（见图4-5）。信息加密部分为传统的加密方案，其主要目的是增加秘密信息的安全性，使得系统隐匿的信息即使被检测出来，也不会泄漏其内容。
信息隐匿部分是模型最核心的部分，这部分主要由三个步骤组成：数据变换、数据选择和嵌入过程。数据变换的主要目的是改变加密后的信息统计特性，使得这些数据嵌入掩护图像量化后的数据之中后，不改变或很少改变掩护图像数据的统计特性，从而使系统信息隐匿的抗检测性大大增强。数据选择是从掩护图像量化后的数据中选择合适的比特位，用它来隐匿已加密的信息。合理的数据选择算法应该兼顾信息隐匿的容量、信息隐匿的抗检测性与鲁棒性。嵌入过程则是将加密后的信息和选择出来的数据进行某种运算，用运算结果替换选择出来的数据，并将此数据连同未选择出来的量化数据一并交给图像压缩部分的熵编码器进行编码。其中数据变换和数据选择技术是模型中的关键技术。
图4-7 基于数据压缩思想的通用信息隐匿模型图
通用模型的秘密信息提取过程基本上是隐匿过程的逆过程，其流程如图4-8所示。
图4-8 通用信息隐匿模型的信息提取过程图
压缩后的数据首先经过熵解码器的解码，然后进行数据分离，将未嵌入数据的部分送入正常的图像解码流程（反量化、反映射变换），而将嵌入数据时部分进行信息提取，如果此过程的算法不是盲的（即需要原始掩护图像），则需要将分离出来的数据和原始掩护图像经映射变换、量化后的数据进行运算，将结果进行数据恢复、解密，最后得到嵌入的原始秘密信息。