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卢 欣 叶成萌 吴旭翔 黄永强
摘要：在分析传统LSB的方法的基础上，提出了一种基于LSB的信息隐藏方法。该方法利用音频样本的平均能量自适应的选择嵌入位，进行信息的隐藏。实验结果表明，该方法在隐蔽性和健壮性方面取得了较好的效果。同时，信息隐藏容量也没有降低。
关键词：LSB；信息隐藏；音频；自适应；
中图分类号：TP391.1
文献表示码：A
1、引言
近年来，因特网以惊人的速度发展，网络成为信息传递最主要的渠道。网络传输过程的不安全性，使信息的截获变得轻而易举。如何保证信息的安全成为人们最为关心的事情。传统的密码学通过加密变换将明文变为一堆乱码。虽然非法用户可以很容易地得到密文，但却很难解出明文，只有合法用户才能恢复出正确的明文。但随着处理器速度的不断提高和网络的迅速发展，破译密文变得越来越容易。仅靠增加密钥长度来增强密文的破译难度已显得有些尴尬。因此如何既能充分利用因特网的便利，又能有效地保证传输信息的安全性已受到人们的高度重视。信息隐藏学的诞生为人们解决此类问题开辟了新的方向。
最低比特位(I east siagnifcant bit，LSB)信息隐藏方法是出现较早的一种时域信息隐藏技术，其实现比较容易，隐藏时用秘密消息直接替换载体(cover)数据最不重要的比特位，提取秘密消息时将最低比特位取出，然后再进行解密等处理。LSB方法虽然抗干扰性较差，但隐藏数据量大，而且对原始数据的修改很小，是一种比较实用的信息隐藏技术。
传统的LSB方法的最大缺点就是对信号处理的健壮性差。为了提高传统LSB方法的健壮性，Nedelijko等人在文献…中提出了一种提高健壮性的方法。Nedelijko等人提出的LSB方法在嵌入位选择方面存在不足。它是一种静态的嵌入，也就是嵌入位要事先约定，不能够根据载体对象的变化而变化。
2、基于LSB的信息隐藏方法设计
为了改善这一点，可以在嵌入的过程中根据音频信号的平均能量进行数据位的选择。这样当音频信号的平均能量较高时就嵌入到较高位，当音频信号的平均能量较低时就嵌入到较低位。从而增加秘密信息的隐蔽性。
2．1 嵌入算法
(1)计算平均能量。设x(n)，n=0，1，…N-1为以一个音频信号序列，按式(1)进行计算E。
(2)计算嵌入位。将E和2i，i=0，1，…M-1进行比较，选取和E最接近的数值n作为嵌入位，其中M是采样数据的位数。
(3)秘密信息比特的嵌入。设16位编码的原始音频序列的一个采样值用α表示，其二进制序列用αi，i=0，1，…15表示。令αi，位=E。
2．2 提取算法
(1)计算平均能量。设嵌入秘密信息后的音频序列为z'(n)，n=0.1，∧N-1，按式(2)计算平均能量记为E。
(2)计算提取位。将E和2ii_∧M-1进行比较，选取E和最接近的数值n作为提取位，其中M是采样数据的位数。
(3)根据提取位，按照传统的LSB方法进行秘密的信息提取，提取音频序列采样值的α；位，组成二进制序列以恢复原来的秘密信息。
2．3 结果分析
从主观和客观两方面对该算法进行了评价。在实验中，选取的载体音频信号为许多段16位，单声道，44.1 KHz的语音信号，持续的时间为10到15秒。
1．主观评价
主观评价采用平均意见分方法。将测式人员分成三组。评分方法采用五级评分制。对Nedelijko等人的LSB方法和本文提出的方法进行比较。如表1所示。
结果表明，本文提出的算法在不可感知性，即隐蔽性方面优于Nedelijko等人的方法。
2．客观评价
采用信噪比(SNR)的评价方法。SNR按式(3)方法计算。
其中x(n)为原始音频采样数据，x'(n)为嵌入秘密信息后的音频采样数据。
结果表明，两种方法的信噪比很接近，几乎无差别，说明两种方法在健壮性方面都具有较好的优越性。
3．结束语
在传统的LSB方法的基础上，提出了一种改进的基于LSB的信息隐藏方法。这种方法可以根据音频样本的平均能量，对音频样本动态的选择嵌入位来进行信息隐藏。结果不仅可以加强健壮性，而且可以提高秘密信息的隐秘性。此外，信息的隐藏容量也没有降低。
作者单位 1.辽宁抚顺职业技术学院；2.辽宁石油化工大学计算机与通信学院；3.中国石油抚顺工程建设有限公司第五分公司)
摘要：在分析传统LSB的方法的基础上，提出了一种基于LSB的信息隐藏方法。该方法利用音频样本的平均能量自适应的选择嵌入位，进行信息的隐藏。实验结果表明，该方法在隐蔽性和健壮性方面取得了较好的效果。同时，信息隐藏容量也没有降低。
关键词：LSB；信息隐藏；音频；自适应；
中图分类号：TP391.1
文献表示码：A
1、引言
近年来，因特网以惊人的速度发展，网络成为信息传递最主要的渠道。网络传输过程的不安全性，使信息的截获变得轻而易举。如何保证信息的安全成为人们最为关心的事情。传统的密码学通过加密变换将明文变为一堆乱码。虽然非法用户可以很容易地得到密文，但却很难解出明文，只有合法用户才能恢复出正确的明文。但随着处理器速度的不断提高和网络的迅速发展，破译密文变得越来越容易。仅靠增加密钥长度来增强密文的破译难度已显得有些尴尬。因此如何既能充分利用因特网的便利，又能有效地保证传输信息的安全性已受到人们的高度重视。信息隐藏学的诞生为人们解决此类问题开辟了新的方向。
最低比特位(I east siagnifcant bit，LSB)信息隐藏方法是出现较早的一种时域信息隐藏技术，其实现比较容易，隐藏时用秘密消息直接替换载体(cover)数据最不重要的比特位，提取秘密消息时将最低比特位取出，然后再进行解密等处理。LSB方法虽然抗干扰性较差，但隐藏数据量大，而且对原始数据的修改很小，是一种比较实用的信息隐藏技术。
传统的LSB方法的最大缺点就是对信号处理的健壮性差。为了提高传统LSB方法的健壮性，Nedelijko等人在文献…中提出了一种提高健壮性的方法。Nedelijko等人提出的LSB方法在嵌入位选择方面存在不足。它是一种静态的嵌入，也就是嵌入位要事先约定，不能够根据载体对象的变化而变化。
2、基于LSB的信息隐藏方法设计
为了改善这一点，可以在嵌入的过程中根据音频信号的平均能量进行数据位的选择。这样当音频信号的平均能量较高时就嵌入到较高位，当音频信号的平均能量较低时就嵌入到较低位。从而增加秘密信息的隐蔽性。
2．1 嵌入算法
(1)计算平均能量。设x(n)，n=0，1，…N-1为以一个音频信号序列，按式(1)进行计算E。
(2)计算嵌入位。将E和2i，i=0，1，…M-1进行比较，选取和E最接近的数值n作为嵌入位，其中M是采样数据的位数。
(3)秘密信息比特的嵌入。设16位编码的原始音频序列的一个采样值用α表示，其二进制序列用αi，i=0，1，…15表示。令αi，位=E。
2．2 提取算法
(1)计算平均能量。设嵌入秘密信息后的音频序列为z'(n)，n=0.1，∧N-1，按式(2)计算平均能量记为E。
(2)计算提取位。将E和2ii_∧M-1进行比较，选取E和最接近的数值n作为提取位，其中M是采样数据的位数。
(3)根据提取位，按照传统的LSB方法进行秘密的信息提取，提取音频序列采样值的α；位，组成二进制序列以恢复原来的秘密信息。
2．3 结果分析
从主观和客观两方面对该算法进行了评价。在实验中，选取的载体音频信号为许多段16位，单声道，44.1 KHz的语音信号，持续的时间为10到15秒。
1．主观评价
主观评价采用平均意见分方法。将测式人员分成三组。评分方法采用五级评分制。对Nedelijko等人的LSB方法和本文提出的方法进行比较。如表1所示。
结果表明，本文提出的算法在不可感知性，即隐蔽性方面优于Nedelijko等人的方法。
2．客观评价
采用信噪比(SNR)的评价方法。SNR按式(3)方法计算。
其中x(n)为原始音频采样数据，x'(n)为嵌入秘密信息后的音频采样数据。
结果表明，两种方法的信噪比很接近，几乎无差别，说明两种方法在健壮性方面都具有较好的优越性。
3．结束语
在传统的LSB方法的基础上，提出了一种改进的基于LSB的信息隐藏方法。这种方法可以根据音频样本的平均能量，对音频样本动态的选择嵌入位来进行信息隐藏。结果不仅可以加强健壮性，而且可以提高秘密信息的隐秘性。此外，信息的隐藏容量也没有降低。
作者单位 1.辽宁抚顺职业技术学院；2.辽宁石油化工大学计算机与通信学院；3.中国石油抚顺工程建设有限公司第五分公司)