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Enhanced Image Steganography Using Secure Random Pixel Distribution
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AI
DOI：10.1002/spy2.70186.png)
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摘要
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图像隐写术通常面临明显的嵌入模式问题，这使传统的LSB（最低有效位）技术易受统计和机器学习隐写分析的双重威胁。本研究通过提出一种结合AES（高级加密标准）加密随机化与轻量级模块LSB方法的Secure Random Pixel Distribution（SRPD，安全随机像素分布）框架，解决了此问题，使像素变化既不可预测，又同时产生最小失真。该技术提供加密坐标选项，可用于嵌入或外部部署，为各种部署场景提供灵活性。在十幅基准图像上的实验测试表明SRPD表现出色，PSNR（峰值信噪比）值在70至85 dB之间，SSIM（结构相似性指数）评分超过0.998，MSE（均方误差）值低至0.0002。通过卡方和RS（Run Sequence）分析的安全检查显示p值大于0.85且RS偏差小于0.03%，证明SRPD仍未被传统隐写分析方法检测到。此外，该方法的线性计算复杂度伴随极低的AES加密开销。总之，SRPD是一种在安全性、不可感知性和计算资源成本效益方面均表现出色的隐写系统，可用于秘密通信和隐私保护的多媒体应用。
Keyword:
AES
data hiding
random pixel
SRPD
steganography
期刊
S
IF:
2.1
论文数:
125
被引数:
717
机构
引用论文
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