這種圖像隱寫技術能否有效避免檢測？
我觀察到，當您僅查看圖像的 LSB 時，它通常是隨機的，但通常具有與圖像的整體結構相關的區域。圖像的大部分部分是實心 1 或 0 是很常見的。經常有塊狀圖案。因此，LSB 的完全隨機性將是隱寫術存在的潛在指標。
我正在考慮一種簡單的基於塊的技術。考慮一個灰度圖像。將圖像分成 2x2 像素塊，僅 LSB。有 16 種可能的排列，它們被分成兩組。與第一組匹配的塊（四個白色像素或四個黑色像素）將被忽略。與其他七組匹配的塊將對我們的密文進行編碼。根據我們儲存的密文位選擇兩種可能的模式之一。可選地，我們可以查看相鄰塊（上、下、左、右），如果它們是四個實心像素種類，那麼我們也忽略這個塊。對於彩色圖像，您可以為每個顏色通道單獨執行此操作。
這實際上只會在圖像中隨機出現的部分儲存密文位。每個儲存一點密文的塊只會被替換為自身翻轉版本的塊，因此 1 和 0 的數量始終保持不變。
更傾向於數學和熟悉隱寫術的人可以權衡這種方法的有效性嗎？
一方面，我認為這可以被認為是向自適應隱寫術方向邁出的第一步，因為你不使用一些你認為容易檢測的塊。在自適應隱寫術中，我們只修改圖像中更難以統計建模的像素，從而使檢測更難。
另一方面，您使用 $ 2\times 2 $ 用於隱藏一位的塊，因此您正在減少容量。為此，在某些情況下，您需要進行兩項更改！隱藏一點的兩個更改遠非最佳。
目前，隱寫術比這先進得多。您有成本函式可以告訴您圖像的哪些區域可以隱藏資訊（空間域中的最新技術是 HILL
$$ 1 $$成本函式）和矩陣嵌入技術$$ 4 $$這使您可以隱藏大量修改很少像素的資訊。還有一個處理濕紙程式碼的欄位$$ 2, 3 $$，這使得在不知道哪些像素已被修改的情況下讀取消息成為可能。這為您建構不想修改某種像素的系統提供了很大的靈活性。 $$ 1 $$. 一種新的空間圖像隱寫成本函式。李斌；王明；黃繼武；李小龍。2014 年 IEEE 國際圖像處理會議 (ICIP)，巴黎，2014 年，第 4206-4210 頁。 https://projet.liris.cnrs.fr/imagine/pub/proceedings/ICIP-2014/Papers/1569891955.pdf $$ 2 $$. 在濕紙上寫作，J. Fridrich、M. Goljan、P. Lisonek 和 D. Soukal，IEEE Trans。在西格。Proc.，媒體安全特刊，Eds。T. Kalker 和 P. Moulin，第一卷。53，第 3923-3935 頁，2005 年 10 月 。http: //www.ws.binghamton.edu/fridrich/Research/WPC_TransactionsJournal1.pdf $$ 3 $$. 使用網格編碼量化最小化隱寫術中的嵌入影響，J. Fridrich、T. Filler 和 J. Judas，Proc。SPIE，電子成像、媒體取證和安全 XII，加利福尼亞州聖何塞，2010 年 1 月 17-21 日，第 05-01 - 05-14 頁 。http ://www.ws.binghamton.edu/fridrich/Research/tcq_v3 .pdf $$ 4 $$. 數字媒體中的隱寫術（原理、算法和應用）。劍橋大學出版社。2009. 國際標準書號：9781139192903。