首页 -> 2008年第3期
浅析数字水印技术
作者：李海燕
[关键词]信息安全 数字水印 数字产品版权保护
随着多媒体技术和网络技术在世界范围内的迅速发展和广泛应用，制作各种多媒体作品在网上进行信息交流和作品发布变得更加快捷、简便。然而，网络在给人们带来便利的同时也暴露出了严重的安全问题，如版权侵犯、非法拷贝、非法盗用和篡改等, 数字产品的版权保护成为迫切需要解决的问题。
目前的信息安全技术基本上以密码学理论为基础的，采用的传统方法是将文件加密成密文的密钥系统或公钥系统，但这种方法在实际中变得越来越不安全。另外这种将文件加密成密文的方法，在将密文解开后就失去了保密意义。数字签名技术是一种较新的技术，可以通过私有密钥对数字产品进行签名，检测算法可用来检测产品的内容是否符合相应的签名，但因对多媒体中需要大量的签名，因而对多媒体保护不适用。由此可见，目前的保密方法在当今广泛应用的Internet多媒体信息安全中难以起到全面保障的作用。
数字水印技术是90年代中期信息安全领域的一个新方向。它是指用信号处理的方法在数字化的多媒体数据中嵌入隐蔽的水印标记，并使人的感知系统察觉不出来，隐藏的水印标记只有通过专用的检测器才能提取出来的一种最新的多媒体保密技术。数字水印技术有很多用途，并且其应用领域还在不断扩大。它可验证数字产品的版权拥有者、识别销售商、购买者或提供关于数字产品内容的其他附加信息，并将这些信息以人眼不可见的形式嵌入在数字图像或视频序列中，用于确认数字产品的所有权和跟踪侵权行为。业界对数字水印技术在复制保护和纸质媒介上的应用已成为国际上非常活跃的研究领域。
（一）数字水印的特点
1.不易感知性。不易感知性是数字水印的重要特征，主要针对不可见水印而言，是指数字水印深藏于数字产品中，是不可见的。
2.安全性。数字水印的安全性包含两方面的含义：一是隐藏的位置安全，数字水印不应固定在某个位置，应该随机分布在数字作品中，能够对抗非法的探测和解码；二是不可去除、伪造和复制，加入水印和检测水印的方法对没有授权的第三方是绝对保密的，是不易被检测和破解的，即使被检测到了也不能提取出来。
3.鲁棒性。数字水印必须对信号的处理具有很强的鲁棒性，能在多种无意和有意的信号处理后仍能保持水印的完整性和鉴别的准确性。例如数字图像在经过传输、压缩、滤波，以及几何变换，如平移、伸缩、旋转、剪裁等处理后，数字水印仍不被破坏。
4.抗攻击性。数字水印的抗攻击性体现在面对恶意的破坏和攻击既能承受合法的信号失真，还抗击试图去除水印的破坏处理，此外，还必须在数字产品遭到破坏和篡改后仍然可以确保水印探测的准确性。
（二）数字水印的分类
1.按可见性分类：数字水印从感观上分为可见水印和不可见水印两种。
2.按特性分类：数字水印从抗破坏能力上可分为鲁棒水印和易损水印两种。
（三）数字水印的一般原理
1.嵌入水印。嵌入阶段主要解决两个问题：一是嵌入算法，这是数字水印的核心技术，数字水印具体以哪种方式存在于数字产品中以及在数字产品中的分布情况等都在算法中予以实现；二是数字水印的生成方法。数字水印的嵌入过程如图1所示，系统输入原始数据、水印信息和水印密钥，通过嵌入算法得到嵌入水印后的数据。
2.检测水印。数字水印的检测（提取）过程是嵌入过程的逆过程，检测阶段主要工作是根据检测算法将水印提取出来。系统输入测试数据、水印信息或原始数据和水印密钥，通过检测算法得到的结果是水印信息，或者是遭到破坏的数据是否带有水印。
（四）典型数字水印算法
1.空域算法。该类算法中典型的水印算法是将信息嵌入到随机选择的图像点中最不重要的像素位上 ，这可保证嵌入的水印是不可见的。
2.变换域算法。该类算法中，大部分水印算法采用了扩展频谱通信。
3.扩频通信技术。算法实现过程为：先计算图像的离散余弦变换 （DCT），然后将水印叠加到DCT域中幅值最大的前ｋ系数上(不包括直流分量)，通常为图像的低频分量。若DCT系数的前ｋ个最大分量表示为Ｄ={ di }，i=1 ，……，ｋ，水印是服从高斯分布的随机实数序列Ｗ ={ wi }，i=1 ，… ，ｋ，那么水印的嵌入算法为di = di(1 + awi)，其中常数a为尺度因子，控制水印添加的强度。然后用新的系数做反变换得到水印图像I。解码函数则分别计算原始图像I和水印图像I＊的离散余弦变换 ，并提取嵌入的水印Ｗ*，再做相关检验 ，以确定水印的存在与否。
4.压缩域算法。基于JPEG、MPEG标准的压缩域数字水印系统不仅节省了大量的完全解码和重新编码过程，而且在数字电视广播及VOD（Video on Demand）中有很大的实用价值。
5.NEC算法。该算法由NEC实验室的Cox等人提出，该算法在数字水印算法中占有重要地位，其实现方法是，首先以密钥为种子来产生伪随机序列，该序列具有高斯N（0，1）分布，密钥一般由作者的标识码和图象的哈希值组成，其次对图象做DCT变换，最后用伪随机高斯序列来调制（叠加）该图象除直流（DC）分量外的1000个最大的DCT系数。
6.生理模型算法。人的生理模型包括人类视觉系统HVS和人类听觉系统HAS。该模型不仅被多媒体数据压缩系统利用，也可以供数字水印系统利用。在对水印的基本知识进行简单介绍后，下面我举一个DWT和DCT两种变换结合起来嵌入和检测水印的例子，以此详细说明水印的嵌入和检测过程。该算法的基本思想如下：
（1）首先对图像I进行小波变换。小波变换是将信号分解到时域和尺度域上，不同的分解尺度对应不同的频率范围。提取分解后的近似分量得到的图像，我们用D'表示。
（2）对D'进行DCT，然后决定图像中感知最具意义的频率部分，即DCT系数最大的分量，用向量V表示。
（3）构造长度为n服从N（0,1）正态分布的随机数序列作为水印信号X。应用下式将水印信号X嵌入到V中，得到Vi'∶Vi'＝Vi（1+aixi）。其中ai是比例系数，其大小决定了水印信号修改图像频率的强度，在不影响图像质量的前提下通常取0.1。
（4）将V'进行反离散余弦变换IDCT，我们将获得加入水印的低频图像D''，然后做小波重构获得与原来图像大小相等、含有水印成分的图像Iw。
原始图像和嵌入水印后的图像，仿真结果表明该算法具有很好的视觉效果，嵌入的水印对原始图像的改变很小，以至不易觉察。嵌入水印的图像加入gaussian和salt&pepper噪声后进行水印的检测，可以看到对于这种高频的噪声，这种算法具有很好的抗攻击能力。由仿真结果可以看出，这种算法具有良好的视觉效果和鲁棒性，能够抵抗很多种类的攻击。数字水印技术是目前十分热门的研究领域，正得到广泛深入的研究。
注：“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。”
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