一种基于LSB的改进算法

信息隐藏是解决信息安全问题的一种重要手段，而LSB算法是一种常见的图像信息隐藏方法。本文在Logistic混沌序列的基础上，对LSB算法进行改进，用异或操作来完成对嵌入信息的加密。改进的算法经仿真试验验证，该算法安全性能较好，可以很好的抵御椒盐噪声的污染，是一种简单、实用性较好的算法。 *通讯作者。

近年来，信息安全问题成为人们关注的热门问题[1]。信息隐藏则是其中一个热门研究点。随着网络的发展，信息传输变得简单便捷。但是在便利的同时也带来了新的问题：如何保障信息在传输过程中不遭受非法的窃取和篡改？如何保护电子媒体的知识产权？为了解决这些问题，信息隐藏逐渐发展起来。

信息隐藏是1996 年兴起的一门学科。

在网络技术迅速发展的今天， 信息隐藏技术的研究更具有现实意义。

其基本特点有不可感知性，鲁棒性和隐藏容量。自上世纪90 年代到现在，信息隐藏理论已经逐渐趋于成熟，并应用于数据保密通信、身份认证等众多领域。

数字水印[2]是信息隐藏中的一种方法。

其主要的步骤是将水印信息通过一定的方式嵌入进载体(图像、音频、文本)中， 而且不影响载体的使用价值， 也不容易被探知或者修改。

其主要特点有安全性、隐蔽性、鲁棒性和敏感性。LSB 算法则是一种基于空域的可以实现数字水印的简单算法。它嵌入方式简单，隐藏容量大，嵌入后的图片与原图在视觉上几乎没有差异。但是原始的LSB 算法嵌入方式过于简单，鲁棒性较差， 容易遭受噪声污染而导致水印信息被破坏。

本文提出了一种基于logistic 序列的改进的LSB 算法， 通过logistics 序列，提升了秘钥的空间，通过隐藏信息与高位平面的异或，提高了算法的鲁棒性，较好的改善了普通空间域水印鲁棒性和安全性的问题。经仿真实验证明，算法简单实用，能抵抗部分噪声攻击。

2. 混沌序列 混沌序列是指在确定系统中不可预测的活动。其产生的序列对初值敏感，非周期。若是取一样的初值，可以很方便的复制出相同的序列。因此将混沌序列应用在加解密上，可以提高系统安全性和提高秘钥的搜索空间，且秘钥方便管理。

本文采用的混沌序列是Logistic 混沌序列[3] [4]。

Logistic 序列是由生态数学学家R. May 首次提出的， 是一种性能优良的伪随机序列。其映射公式为： ()( )( )()011x ku x kx k+=− (1) 其中( )x k 在区间()0,1 内，当0u 在区间(]3.5699456,4 时，序列处于混沌状态。此时产生的序列非周期， 不收敛，而且对初值非常敏感。而当003.5699456u<<时，产生的序列呈周期性。

3. LSB 算法 对于计算机来说，一幅图片就是由标记像素亮度的值组成的矩阵。其对于灰度图像，其取值范围在0-255 内，取每一位像素值的8 位二进制，可构成一个立体直方图。各个像素点的8 位二进制位置相同的位形成一个平面，称为“位平面”。最高位平面代表了图像主要信息，而最低位平面一般是图像的冗余部分。在低平面的二进制成为“最低有效位”。LSB 算法首先将载体图像像素值和秘密信息转换为二进