抗共谋攻击的视频水印方案

摘 要 ：针对现有视频水印方案中抗共谋攻击效果差的问题,在分析了共谋攻击特征的基础上,提出了一种基于镜头分隔的水印方案.利用累加直方图对视频进行镜头分隔,由密钥控制在不同的镜头内嵌入不同的水印,嵌入区域为视频的快速运动区中场景变化小的区域.实验结果表明,水印方案能有效抵抗共谋攻击、帧插入、帧删除、失同步等时间轴攻击.

关 键 词 :视频水印,共谋攻击,时间轴攻击,镜头分割, DCT变换

中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)07-1583-03

Video Watermarking Scheme for Resisting Collusion Atack

LI Jing

(Information and Network Management Center, North China Electric Power University, Baoding 071003, China)

Abstract：Recent video watermarking schemes that resist collusion attack has low effect, to solve the problem, a video watermarking scheme based on video segmentation was proposed in addition to analyzing of collusion attack features. From this scheme, cumulative histogram was used for video segmentation. Furthermore, different watermarks were embedded into different shots under the control of secret key, and in fast motion regions of the video, the blocks which had ooth change were selected as embedding areas. Experimental results show that with the proposed scheme, the watermark is robust to collusion, frame insertion, frame removal and synchronous attacks.

Key words：video watermarking, collusion attack, temporal attack, video segmentation, Discrete Cosine Tranorm

随着数字技术的发展,各种音、视频产品得到广泛的普及和应用,其传播的效率和准确度得到显著的提高,但随之而来对数字产品进行随意复制、篡改也变得更容易,这不利于数字产业的健康发展.因此版权保护就成了数字通信中一个亟待解决的问题,数字水印技术通过向数字产品中隐藏信息来达到版权保护的目的.本文研究视频水印,视频水印除了具有数字水印的所有特点外,它还必须能够抵抗专门针对视频水印的攻击方式,如共谋攻击.该文分析了共谋攻击的特征,在此基础上给出了一个设计抗共谋攻击的水印方案,最后给出了实验结果.

1共谋攻击

视频数据本身具有高度的相关性,攻击者可以利用视频数据的相关性来破坏水印的攻击就是共谋攻击[1],共谋攻击有两种情形：

第一种：视频间共谋攻击,有两类攻击方法：（1）不同的视频文件中嵌入了相同的水印.攻击者从含水印的视频中通过水印估计的方法得到一个不太精确的水印估计,再将各个不太精确的水印估计求平均,得到一个较为精确的水印估计,这种攻击方法称为第一类共谋攻击.如在电视广告中,攻击者利用此攻击方法得到水印,再将水印拷贝到自己的一段非法广告中,攻击者为了不向电视台支付广告费而将非法广告播出,则会采用此种方法.（2）大量相同的视频文件中嵌入了不同的水印,攻击者可以通过对这些视频文件进行平均,得到攻击后的视频文件,从而去除了水印,这类攻击方法称为第二类共谋攻击.如攻击者利用此种方法得到了自己伪造的原始视频文件,没有人能够证明自己拥有该作品的版权,这在水印中被称为死锁问题[2].

第二种,帧内共谋攻击.该类攻击利用视频帧间的冗余信息（第一类共谋攻击）或嵌入的水印信息的冗余（第二类共谋攻击）来达到攻击目的.本文讨论这种共谋攻击的特点及水印方案.

下面详细讨论共谋攻击成功的方法,这有助于设计出更好的水印算法.做以下规定：Ut为原始视频第t帧,Wt为第t帧嵌入的水印信息,Ut与Wt不相关,这可以通过对水印的调制来实现.Kt为第t帧嵌入和提取水印时的密钥,at为第t帧的嵌入强度,at可以是全局一致的,也可以是不一致的,Xt为嵌入水印后的第t帧.Xt’为攻击后的第t帧.Wt’为从第t帧提取出的水印.嵌入水印的过程为：

Xt等于Ut+αt×Wt（1）

1.1第一类共谋攻击

水印可以看做是一种噪声,攻击者首先用低通滤波的方法去除噪声,再用含水印的视频帧减去滤波器的输出,得到粗略的水印估计,设为Δt：

Δt等于αt×Wt+n(t)

（2）

2抗共谋攻击的水印方案

通过以上对共谋攻击方法的分析,可知要进行第一类共谋攻击,必须满足：1.嵌入相同的水印信息,否则（4）式不成立.2.视频帧之间差距要大,否则（2）式不成立.同时,要实施第二类共谋攻击,必须满足：1.视频间的差距要小,否则攻击得出的视频质量会明显下降.2.嵌入的水印信息不同,这些水印信息可看做是有期望值的随机信号.

基于以上分析,本文提出一种能抵抗两类共谋攻击的水印方案：对视频帧进行镜头分隔,同一镜头内视频帧中嵌入相同的水印,不同镜头嵌入不同的水印,由密钥控制水印的嵌入.下面分别介绍这几个步骤.2.1镜头分隔

直方图[4]可用于描述某一帧图像特征,设第y帧图像共有n个灰度级,其直方图为：

H(y)等于(hy1,hy2..hyi...hyn)

其中,hyi表示灰度级为yi的像素的总个数,描述两帧图像的不同,定义两帧之间的直方图差异为：

D(k,k+1)等于

|hk(i)-hk+1(i)

M是一帧的像素数,N是灰度级数,hk（i）是第k帧的第i个灰度级的像素数目.设定阈值T,当D>T,则认为有镜头切变,否则不存在切变.D认为是镜头特征,因此D和T的确定是镜头切变的关键,而镜头特征受到以下两个因素的影响：光线的变化和对象/摄像机的运动.因此有两个问题：1）有光线突变,若处理不好,会判断成镜头切变,造成误检.2）对象或摄像机的运动,极易与镜头渐变混淆,造成误检.另外,由于直方图自身的定义,可能导致不同的图像对应相同的直方图,造成漏检.

定义累加直方图为s(y)等于(sy1,sy2..syi...syn)其中syi等于∑

累加直方图能很好的反映视频帧间图像的差异,在镜头内取值相对小、较平稳,该方法对镜头内的运动和光线变化不敏感,检测速度相对于直方图法不会降低,正确检测率高于98%,本文选用累加直方图法对YUV格式的Y分量进行差异比较,以此作为镜头特征.

2.2嵌入域的选择

不能简单的将用于静止图像的水印算法用于视频数据,应考虑视频数据的运动特性.人眼总是容易捕捉到运动的物体,即相邻帧间维持不变的场景或微小变化的场景更适合嵌入水印.另一方面,人眼很难注意到快速运动物体的细节部分,因此激烈运动的画面更适合嵌入水印.本文选取高速运动区中场景变化小的区域嵌入水印,选取步骤如下：

1.利用运动检测器[5]选出视频帧的快速运动区B.2.定义B区域上的块复杂度：CB+||d-y)（7）

其中,dx,d-x分别表示块中当前像素与其在x和-x方向上相邻像素间的灰度差.

3.通过对测试序列块复杂度的统计,选取一个合适的中间数Ct作为阈值,当块复杂度小于Ct时,该块（设为b）用来嵌入水印.

2.3水印嵌入与提取

同一镜头内的视频帧嵌入相同的水印,使得实施第一类共谋攻击的条件2不满足,实施第二类共谋攻击的条件2也不满足；不同镜头的视频帧内嵌入不同的水印,使得对第一类共谋攻击的条件1不满足,实施第二类共谋攻击的条件1也不满足.水印嵌入过程如下：

1.上述3.1节的镜头分隔,设分成N个镜头,记录下每个镜头特征f（t）,t∈[1,N].

2.由密钥生成器产生密钥,设当前镜头所需密钥为k（t）,由k（t）与要嵌入的信息如公司图片生成水印信息w（t）.

3.若下一帧与本帧为同一镜头,则密钥不变,否则密钥变化[6],如（8）式所示：k(t+1)等于(k(t),f(t),k)（8）

3结论

通过攻击后水印的检测率来说明方案抗共谋攻击的能力,选用四个cif格式的视频：foreman,news,stefan,claire.表1给出了测试结果,由于本方案在同一镜头内加入了相同水印,因此第一类共谋攻击只在同一镜头内实施.

表1两类共谋攻击的测试结果