基于角度半区间重标记嵌入的程序化生成法线贴图隐写术

《Scientific Reports》：Steganography in procedurally generated normal maps via angular half-bin relabeling embedding

　　

摘要

本文提出了一种新颖的音频隐藏方案——半区重标注嵌入（Half-Bin Relabeling Embedding, HBRE），该方案将数据载荷隐藏于程序化生成的切空间法线图中角度的相位之中。这些合成资产由可平铺的分形布朗运动（fBm）Perlin噪声构建而成，无需依赖真实世界图像作为载体。与在真实照片中嵌入信息的传统空间域方法不同，我们的合成载体完全由算法生成，无需任何真实图像，从而赋予编码器对载体统计特性的完全控制能力，并消除了载体来源偏差。HBRE算法通过对每个合格像素仅重新分配其角向半区归属、同时保持半区内相位偏移的方式，实现每像素编码一个比特，使得修改后的分布近似均匀，与未修改的载体在统计上不可区分。该系统将HBRE与AES-256-GCM加密、PBKDF2-SHA256密钥派生及Reed-Solomon纠错相结合，并通过逐像素自适应安全余量保证位精确的BC5纹理压缩存活能力。HBRE算法通过位稳定性命题进行了形式化描述，并经过实证验证，同时与量化索引调制（QIM）及角度QIM进行了对比分析，证明偏移保持型重标注策略与自适应逐像素安全余量是提升机器学习抵抗能力的关键特性。实证评估表明，HBRE将机器学习检测降至梯度提升机（GBM）分类下的\(0.270\!\pm \!0.089\) AUC（受试者工作特征曲线下面积），以及随机森林（RF）分类下的\(0.106\!\pm \!0.033\) AUC。在165项自动化测试用例中，系统实现了：满容量下PSNR\(=\) 39.4 dB（在\(512\times 512\)载体上约为22 KB）；每合格像素比特数（BPEP）\(=\) 1.000；对所有域无关检测器的AUC均< 0.18；以及全部九种测试音频格式均实现位精确的音频恢复。实验结果进一步验证了图像保真度的稳健性：在标准图像质量基准上，均方误差（MSE）为13.95，峰值信噪比（PSNR）\(=\) 36.68 dB，结构相似性指数（SSIM）\(=\) 0.9751，ORB相似度\(=\) 0.8540。