一种应用于广播监视的视频水印方案

摘要：针对广播监视中的视频认证问题，提出一种基于宿主视频特征值的水印算法：首先结合三维小波变换和离散余弦变换变换提取视频特征值，并利用特征值和版权保护信息共同组成水印信息，然后根据人眼视觉特征自适应的选取嵌入区域，并利用扩频通信技术提高水印的鲁棒性。理论分析和实验结果表明，提出的水印算法抗攻击能力强，实时性好，可用于视频认证。

关键词： 视频水印； 三维离散小波变换； 离散余弦变换； 广播监视； 数字水印攻击

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）13-3129-04

概述内容随着传媒业的发展，数字产品要通过电视广播网进行广播，广播时段十分昂贵，而广播时经常出现以下问题：广告客户需要确认自己的广告是否在其购买的全部广告时间内播出了；各种数字产品（如新闻、电影、广告等）的版权所有者要确保他们的数字产品不被侵权电台非法转播或盗播。这些问题的解决需要一个监视系统来监控数字产品的实时播出情况。目前的监控大多采用人工方式，这不仅耗费大量人力、财力，而且准确性差[1]。将数字水印技术用于电视节目的监控中是可行的，在节目播出前的原始视频中嵌入水印，节目播出时由监控设备来检测水印，从而实现对节目的监视。欧洲的ESPRIT项目VIVA（Visual Identity Verification Auditor）已经证明了把水印应用于广播电视节目监视系统中的可行性。VIVA的关键技术是JAWS（Just Another Watermarking System），JAWS算法的鲁棒性强、算法复杂度低、实时性好，已成功应用于商业广播监视系统[2]。

将水印技术应用于广播监视系统需要考虑3方实体：合法的广告客户、攻击者、广播监视设备。3者的关系是：合法的广告客户向电视台付费，在自己的广告产品中嵌入水印后由电视台播出，广播监视设备对已付费的电视台进行监视。攻击者通过以下两种情形对监视设备进行攻击：1.攻击者可能将合法广告客户的水印获取，将此水印嵌入到自己的非法广告（未交费）中播出，监视设备通过检测到水印的存在而认为合法广告客户的广告已被正常播出。2.版权所有者为防止自己的产品被非法拷贝，在产品中嵌入用于拷贝控制的水印，攻击者可以设计出某种方案来去除水印，从而可以对产品进行非法拷贝。上述情形1属于非授权的嵌入操作，情形2属于非授权的去除操作[3]。

JAWS算法的设计者在设计过程中采用独立于宿主视频信号且服从正态分布的伪随机序列作为水印，仅考虑了水印的鲁棒性，没有考虑整个监视系统的安全性。2005年，Karen Su等人针对JAWS算法的不足，提出了SLIDE算法[4]，该算法可以防止攻击者通过共谋攻击来估计或去除水印，但水印仍然是采用独立于宿主视频信号的伪随机序列，整个系统不够安全，因为该算法易受到给予运动估计的共谋攻击[5]，攻击者估计出了水印，便会出现上述第1种情形的攻击。对于第2种情形，如果攻击者攻破一个系统的代价（复杂度、时间、金钱花费）太高，那么他会放弃攻击[6]。因此在设计水印方案时，不能只考虑水印本身的鲁棒性，还要考虑广播监视系统对安全性的要求。

要解决上述问题，该文提出了如下的水印方案：提取宿主视频的特征值，由宿主视频信号的特征值+版权信息值共同组成水印。对于第1种攻击情形，检测水印时提取视频信号的特征值时会出现问题，攻击者的目的未能达到。对于嵌入区域按照人眼特征进行选取，使水印嵌入区域无规律性，这对于第2种情形的攻击者来讲，仍然无法去除水印。

1 水印生成方案

小波变换（DWT）具有好的时域和频域特征，将图像分解成多个频段，适应人眼视觉特性，但图像经过小波变换后各个频带图像中相邻小波系数之间仍然存在着很强的相关性，利用余弦变换（DCT）可降低相关性并对图像能量进一步压缩。为此，先将视频进行小波变换，再进行余弦变换，依变换结果计算视频特征值。

1.3水印的生成

该值表示像素点的值可以被改变多少，此值与像素点位置无关，只与图像本身有关。实际上“最大噪声”值大的地方表示该区域可嵌入更多的水印信息，水印具有更强的鲁棒性；反之，若该值越小，则嵌入水印的鲁棒性较差。

2.2水印的嵌入与提取

水印嵌入时需注意：利用视频的一部分片段来计算视频特征，而水印不嵌入到此部分视频中，只嵌入到剩余的视频中，这样可以在水印嵌入前后保持特征值提取的同步。

共谋攻击是对视频水印特有的攻击形式，攻击者利用了视频数据的相关性来破坏水印，共谋攻击分两类。视觉上不同的视频中嵌入了相同的水印时，攻击者可以估算出水印，用嵌入了水印的视频减去估算出的水印可得到攻击后的视频，这是第1类共谋攻击。该文算法中由于将不同的水印分段嵌入到视频各帧中且嵌入区域无规律性，因此攻击者进行第一类共谋攻击不会成功。第2类共谋攻击是在大量视觉相同的视频中嵌入了不同的水印，攻击者平均各视频帧，可以估算出视频。该文算法中的水印嵌入到了平缓的区域，嵌入了较多的水印能力，水印不会被平均掉。

针对时间轴攻击，由于水印内容基于视频特征而不依赖于视频的三维结构，因此对于帧删除、帧插入、帧重组、随机帧抖动等时间轴攻击具有较强的抵抗能力。

MPEG压缩是水印必须经历的一种压缩，算法测试表明，当编码码率大于2 Mbps时，水印的正确提取率均为100%，当编码码率为2Mbps时的性能仍然较强，原因是水印嵌入在DCT域的中低频系数中，压缩时水印信息丢失的少。

3）算法的安全性分析

第一种情况：如果攻击者估计出了水印，将水印嵌入到他自己的视频中，检测时只要利用密钥key2，key3，key4将水印信息分离，得出视频特征值，将特征值和原始视频的特征值做比较，若错误比特率小于一定的阈值，说明合法广告客户的广告已经成功播出。

第二种情况：也是最坏的情况，如果攻击者估计出了水印，而且知道水印算法，用他自己的视频特征值代替合法用户的视频特征值，则他必须估算出key2，key3，key4。而文献7中指出key2，key3，key4的密钥空间分别大于1012，1015，1016，整个密钥空间大于1047，通过蛮力攻击密钥是不可能的，因此算法是安全的。

算法除了保证水印的安全性外，也必须保证视频特征值的安全性，因为加入了水印后的视频要经过各种攻击之后，才能提取和检测水印。该文对300帧的news视频求取了128位的视频特征值，经过MPEG压缩（压缩比为36.4）后重新计算特征值，只有1bit的错误。同样进行时间轴攻击、加噪后的视频特征值与攻击前完全一致。

4）算法的实时性

广播监听中对水印的实时性要求较高，对JAWS算法和本文算法进行了仿真实验。JAWS算法从连续20帧视频中提取水印需要3.12秒，该文算法为3.54秒。从提取的水印中分离视频特征值再与原始视频特征值进行比较的时间是2.13秒，合计花费5.67秒。

5 结束语

针对广播监视应用中对水印的安全性和鲁棒性要求，该文提出一种基于视频特征值的水印算法，自适应的选取嵌入区域，算法具有好的实时性，实现了盲检测。理论分析和实验结果表明本算法可进行视频认证及版权保护，抗攻击能力强，具有好的应用前景。

参考文献：

[1] 田虎.视频水印算法及其在广播电视业务中的应用[D].济南：山东大学， 2011.

[2] 刘丽，彭代渊.一种新的适用于广播监听的安全视频水印算法[J].计算机学报，2009年，32（11）：2239-2246.

[3] 孙圣和，陆哲明，牛夏牧，等. 数字水印技术及应用[M].北京： 科学出版社， 2004：354-385，578-634.

[4] Karen Su，Deepa Kundur，Dimitrios Hatzinakos. Spatially localized image-dependent watermarking for statistical invisibility and collusion resistance：IEEE Transactions on Multimedia，2005 [C]. IEEE Circuits & Systems Society，2005.

[5] Budhia U， Kundur D， Zourntos T. Digital video steganalysis exploiting statistical visibility in the temporal domain：IEEE Transactions on information forensics and security，2009[C]. IEEE Signal Processing Society，2009.

[6] 刘丽. 安全视频水印关键技术与应用研究[D]. 成都：西南交通大学， 2009.

[7] 和红杰，陈帆.自嵌入水印算法的安全性分析[J].电子学报， 2007，35（3）：557-562.