基于0-1背包算法的社交网络行为隐写术

doi:10.12263/DZXB.20210742

电子学报 ›› 2022, Vol. 50 ›› Issue (3): 753-758.DOI: 10.12263/DZXB.20210742

基于0-1背包算法的社交网络行为隐写术

高鹏, 柴鹏翔, 郎俊()

东北大学计算机科学与工程学院，辽宁沈阳 110169

收稿日期:2021-06-10 修回日期:2021-08-11 出版日期:2022-03-25
- 通讯作者:
- 郎俊
- 作者简介:
- 高鹏男,1993年7月生于吉林省双辽市.现为东北大学计算机科学与工程学院硕士研究生.主要研究方向为信息安全技术. E-mail:2864521280@qq.com
  柴鹏翔男,1999年2月生于辽宁省鞍山市.现为东北大学计算机科学与工程学院硕士研究生.主要研究方向为信息安全技术.E-mail:2466887390@qq.com
  郎俊（通讯作者）男,1982年2月生于黑龙江省齐齐哈尔市.现为东北大学计算机科学与工程学院副教授，硕士生导师.主要研究方向为信息安全与对抗、生物医学成像、压缩感知及应用.
- 基金资助:
- 国家自然科学基金 (61202446); 教育部中央高校基本科研业务经费 (N150404004)

Behavior Steganography in Social Networks Based on 0-1 Knapsack Algorithm

GAO Peng, CHAI Peng-xiang, LANG Jun()

College of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110169, China

Received:2021-06-10 Revised:2021-08-11 Online:2022-03-25 Published:2022-03-25
- Corresponding author:
- LANG Jun
- Supported by:
- National Natural Science Foundation of China (61202446); Fundamental Research Funds for the Central Universities (N150404004)

摘要/Abstract

摘要：

随着社交网络的快速发展，利用人类行为实现信息隐藏成为当前隐写研究热点.本文提出一种基于0-1背包算法的社交网络下一对多行为隐写术.该算法将信息的传递方式由一对一变为一对多，通过引入0-1背包算法，提高了传输效率和传输方式的灵活性；加入CMI（Coded Mark Inversion）编码预处理，解决了传输大量连续相同比特秘密信息时有较高误码率的问题；发送者和每个接收者的有效共同好友数量得到降低，从而减少数据冗余.实验表明，该方案提高了社交网络下行为隐写的实用价值，有较高的安全性.

关键词: 信息隐藏, 隐写术, 行为, 行为信息隐藏, 社交网络, 0-1背包算法

Abstract:

Recently, using human behavior to hide secrecy has become the focus of steganography research. In this paper, we propose an one-to-many behavior steganography in social networks based on the 0-1 knapsack algorithm, which changes the information transmission mode from one-to-one to one-to-many, and introduces the 0-1 knapsack algorithm to improve the transmission efficiency and the flexibility of the transmission mode; the preprocessing of CMI (Coded Mark Inversion) coding is added to solve the high bit error rate problem when transmit a large number of continuous and the same secret information. The number of common friends of the sender and each receiver is reduced, therefore reducing data redundancy. The experimental analysis shows that this scheme improves the practical value of behavior steganography in social networks, and has high security.

Key words: information hiding, steganography, behavior, behavior steganography, social network, 0-1 knapsack algorithm

中图分类号:

TN918.91

高鹏, 柴鹏翔, 郎俊. 基于0-1背包算法的社交网络行为隐写术[J]. 电子学报, 2022, 50(3): 753-758.

Peng GAO, Peng-xiang CHAI, Jun LANG . Behavior Steganography in Social Networks Based on 0-1 Knapsack Algorithm[J]. Acta Electronica Sinica, 2022, 50(3): 753-758.

图/表 10

图1 点赞行为隐写

图2 基于0-1背包算法的一对多行为隐写

图3 0-1背包人员分配协议

图4 传递二值图的可行性分析

图5 传递灰度图的可行性分析

图6 接收端不同种掉线情况下的可行性分析

表1 数据集样本统计

数据集样本数	共同好友数
50	10
60	12
70	13
80	15
90	17

图7 安全性分析

表2 不同数据集下的安全性分析

数据集样本数	h	t₁
50	3	6435
60	4	125970
70	5	1081575
80	6	5852925
90	7	23535820
100	8	76904685

表3 假冒攻击下的安全性测试

$r 1$	$r 2$	$r 3$	$p 2$ （%）	$p 3$ （%）	$p 4$ （%）
3	2	1	20.1	19.7	60.2
3	2	2	7.2 3.0	20.3 7.0	39.2 23.3
4	2	1	14.2	14.6	71.2
4	2	2	5.3 1.5	14.0 3.0	55.7 20.5

表3 假冒攻击下的安全性测试

$r 1$	$r 2$	$r 3$	$p 2$ （%）	$p 3$ （%）	$p 4$ （%）
3	2	1	20.1	19.7	60.2
3	2	2	7.2 3.0	20.3 7.0	39.2 23.3
4	2	1	14.2	14.6	71.2
4	2	2	5.3 1.5	14.0 3.0	55.7 20.5

参考文献 15

1	LIS, ZHANGX. Towards construction based data hiding: from secrets to fingerprint images[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2019, 28(3): 1482‑1497.
2	EVSUTINO O, MELMANA S, MESHCHERYAKOVR V. Digital steganography and watermarking for digital images: a review of current research directions[J]. IEEE Access, 2020, 8: 166589‑166611.
3	WANGZ, ZHANGX, YINZ. Joint cover-selection and payload-allocation by steganographic distortion optimization[J]. IEEE Signal Process Lett, 2018, 25(10): 1530‑1534.
4	DUTTAH, DASR K, NANDIS, et al. An overview of digital audio steganography[J]. IETE Technical Review, 2020, 37(6): 632‑650.
5	PANTICN, HUSAINM I. Covert botnet command and control using twitter[C]//Michael Ley. Proceedings of the 31st Annual Computer Security Applications Conference. Los Angeles: Associine for Computer Mair coolinghinery, 2015: 171‑180.
6	LIS, HOA T S, WANGZ, et al. Lost in the digital wild: hiding information in digital activities[C]//Shujun Li. Proceedings of the 2nd International Workshop on Multimedia Privacy and Security. Toronto, Canada: Associine for Computer Mair Coolinghinery, 2018: 27‑37.
7	ZHANGX. Behavior Ssteganography in Social Network[M]. Taiwan, China: Springer International Publishing, 2017: 21‑23.
8	HUF. A probabilistic solution discovery algorithm for solving 0-1 knapsack problem[J]. International Journal of Parallel, Emergent and Distributed Systems, 2018, 33(6) : 618‑626.
9	赵晓东, 程煜洋, 左磊, 方圆. 基于FPGA的CMI编解码设计[J]. 现代信息科技, 2020, 4(19): 35‑37.
	ZHAOXiaodong, CHENGYuyang, ZUOLei, FANGYuan. Design of CMI CODEC based on FPGA[J]. Modern Information Technology, 2020, 4(19): 35‑37. ( in Chinese)
10	SUBRAMANIANB, YESUDHASH R, ENOCHG J. Channel-based encrypted binary arithmetic coding in wireless sensor networks[J]. Ingénierie des Systèmes d'Information, 2020, 25(2): 199‑206.
11	鄢莉.0-1背包问题的算法决策分析[J].电脑知识与技术, 2020, 16(04): 259‑264.
	YANLi. Algorithmic decision analysis of 0-1 knapsack problem[J]. Computer Knowledge and Technology, 2020, 16(04): 259‑264. (in Chinese)
12	韩雪娟,李国东.动态猫变换和混沌映射的图像加密算法[J].计算机工程与设计, 2020, 41(08): 2381‑2387.
	HANXue-juan, LIGuo-dong. Dynamic cat transformation and chaotic mapping image encryption algorithm[J]. Computer Engineering and Design, 2020, 41(08): 2381‑ 2387. (in Chinese)
13	张文金,覃仲宇,冯钊,刘嘉奇,刘纬,唐锡南.大数据下的web暴力破解攻击检测[J].深圳大学学报(理工版), 2020, 37(S1): 44‑49.
	ZHANGWenjin, QINZhongyu, FENGZhao, LIUJiaqi, LIUWei, TANGXinan. Big data analysis for detection of web brute-force attack[J]. Journal of Shenzhen University Science and Engineering), 2020, 37(S1): 44‑49. ( in Chinese)
14	HUY, WANGZ, ZHANGX. Steganography in social networks based on behavioral correlation[J]. IETE Technical Review, 2020, 38(1): 93‑99.
15	KANTARTOPOULOSP, PITROPAKISN, MYLONASA, et al. Exploring adversarial attacks and defences for fake twitter account detection[J]. Technologies, 2020, 8(4): 64.

[1]	邓海刚, 王传旭, 李成伟, 林晓萌. 深度学习框架下群组行为识别算法综述[J]. 电子学报, 2022, 50(8): 2018-2036.
[2]	王飞扬, 冀鹏欣, 孙笠, 危倩, 李根, 张忠宝. 一种基于深度学习的动态社交网络用户对齐方法[J]. 电子学报, 2022, 50(8): 1925-1936.
[3]	穆磊, 王鹏. 量子启发式优化算法的尺度动态调速机制[J]. 电子学报, 2022, 50(7): 1664-1673.
[4]	姜奇, 文悦, 张瑞杰, 魏福山, 马建峰. 面向智能手机的自适应触屏持续认证方案[J]. 电子学报, 2022, 50(5): 1131-1139.
[5]	佘维, 霍丽娟, 刘炜, 张志鸿, 宋轩, 田钊. 一种可隐藏敏感文档和发送者身份的区块链隐蔽通信模型[J]. 电子学报, 2022, 50(4): 1002-1013.
[6]	王志晓, 张磊, 孙成成, 芮晓彬, 黄珍珍, 张孙贤. 基于社区划分与连边逆序放回的网络分解算法[J]. 电子学报, 2022, 50(3): 540-547.
[7]	马百腾, 张士伟, 高常鑫, 桑农. 面向行为边界框生成的端到端时间全局相关网络[J]. 电子学报, 2022, 50(10): 2452-2461.
[8]	陈帆, 屈凌峰, 原长琦, 和红杰. 基于有序等价划分的冗余空间转移图像加密安全性分析[J]. 电子学报, 2021, 49(4): 665-671.
[9]	王传旭, 薛豪. 基于GFU和分层LSTM的组群行为识别研究方法[J]. 电子学报, 2020, 48(8): 1465-1471.
[10]	胡正平, 刁鹏成, 张瑞雪, 李淑芳, 赵梦瑶. 3D多支路聚合轻量网络视频行为识别算法研究[J]. 电子学报, 2020, 48(7): 1261-1268.
[11]	丰艳, 张甜甜, 王传旭. 基于伪3D残差网络与交互关系建模的群组行为识别方法[J]. 电子学报, 2020, 48(7): 1269-1275.
[12]	王涛, 陈鸿昶. 全要素SDN指纹攻击及其模糊混淆防御机制研究[J]. 电子学报, 2020, 48(6): 1213-1219.
[13]	宋宇琦, 高旻, 李骏东, 荣文戈, 熊庆宇. 网络欺凌检测综述[J]. 电子学报, 2020, 48(6): 1220-1229.
[14]	桑海峰, 赵子裕, 何大阔. 基于循环区域关注和视频帧关注的视频行为识别网络设计[J]. 电子学报, 2020, 48(6): 1052-1061.
[15]	王传旭, 胡小悦, 孟唯佳, 闫春娟. 基于多流架构与长短时记忆网络的组群行为识别方法研究[J]. 电子学报, 2020, 48(4): 800-807.

基于0-1背包算法的社交网络行为隐写术

Behavior Steganography in Social Networks Based on 0-1 Knapsack Algorithm

RichHTML

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 10

参考文献 15

相关文章 15

编辑推荐

Metrics