一种自适应的数字图像信息隐藏算法

第２５卷第９期　２００８年９月　计算机应用与软件　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ　ａｎｄ　Ｓｏｆｔｗａｒｅ　Ｖｏ１．２５　Ｎ０．９　Ｓｅｐ．２００８　一种自适应的数字图像信息隐藏算法　司银女　康宝生　（西北大学信息科学与技术学院陕西西安７１００６９）　摘要　给出一种新的自适应数字图像信息隐藏算法。在传统混合算法的基础上，根据公开图像本身的像素分布和颜色特点，对　混合系数进行改变。算法结合图像的局部特征，充分利用人类视觉的各种掩蔽特性自适应地嵌入秘密信息，对原图像所作的改变具　有很好的不可见性。算法简单、信息隐藏量大，且具有一定的鲁棒性。　关键词　自适应峰值信噪比数字图像置乱数字图像隐藏方差熵　Ａ　ＮＥＷ　ＡＤＡＰＴＩＶＥ　ＡＬＧＯＲＩＴＨＭ　ＯＮ　ＤＩＧＩＴＡＬ　ＩＭＡＧＥ　ＩＮＦｏＲＭＡＴＩｏＮ　ＨＩＤＩＮＧ　Ｓｉ　Ｙｉｎｎｆｉ　Ｋａｎｇ　Ｂａｏｓｈｅｎｇ　（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ　７１００６９，Ｓｈａａｎｘｉ，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ａ　ｎｅｗ　ａｄａｐｔｉｖｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｏｎ　ｄｉｇｉｔａｌ　ｉｍａｇｅ　ｉＩｌｆｏｒｍａｔｉ０ｎ　ｈｉｄｉｎｇ　ｉｓ　ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ｍｉｘｅｄ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．ｉｔ　ｉｓ　ｃｏｎｃｅｒｎｅｄ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｐｕｂｌｉｃ　ｉｍａｇｅ　ｐｉｘｅｌ　ｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｉｔｓ　ｏｗｎ　ｃｏｌｏｒ　ｃｈａｒａｃｔｅｒ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｉｍａｇｅ　ａｎｄ　ｃｈａｎｇｅｓ　ｔｈｅ　ｍｉｘｅｄ　ｃｏｅｆｉｃｉｆｅｎｔ．Ｃｏｎｃｅｒｎｅｄ　ｗｉｔｈ　ｉｍａｇｅ＂ｓ　ｐａｒｔｉａｌ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ　ａｎｄ　ｆｕｌｌｙ　ｕｓｉｎｇ　ｈｕｍａｎ　ｖｉｓｕａｌ　ｓｙｓｔｅｍ　ｗｈｉｃｈ　ｈａｓ　ｖａｒｉｏｕｓ　ｓｈｅｈｅｒ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｔｈｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ａｄａｐｔｉｖｅｌｙ　ｅｍｂｅｄｓ　ｔｈｅ　ｉｍａｇｅ　§ｈｉｄｉｎｇ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ａｎｄ　ｈａｓ　ａ　ｇｏｏｄ　ｉｎｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ　ｉｎ　ｃｈａｎｇｅｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｏｌｄ　ｉｍａｇｅ．Ｔｈｅ　ａｐｐｒｏａｃｈ　ｉｓ　ｅａｓｙ　ａｎｄ　ｈａｓ　ｌａｒｇｅ　ｃａｐａｃｉｔｙ　ｏｆ　ｈｉｄｉｎｇ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｗｉｔｈ　ｇｏｏｄｉｓｈ　ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ．　Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｐｅａｋ　ｓｉｇｎａｌ　ｔｏ　ｎｏｉｓｅ　ｒａｔｉｏ　Ｄｉｇｉｔａｌ　ｉｍａｇｅ　ｓｃｒａｍｂｌｉｎｇ　Ｄｉｇｉｔａｌ　ｉｍａｇｅ　ｈｉｄｉｎｇ　Ｓｑｕａｒｅ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　Ｅｎｔｒｏｐｙ　分布特点，隐藏的效果在视觉上存在一定的局限。李长河等　０　引　言　随着Ｉｎｔｅｒｎｅｔ技术与多媒体技术的飞速发展，数字化信息以　不同的形式在网络上方便、快捷地传输，在数字信息与网络给人　们带来方便的同时，也给人们带来了隐患。这些隐患包括敏感　提出信息隐藏算法虽然考虑到公开图像自身的灰度分布，但采　用将秘密信息隐藏在最不重要位的方法，给隐藏量带来了很大　的限制。目前文献中有关信息基于混合算法的信息隐藏技术主　要集中在灰度图像范围内，对彩色图像的隐藏比较少见。　鉴于此，本文基于一次Ｂ６ｚｉｅｒ曲线，给出一种融合参数随公　的信息可能轻易地被窃取、篡改、非法复制和传播等。因此，信　息的安全与保密显得越来越重要，信息安全已经成为人们关心　的焦点，也是当前信息领域研究的热点之一ｌｌ　ｊ。　数字图像信息隐藏算法主要有空间域算法和变换域算法。　置乱和混合都是空间域算法。置乱变换是使原图像的轮廓变得　模糊、灰度值变得均匀，它主要用来对图像进行预处理。基于融　开图像灰度分布的变化而变化的信息隐藏算法，取得了预期的　隐藏和提取效果。本文将算法应用到灰度图像的基础上进一步　扩展，应用到彩色图像的信息隐藏中，同样取得了预期的效果。　算法原理简单、融合图像质量较已有算法有很大的改善，且具有　一定的鲁棒性。算法安全性由置乱的安全性保证。　合的数字图像信息隐藏算法，具有隐藏信息量大、计算简单、易　实现、恢复质量好等特点。基于混合的数字图像信息隐藏的文　献已出现很多，丁玮　等提出利用Ｂｅｒｓｔｅｉｎ多项式基于函数对ｎ　１基于ＨＶＳ的视觉特性　人的视觉系统对平滑区变化很敏感，视觉阈值较低，只能嵌　入少量的秘密信息；随着频率的增高，人眼对景物的分辨率会迅　速降低。因此，对属于高频部分的图像边缘的亮度误差不敏感，　＋１幅图像进行融合的方法。张贵仓等　提出基于迭代混合的　数字图像信息隐藏技术实质上是重复一次Ｂ６ｚｉｅｒ曲线融合两幅　图像或在多幅图像之间多次利用一次Ｂｒｚｉｅｒ曲线达到隐藏一幅　秘密图像的目的。张大奇等　提出基于ｎ次有理Ｂｒｚｉｅｒ曲线、　可以嵌入适当强度的秘密信息；而人眼对于纹理区域的灰度变　化很不敏感，视觉阈值相对最高，可嵌入较多的秘密信息。根据　阶［ｎ／ｎ］型ＲＢ曲线、附权［ｎ／ｎ］型ＲＢ曲线将一幅秘密图像隐　藏于ｎ幅公开图像中的融合算法等等。这些算法都只是考虑改　变融合算法来提高信息隐藏的质量，没考虑公开图像本身灰度　收稿日期：２０ｏ７—０３—１４。陕西省自然科学基金（２ｏ０５Ａ１４）。司银女，硕　士，主研领域：数字图像置乱，信息隐藏，数字水印。　维普资讯 http://www.cqvip.com

５０　计算机应用与软件　２００８生　图像的像素分布和灰度特点，对图像按视觉敏感度进行分块，先　Ｓｔｅｐ７用实验的方法选取合适的ｍ值，使得，＝ｎ／ｍ，ｒ∈　将图像分成大小相同的子块，然后利用子块的熵值和方差值将　其分为平滑块、边缘块和纹理块。熵值较小的块是平滑块，熵值　较大的是边缘块和纹理块；方差较大的是边缘块，方差较小的是　纹理块。基于人眼视觉系统的此特性，可在上述的不同分块中　［０，１］作为参数时实验能达到最好的效果。　在上述计算过程中，我们对Ｍ　Ｘ　Ｎ的图像进行处理，本文考　虑到图像中Ｐ　．　一　～Ｐ　＿ｌ　一＿　和　Ｐ０．　一　和Ｐ　ＰＭ一　＿ｌ　一ｌ　没有下对角　元素，这里令这些像素点的Ｉ　ｄＩ值为它上对角元素的１ｄｌ值，而　。既没有上对角也没有下对角，这里令：　，Ⅳ一１＝（Ｐｏ，Ⅳ２＋　１．ｏ＝（Ｐ　２．ｏ＋ＰＭ一１．１）／２，　选择不同的融合参数值，达到视觉隐秘效果。　人眼对于亮度的敏感度具有非线性特性，在平均亮度大的　区域，人眼对亮度误差不敏感；对于亮度较小的区域的灰度误差　则较敏感。因此可以将某一像素块周围较大的区域的平均灰度　Ｐ　）／２将计算得到的结果按照下述对１　ｄＩ的划分：［０，７］、　［８，１５］、［１６，３１］、［３２，６３］、［６４，１２７］、［１２８，２５６］，来确定对应　的ｎ１：１…１　２　３、４、５。　作为该块的平均亮度的参考值对混合系数进行调整。　对于像素本身灰度值的不同，人眼敏感程度也有所不同。　计算　和　时本文考虑的是４　Ｘ４像素块的平均灰度值。　当平均灰度值在［０，３１］、［３２，１９１］、［１９２，２５６］时，其对应的ｎ　分别为２、１、２。当平均灰度值小于等于１２８时，ｎ　＝１，灰度值大　对于高灰度区和低灰度区的敏感度较低，对于中等灰度区的敏　感度就有所增加。这一点也是调整混合系数所要考虑的因素。　人眼对不同角度的空间频率视觉　信号的影响也不同，对在垂直和水平方　向的频率具有较强的视觉响应，而在对　Ｒ　于１２８时，ｎ４＝２。把ｎ。和ｎ４的值分别附给像素块中的每个像　素。　在计算ｎ　时，我们采用对４　ｘ４图像分块进行计算，其中方　差和熵的计算公式如下：　角线方向的频率响应则显著下降。因　此，在考虑像素灰度的变化时，应考虑　对角线方向的像素对灰度的变化，如图　１所示。　＼　＼　Ｂ＋ｌ　｛ｆ　Ｓ　【Ｈ（　）＝一　ｐ（　）ｌｏｇ　Ｐ（　）　一　刍　ｌ　综上所述，为了得到质量更高的隐　图１对角线方向　这样将计算得到的熵值Ｈ小于８．５的认为是平滑块，熵值　大约等于８．５但方差Ｓ的值大于１Ｏ的块认为是边缘块，剩下的　方差值小于等于１Ｏ的块认为是纹理块，它们所对应的　的值分　别为０、１、２。将属于各块的１６个像素的ｎ３值全部用这个块所　对应的　值得到。　藏图像。必须把像素与图像在该处的局部特性相联系！将人类　视觉系统的各种掩蔽特性渗透到整个掩藏系统中。考虑到像素　灰度在对角方向的变化以及表１所示的各相关项来确定每个像　素点的｝昆合系数，即可实现自适应地隐藏秘密信息。　表１像素的混合参数相关项　在ｓｔｅｐ７中所说的实验能达到的最好结果是指混合图像和　恢复图像的效果综合能够得到视觉和数值上的最好。本文中选　取ｍ＝１００。至此我们得到各像素点的混合参数。　参　图像子块类型　背景　亮　像素本身灰度（彩色　图像为各颜色分量值）　低　高　如果所处理的图像为彩色图像，则上述各步中计算的值都　应是在彩色图像颜色各分量上分别计算得到，然后根据实验选　取适当的ｍ，得到最佳的实验效果。　考　项　平滑　边缘　纹理　暗　混合　Ｃ参数　】　２信息隐藏　Ｃ２　Ｃ３　Ｂ１　Ｂ２　Ｇ】　基于上节的算法可计算得到混合参数ｒ，本节以ｒ作为混合　表中Ｃ１＜Ｃ２＜Ｃ３；Ｂ　＜Ｂ２；Ｇ１＜Ｇ　。基于上述对人眼视觉　参数对两幅图像进行混合，其混合步骤如下：　１）对数字图像进行置乱预处理。　２）应用一次Ｂ６ｚｉｅｒ曲线的图像融合方法，进行两幅图像的　融合。即应用下面的公式：　系统的分析，下面给出计算混合参数的具体步骤：　Ｓｔｅｐｌ顺序计算每个像素对（Ｐ　，Ｐ　）（其灰度值分别为　ｇ　，ｇ　）中两个像素的灰度差，即：ｄ＝ｇ　一ｇ　，若为彩色图像，　则要分别计算每个像素对中各颜色分量的差值，即ｄ　＝　的红绿蓝分量值。　一　ｒ　，　＝　＋　一　，ｄ３＝ｂ　～ｂ　；其中ｒ，ｇ，ｂ分别为各像素点对应　Ｐ　＝（１一ｒ）　＋ｒＰ１　ｒ∈［０，１］　这里Ｐｏ为公开图像，Ｐ　为置乱后的秘密图像，Ｐ　为混合图像。　置乱处理的最好方法是采用无失真的置乱算法，本文采用　文献［８］所给方法。当然也可以采用其他无失真的置乱处理，　这不是本文所讨论的重点。　图像恢复的过程是图像隐藏的逆过程，不再赘述。　Ｓｔｅｐ２根据ｌ　ｄ１判断每个像素对的灰度差所在的子区问，　确定基准混合系数参考值ｎ　；　Ｓｔｅｐ３计算该像素对周围若干像素的平均灰度值作为背　景亮度的参考值，确定其可调整的混合系数参考值　：；　Ｓｔｅｐ４根据该像素对所在的图像分块的属性（平滑、边缘、　纹理），确定其可调整的混合系数参考值　；　Ｓｔｅｐ５根据各像素本身所处的灰度区，确定其对该块可调　３仿真实验及分析　３．１灰度图像实验结果　本文在计算混合系数ｒ时采用的ｍ值为１００，因此得到的　混合系数值的范围是［０，０．０７］。实验中选择的标准的Ｌｅｎｎａ图　整的混合系数参考值ｎ４；　Ｓｔｅｐ６计算ｎ＝　＋　＋　考值；　，作为最终的混合系数参　像为公开图像，Ｃａｔ图像为秘密图像，利用上面的隐藏算法得到　维普资讯 http://www.cqvip.com 第９期　的实验结果如图２所示。　司银女等：一种自适应的数字图像信息隐藏算法　棒性较弱。　５ｌ　■一一　■　图２灰度图像的隐藏和恢复　图２中（ａ）为公开图像，（ｂ）为秘密图像，（Ｃ）为得到的混合　图像，其峰值信噪比为ＰＳＮＲ＝３６．４０８４，（ｄ）为用固定混合系数　０．０４进行实验得到的混合图像。虽然用固定混合参数得到的　混合图像的峰值信噪比比本文的高，但它将整幅图像的所有像　素做相同的混合后，使得整幅图像的灰度都变暗，这使得从视觉　上图（ｃ）更加自然、更加隐秘，（ｅ）为恢复后的秘密图像，其峰值　信噪比为ＰＳＮＲ＝３０．７９５３。虽然峰值信噪比并不能用来完全衡　量两副图像的相似度　，但在一定的程度上，混合图像的峰值　信噪比高，说明秘密图像的隐藏效果比较好，恢复的秘密图像的　峰值信噪比高，说明恢复图像的质量较高。　３．２彩色图像实验结果　下面针对彩色图像应用本文中介绍的方法来进行实验，公　）１％椒盐噪声的陇复图像　们】％乘性噪声的恢复　开图像我们采用的是１２８×１２８的ｌｅｎｎａ彩色图像，秘密图像采　用１２８×１２８的ｃａｔ图像。实验结果如下：　在实验的过程中，先分别计算公开图像的红、绿、蓝三个分　量的的混合系数值，然后将秘密图像的红、绿、蓝矩阵分别按照　本文所介绍的方法隐藏在公开图像的红、绿、蓝三个分量三个分　量矩阵中，把得到的三个矩阵分别记为Ｒ、Ｇ、Ｂ。将该三个分量　圈像　塘）０叭％乘性噪声的慨复图像　图４混合图像受到各种攻击后的恢复图像　作为同一幅图像的三个分量显示出来，得到最后的混合图像；秘　密图像的提取过程和混合过程正好相反。方法和灰度图像的方　法相同，在彩色图像的信息隐藏过程中，没有加入置乱的过程，　这里予以说明。　５　结论　传统的数字图像混合算法都是在改变混合算法的基础上实　现的，其混合参数都是不变的。本文则是在改变混合参数的基　础上进行，混合算法仍然很简单，应用一次Ｂ６ｚｉｅｒ曲线。由于本　文考虑到了公开图像自身的像素分布特点，得到的混合图像在　视觉上具有很好的隐蔽性。由于混合算法仍然采用的是传统的　４安全性分析　图像信息隐藏系统必须具有一定的抗攻击性。为了考察本　文中算法的抗攻击性，下面对本文提出的算法得到的混合图像　进行剪切、加噪等抗攻击实验。图３是混合图像在各种攻击下　混合算法，所以仍然没有解决传统｝昆合算法对高斯噪声和乘性　噪声攻击鲁棒性弱的局限。在以后的研究中，应该在提高对抗　高斯噪声和乘性噪声攻击方面进行改善。　本文解密算法恢复的图像。由混合图像经过各种不同的攻击后　恢复的图像质量可以看出（图４），本文提出的加密算法在混合　参考文献　图像受到剪切攻击和增加椒盐噪声时，恢复的秘密图像具有较　好的鲁棒性。而经受高斯噪声和乘性噪声攻击时隐藏算法的鲁　［１］Ｂｅｎｄｅｒ　Ｗ，Ｇｒｕｈｌ　Ｄ，Ｍｏｒｉｍｏｔｏ　Ｎ，ｅｔ　ａ１．Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ　ｆｏｒ　ｄａｔａ　ｈｉｄｉｎｇ．ＩＢＭ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｊｏｕｒｎａｌ［Ｊ］．１９９６，３５（３，４）：３１３—３３５．（下转第１２１页）　维普资讯 http://www.cqvip.com

第９期　加速比，记为Ｓ　。　边小凡等：ＥＡＩ中对Ｗｅｂ服务的访问性能的改进研究　１２１　企业一生控　缓存　ＳＡＰ一企业　传统　ＳＡＰ一企业　缓存　３．８６　１２．６１　６．８３　０．１４　２．９３　Ｏ．１４　１．１Ｏ　定义３　请求所需要的信息在缓存中找到的概率即命中　率，用　表示。　系统平均响应时间可以表达为：　＝１．８５　Ｔｉ＋（　＋（１一（　）（Ｔｂ＋　）＋　１　式中　为系统获得请求信息所需的平均时间，　为获取一个缓　从表３可以看出，弓１进缓存后，不论是系统内子系统间还是　存信息所需的平均时间，　为到原始服务器获取请求的响应所　需的平均时间，　为在缓存中保存一个响应信息所需的平均时　间，　。为发送响应所需要的平均时间。　系统与外系统间，响应时间都有明显的缩短，提高了整体系统访　问ＷＥＢ服务的效率。但我们从测试数据中还能观察到：相对于　系统内子系统间来说，系统与外系统问这种情况下采用缓存比　系统加速比可以表达为：　传统方式更能提高系统的响应时间，如果在ＷＳＣａｃｈｅ中采用优　＋　＋　＋　先级来区分系统内子系统间和系统与外系统间两种情况，那么　一　＋　＋（１一咖）（　＋　）＋　将会对整体的性能有进一步的提升。　显然，　、　为一个基本不变的时问，并且相对于系统响应　时间基本可以忽略不计，公式可等价变换为：　３　结论　＋　＋　十　一Ｔｉ＋　＋（１一　）（　＋　）＋　１　长期以来ＥＡＩ中访问ＷＥＢ服务存在比较严重的性能问　＋　题，本文通过在系统总体设计中加入缓存、在本地配置ＷＥＢ服　＋（１一　）（　＋　）　务的访问策略等，较好解决了时间不相关性ＷＥＢ服务和弱时间　１　相关性ＷＥＢ服务，一定程度上在本地模拟了ＷＥＢ服务的调用、　（ｂ・　小　执行，从而对系统访问ＷＥＢ服务的整体性能有比较好的提升。　１　参考文献　＋　一　，　卜　。　‘　［１］柴晓路，梁宇奇．Ｗｅｂ　Ｓｅｒｖｉｃｅｓ技术架构和应用［Ｍ］．北京：电子工　业出版社，２００３．　并且，　相对于　＋　来说要小得多，因此公式可进一步　［２］Ｎａｖｅｅｎ　Ｂａｌａｎｉ．使用Ｊ２ＥＥ技术设计面向服务的体系结构框架［ＥＢ／　变换为：　ＯＬ　ｊ．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ一１２８．ｉｂｍ．ｃｏｍ／ｄｅｖｅｌｏｐｅｒｗｏｒｋｓ／ｃｎ／ｗｅｂ—ｓｅｒｖｉｃｅｓ／　１　１　ＷＳ—ｄｅｓｉｇｎｓｏａ／，２００４．　［３］Ｂｒｉａｎ　Ｄ　Ｇｏｏｄｍａｎ．用高速缓存加速您的Ｗｅｂ服务［ＥＢ／ＯＬ］．ｈｆ＿　ｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｂｍ．ｃｏｍ／ｄｅｖｅｌｏｐｅｒｗｏｒｋｓ／ｅｎ／ｗｅｂｓｅ＊ｗｉｅｅｓ／ｗｓ．ｃａｃｈｌ／ｉｎ—　从式中可以看出，系统的加速比可近似由缓存的命中率直　ｄｅｘ．ｈｔｍｌ，２００３．　接算出。因此提高缓存的命中率可直接提高系统的加速比，同　［４］Ｙａｎ　Ｆａｎｇ　Ｒａｏ，Ｒｕ　Ｆａｎｇ，等．缓存中介模式规范：概述［ＥＢ／ＯＬ］．ｈｔ－　时根据测试数据得到的系统加速比可近似推知缓存的命中率，　ｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｂｍ．ｃｏｍ／ｄｅｖｅｌｏｐｅｒｗｏｒｋ／ｃｎ／ｗｅｂｓｅｒｖｉｏｅｓ／ｗｓ—ｓｏａ—ｅａｃｈｅｒｎｅｄ／ｉｎｄｅｘ．　这样就可以尝试不同的缓存配置策略由系统的测试数据得到较　ｈｔｍｌ　００６．　好的缓存命中率。　［５］Ｐｅｔｅｒ　Ｊ　Ｄｅｎｎｉｎｇ．Ｔｈｅ　Ｌｏｃａｌｉｔｙ　Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ［Ｊ］．Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｔｈｅ　２．２系统性能测试　ＡＣＭ，２００５，４８（７）：１９—２４．　［６］Ｂｅｌａｄｙ　Ｌ　Ａ．Ａ　ｓｔｕｄｙ　ｏｆ　ｒｅｐｌａｃｅｍｅｎｔ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ｆｏｒ　ｖｉｒｔｕａｌ　ｓｔｏｒ—ａｇｅ　ｅｏｍ—　中国石化天津润滑油分公司是中石化集团旗下一子公司，　ｐｕｔｅｒｓ［Ｊ］．ＩＢＭ　Ｓｙｓｔｅｍｓ，１９６６，５（２）：７８—１０１．　主要生产润滑油、润滑脂等产品，其企业的信息基础设施采用中　［７］Ｗａｙｎｅ　Ｍａｄｉｓｏｎ　Ａ，Ａｌａｎ　Ｐ　Ｂａｔｓｏｎ．Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　ｐｒｏｇｒａｍ　ｌｏｃａｌｉｔｉｅｓ　石化集团的ＳＡＰ，由于公司内部需要，以及ＳＡＰ在报表开发等方　［Ｊ］．Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ　ｏｆｔｈｅ　ＡＣＭ，１９７６，１９（５）：２８５—２９４．　面的诸多不便，公司将ＳＡＰ中的本公司数据迁移至本地后围绕　数据开发企业应用系统，其中就包括对ＢＯＭ（配方）信息的维　（上接第５１页）　护，由于公司内生产部门有自己的生产控制子系统需要ＢＯＭ信　ｌ　２］Ｐｅｔｉｔｅｏｌａｓ　Ｆ　Ａ　Ｇ，Ａｎｄｅｒｓｏｎ　Ｒ　Ｊ，Ｋｕｈｎ　Ｍ　Ｇ．Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｈｉｄｉｎｇ．Ｈｉｄｉｎｇ．　息来做生产计划，ＢＯＭ信息更新相对比较慢，因此企业应用系　Ａ　Ｓｕｒｖｅｙ［Ｊ］．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆＩＥＥＥ，１９９９，８７（７）：１０６２—１０７８．　统中将对ＢＯＭ信息的访问发布成ＷＥＢ服务的形式供生产控制　［３］丁玮，闫伟齐，齐东旭．基于置乱与融合的数字图像隐藏技术及其　子系统访问，同时企业应用系统中对ＢＯＭ等信息的维护采用每　应用［Ｊ］．中国图像图形学报，２０００，５（８）：６４４—６４９．　隔半小时对ＳＡＰ访问更新一次，表３是在企业应用系统与生产　［４］张贵仓，王让定，章毓晋．基于迭代混合的数字图像隐藏技术［Ｊ］．　控制子系统问（简称：企业一生控）、ＳＡＰ与企业应用系统问（简　计算机学报，２００３，２６（５）：５９６—５７４．　［５］张大奇．信息隐藏技术的研究与应用［Ｄ］．西安：西北大学硕士学　称：ＳＡＰ一企业）ＷＥＢ服务的各１００次随机调用执行且采用上文　位论文，２００６．　所述缓存策略统计得来，描述了通过传统的方式与本文设计的　［６］李长河，张永强，王君．一种新颖的图像自适应信息隐藏算法［Ｊ］．　方式之间的对比情况。　计算机应用，２００５，２５（５）：ｌ１３８—１１４４．　表３系统性能测试数据　［７］尤新刚，郭云彪，周琳娜．峰值信噪比不宜用来评价信息隐藏技术　类型　方式　平均响应时间（秒）　最决响应时间（秒）　系统加速比　［ｃ］．哈尔滨：第六届全国信息隐藏研讨会，２００６，８．　［８］司银女，康宝生．基于混沌序列和ＡＥＳ加密标准的数字图像置乱　企业一生控ｆ传统　４．２６　　＿１．３５　　ｆ［Ｊ］．西北大学学报：自然科学版．