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基于卷积神经网络的网络隐写分析方法研究隐写术是一种将秘密信息隐藏在其他媒体中的技术。
而网络隐写则是将秘密信息隐藏在网络数据流中的一种隐写术。
网络隐写的研究一直备受关注，因为它可以用于隐蔽通信和信息安全中。
近年来，卷积神经网络（CNN）在图像处理和模式识别等领域取得了巨大的成功。
CNN 具有强大的特征提取能力和对图像数据的高效处理能力，这使得它成为了研究网络隐写分析方法的一个有力工具。
本文将重点研究基于卷积神经网络的网络隐写分析方法，分析其原理和应用。
一、网络隐写的基本原理网络隐写是将秘密信息嵌入网络数据流中，使得正常的网络传输过程中不易被察觉。
传统的网络隐写方法包括LSB（最低有效位）隐写和文本隐写等，但这些方法容易被攻击者检测和破解，因此需要更加先进的网络隐写分析方法来进行检测和防范。
二、卷积神经网络在网络隐写分析中的应用1. 图像隐写分析卷积神经网络在图像隐写分析中是非常有用的工具。
它可以通过训练来学习图像中隐藏信息的特征，并且通过卷积层和池化层等操作来提取图像的特征。
利用这些特征，可以构建一个有效的图像隐写分析模型，用于检测图像中是否携带了隐藏信息。
1. 特征提取卷积神经网络可以通过多层卷积和池化操作来提取网络数据中的隐藏信息特征。
通过训练，可以使得网络学习到有效的隐藏信息特征，从而为后续的分析和检测提供支持。
2. 模型训练在研究基于卷积神经网络的网络隐写分析方法时，需要进行大量的模型训练。
通过构建大规模的数据集，并且使用卷积神经网络进行学习和训练，可以得到一个高效的网络隐写分析模型。
3. 鲁棒性分析对于基于卷积神经网络的网络隐写分析方法，需要进行鲁棒性分析。
即在面对各种隐写技术和攻击手段时，网络隐写分析方法能够保持较高的检测准确率和鲁棒性，不易被攻击者绕过。
四、研究展望基于卷积神经网络的网络隐写分析方法在信息安全领域有着广阔的应用前景。
随着网络隐写技术的不断发展和改进，基于卷积神经网络的网络隐写分析方法也需要不断创新和完善。
隐写术技术在网络隐私保护中的应用研究随着互联网的迅速发展和普及，网络隐私保护的问题也日益成为人们关注的焦点。
隐写术技术作为一种有效的信息隐蔽方法，已经在网络隐私保护中得到广泛应用。
本文将对隐写术技术在网络隐私保护中的应用进行研究和探讨。
一、隐写术技术概述隐写术技术是一种利用隐写术手段将信息隐藏到其他无关信息中的技术。
它通过在数据的外部嵌入信息，使得这些信息在没有特殊解码手段的情况下不易被察觉和破解。
隐写术技术主要有文本隐写、图像隐写、音频隐写等多种形式，可以根据具体需求选择适合的技术。
二、隐写术技术在网络隐私保护中的应用1. 信息传输安全在网络通信中，信息的传输安全是至关重要的。
隐写术技术可以将敏感信息嵌入到无关紧要的数据中，使得黑客无法轻易发现和破解。
例如，可以将账号密码嵌入到图片或音频文件中进行传输，从而保护账号密码的安全。
2. 水印技术保护隐私隐写术技术还可以应用于网络隐私的保护，例如通过将个人信息嵌入到图片或文档文件中的隐写术技术，来保护个人隐私。
这种技术可以对电子文档或图片进行水印处理，使得个人信息在传输和共享过程中不易被泄露。
3. 数据丢失恢复隐写术技术可以用于数据丢失恢复，在数据传输中发生丢失或损坏时，可以通过隐写术技术将原始数据信息嵌入到其他数据中，从而实现数据的恢复。
这种技术可以提高数据传输的可靠性和完整性。
4. 版权保护在互联网上，盗版和侵权问题严重威胁着版权所有者的权益。
隐写术技术可以应用于版权保护，将版权信息嵌入到数字媒体文件中，从而有效防止盗版行为。
5. 网络流量分析防护隐写术技术可以防止黑客对网络流量进行分析和监测。
通过将信息隐藏在其他无关数据中，可以有效避免黑客对网络流量的追踪和控制，从而提高网络安全性。
三、隐写术技术在网络隐私保护中的挑战尽管隐写术技术在网络隐私保护中有着广泛的应用，但也存在一些挑战和问题需要解决。
1. 安全性问题隐写术技术本身也可能被黑客利用，嵌入的信息可能会被恶意解码或破解。
信息隐藏技术是当今数字化时代中的一项重要技术。
隐写分析方法是对这一技术进行深入研究的关键领域之一。
本文将从隐写分析的定义、应用领域、常用方法以及应对隐写分析的挑战等方面进行探讨，以期对信息隐藏技术中的隐写分析方法有更深入的理解。
一、隐写分析的定义隐写分析是指通过对数据进行分析，识别和还原隐藏在其中的信息的过程。
隐写分析的目的是揭示出现在数据中并不可见的信息，从而发现隐藏的嫌疑或有价值的信息。
隐写分析的研究对象可以是图像、音频、视频等各种形式的媒体文件，也可以是其他类型的数据。
二、隐写分析的应用领域隐写分析在现代社会的安全领域有着广泛的应用。
例如，在反恐领域，隐写分析被用于检测恐怖分子使用图像、音频等文件进行隐藏信息传递的行为。
在网络安全领域，隐写分析可以用于检测隐秘通信、恶意代码隐藏等威胁。
此外，隐写分析在取证调查、版权保护等领域也有着重要的应用。
三、隐写分析的常用方法1. 统计分析法：统计分析法是最常见且最基础的隐写分析方法之一。
它通过对数据的统计特征进行分析，如像素值的频率分布、像素间的相关性等，来发现可能存在的隐写信息。
2. 图像处理方法：图像处理方法是在图像领域中应用较多的隐写分析方法。
它通过提取图像中的隐藏信息所引起的细微变化或者不规则模式，对图像进行分析并检测隐藏信息的存在。
3. 语言统计法：语言统计法是应用于文本领域的一种隐写分析方法。
它通过对文本进行词频分析、句子长度分析等，来发现可能隐藏的信息。
4. 机器学习方法：机器学习方法在隐写分析领域得到了广泛应用。
通过建立学习模型，机器学习方法可以从海量数据中进行自动的模式识别和特征提取，提高隐写分析的准确性和效率。
四、应对隐写分析的挑战隐写分析在保护信息安全和确保社会稳定方面起到了重要的作用。
然而，隐写分析也面临着一些挑战。
首先，随着技术的不断发展，隐写分析方法也在不断改进，使得隐藏信息更难被分析发现。
其次，现实世界中的大量数据使得隐写分析变得更加困难，需要更加高效和准确的分析方法。
信息隐藏技术中的隐写分析方法研究随着信息技术的快速发展，信息隐藏技术逐渐成为保护信息安全的重要手段之一。
其中，隐写术作为信息隐藏技术的一种，可以在不引起注意的情况下将信息嵌入到其他的媒体中，是一种高效而隐蔽的方式。
然而，隐写术的广泛应用也催生了对其安全性的担忧，因此隐写分析方法的研究变得尤为重要。
隐写分析是指通过对嵌入信息的载体进行分析，以检测出其中可能存在的隐秘信息。
具体而言，隐写分析方法主要分为静态方法和动态方法。
静态方法是指在已知嵌入信息的载体的情况下进行分析，以便从中获取隐藏的信息。
其中，最常用的静态隐写分析方法是统计分析。
统计分析基于隐藏信息与嵌入载体数据之间的统计特性存在差异这一观点，通过计算载体图像或文本的统计特征值，如峰度、均值等来检测被隐藏的信息。
此外，还可以通过频域和时域分析等方法来分析寻找隐藏的信息。
然而，静态方法需要事先知道嵌入信息的载体，而这在现实应用中并不总是可行的。
动态方法则是指在不知道嵌入信息的载体的情况下进行隐写分析。
这种方法中最常用的是隐写预处理和机器学习方法。
隐写预处理是指通过特定的方式对载体进行预处理，以使它们更适合隐写分析。
例如，为了检测图像中的隐写信息，可以应用噪声滤波、图像脱敏等处理来提高隐写分析的准确性。
另一方面，机器学习方法可以通过训练模型来自动识别嵌入信息的载体。
例如，使用卷积神经网络（CNN）来训练分类器，以区分含有隐写信息的图像和正常的图像。
这些方法能够更好地适应实际应用中的情况，并提高隐写的分析准确性。
在实际应用中，隐写分析方法的研究还面临着一些挑战。
首先，随着隐写技术的发展和进步，嵌入信息的载体变得越来越隐蔽，检测隐写信息的难度也相应增加。
其次，隐写分析方法需要兼顾准确性和效率，能够在较短的时间内对大量数据进行分析。
此外，还需要解决对抗性隐写的问题，即制作用于欺骗隐写分析方法的载体，以阻碍隐写信息的检测。
为了应对这些挑战，近年来出现了一些新的隐写分析方法。
深入解析信息隐藏技术中的隐写分析方法随着信息技术的发展，信息隐藏技术如今已经成为了信息安全领域中的重要研究课题之一。
其中，隐写术作为信息隐藏技术的重要组成部分，具有隐藏性、鲁棒性和安全性等优势，被广泛应用于数据传输中。
而隐写分析方法则是破解隐写术的关键，它通过检测和分析数据中的隐藏信息，以揭示其中隐藏的秘密。
本文将从隐写分析方法的原理、技术手段以及应用领域三个方面进行探讨。
一、隐写分析方法的原理隐写术是通过在载体数据中嵌入隐藏信息，使得外部观察者无法察觉隐藏信息的存在。
而隐写分析方法则是从载体数据中提取出隐藏信息的过程。
隐写分析方法主要基于两个假设，即存在变化检测和统计分析。
变化检测是隐写分析方法的首要任务，其原理在于比较载体数据的差异。
通常，隐写术会对载体数据进行修改或嵌入，以隐藏秘密信息。
因此，可以通过比对原始和修改后的载体数据之间的差异，来判断是否存在隐藏信息的存在。
在变化检测的基础上，隐写分析方法可以细化到对具体的隐写术进行分析和破解。
统计分析则是隐写分析方法的重要补充。
它基于隐写术对载体数据的改变会导致统计特征的变化这一假设，利用统计模型对载体数据进行分析，找出其中的异常情况，从而揭示隐藏信息的存在。
常见的统计分析手段包括卡方检测、频谱分析和相关性分析等。
二、隐写分析方法的技术手段隐写分析方法包含多种技术手段，根据实际情况选择合适的手段对目标数据进行分析和破解。
常见的隐写分析方法技术包括：图像隐写分析、文本隐写分析和音频隐写分析等。
图像隐写分析是通过对图像载体数据进行检测和分析，揭示其中隐藏的信息。
这一技术手段利用图像的特殊性质，如像素值、颜色变化和频域特征等，进行隐写分析。
例如，可以通过分析像素值的变化、分析直方图或频谱图等方法，来检测是否存在隐写信息。
文本隐写分析则是通过对文本载体数据进行检测和分析，揭示其中的隐藏信息。
这一技术手段利用文本的特征，如字符频率分布、词汇使用和语法结构等，进行隐写分析。
基于卷积神经网络的网络隐写分析方法研究近年来，随着互联网的快速发展，网络隐写在信息安全中的重要性越来越受到关注。
网络隐写是指将信息隐藏在覆盖物（如图像、音频、视频等）中，使其不易被察觉到的一种技术。
隐写分析是研究如何检测和破解隐写信息的过程。
本文旨在介绍一种基于卷积神经网络的网络隐写分析方法研究。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种广泛应用于计算机视觉领域的深度学习模型。
它通过多层卷积层和池化层来提取图像的特征，并通过全连接层进行分类。
在网络隐写分析中，CNN可以用于从覆盖物中提取隐藏在其中的信息。
需要构建一个合适的数据集来训练CNN模型。
这个数据集应包含包含隐写信息和不包含隐写信息的覆盖物样本。
可以使用已知的隐写方法来生成包含隐写信息的样本，而不包含隐写信息的样本可以是随机生成的。
接下来，需要将数据集划分为训练集和测试集。
训练集用于训练CNN模型，而测试集用于评估模型的性能。
可以使用交叉验证或者留出法来划分数据集。
然后，需要构建CNN模型。
CNN通常由多个卷积层、激活函数、池化层和全连接层组成。
在构建模型时，可以根据具体情况进行调整，例如增加或减少卷积层的数量、调整卷积核的大小等。
还可以使用正则化技术来防止过拟合。
在训练CNN模型之前，需要对输入数据进行预处理。
预处理可能包括调整图像的大小、灰度化、归一化等。
预处理的目的是减小输入数据的维度，并使其适合于CNN模型的输入格式。
接着，使用训练集对CNN模型进行训练。
训练的过程包括前向传播和反向传播。
前向传播是指将输入数据通过CNN模型，得到预测结果。
反向传播是指根据模型的预测结果和真实结果之间的差异，更新模型的参数。
可以使用梯度下降算法来最小化损失函数。
使用测试集评估训练好的CNN模型的性能。
可以使用一些常见的性能指标，如准确率、精确率和召回率等。
如果模型的性能达到了预期的要求，就可以将其应用于实际的网络隐写分析任务中。
网络安全中隐写术的研究与应用网络安全中的隐写术是一种重要的技术手段，用于隐藏和保护敏感信息的传输和存储。
隐写术是一门研究如何在主观上不引起注意的情况下，将隐藏的信息嵌入到其他载体中的科学技术。
随着网络技术的迅速发展，网络安全问题日益突出。
黑客攻击、信息泄露、数据篡改等威胁层出不穷，给网络安全带来严重的挑战。
隐写术的研究与应用应运而生。
隐写术是一种保护隐私和信息安全的重要工具。
通过在其他数据中隐藏消息，即便被攻击者获取到了数据，也很难察觉到其中隐藏的信息。
这为保护敏感信息的传输和存储提供了一定的保障。
隐写术的研究主要包括两个方面，一是嵌入信息的技术，二是提取信息的技术。
嵌入信息的技术包括置换法、替换法、混合法等，这些技术可以将隐藏在其他数据中的信息进行有效的嵌入，使其具有较高的安全性。
而提取信息的技术包括光学隐写术、语音隐写术、图片隐写术等，在获取数据后能够提取出隐藏的信息。
隐写术在网络安全中的应用非常广泛。
首先，隐写术可以用于电子商务的安全传输。
在网上支付和交易等操作中，隐写术可以隐藏支付密码和账户信息，防止黑客和攻击者窃取用户的财产以及敏感信息。
其次，隐写术可以用于保护个人隐私。
在社交媒体平台上，用户可以使用隐写术将自己的个人信息进行隐藏，减少信息泄露的风险。
此外，隐写术在军事情报、国家安全、金融交易等领域也有着重要的应用。
然而，应用隐写术也存在一些挑战和难点。
首先，隐写术的安全性是一个非常重要的问题。
只有保证信息的安全性，隐写术才能发挥其应有的作用。
其次，隐写术的鲁棒性也是一个需要关注的问题。
鲁棒性是指通过检测和分析来保证数据的完整性和可靠性，以避免信息的丢失和损坏。
隐写术的技术难度较大，需要不断地进行研究和改进。
隐写术的研究和应用对于网络安全的发展至关重要。
隐写术可以提高数据传输和存储的安全性和可靠性，为用户和企业保驾护航。
通过进一步研究和深入应用，可以不断提高隐写术的安全性和鲁棒性，为网络安全防护提供更好的保障。
隐写术识别技术发展前沿随着信息技术的迅速发展，人们在日常生活中越来越依赖于网络和数字通信。
随之而来的是对信息安全的需求也越来越高，因此，隐写术作为一种信息隐藏和传输的技术，在网络安全领域得到了广泛的关注和研究。
然而，隐写术的使用也给网络安全带来了新的挑战，因此，隐写术识别技术的发展成为当前的研究热点。
隐写术是一种将信息隐藏在其他无关信息之中的技术。
通过对载体文件进行微小的修改或者加密，隐写术可以将一段明文信息嵌入到载体中，使得外界无法察觉这种信息的存在。
隐写术的应用广泛，包括但不限于保密通信、数字水印、版权保护等领域。
然而，隐写术的使用也存在一些潜在的威胁和隐患。
比如，在网络安全领域，恶意人员可以利用隐写术来传输恶意代码或者绕过传统的安全检测手段，对网络系统进行攻击。
因此，隐写术识别技术的研究和发展变得至关重要。
隐写术识别技术旨在通过分析和检测载体文件的特征，确定是否存在嵌入的隐藏信息。
目前，隐写术识别技术主要分为两个方向：基于统计分析的方法和基于机器学习的方法。
基于统计分析的方法主要通过对载体文件的统计特征进行分析，识别其中是否存在隐写信息。
这种方法利用隐写术嵌入信息时产生的统计变化，对载体文件进行分析并提取特征，然后与正常文件的统计特征进行对比，从而进行识别。
该方法的优点是对特征提取和分析的要求较低，但准确率相对较低，容易受到隐写方法的干扰。
基于机器学习的方法试图通过训练算法对大量正常文件和包含隐写信息的文件进行学习，以建立一个隐写术识别模型。
这种方法需要构建合适的特征向量，然后利用分类算法进行训练和分类。
由于机器学习算法的高度灵活性，该方法可以适应不同类型的隐写术并且具有较高的识别准确率。
然而，这种方法也存在着对大量训练数据的需求，以及对训练参数的调整和优化，增加了实际应用的难度。
除了以上两种方法，还有一些新的隐写术识别技术正在不断地被研究和探索。
例如，基于深度学习的方法已经开始应用于隐写术识别领域。
基于人工智能的隐写术研究隐写术是一种被广泛应用于各个领域的信息隐藏技术，它通过在载体中隐藏秘密信息，使得这些信息在外观上看起来与原始数据没有任何区别。
随着人工智能技术的快速发展，基于人工智能的隐写术研究成为了一个备受关注的热门话题。
本文将通过对基于人工智能的隐写术的研究进行探讨，分析其原理和应用。
人工智能的出现为隐写术的研究和应用带来了新的机遇和挑战。
传统的隐写术主要基于特定的算法和规则，而人工智能则能够通过学习和训练来自动设计和生成隐写模型。
这种基于人工智能的方法不仅能够提高隐写术的性能和效率，还能够应对传统隐写术所面临的各种攻击。
在基于人工智能的隐写术研究中，最常用的深度学习模型是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）。
CNN通过卷积层、池化层和全连接层等结构，能够有效地提取数据的特征，然后将秘密信息隐藏在这些特征中。
而GAN则由生成器和判别器两个网络组成，生成器负责生成包含秘密信息的变换后的数据，判别器则负责区分原始数据和变换后数据的差异。
通过不断迭代学习，生成器逐渐提升生成数据的逼真度，从而保证隐藏的秘密信息不易被发现。
基于人工智能的隐写术在许多领域都具有广泛的应用前景。
其中，信息安全领域是最为重要的一个领域之一。
隐写术能够使得敏感信息在传输过程中不易被第三方获取，从而保证信息的机密性。
通过利用人工智能的技术，隐写术不仅能够隐藏文本信息，还可以隐藏图像、音频和视频等多种形式的数据。
这种多媒体隐写术的应用可以极大地提高信息的安全性。
另外，基于人工智能的隐写术还可以在数字水印领域得到广泛应用。
数字水印是一种用于保护知识产权和防止盗版的技术。
传统的数字水印技术主要通过在媒体数据中嵌入特定的信息来进行标记，而基于人工智能的隐写术则可以通过学习和分析大量的数据，自动识别合适的嵌入位置和方式，从而提高数字水印的鲁棒性和抗攻击性。
1引言隐写术属于信息隐藏技术，是一种具有高隐蔽性、高安全性的保密通信方式[1,2]。
近十年来，隐写术成为信息安全中的研究热点，受到了广泛的关注，因而也获得了极大的发展。
不但学术界提出了大批新的隐写方法，而且人们可以从公开途径，方便地取得多种隐写工具。
然而，无论对于数字内容还是网络通信的安全性而言，滥用隐写工具都构成了严重的威胁。
隐写分析的目的就是为了对抗隐写术，对秘密消息进行检测和提取，从而识别并破坏保密通信。
研究隐写分析是信息安全领域所面临的紧迫的任务，对于网络化及数字多媒体环境下的信息安全至关重要[2,3]。
2隐写分析研究进展隐写分析可以分为专用隐写分析和通用隐写分析。
所谓专用隐写分析，是指在已确定含密信息载体中所使用隐写术的情况下，对其进行分析，它准确率较高，但适用范围有限。
通用隐写分析是在未知原始载体对象和隐写术的基础上，对信息是否含密进行判断和提取的一种分析方法。
国内外研究人员在通用隐写分析方面已经取得了一些成果，其主要发展可总结为以下几个方面。
2.1基于图像质量的隐写分析可以利用质量测度和多变量回归分析实现通用隐写检测。
该方法的思路是在特征空间里分别计算载体与参考图像之间、以及含密图像与参考图像之间的距离。
理论上如果能选择适当的距离测度,这两个距离将会有明显区别[4]。
该方法能够适应不同的隐写技术,在一定程度上实现盲检测。
但该方法检测正确率偏低，检测效果离实用要求有一定距离。
2.2基于高阶矩的隐写分析基于高阶统计量的通用隐写分析技术最早在离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，DWT）域实现，建立了隐写分析的统计检测应用模型[5]。
在此模型下，有研究者将图像进行分解，使用最佳线性预测器，并计算预测误差的前4阶矩。
该方法用费舍尔线性分类器和高斯核的非线性支持向量机进行分类，以区分载体和含密图像，并由DWT域扩展到离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）域来对嵌入方法进行估计[6]。
最近,有学者针对解压缩类型的隐写术，提出一种DCT域的高阶矩方法，并获得了不错的检测效果[7]。
该类算法的关键技术在于对载体数据和载密数据实施特征划分，因此合适的分类技术就显得尤为重要，必须构造出合适的统计量，使其具有敏感的区分能力。
在此基础上，还需预先构建训练数据对分类检测器进行训练。
这使得该类技术严重依赖于所用的训练数据和测试数据，从而限制了它的应用。
2.3基于特征相关性的隐写分析在该类技术中，最早的尝试利用了马尔可夫数据链，根据图像邻域像素的相关性，以灰度共生矩阵主对角线以及附近的元素作为特征[8]。
在此基础上，针对JPEG图像的通用隐写分析，又发展出了基于DCT块间系数马尔可夫转移概率矩阵的方法[9]，该方法还可以根据DCT系数的块间相关性进行扩展[10]。
近年来，有研究者又根据图像纹理特性，提出了基于残差图像的隐写分析模型[11]。
在基于特征相关性的隐写分析技术中，特征层既能保留参与融合的特征之间的有效信息，又能去除特征冗余，对提高分类准确性具有重要意义。
而且由于一定程度上利用了含密信号特征之间的关系，运行隐写分析技术研究进展黄玲珍（广州光机电技术研究院，广东广州510663）[摘要]本文对隐写分析技术的应用及国内外研究进展做了综述。
首先简单介绍了隐写分析的应用及主要的传统算法，对其优缺点进行总结。
然后介绍了近年来出现的新方法和这一领域目前的研究热点和方向。
[关键词]隐写分析；奇异值分解；压缩感知；深度学习中图分类号：TP309文献标识码：A文章编号：1008-6609(2018)01-0079-03——————————————作者简介：黄玲珍（1974－），女，广东梅州人，本科，研究方向为计算机应用技术。
--79效率有了很大改善。
但上述技术在特征的优选和分析效率方面仍然存在许多不足，需要进一步优化，融合全局特征和局部特征的互补性[12,13]。
另一方面，其所需训练数据量过大以及误差率过高，这严重限制了此类方法在实际中的应用。
因此，在目前基于特征相关性的通用隐写分析研究中，仅需载体信号即可进行训练的分类方法是一个重大课题[14]。
2.4基于压缩感知和深度学习的隐写分析基于压缩感知（Compressive Sensing，CS）和深度学习（Deep Learning，DL）理论的完备特征集与非相关性测量为数据层、特征层和信息层的融合提供了一种新的途径。
这方面的研究主要涉及三个核心问题，首先是信号的稀疏表示，即具有稀疏表示能力的基或者过完备字典的设计[15,16]；其次是信号的稀疏测量和层进式学习方法，即满足非相干性或限制等容性准则的测量矩阵及其非监督意义上特征的自动选取技术[17,18]；最后是信号的分类与重构，即准确的证据决策及其快速鲁棒的信号重构算法[19,20]。
基于CS测量矩阵构建的秘密协议，Wang和Zeng等提出了多媒体内容保护的技术策略[21]。
在数字版权保护中，哈尔滨工程大学的赵春晖等根据CS技术提取了图像特征并作为半脆弱水印信号用于篡改检测处理[22]。
在DCT域，上海大学的张新鹏等利用CS重构算法提出了高概率恢复篡改图像的水印方案[23]。
目前，深度学习在隐写分析中的应用已经成为最新研究的焦点技术。
中国科学院自动化所谭铁牛院士团队开展了“基于深度学习的隐写分析新方法研究”项目，并实现了在像素域隐写分析的特征提取及分类技术[24]。
深圳大学也在研究“大尺度分布式深度学习框架下的隐写分析应用”项目。
3目前研究热点目前，基于压缩感知和深度学习的隐写分析技术是研究的热点和前沿。
主要研究问题包括：CS-DL稀疏表示及其字典设计，以实现高维信号的数据降维处理；CS-DL测量矩阵对图像信号的特征提取,以实现低嵌入率通用隐写分析的盲检测技术；通过CS-DL分类器判断技术实现通用隐写分析，并对其配置的不同的适用性进行研究。
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introduced,followed by a summary of open issues.【Keywords】steganalysis；SVD；compressed sensing；deep learning—————————————————————————————————————————————————————(上接第79页)[2]王唯．医院信息网络系统安全的影响因素及完善信息网络安全管理的方式[J]．信息记录材料，2017(07)：66-67．[3]王丽娜，赵利敏，张东军．信息安全管理的建设在医院信息化建设中的作用[J]．计算机知识与技术，2017(02)：41-43．[4]李文举．如何从网络安全与管理角度入手维护医院信息系统安全[J]．网络安全技术与应用，2016(06)：118-120．[5]朱凌峰．网络信息安全防护体系及其在医院网络系统中的应用[J]．信息通信，2016(04)：172-173．The Security Risks and Preventive Measures of the Informatization Constructionof Three-level HospitalYUAN Bo(The Third the People's Hospital of Bengbu,Bengbu233000,Anhui)【Abstract】In the informatization construction of three-level hospital,besides the improvement of the function and efficiency of the informatization system,we should pay more attention to the safety problems,ensuring the safety of the hospital informatization construction.Based on the author's own practical experience,this article firstly briefly analyzes the necessity of risk prevention,and then analyzes the existing security risks in informatization construction in three-level hospital.Finally,it puts forward the corre-sponding measures and suggestions,hoping to provide reference for the relevant work.【Keywords】three-level hospital;information construction;security risk;prevention--81。
