图像隐写及其分析算法研究_毕业设计论文

基于像素差分的图像隐写算法研究摘要隐写术是一种隐藏通信手段，其目的是避开第三方的怀疑将信息传递出去，在军事、情报、国家安全等方面具有重要的意义。

隐写的基本要求是要有极高的安全性和足够的信息嵌入量。

隐写技术和隐写分析在国家军事、情报、商业等方面的意义重大。

设计高度安全的隐写方法是一项十分紧迫的任务，而对隐写分析的研究同样很重要。

一方面是要以尽可能隐蔽的方式将信息隐藏在载体信号之中，从而不引起对方的怀疑以实现隐蔽通信的目的；另一方面则是要以各种各样的手段检测隐蔽信息的存在，寻找敌对隐蔽通信的信源，从而阻断隐蔽通信的信道。

如同密码分析和密码术之间的对立关系，隐写分析和隐写术之间如同展开了一场“军备竞赛"，伴随着彼此的发展而演化前进。

由于当前针对隐写的主要对抗措施是利用统计分析手段发现数字媒体的统计异常性，因此统计隐蔽性是安全隐写的主要考虑因素。

基于 LSB 的图像隐写方法简单，嵌入量较大；而基于人眼视觉特性的图像隐写算法具有很好的视觉隐蔽性和较大的嵌入量，因此两者都得到了广泛的应用，现在针对它们已经出现了多种有效的隐写分析方法。

本论文对隐写和隐写分析的目的、基本原理、主要方法进行了讨论，对国内外研究现状进行了综述。

系统地分析了现有的隐写算法，针对隐写算法中存在的统计异常，提出抗统计分析、安全性更好的算法，本文提出了一种结合了LSB与边缘匹配的基于像素差分的图像隐写算法，这些是上述算法中所没有提到的，预期希望可以实现兼顾嵌入秘密信息的容量和提高隐写图像的安全性的效果。

关键字：隐写分析；像素值差分；边缘匹配；最优像素调整AbstractSteganographic methods is a kind of hidden communication, its purpose is to avoid the third party doubt information transfer out, in the military, intelligence, such as national security has an important significance. The basic requirement of implicit writing is to have a high safety and enough information embedded quantity. Steganographic techniques and steganalysis in the national military, intelligence, business etc is of great significance. The design of the high security steganographic method is a very urgent task, but to steganalysis also is very important. On the one hand is to as much as possible in a hidden way will information hiding in the carrier signal, thus not cause each other's doubt to achieve the purpose of stealth communication; On the other hand is to all kinds of means testing the existence of hidden information, look for the enemy hidden communication source, thus blocking the concealed communication channel. As code analysis and cryptography confrontation relations, steganalysis and steganographic methods as launched a "arms race", with each other's development and evolution forward.Due to the current steganographic main countermeasures is the use of statistical analysis methods found that digital media statistical abnormality, so statistical disguised is safe hidden write main consideration factors. Based on LSB image steganographic method is simple, embedded in large quantities, And based on human visual characteristics of the image steganographic algorithm has very good visual concealment and larger embedding quantity, so both a wide range of applications, for now they have appeared a variety of effective steganalysis method. This thesis about hidden writing and steganalysis purpose, basic principle, main methods are discussed, the research at home and abroad are reviewed. This paper analyses systematically the existing steganographic algorithm, in view of the steganographic algorithm existing statistical anomaly, and puts forward the resistance to statistical analysis, safety better algorithm,this paper proposes a combined with LSB and edge matching based on pixel difference image steganographic algorithm, these are the above algorithms have not mentioned, the hope can achieve expected to embed secret information capacity and improve the security of the steganographic image effect.Keywords: Steganalysis; Pixel value difference; Edge matching; The optimal adjustment of pixels目录第一章绪论 (1)1.1 研究背景 (1)1.2 课题意义 (1)1.3 研究内容 (2)1.4 论文的组织结构 (3)第二章图像隐写及隐写分析综述 (5)2.1 隐写术的发展 (5)2.2 隐写系统的模型与特征 (6)2.2.1 隐写系统的模型 (6)2.2.2 隐写系统的特征 (6)2.3 数字水印与隐写术 (7)2.4 图像隐写的研究现状 (8)2.5 本章小结 (9)第三章基于像素特征的图像隐写算法研究 (10)3.1 引言 (10)3.2 现有算法的缺陷 (10)3.3 像素特征改进算法 (11)3.3.1 MD5伪随机数算法 (11)3.3.2 图像置乱预处理 (12)3.3.3基于边缘的整数小波域自适应隐写算法 (12)3.3.4阈值 T 的计算 (13)3.3.5数据的嵌入与提取 (14)3.4 实验结果及分析 (15)3.5 本章小结 (17)第四章基于像素值差分的边缘匹配隐写算法研究 (18)4.1 引言 (18)4.2 现有算法的缺陷 (18)4.3 边缘匹配改进算法 (19)4.3.1 MD5伪随机数算法 (19)4.3.2 图像置乱预处理 (19)4.3.3 四边边缘匹配隐写算法 (20)4.3.4 九边边缘匹配隐写算法 (22)4.3.6 信息提取算法 (26)4.4 实验结果与分析 (26)4.5本章小结 (28)第五章总结与展望 (29)5.1 总结 (29)5.2 展望 (30)参考文献 (31)致谢 (34)第一章绪论1.1 研究背景20世纪90年代以来，随着计算机网络的普及和信号处理技术的飞速发展，图像、视频、音频等多媒体数据能够在通信网络中迅速的传输，给人们的生活带来了诸多便捷，改变了传统的通信方式，一些私人秘密、商业机密和军事情报等也通过互联网进行传送。

本科毕业设计论文图像信息隐藏算法研究目录第一章引言 (1)第二章信息隐藏技术概述 (1)2.1信息隐藏技术的基本概念 (1)2.2信息隐藏技术的研究现状 (2)2.3信息隐藏的基本原理和模型 (3)2.3.1信息隐藏的基本原理 (3)2.3.2信息隐藏的一般模型 (3)2.4信息隐藏技术的分类 (4)2.5信息隐藏技术的应用 (6)2.5.1保密通信 (6)2.5.2所有权认定和版权保护 (6)2.5.3商务活动中的票据防伪 (6)2.5.4数据完整性保护 (7)2.5.5隐含标注 (7)2.6信息隐藏技术特点 (8)第三章数字图像信息隐藏技术 (9)3.1图像和数字图像 (9)3.1.1图像及其分类 (10)3.1.2数字图像及表示 (10)3.1.3常见图像格式简介 (11)3.2图像质量的评价 (12)3.2.1主观质量评价 (13)3.2.2客观质量评价 (13)3.3 图像信息隐藏技术算法介绍 (14)3.3.1空域算法 (14)3.3.2 Patchwork算法 (15)3.3.3频域算法 (15)3.3.4压缩域算法 (15)3.3.5NEC算法 (15)3.3.6生理模型算法 (16)3.4图像信息隐藏技术的性能指标 (16)3.5数字图像信息隐藏的几个概念 (17)第四章基于LSB的数字图像隐藏算法 (17)4.1BMP文件结构分析 (17)4.1.1文件的标头 (18)4.1.2BMP信息标头 (18)4.1.3图像数据 (19)4.2 LSB信息隐藏算法 (20)4.2.1传统LSB信息隐藏算法 (20)4.2.2改进的LSB信息隐藏算法 (22)4.2.3实验结果及分析 (23)第五章置乱技术的信息隐藏算法 (25)5.1图像置乱方法介绍 (25)5.1.1交换模板形状的图像置乱算法 (25)5.1.2 图像的幻方变换 (25)5.1.3 图像的Hash置乱 (26)5.2 约瑟夫环图像置乱算法 (26)5.2.1约瑟夫环遍历问题 (26)5.2.2约瑟夫环图像置乱 (27)5.3约瑟夫环图像置乱算法在信息隐藏中的应用 (28)5.3.1离散余弦变换 (28)5.3.2约瑟夫环图像置乱算法和离散余弦变换进行信息隐藏 (29)5.3.3 实验结果及分析 (32)第六章结束语 (33)致谢 (32)参考文献 (32)毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

一种针对小波域隐匿图像的隐写分析方法近年来，由于网络的快速发展，信息安全成为了一个非常重要的话题，隐写技术也越来越受到人们的关注。

小波域隐匿图像是一种常见的隐写术，在此基础上，研究人员提出了一种基于局部方差分析的隐写分析方法，本文将对该方法进行详细的介绍和分析。

小波变换是一种信号分析的有效工具，它能将信号分解成不同频率的子信号，使得原始信号中的信息能够更清晰地体现出来。

在小波域隐写中，嵌入的信息被分散在不同的子带中，因此我们需要一种有效的方法来检测这些信息。

基于局部方差分析的隐写分析方法就是一种解决这个问题的有效方法。

该方法通过计算小波域特定区域内的方差来检测是否存在隐写信息。

在一张隐匿图像中，嵌入的信息通常被均匀地分散在图像的不同位置和不同的小波子带中。

因此，我们可以使用方差值的变化来检测这些信息。

这种方法能够很好地区分受到隐写攻击和没有受到攻击的图像，使得我们能够准确地识别是否存在隐写信息。

具体来讲，该方法包括以下几个步骤：（1）对于每个小波分量，将其划分为若干不重叠的小块。

（2）对于每个小块，计算局部方差。

（3）将所有小块的局部方差值排序，并确定一个阈值。

（4）如果某个小块的局部方差值大于阈值，我们就认为它可能存在隐写信息。

（5）如果存在某个小块的局部方差值大于阈值的数量超过了某个预先确定的阈值，则可以确定隐写图像中存在隐写信息。

基于局部方差分析的隐写分析方法具有准确性高、实用性强等优点。

然而，该方法也存在一些缺点。

例如，它需要在小波域内进行大量的计算，因此会消耗大量的计算资源。

此外，该方法对于嵌入方法和算法的选择敏感，不同的嵌入方法和算法可能会使结果发生变化。

综上所述，基于局部方差分析的隐写分析方法是一种有效的检测小波域隐匿图像的方法。

虽然它存在一些缺点，但仍然是一种非常有潜力的方法，尤其对于小波域隐写技术的研究有着非常重要的意义，可以促进隐写技术的发展。

图像中隐形信息的检测ｔ海师范大学硕士学位论文第一章绪论１．１引言随着Ｉｎｔｅｍｅｔ的普及，各种数字媒体技术的成熟，网络通信越来越显出其方便快捷的优越性。

现代科学技术正在悄悄改变人们的生活习惯。

越来越多的人开始利用网络来发布信息、接收信件、下载资料。

与此同时，现代数字隐写技术也在飞速发展。

人们可以利用软件对图片、声音、视频、文本等数字媒体进行修改，在文件中加入自己的数据，且保持原文件的大小及外观。

图１．１和图１．２显示了一幅原始图像和一幅经过ＪＳｔｅｇ算法隐写的含密图像，我们无法用肉眼发现它们的差别。

图１．１原始图像图１．２含密图像自古已来，中国就有了“耳闻为虚，眼见为实”，“百闻不如一见”等谚语，由上图可以说“眼见不一定为实”。

人们过于相信自己的眼睛，使得信息隐藏技术有了存在和发展的空间，但随之而来的是严重的安全问题。

据报道，本．拉登的基地组织就利用了数字隐写技术在因特网上传递消息。

我们知道在因特网上传播的文件是海量的。

同时只要控制嵌入的数据量，经过隐写的含密文件和原始文件将非常相似，几乎无法用肉眼来分辩。

如何才能快速有效的对大量不同格式的数字文件进行检测？数字隐写分析术应运而生。

我们知道，只要在文件中嵌入信息，就会对文件进行修改，从而改变文件的某些特征。

数字隐写分析术就是利用数学工具，找到被改变的特征，将这种变化放大，以此来对原始文件和含密文件进行分类，达到检测的目的。

（３）该方法只衡量了原始图像和含密图像的低阶统计特性，没有考虑含密图像的实际失真度。

丽实际可能会存在两者的相关熵很小，但是失真很大，此时也是不安全的。

２．４数字隐写算法的分类基于图像的数字隐写算法，可以分成基于时空域的隐写算法和基于变换域的隐写算法【３４１，ｆ３５】。

时空域隐写技术直接针对像素，一般先把数据分解成Ｏ和ｌ的位序列，然后用它来替换像素的ＬＳＢ位。

我们往往可以把嚎素的ＬＳＢ位看成随机的噪声，它对人眼的视觉影响不大。

图２．３分别将原始图像的ＬＳＢ位置全１和全０，我们无法用肉眼分辩两者的差别。

文献综述1. 课题背景随着网络和多媒体技术的快速发展,信息的使用和广泛传播已成为日常生活的重要组成部分之一。

在信息技术给人们带来方便快捷的同时,一些重要信息的盗取和破坏，对社会造成了严重的损失和一定的影响。

如何保证信息在使用和传播中能够更加安全,这就成为信息安全领域的一个重要研究课题。

传统的信息安全解决方案是将秘密信息进行加密,通过加密算法对重要信息进行保护,但是计算机的运算和处理能力日益增强,对加密算法进行强力破解已成为可能。

因此寻找一种新兴的信息安全技术已迫在眉睫。

信息隐藏技术的出现，改变了以往信息使用和传播的安全技术的思想,它与传统的加密技术相比,通过隐秘通信的方式，隐藏通信双方以及重要的信息。

简单的说,就是根据人类视觉和听觉系统对多媒体信息的感觉冗余,将秘密信息通过隐藏算法嵌入到此冗余中,从而达到隐藏的目的,嵌入信息后的多媒体与原始多媒体,人类一般是无法分辨的。

此技术在通信过程中使攻击者无从下手,因为他感觉不到秘密信息的存在,更不用说盗取或破坏秘密信息了。

2. 研究目的与现状2.1.研究目的和意义随着网络的发展，信息传递更加快捷方便，信息安全受到人们的高度重视。

在信息技术给人们带来方便快捷的同时,一些重要信息的盗取和破坏，对社会造成了严重的损失和一定的影响。

为了确保信息传输的安全性，通过隐藏算法或技术，对重要信息进行保护。

在通信过程中，让攻击者感觉不到信息的存在，使他无法对隐藏了的重要信息下手，从而保护信息，保证了信息的安全性。

本课题主要研究通过掌握人类视觉系统(HVS，Human visual system)的特性及对图像隐藏技术的要求,研究已有的图像隐藏技术并分析其优缺点，优化已有的技术并使之实现。

2.2.研究现状与存在的问题信息隐藏学科主要有两大分支：信息隐秘和数字水印。

信息隐秘主要用于重要信息的秘密传输,通信的安全性和隐秘性是关键。

而数字水印主要用于产权保护,将产权信息嵌入载体对象,此过程需要较强的鲁棒性和不可见性[1]。

图像信息隐藏技术与设计1 前言本章主要介绍信息隐藏技术的背景和研究意义、国内外信息隐藏技术研究现状，列举了本文的主要研究内容，最后给出了全文的结构安排。

1.1 信息隐藏技术的背景和研究意义二十世纪九十年代以来，网络信息技术在全世界范围内得到了迅猛发展，它极大地方便了人们之间的通信和交流。

借助于计算机网络所提供的强大的多媒体通信功能，人们可以方便、快速地将数字信息(数字音乐、图像、影视等方面的作品)传到世界各地，一份电子邮件可以在瞬息问传遍全球。

但同时计算机网络也成为犯罪集团、非法组织和有恶意的个人利用的工具。

从恶意传播计算机病毒，到非法入侵要害部门信息系统，窃取重要机密甚至使系统瘫痪；从计算机金融犯罪，到利用表面无害的多媒体资料传递隐蔽的有害信息等等，对计算机信息系统进行恶意攻击的手段可谓层出不穷。

因此，在全球联网的形势下，网络信息安全非常重要，一个国家信息系统的失控和崩溃将导致整个国家经济瘫痪，进而影响到国家安全。

各国政府和信息产业部门都非常重视网络信息安全的研究和应用。

密码技术是信息安全技术领域的主要传统技术之一，是基于香农信息论及其密码学理论的技术，一般采用将明文加密成密文的秘密密钥系统或者公开密钥系统，其保护方式都是控制文件的存取，即将文件加密成密文，使非法用户不能解读。

但加密技术主要适用于文本的加密，而对音频、视频、图像等多媒体数据类型来说，由于它们的数据量往往很大，如何对超大数据量的多媒体数据进行有效的加、解密仍是一个难题。

而且信息加密是利用随机性来对抗密码攻击的，密文的随机性同时也暴露了消息的重要性，即使密码的强度足以使攻击者无法破解出明文，但他仍有足够的手段来对其进行破坏，使得合法的接收者也无法阅读信息内容。

随着计算机性能的大幅度提高，软硬件技术的迅速发展，加密算法的安全性受到了严重挑战。

由于加密技术的局限性，最近十几年以来，一种新的信息安全技术——信息隐藏技术(Information Hiding)迅速地发展起来。

《新技术讲座》课程课程大作业作业名称：基于数字图像LSB隐写算法的研究姓名：其他组员：学号：班级：完成时间：2013年11月2日基于图像LSB隐写算法的研究（XX大学XX学院XX XX地联系方式）摘要:本文先对信息隐藏技术、隐藏模型、隐写术、隐写算法等进行了简单介绍，然后借助软件matlab7.0，采用空域隐写算法LSB将秘密信息嵌入数字图像，完成隐写；接着将嵌入的秘密信息提取出来，通过计算其峰值信噪比PSNR来评估该隐写算法的不可感知性，证实了LSB嵌入时在图像的最不重重要位加载秘密信息,一定程度上加强了秘密信息的不可感知性；再通过缩小和放大二倍来分析隐写算法的鲁棒性，试验结果表明,该算法计算量低,在低嵌入率时检测结果准确,优势明显,而对嵌入率较高的载秘图像,需要修正后才能达到常规检测的标准；最后，在实验总结基础上提出了一些建议，并对未来进行了展望。

关键词:信息隐藏技术隐写算法LSB信息嵌入信息提取PSNR不可感知性鲁棒性第一部分1.引言随着计算机技术、信息处理技术和计算机网络技术的飞速发展,Intemet在世界范围内得到了大力推广,各种数字信息的制作、传输、存储和处理由此变得越来越简单。

通过互联网,人们可以快捷高效地获得图像、声音和文本等各种多媒体数据,分享海量的信息资源。

各种机密信息,如个人的信用卡账号逐渐在网络通信中出现。

然而,全球互联网是一个开放的系统,虽然普通用户可以通过网络方便、快捷地交流信息,但是随之而出现的问题也十分严重：个人的隐私的安全如帐号、个人信息、密码口令、电子邮件等能否得到保障；多媒体作品的版权能否得到应有的保护；电子商务中的企业机密能否不被商业间谍所窃取；涉及到国家安全、政府绝密的文件在网络中能否被安全地传输等。

因此,蓬勃发展的网络使得信息传输和交流更加简单易行的同时,也对关系国家安全、经济发展乃至个人隐私等方而的信息安全提出了更高的要求。

国内外各界已经高度重视如何在既能有效地保证各种信息的安全这个大前提下，也能充分利用Internet便利的问题，由此一门新兴的交叉学科——信息隐藏诞生了。

图像加密与隐写术研究随着数字技术的迅速发展，图像在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。

为了保护图像的安全性和保密性，人们开始研究图像加密和隐写术。

本文将探讨图像加密和隐写术的基本概念、研究方法和应用领域。

图像加密是一种将图像数据转换为无法理解的形式，以实现保密通信的技术。

传统的图像加密算法通常包括置乱和扩散两个步骤。

置乱将图像像素重新排列，扩散则通过对图像像素进行复杂的数学运算来隐藏图像的原始信息。

常用的图像加密技术有DES、AES等。

这些技术通过对图像进行多次重复的运算，使得图像的信息几乎无法还原，从而有效地增加了破解的难度。

隐写术是将秘密信息嵌入到覆盖载体中，以实现秘密通信的技术。

与加密不同的是，隐写术致力于隐藏秘密信息的存在，使得攻击者难以发现。

图像隐写术将秘密信息嵌入到图像中，而人眼无法察觉到这些变化。

常用的图像隐写术包括最低有效位法、变换域法等。

最低有效位法是一种简单而常用的方法，它将秘密信息嵌入到图像像素的最低位中，对图像质量的影响较小。

变换域法通过对图像进行变换，如傅立叶变换、小波变换等，将秘密信息嵌入到变换域的系数中，提高了隐写术的嵌入容量和安全性。

图像加密和隐写术的研究主要集中在以下几个方面：首先，研究基于深度学习的图像加密和隐写术。

传统的图像加密和隐写术通常基于数学方法，但这些方法容易受到攻击者的破解。

近年来，深度学习在图像处理领域取得了巨大的成就，因此基于深度学习的图像加密和隐写术成为了研究的热点。

深度学习模型可以学习到更抽象的特征，从而提高加密和隐写术的安全性和性能。

其次，研究图像加密和隐写术在隐私保护方面的应用。

在当今的大数据时代，隐私泄露成为了一个严重的问题。

图像加密和隐写术可以应用于隐私保护，如将人脸数据加密后存储，保护个人隐私。

此外，隐写术还可以用于数字水印的嵌入，以实现版权保护和图像认证。

再次，研究图像加密和隐写术在信息安全方面的融合应用。

现代通信的安全性对于保障国家安全至关重要。

基于特征排名的图像隐写分析算法张兴春;孙寿健【摘要】为提高用于隐写分析的集成分类器的检测精度,提出一种基于特征排名的隐写分析算法.首先计算每维检测特征的互信息得分并根据得分高低将特征进行排名,然后设置分界点将特征分为重要特征区域与普通特征区域,依据设定的抽样比例从两个区域随机抽取特征组成不同的特征子空间并训练集成分类器.最后使用集成分类器进行分类.实验结果表明,针对使用nsF5及S-UNIWARD算法进行隐写的频域及空域图像,本算法较传统分类器在检测错误率方面分别平均下降约0.006 5和0.006 2,具有较好的检测效果.针对频域与空域中两种不同的隐写算法,与传统的集成分类器相比,该算法具有更高的检测精度.【期刊名称】《液晶与显示》【年(卷),期】2018(033)006【总页数】7页(P490-496)【关键词】隐写分析;集成分类器;特征排名;互信息得分【作者】张兴春;孙寿健【作者单位】武警黑龙江总队司令部,黑龙江哈尔滨150000;武警黑龙江总队佳木斯支队司令部,黑龙江佳木斯154000;网络与信息安全武警部队重点实验室,陕西西安710086【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言目前，图像的隐写分析主要是通过监督机器学习来实现的，具体方法是使用训练样本训练一个分类器，然后使用分类器对未知图像做出判断[1]，特征提取与分类器的选择是其中两个重要方面[2]。

随着HUGO(highly undetectable steganography)[3]、S-UNIWARD(spatial-universal wavelet relative distortion)[4]等基于伴随式编码(Syndrome Trellis Coding，STC)[5]与最小失真代价函数[6]的新型隐写算法以及可抗专有隐写分析算法[7]的出现，传统的低维特征已经对这些算法实现有效的检测。

为应对新型隐写算法带来的挑战，隐写分析者提取的特征维数也越来越高，例如频域中利用笛卡尔校准构造的CC-PEV(Cartesian calibration based feature proposed by Pevny)[8]特征与空域中基于共生矩阵的空域富模型(Spatial Rich Models，SRM)[9]特征。

图像加密与隐写技术研究随着信息技术的快速发展，网络安全问题日益引起人们的关注。

图像加密与隐写技术作为信息安全领域的重要分支，已经得到了广泛的研究和应用。

本文将从理论和应用两个方面探讨图像加密与隐写技术的研究现状和发展趋势。

图像加密技术是通过采用一系列算法和方法，将图像数据转换为一种只有授权用户才能解析和还原的形式。

这种加密方式能够有效地保护图像的内容安全，防止其被未授权的人获取和窃取。

目前主要的图像加密技术包括传统的对称加密算法和公钥加密算法。

对称加密算法是目前应用较广泛的图像加密技术之一。

该算法使用相同的密钥对图像进行加密和解密，加密解密速度较快，适用于对图像进行实时传输和处理。

常见的对称加密算法有DES、AES等。

但对称加密算法存在密钥配送和管理的难题，且一旦密钥泄露，图像安全性将无法保证。

公钥加密算法是图像加密领域的另一种重要技术。

该算法使用一对密钥，包括公钥和私钥。

公钥用于加密图像，只有拥有对应私钥的用户能够解密图像。

公钥加密算法的优点在于密钥的管理和分发较为方便，能够解决对称加密算法的密钥问题。

RSA和椭圆曲线加密算法是常见的公钥加密算法。

除了图像加密技术，隐写技术也是图像安全领域的研究热点之一。

隐写是一种将秘密信息隐藏在看似普通的图像之中的技术。

隐写技术可以分为空域隐写和频域隐写两种形式。

空域隐写是指将秘密信息直接嵌入到图像的像素值中。

常见的空域隐写技术有最低有效位替换法、切比雪夫变换等。

最低有效位替换法是将秘密信息的二进制位嵌入到图像的最低位上，以实现信息隐藏的目的。

切比雪夫变换是一种将秘密信息嵌入到图像频谱中的方法，该方法在保证图像质量的同时，实现了信息的隐藏和提取。

频域隐写是指将秘密信息嵌入到图像的频域域中，包括傅里叶域和小波域两种形式。

频域隐写技术相对于空域隐写技术更加安全，能够抵抗一些空域隐写技术的攻击。

小波变换是目前应用较广泛的频域隐写技术之一，可以将秘密信息嵌入到图像的小波系数中，实现信息隐藏。

一种抗spa隐写分析的图像隐写策略近年来，隐写分析（stegonalysis）技术在图像隐写方面取得了巨大的进步。

其中，Singular Point Analysis（SPA）算法被认为是一种强大的隐写分析算法，它可以有效地检测出用于图像隐写的基线技术（Baseline techniques）。

然而，现有的SPA算法在面对一些抗SPA的图像隐写策略时，表现出了较大的漏洞和不足，这也是其在实际应用中具有较低敏感度的主要原因。

因此，提出一种有效抗SPA的图像隐写策略是非常有必要的。

本文研究了一种抗SPA图像隐写策略，即利用空间频谱掩码（Spatialspectrum masking, SSM）方法将待隐写信息嵌入到图像中。

SSM算法基于空间频谱，可以有效地将有意义的信息隐藏到图像中，而不会影响图像的空间分辨率或视觉感知质量。

在空间频谱法中，图像将被分割成多个小块，每个小块的空间分辨率将被降低成较低像素数，然后进行DFT变换，保留其中的频谱信息，将重构后的图像进行重叠并进行重建，得到的重建图像的空间分辨率与原始图像相同，而其余部分的图像质量在某一感知范围内基本保持不变。

此外，该算法还可以抑制SPA算法检测到的信息。

有趣的是，本文提出的SSM算法可以在保持抗SPA性能的前提下，有效地降低图像隐写的数据容量，即使在高掩码噪声强度的情况下也能保持良好的图像隐写效果。

在绝大多数实验条件下，本文提出的SSM算法都能获得明显优于SPA算法的抗SPA性能，从而实现抗SPA 的图像隐写。

此外，为了提高抗SPA隐写策略的安全性，本文还提出了一种多层抗SPA模糊策略，采用多层抗SPA抗分析算法，可以在保证隐写效果的情况下有效增加SPA算法检测到的信息的不可靠性，从而提高图像隐写的安全性。

总之，本文提出的SSM方法和多层抗SPA模糊策略无疑为抗SPA 的图像隐写策略的发展做出了重要的贡献。

它不仅可以有效抑制SPA 算法的检测误差，而且还能够降低图像隐写的数据容量，从而提高图像隐写技术的安全性和实用性。

面向大数据的隐写图像特征提取及分析方法设计摘要：近些年，随着社会发展的影响，带动了我国科学技术水平的进步。

本文基于大数据对图像进行隐写分析，着重研究了几种传统隐写算法，LSB，DWT，DCT，卡方统计在变换域隐写。

并以JEPG图片为样本，实现了Jsteg算法，可完成图片的加密与解密。

结合SRNet神经网络实现了隐写分析，在一定程度上可以有效实现不同格式图像的隐写分析。

关键词：隐写图像；特征提取；信息安全；大数据引言20世纪80年代初期成像光谱学的建立标志着光学遥感技术进入了一个全新的时代。

成像光谱学与数码成像技术的结合产生了成像光谱仪。

高光谱成像光谱仪收集到的高光谱图像(hyperspectralimage，HSI)的波段数多达数十至数百，这是由于高光谱遥感成像光谱仪在许多相互邻接和部分重叠的狭窄光谱波段上同时收集地面的辐射数据，每个波段都包含了规定范围内电磁光谱规定范围内的反射光值。

1概述图像隐写是一种将加密信息隐藏在载体图像中，从而实现加密或隐藏通信的通信技术,在如今学科发展高度交互的背景下，隐写技术在很多方面都发挥着重要且不可替代的作用,为信息的安全传输与解读提供支持。

目前的隐写技术分析手段主要可分为专用隐写分析和通用隐写分析两大类。

在实际应用中，专用隐写分析在检测分析过程中的限制性较大，无法对不同种隐写算法进行有效支持，不能真正实现盲检测，导致无法进行广泛性的应用。

因此，通用隐写分析的通用性研究显得尤为重要，其分析技术也是一大研究热点。

目前国内外已有的隐写检测技术算法主要分为视觉检测，特征码检测，统计检测和通用盲检测等，本文从经典隐写算法入手，对不同隐写算法及隐写检测方法做了介绍，并通过实验进一步提高特征向量对隐秘信息的敏感度，改善检测效果。

2面向大数据的隐写图像特征提取方法2.1 SIFT特征点匹配算法尺度不变特征转换(Scale-invariantfeaturetransform或SIFT)算法提取的特征点是具有旋转尺度不变性，并且对亮度和视角都有较好的鲁棒性，该算法流程如图2。

网络数据图像隐写技术研究与应用网络是我们日常生活中不可缺少的一部分，我们借助网络可以享受到丰富的资源和信息。

但是，网络安全问题也愈发凸显，比如个人隐私泄露、网站被黑客攻击等。

为了解决这些问题，隐写技术应运而生。

隐写技术是一门独特的技术，它可以隐藏信息，让别人无法感知，提高信息安全性。

其中，网络数据图像隐写技术是一项广泛应用的技术，能有效的保护网络数据隐私。

1. 网络数据图像隐写技术简介网络数据图像隐写技术，顾名思义，是将信息隐写在图像里。

正常的图像格式不会影响图片的原有结构和像素值，而隐写信息后，图像的主要特征和内容仍能被保留，使得数据被嵌入在图像里不易被察觉，可以达到很好的隐蔽效果。

与传统的信息加密技术相比，隐写技术不仅可以将信息保护起来，而且还可以隐藏发送和接收者的身份，保护数据的安全，保护用户隐私。

2. 网络数据图像隐写技术的工作原理网络数据图像隐写技术的工作原理可分为两个部分：隐写和提取。

隐写：在隐写前，需要将需要隐藏的信息进行编码。

然后，将图像文件逐点嵌入隐藏信息，在嵌入后，修改特定的点像素，使得人眼不易察觉，同时不影响整体图像。

提取：提取隐写信息时，将被嵌入的图像与原始的图像进行对比，比较出差异点像素，通过差异点像素来解密信息。

一般来说，解密难度是比较大的，需要花费较长的时间才能破解。

3. 网络数据图像隐写技术的应用网络数据图像隐写技术早已开始被广泛应用，涉及到军事、商业、医学、音视频、金融等领域，并且还被广泛应用于暗网，保持网民的匿名性。

对于军事方面，国家机密的加密文件往往是存在很大的风险的，这时候网络数据图像隐写技术就显得尤为重要了。

通过隐写技术将文本信息嵌入图片中，无论图片被上传还是进行传输，都不会被人们发现，使得机密文件的泄露得到了更强的保障。

对于商业方面，隐写技术也被广泛应用到竞争对手的谍报中，将机密性信息嵌入图片文件，这种形式的谍报不容易被发现，并且无法通过其他方式获取信息。

基于深度学习的图像隐写研究综述摘要：随着信息技术的快速发展，图像隐写作为信息隐藏的重要手段，在信息安全领域具有重要的应用价值。

近年来，深度学习技术的兴起为图像隐写带来了新的机遇和挑战。

本综述旨在对基于深度学习的图像隐写技术进行全面的分析和总结，包括其发展历程、主要方法、性能评估以及面临的问题和未来的发展趋势。

一、引言在当今数字化时代，信息的安全传输和存储成为人们关注的焦点。

图像隐写技术通过将秘密信息嵌入到普通的图像中，实现了信息的隐蔽传输，有效地保护了信息的安全性。

传统的图像隐写方法主要基于手工设计的算法，存在着隐写容量有限、抗检测能力弱等问题。

深度学习技术的出现为解决这些问题提供了新的思路和方法，使得图像隐写技术得到了快速的发展。

二、深度学习在图像隐写中的发展历程（一）早期探索阶段在深度学习技术的早期，研究人员开始尝试将神经网络应用于图像隐写。

2014 年，生成对抗网络（GAN）的出现为图像隐写提供了新的可能性。

2016 年，第一个基于深度学习的隐写模型——SGAN 被提出。

该模型利用 DCGAN 生成载体图像，并使用传统的嵌入算法实现秘密信息的隐藏，为后续的研究奠定了基础。

（二）快速发展阶段随着深度学习技术的不断发展，越来越多的基于深度学习的图像隐写方法被提出。

研究人员从不同的角度出发，提出了多种类型的隐写模型，如基于生成载体式、嵌入载体式、合成载体式和映射关系式等。

这些模型在隐写容量、抗检测能力和图像质量等方面都取得了显著的提升。

（三）成熟应用阶段近年来，基于深度学习的图像隐写技术已经逐渐成熟，并在实际应用中得到了广泛的关注。

研究人员不仅关注隐写模型的性能，还开始关注其安全性和可靠性。

同时，随着硬件设备的不断升级，深度学习模型的计算效率也得到了提高，使得图像隐写技术能够更加高效地应用于实际场景。

三、基于深度学习的图像隐写主要方法（一）基于生成载体式1.原理：该方法首先利用生成对抗网络生成尽可能真实的载体图像，然后在生成的载体图像中嵌入秘密信息。

多媒体数据隐写技术与分析方法研究多媒体数据隐写技术是一种数据隐藏的技术，通过将秘密信息嵌入到多媒体数据中，使得该信息在视觉和听觉上不易被察觉。

这种技术被广泛应用于许多领域，如信息安全保护、版权保护、取证查找等。

本文将探讨多媒体数据隐写技术及其分析方法的研究现状和最新进展。

多媒体数据隐写技术可以分为图像隐写、音频隐写和视频隐写三个主要方向。

在图像隐写中，秘密信息被嵌入到图像的像素值中。

该技术通常通过改变像素的最低有效位来实现信息的隐藏。

在音频隐写中，秘密信息被嵌入到音频信号中。

该技术可以通过调整音频采样值或频谱来隐藏信息。

在视频隐写中，秘密信息被嵌入到视频帧中。

该技术可以通过对视频帧的像素进行修改或对视频码流进行调整来实现。

在多媒体数据隐写技术的研究中，需要考虑两个关键问题：容量和鲁棒性。

容量是指隐写系统可以嵌入的秘密信息的大小。

鲁棒性是指对攻击的抵抗能力，包括隐写信息提取的准确性和抗攻击的能力。

研究者们通过设计新的隐藏算法和改进传统算法来提高容量和鲁棒性。

在图像隐写方面，近年来研究者提出了一些创新的方法来提高容量和鲁棒性。

例如，基于像素值修改的方法可以提高容量，但容易受到攻击的影响。

基于变换的方法可以提高鲁棒性，但容量较低。

因此，研究者们提出了一些混合方法，通过结合不同的隐写技术来平衡容量和鲁棒性的需求。

在音频隐写方面，研究者们提出了多种方法来改进隐写系统的性能。

例如，基于相位修改的方法可以提高容量，但会引入较大的变形。

基于频谱修改的方法可以提高鲁棒性，但会改变音频的频谱特征。

因此，研究者们通过设计新的变换函数和调整参数来平衡容量和鲁棒性。

在视频隐写方面，研究者们提出了一些新的算法来提高隐写系统的性能。

例如，基于像素修改的方法可以提高容量，但会引起视频帧的失真。

基于码流修改的方法可以提高鲁棒性，但会改变视频的码流特征。

因此，研究者们通过改进隐藏算法和调整参数来平衡容量和鲁棚性。

在多媒体数据隐写的分析方面，主要有两个方向：隐写信息提取和隐写系统识别。