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随着现代计算机技术和网络通讯技术的飞速发展,媒体安全与否越来越受到人们的关注。信息隐写和隐写分析作为信息安全领域的重要分支也得到了人们的重视,作为对立方,二者相互制约,相互促进,已经经历了十几年的发展。信息隐写和隐写分析技术在商业、情报、国家安全等方面的地位日益突出,因此信息隐写和隐写分析的研究对国家信息安全具有重要的意义。本文主要研究以数字图像为载体的隐写和隐写分析方法,提出了一种隐写算法和三种隐写分析算法,包括一种LSB匹配专用隐写分析算法,一种空间域通用隐写分析算法和一种JPEG通用隐写分析算法。具体如下:1、经典的LSB匹配隐写算法以单个像素为嵌入单元,不考虑自然图像的纹理分布。自然图像的纹理区域具有复杂的结构特征,与平坦区域相比,自然图像的纹理区域在结构上表现出更多的随机性,因此将密信嵌入到纹理丰富的区域可获得更好的安全性。在分析图像纹理区域特征的基础上,提出一种基于像素块的纹理优先的自适应隐写算法,将密信优先嵌入到复杂纹理区域。考虑到相邻像素值LSB与次低LSB之间的关系,采用多个像素值为一个嵌入单元。所设计的纹理判别准则能结合待嵌入密信长度,自适应选择嵌入区域。针对在嵌密过程中嵌密块可能出现的异常情况,提出一种像素值调整方案,并从理论上证明了其可行性。实验结果表明所提出隐写算法比LSB匹配算法、LSBMR算法和一种现有的基于边缘优先的自适应算法具有更高的嵌入效率。本文方法不仅对三种有代表性的空间域通用隐写分析算法具有较强的抵御能力,还可以抵御三种有代表性的小波域通用隐写分析算法和一种边缘优先的专用隐写分析算法的攻击。2、分析了LSB匹配隐写算法的嵌入机制对灰度图像直方图的影响,提出了一种改进的基于直方图特征函数质心的专用隐写分析算法。鉴于自然图像个体直方图的差异性,提出剪切灰度图像重要的比特位平面,用剩余的位平面重构灰度图像,在重构后的灰度图像上提取直方图特征函数质心特征。考虑到灰度邻近像素值的强相关性,将Ker提出的二维直方扩展到另外三个方向。实验结果显示,从重构灰度图像上抽取的直方图特征函数质心特征对LSB匹配隐写算法检测更有效,与现存两种主流的专用隐写分析算法相比,改进的算法检测精度更高。3、修改空间像素值的最低比特位是最流行的空间域隐写方法,在分析LSB匹配隐写算法嵌入机制对差值图像影响的基础上,提出了一种基于马尔科夫网格模型(Markov Mesh Models,MMMs)模型的空间域通用隐写分析算法。首先利用MMMs模型定义一种条件转移概率矩阵,将条件概率矩阵的元素作为隐写分析的特征向量。此外,利用空间邻近像素值预测的方法从含密图像中预测近似的载体图像,然后将待检图像抽取的特征与预测后图像抽取的特征做差值,以提高隐写分析的检测率。为评估所提出方法的隐写分析能力,选择了两种流行的通用隐写分析算法与本文方法做比较。实验结果显示,所提出的方法不仅能有效的检测LSB匹配隐写,还可以探测两种新近提出的空间域纹理优先的自适应隐写算法。4、具有各向异性的轮廓波变换能够更好表示图像的边缘及纹理特征,基于轮廓波变换对图像稀疏表示的优良性质,提出了一种基于轮廓波变换的JPEG图像通用隐写分析算法。提出的方法抽取了轮廓波变换高频子带系数、高频子带噪声残差、高频子带特征函数高阶统计特征,并利用SVM对JSteg、Jphide、F5、Outguess等隐写算法的不同嵌入率进行分类和检测。与以往算法以及一种离散小波隐写分析算法相比,提出的方法对四种经典的JPEG图像隐写方法有较好的探测能力。此外,本文隐写分析方法对新近提出的两种空间域边缘自适应隐写方法也具有一定的检测能力。