一种检测多类自适应隐写的盲检测方法

自适应隐写算法将秘密消息嵌入到图像纹理复杂的边缘区域,在图像平坦区域不嵌或少嵌.由于图像的复杂纹理能够很好地掩护秘密信息.因此在此区域隐写就更难被检测.针对此问题,用不同模板对图像滤波得到图像噪声残留,提取噪声残留的共生矩阵,并联合由图像水平、垂直及对角线3种不同方向的差分直方图中提取的特征作为分类特征.通过对3种典型的自适应隐写算法的测试,表明该算法能够取得较好的盲检测效果.     

一种基于图像偏离度直方图的 LSB匹配隐写检测算法

LSB匹配采用±1修改模式,以使其LSB与待嵌入比特匹配,增强了隐写的安全性,对于它的检测是当前的热点、难点。提出一种基于图像局部统计一致性的隐写分析算法。偏离度的概念被引出来刻画临域像素的空间相关性,在偏离度直方图上提取了对隐写敏感的特征,并加以优化。实验结果表明：在未压缩高精度图像库上也具有良好的检测效果。     

一种针对MB数字隐写的改进隐写分析方法

介绍了应用于JPEG图像的MB数字隐写算法及其检测算法,通过实验分析了运用该算法嵌入秘密消息前后JPEG图像的DCT系数独立直方图的一阶统计特征的变化,并深入研究了载体和载密图像裁剪后该特征的不同变化趋势,在此基础上提出了一种改进的隐写分析方法,改进后的算法对载密图像的正确检测率较高。     

SPAM数据挖掘Kim算法的隐写分析

隐写分析的目的主要是判断数字载体是否嵌有秘密信息.为了研究Kim等人提出的可逆数据隐藏算法的隐写性,用SPAM伪装分析器对其进行了隐写分析.实验中,选取RSP图库中5 000张大小为512×512的8位灰阶图像,对算法设置不同嵌入等级和采样间隔,以7种藏量来测试其抗SPAM检测的情况.最后,给出不同参数下算法抗SPAM检测变化的规律.实验结果表明,一般情况下,Kim等人提出的算法抗SPAM检测的平均错误率为0.88～ 21.00％,在嵌入等级较大时,抗SPAM检测的错误率可达30％以上,为以该算法作为载体来进行消息传递提供了参考.     

面向图像分存的批量隐写算法研究

针对数字图像隐写的安全性差和嵌入容量小的问题,基于Bernstein多项式变换和K-L散度,提出了结合图像分存的批量隐写算法,实现了双重载体隐写.首先证明了Bernstein多项式的次算子与对应函数的逼近性,得到了分存图像的最大有效载荷与分存算子数的关系式,论述了该批量隐写系统的安全约束条件.然后说明了图像分存与复原的...     

基于二元Golay隐写码的快速隐写算法

文章首先研究了基于二元Golay码的隐写编码的性能,然后研究了基于二元Golay隐写码的快速实现问题,提出了一种快速隐写算法。该算法在不提高载体数据修改率的前提下,有效降低了编码的计算复杂度,提高了隐写算法的实现效率。     

对JSTEG隐写系统的提取攻击

本文基于JPEG图象的连续JSTEG隐写术的统计检测方法，提出一种简单高效的提取方法。实验结果表明，利用这种方法可以得到秘密消息起点和终点的点估计和区间估计，从而可以精确地提取秘密消息。     

可疑图像隐写载体的一种搜寻方案

探讨在“俄罗斯间谍案”秘密通信工作模型下,寻找可疑隐写载体的一种方案,为提取出隐藏的信息奠定基础.攻击者通过控守或经由安全部门获得可疑图像后,根据可疑图像上的水印确定相关网站,到相关网站上下载该网站所有具有相同尺寸的图像;由于经由原始图像到载密图像,除了经过隐写,还可能经过格式转换、二次压缩,而且载体与载密图像格式也可...     

基于汉明距离统计的隐写分析算法

针对LSB匹配隐写算法会改变自然图像LSB(最低有效位)序列相关性的特点,提出了"汉明距离统计"方法。在合理假设的情况下,分别对随机序列和自然图像LSB序列的汉明距离统计分布进行推导和实验,构造了能够度量二者相关性本质差异的统计量,并据此设计了适用于LSB匹配的隐写分析算法。实验结果表明算法具有较好的检测性能。     

基于Fisher信息的最优隐写方法

为了提高隐写算法的安全性,提出一种基于Fisher信息的最优隐写框架.将隐写算法设计建模成以嵌入转移概率为决策变量、以Fisher信息最小化为目标的最优化问题.推导出Fisher信息是嵌入转移概率的二次型,通过二次规划求解最优嵌入转移概率.给出了一个最优隐写算法实例——最优LSB matching算法,实验结果表明,最优LSB matching算法的Fisher信息小于传统LSB matching算法,隐写安全性提高.     

基于图像质量评价量的信息隐藏盲检测

为了实现数字图像中盲隐藏信息检测,通过提取对隐藏信息较敏感的图像质量评价量(IQMs)作为图像的特征向量捕获原始图像和隐藏图像之间的统计差异,选择基于径向基核函数的支撑向量机(SVM)作为原始图像和隐藏图像之间的分类器,对图像中隐藏信息的盲检测进行了研究.实验结果表明,该方法能有效地实现信息隐藏的盲检测分析.     

基于Contourlet变换的图像隐写盲检测方法

图像通用盲检测技术主要通过机器学习实现,隐写分析特征直接决定了盲检测技术的性能。基于图像信源在多尺度和多方向性的统计特性,文章将Contourlet变换与隐写分析相结合提出一种盲检测方法。首先通过分析不同内容的图像细节分量隐写前后特征函数的变化,选用带通特征函数矩。通过分析比较两种不同的图像预测方法对隐写检测性能的影响,提取待检测图像及其预测误差高频子带系数的特征函数矩作为检测特征,通过支持向量机进行分类。以BOWS和UCID图像库为测试图像的实验结果表明,该方法较现有典型方法具有更好的检测性能。     

Image Steganalysis System optimization Based on Boundary Samples

In the image steganalysis,the training samples often determine the performance of the model when the features and classification are in the same condition.However the existing research on steganalysis lacks the in-depth study of the classifier＇s training method which may deeply influence the detection performance.This paper provides an optimization of universal steganalysis based on the boundary samples classification concerning about image steganalysis.This paper proposes a strategy of selecting boundary samples in steganalysis and divides the training samples into good samples,poor samples and boundary samples three categories and then chose the optimal threshold to get boundary samples through experiments.The experimental results show the effectiveness of boundary sample,which dramatically improve detection capability especially for the low embedding rate Stego-image.     

A Global-Scale Image Lossless Compression Method Based on QTM Pixels

In this paper, a new predictive model, adapted to QTM （Quaternary Triangular Mesh） pixel compression, is introduced. Our approach starts with the principles of proposed predictive models based on available QTM neighbor pixels. An algorithm of ascertaining available QTM neighbors is also proposed. Then, the method for reducing space complexities in the procedure of predicting QTM pixel values is presented. Next, the structure for storing compressed QTM pixel is proposed. In the end, the experiment on comparing compression ratio of this method with other methods is carried out by using three wave bands data of 1 km resolution of NOAA images in China. The results indicate that： 1） the compression method performs better than any other, such as Run Length Coding, Arithmetic Coding, Huffman Coding, etc; 2） the average size of compressed three wave band data based on the neighbor QTM pixel predictive model is 31.58% of the origin space requirements and 67.5% of Arithmetic Coding without predictive model.     

基于带权隐秘图像的2LSB隐写分析方法

图像2LSB（Two Least Significant Bits,最低两位比特）替换隐写在各个位平面上的信息隐写可以是相互独立的,其隐写比率可以不同。文章基于带权隐秘图像检测方法的原理,给出了最低两位平面含隐写信息的带权隐秘图像模型,依据该模型构建了2LSB替换隐写比率估计方法。该方法首先运用现有LSB检测方法对次低位隐写比率做出了估计,然后依据文章建立的最低两位平面带权隐秘图像的模型,给出最低位隐写比率的估计。实验结果表明,本方法能较精确地估算出图像最低两位平面上各个位平面的隐写比率。     

基于矩特征的隐写分析方法

针对互联网上大量的隐写软件利用图像隐藏秘密消息,提出一种基于矩特征的隐写分析方法.这种隐写分析技术能有效地检测出图像是否含有秘密信息,通过多分辨率表示图像,在不失有效信息量的基础上减小了数据量的处理,提取2种新颖的、能反映图像隐写前后的统计特性变化的特征,即PDF矩特征和CF特征,对干净图像进行定量描述,并且设计了与特征相匹配的柔性化线性一类分类器,具有一定的稳健性和柔化特性,提高了检测性能.     

新的唯秘密载体信息隐藏分析方法

将图像质量度量标准进行改造并结合在一起,可以针对图像数据进行唯秘密载体（盲）信息隐藏分析,即将图像质量度量标准中的原始图像改为全白图像设计特征向量,用 SVM（支持向量机）对特征向量分类。分析过程中引入的人眼视觉系统的带通滤波性质,提高了算法准确率。实验结果表明了该方法对分析自然图像是有效的。     

基于多特征的F5隐写分析算法

通过分析F5算法给载体图像带来的统计变化,从DCT系数直方图的变化、DCT系数0游程的增加及对图像空域像素8×8块边界不连续性的变化等方面提取了用于检测F5算法的35个特征。最后利用SVM进行分类识别。本算法结合了专用隐写分析算法特征的有效性及通用隐写分析算法的多特征识别技术,对F5信息伪装的检测尤其是对低嵌入率图像的检测有很大的提高。实验仿真部分通过多种实验条件下的实验结果说明该算法具有很好的检测效果及很强的实用性。