信息隐写与隐写分析研究框架探讨

文章分析了广义信息隐藏研究中存在的问题，提出引入全信息理论和模糊信息处理的思想进行研究-对信息空间从三个层面上进行了分类，将隐写和隐写分析问题放在信息空间中进行研究，建立了隐写分析研究框架.     

基于数字图像隐写容量的分析

介绍了基于数字图像隐写容量分析的最新研究成果,重点介绍了安全性限制下针对不同的隐写信道模型的隐写容量的分析和在选择给定的载体方法和失真约束条件下对一个具体图像的隐写容量计算.最后对已有的容量分析结果进行了分类,并给出了下一步研究的方向.     

图像自适应隐写和隐写分析技术进展

图像自适应隐写和隐写分析技术是近年来信息隐藏领域的研究热点和难点.自适应隐写通过自适应选择嵌入更改位置并结合高效编码方法提高了隐写安全性,而相应隐写分析技术主要通过捕捉图像统计特性改变来发现隐写行为.首先对图像自适应隐写的基本原理进行了介绍,然后梳理总结了图像自适应隐写和隐写分析技术的研究进展并指出了现有研究存在的问题,最后对图像自适应隐写和隐写分析技术研究进行了展望.     

基于非线性残差的JPEG图像隐写分析

当前JPEG图像隐写分析方法往往只使用线性滤波器生成残差图像,导致残差图像类型过于单一,影响隐写检测性能。鉴于此,提出了基于非线性残差的JPEG图像隐写分析方法。首先,从现有JPEG图像隐写分析方法已有的线性残差图像中选择合适的图像组,对其采用逐像素取小和取大运算,在没有明显增加计算复杂度的情况下,得到非线性残差图像。其次,根据JPEG相位,将非线性残差图像划分为子图像,提取子图像直方图特征。再次,充分考虑非线性运算的影响,设计合适的特征对称合并方法。最后,将合并后的直方图特征拼接形成最终的隐写分析特征。实验结果表明,线性和非线性残差图像相结合能够有效地增加残差图像和隐写分析特征的多样性,从而提升JPEG图像隐写检测性能。     

基于弱纹理块的扩频隐写分析

提出了一种基于弱纹理块的扩频隐写分析方法,可以对图像扩频隐写强度进行有效估计。该方法根据扩频隐写过程中的图像灰度截断效应对图像中各图像块进行预筛选,避免灰度截断干扰。然后基于图像块的梯度统计特性从扩频隐写图像中选取弱纹理块,并利用所选弱纹理块根据主分量分析方法估计图像中秘密信息的嵌入强度。仿真实验表明,该方法能很好的估计扩频隐写图像中秘密信息的嵌入强度。     

针对隐写分析冗余评估指标的属性约简算法

针对隐写分析评估指标体系中存在的知识冗余,提出了一种隐写分析评估指标的属性约简方法.在分析存在知识冗余的指标体系的基础上,采用BCC算法求出各评估指标初始区间及其约简,并用之将仿真实验数据离散化;之后将离散化矩阵作为HORAFA算法的输入,输出即得到最终的属性约简.仿真实验验证了该属性约简方法对冗余评估指标约简的有效性...     

基于AdaBoost的文本隐写分析

通过对自然文本统计模型和特性的分析，指出隐藏消息后可能对文本统计特性带来的变化，并提出了基于AdaBoost的通用检测算法。抽取文本的5个基本统计特征量为分类特征，对自然文本和载密文本进行有效分类检测。实验证明该算法具有较好的适用性和可靠性。     

基于小波系数相关性的空域隐写分析方法

基于小波系数相关性,提出了一类具有较高正确检测率的空域隐写通用型检测方法。首先利用互信息分析秘密信息嵌入对图像小波系数在尺度方向和空间方向相关性的影响,并使用马尔可夫模型挖掘小波系数层内和层间相关性,提取转移概率矩阵作为特征;然后对提取的特征进行加权融合并结合Fisher线性判别(FLD)分类器进行分类。针对LSB(least significant bit)、LSBmatching和SM(stochastic modulation)隐写算法的实验表明,在不增加计算复杂度的情况下,本文方法相比现有的典型空域隐写通用型检测方法,正确检测率有明显提高。     

基于差值分析的视频隐写分析

隐写分析主要是针对图像、视频、声音等多媒体数据,在对隐写算法和隐藏信息一无所知的情况下,仅仅通过分析多媒体数据,检测其是否含有隐藏信息。提出一种对视频基帧信息进行差值分析的方法,来检测视频中是否携带隐藏信息,并利用MPEG视频文件的编解码源代码库ffmpeg,对实际视频进行了大量的分析实验,实验结果表明,对于不同的视频对象和水印嵌入率,该算法都可有效检测到隐藏信息。     

针对ＬＳＢ隐写的语音隐写分析方法

本研究对常用的最低有效位(LSB)隐写技术进行了隐写分析。在目前的网络环境中,检测低嵌入率语音隐写信号仍然是一个非常有挑战性的课题。近年来,神经网络模型在许多课题中都取得了显著的性能。神经网络的主流架构包括卷积神经网络(Convolution neural Networks, CNNs)和循环神经网络(Recurrent neural Networks, RNNs),这两种网络采用了不同的方式来理解各种信号。本文提出了一种合适的方法来结合这两种架构的优点,然后构造了一个新的模型,即CNN-LSTM网络来检测基于LSB的隐写方法。在本文提出的模型中,使用双向长短时记忆循环神经网络(BiLSTM)来捕获信号的长时间上下文信息,然后使用CNN捕获局部特征和全局特征。实验结果表明,该模型相较对比方法对于基于LSB的隐写分析达到了更好的效果。     

基于深度Q网络的在线服务功能链部署方法

针对5G网络资源状态动态变化和网络模型高维度下服务功能链部署的复杂性问题,该文提出一种基于深度Q网络的在线服务功能链部署方法(DeePSCD)。首先,为描述网络资源动态变化的特征,将服务功能链部署建模成马尔可夫决策过程,然后,针对系统资源模型的高维度问题采用深度Q网络的方法进行在线服务功能链部署策略求解。该方法可以有效描述网络资源状态的动态变化,特别是深度Q网络能有效克服求解复杂度,优化服务功能链的部署开销。仿真结果表明,所提方法在满足服务时延约束条件下降低了服务功能链的部署开销,提高了运营商网络的服务请求接受率。     

基于主元统计的音频隐写分析

论文利用主元分析原理,分别从时域、小波域、频域几方面来提取音频载体隐写前后的不重要主元,进行形态学变换后,以其相邻两列汉明距离的奇数阶中心矩作为特征向量,用支持向量机分类,隐写分析分类准确率可超过95%。     

基于独立分量统计的音频隐写分析

论文利用独立分量分析原理,分别提取隐写前后音频载体的独立分量,进行形态学变换后,以其相邻两列汉明距离的奇数阶中心矩作为特征向量,用支持向量机分类,隐写分析全局检测率可超过93%。     

一种改进的基于模糊似然函数的特征选择算法

本文在Shang模糊似然函数的基础上,提出了基于特征空间的可信度函数和特征分量影响函数以改进Shang模糊似然函数的可靠性,采用改进的模糊似然函数评价任意特征子集的有效性,可更真实地描述模式在特征空间的分布,是一种有效的特征选择算法。论文将改进算法与原算法进行了测试比较,结果表明改进的特征选择算法具有更好的可靠性和实用性。     

基于可加性模糊系统原理的差分跳频G函数算法

差分跳频是CHESS电台的核心技术,它主要归结于一种G函数算法,这种G函数集跳频图案、信息调制与解调于一体.本文提出了一种新的基于可加性模糊系统的G函数算法,并对该算法产生的跳频图案进行了检验.结果表明,该算法产生的跳频图案具有良好的随机性和均匀性,并具有对初始条件的鲁棒性.同时,分析表明该算法具有较高的复杂度、较强的隐蔽性和抗破译性.     

基于YCbCr高阶统计量的图像隐写分析

论文提出了一种应用小波变换基于YCbCr图层高阶统计量的JPEG图像通用隐写分析算法,该算法不局限于某种特定的隐匿算法。由于JPEG图片使用的是YCbCr颜色模型,因而若仍在RGB色彩层上构造高阶统计量,必然会淡化隐写后图像的特征,所以本文提出在YCbCr色彩层上处理高阶统计量,消除了RGB色彩模型同YCbCr色彩模型之间转化所产生的误差;统计量的构造通过原图与切割图像的差异,可减少SVM训练的样本数。     

基于模糊综合函数的目标识别融合算法研究

基于对目标识别特点的研究，给出目标识别的可能性分布描述方法。运用模糊集理论，讨论基于模糊综合函数的目标识别决策级融合算法，并举例说明该方法的直观合意性。     

基于广义模糊函数的低分辨雷达目标识别

针对低分辨雷达的特点,提出了广义模糊函数的概念,讨论了广义模糊函数与目标分辨率的关系,通过分析广义模糊函数中3个参数的构成,对编队目标架次识别方法进行了研究,并通过实例进行检验,为实际工程运用提供了参考。     

基于JPEG净图定量描述的隐写分析方法

在隐写分析领域,国内外已有很多学者对JPEG图像的DCT系数统计分布模型进行过研究,本文根据数据的统计特征,系统地描述了JPEG净图DCT系数的SαS模型.SαS模型具有很强的柔韧性,随着特征指数α改变,其分布形状就会改变.根据SαS模型的柔韧性,本文提出了一种新颖的、基于净图定量描述的隐写分析方法,这种隐写分析方法与...