JPEG圖像隱寫分析技術(shù)研究.pdf

1、目前網(wǎng)絡(luò)上的海量圖片中，有的圖片經(jīng)過處理，可以將機(jī)密信息隱藏在其中，但并不能被人眼所察覺。有些不法分子利用這種信息隱藏技術(shù)進(jìn)行信息傳遞。JPEG格式圖像是在Internet上常見的圖像形式，并且已經(jīng)廣泛的被應(yīng)用于載體，達(dá)到傳遞秘密信息的目的。已有大量基于JPEG格式的隱寫軟件和算法出現(xiàn)，如Jsteg、Steghide、EMD、F5等，因此，針對JPEG圖像的隱寫分析技術(shù)的研究具有重要的現(xiàn)實意義。
　　 本文以JPEG圖像隱寫分析

2、技術(shù)為主要研究對象，主要內(nèi)容如下:
　　 1)針對Jsteg、F5、MB、EMD、Steghide、JPHS等典型的JPEG圖像隱寫算法和工具，分析了隱寫前后圖像量化后DCT系數(shù)直方圖的變化，以及隱寫算法的安全性，為JPEG圖像隱寫分析的研究奠定了前期基礎(chǔ)。
　　 2)分析了基于聯(lián)合密度的塊間相關(guān)性特征的不足，并對其進(jìn)行了改進(jìn)。通過提取28維改進(jìn)的基于聯(lián)合密度的統(tǒng)計特征，采用SVM分類器，實現(xiàn)了對JPEG圖像隱藏信息的有

3、效檢測。對改進(jìn)算法進(jìn)行了四個方面的分析:算法檢測能力、特征敏感度、混合測試、不同隱寫算法之間的交叉測試。對比實驗結(jié)果表明:本文改進(jìn)后的基于聯(lián)合密度的塊間相關(guān)性特征對F5、EMD、MB、Steghide隱寫術(shù)的敏感度有所提升，特別是對Steghide有較大提升。在低嵌入率時，改進(jìn)算法的混合訓(xùn)練模型的檢測能力相比改進(jìn)前有較大提高，檢測正確率提高約5％。
　　 3)分析了基于Markov轉(zhuǎn)移概率的塊內(nèi)相關(guān)性特征的不足，并對其進(jìn)行了改進(jìn)

4、。通過提取28維改進(jìn)的基于Markov轉(zhuǎn)移概率的統(tǒng)計特征，采用SVM分類器，實現(xiàn)了對JPEG圖像隱藏信息的有效檢測。對改進(jìn)算法進(jìn)行了四個方面的分析:算法檢測能力、特征敏感度、混合測試、不同隱寫算法之間的交叉測試。對比實驗結(jié)果表明:本文改進(jìn)后的基于Markov轉(zhuǎn)移概率的塊內(nèi)相關(guān)性特征對F5、EMD、MB、Steghide隱寫術(shù)的敏感度有所提升，特別是對Steghide有較大提升。在低嵌入率時，改進(jìn)算法的混合訓(xùn)練模型的檢測能力相比改進(jìn)前有較