基于系数分布特性和颜色相关性jpeg图像隐写的分析

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1、上海大学硕士学位论文摘要数字隐写是将秘密信息隐藏在载体内容中，以实现隐蔽通信的目的。该技术可用于保护信息安全，但该技术也可能被用于非法活动，成为社会安定的隐患，因此隐写的对抗技术——隐写分析具有重要意义。隐写分析的目的是检测载体中秘密信息的存在性，一旦分析成功，便可中止隐蔽通信并缉捕发送者。JPEG图像是互联网中常见的图像格式，本文围绕以JPEG图像为载体的隐写分析展开研究，针对现有隐写方法的安全漏洞提出了新的隐写分析方法，主要研究成果如下。针对基于模型的隐写方法(MB)进行分析并提出新的隐写分析方法。MB隐写可以保证含密图像DCT系数依然满足原始的分布模型，具有较好的

2、统计隐蔽性。本文指出：MB隐写还会使含密图像平坦区域和纹理区域的DCT系数分布趋于相似。针对这一安全漏洞，本文提出一种新的隐写分析方法，通过分析纹理较丰富的内容中的DCT系数直方图与全局DCT系数直方图之间的差异情况判断图像是否经过MB隐写，该分析方法可有效击破MB隐写。提出了一种高效的通用隐写分析方法，该方法应用三类统计特征：通过比较图像DCT系数分布模型与实际系数分布之间的差异，在无需构造参考图像情况下提出DCT系数分布模型背离度特征；基于隐写会破坏图像空域平坦性的性质，提出衡量图像子块边缘和子块内部平坦性的空域相关性特征；突破现有方法分别处理不同颜色空间的局限，通

3、过描述不同颜色空间中图像子块之间的平坦性关系，提出颜色空间相关性特征。这些特征向量计算简单，维数较低，在利用支持向量机进行隐写分析时同时保证了运算效率和分析准确率。本文所提出的隐写分析方法兼顾了原有图像的系数分布特点和颜色空间相关性信息，具有很好的分析能力，在一定意义上有力推动了以JPEG图像为载体的隐写分析的发展。本文得到国家高技术研究发展计划(2007AA012477)、国家自然科学基金(60502039、60773079)、上海市青年科技启明星计划(06QAl4022)资助。关键词：隐写分析JPEG图像基于模型隐写通用隐写分析上海大学硕士学位论文ABSTRACTW

4、hiledigitalsteganographyaimstOembedsecretmessagesundertheCOVerofcartiersignalforcovertCOmmunication,theprimarygoalofattackonsteganographicsystems，termedsteganalysis，istOdetectthepresenceofhiddendata．ThethesisfocusesonthesteganalysisofJPEGimages．Afteranalyzingtheweaknessofsomeexistingsteg

5、anographicmethods，weproposeseveralnovelsteganalyticmethodstodetecttheexistenceofsecretinformationeffectively．Theresearchachievementsofthisthesisareclassifiedintothefollowingtwocategories．ThefirstisasteganalyticapproachagainstModel-Based(MB)steganography．MBsteganographykeepsthehistogramof

6、DCTCOefficientsalmostunchangedwhenembeddingsecretmessageintoCOVerimagesinJPEGformat，leadingtoacapabilityofwithstandingtheprevioussteganalyticmethods．However,aloopholestillexists．MBsteganographywillmakeDCTcoefficientdistributionsinplainareaandtextureareanolongerverydifferent．Then，bycompar

7、ingtheaveragedifferencebetweentheDCTcoefficienthistogramsofthetextureblocksandthewholeimage，wecaneffectivelydetectthepresenceofsecretinformationhiddenbyMBsteganography．Thesecondistheresearchontheuniversalsteganalysisandpresentsanewmethodwithhighefficiency．Thismethodusesth