基于多任务学习的JPEG图像隐密分析

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1、硕士学位论文基于多任务学习的JPEG图像隐密分析Multi—taskLearningBasedJPEGSteganalysis作者姓名：自雪薹学科、专业：值曼墨篮，皇处理堂J指导百r-1‘J·教师：21009107完成日期：2Q!墨二墨二!大连理工大学DalianUniversityofTechnologyfIIIIPIIPllllIIIIIIIIIIIIrlllfllllrIXIllfY2414963大连理工大学学位论文独创性声明～作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的

2、成果。尽我所知，除文中已经注明弓l用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目：垄重垒丝茎三!坠旦堕鱼囵鏖丝宝公堑作者签名：鱼重量日期：星Q!三年—L月—L日大连理工大学硕士学位论文摘要隐密术(Steganography)是利用人类感知系统的不敏感特性及多媒体文件的冗余特性，在不引起人类感知系统怀疑的基础上，通

3、过在多媒体文件中嵌入秘密信息实现秘密通信的一种技术。然而，隐密术在隐私保护等方面给人们带来便利的同时，也为不法分子危害国家安全社会安定带来了机会，因此，用于判定多媒体文件是否含有秘密信息以及估计秘密信息的隐密分析技术(Steganalysis)也随之发展起来。JPEG图像由于其优良品质，在提出后的短短几年内被广泛应用在互联网及各种图像采集设备中。因此，JPEG图像隐密及隐密分析技术也成为隐密术及隐密分析领域的研究热点。JPEG图像隐密术实际使用的JPEG图像可能来自不同的相机并且具有不同的量化表，现有的J

4、PEG图像隐密分析没有考虑过这种多样性，本文研究的正是多样性JPEG图像的隐密分析。本文首先介绍了几种典型的JPEG图像隐密和隐密分析算法，从中分析出现有的通用型JPEG图像隐密分析框架。其次，讨论隐密术中使用的多样性JPEG图像及其对隐密分析的影响，从实验说明目前的JPEG图像隐密分析框架由于使用融合训练方式而存在的问题——忽视了不同来源及量化表的JPEG图像统计特性的差异。再次，根据不同来源及量化表JPEG图像统计特性的差异性，本文提出了多样性JPEG图像的独立训练隐密分析框架。独立训练虽然针对融合训

5、练存在的问题提出了相应的应对方案，但是存在训练样本不足造成的隐密分析效果不稳定的问题，因此独立训练相对于融合训练的正确率提高不够明显。最后，针对融合训练和独立训练存在的问题，本文提出了多样性JPEG图像的多任务学习隐密分析，将迁移学习中的多任务学习概念引入到隐密分析中，通过共享不同来源及不同量化表JPEG图像统计特性的共性来提高隐密判决效果。实验比较说明，无论是针对同品牌型号相机不同量化表的JPEG图像还是不同品牌型号相机不同量化表的JPEG图像，多任务学习隐密分析都可取得高于融合训练和独立训练的检测效果

6、，相对于融合训练正确率的提高可达29．54％；当独立训练由于训练样本不足正确率为50．66％时，多任务学习仍能取得91．12％的检测正确率。关键词：隐密术；隐密分析；多任务学习；JPEG图像基于多任务学习的JPEG图像隐密分析Multi—taskLearningBasedJPEGSteganalysisAbstractInternethasbecomeanimportantchannelforhumancommunication，andhowtoprotectuserdataandcommunicatio

7、nsecurityhasbeenaprobleminthefieldofinformationsecurity,thereforesteganographycameintobeing．Steganographyisthetechniqueusinginsensitivityofthehumanperceptualsystemandredundancyofmultimediafilestoembedsecretinformationintothemultimediafilesonpurposeofsecre

8、tcommunication．However,criminalsalsouseittoharmnationalsecurityandsocialstability．Sosteganalysis，thetechniqueofdeterminingwhethermultimediafilescontainingsecretinformationhasdeveloped．JPEGimages，duetoitsexcellentqua