行业分类-设备装置-一种基于隐写术的载体文件库可扩充的隐蔽文件系统.zip

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加密不足以确保通信安全，因为通信存在这一简单事实通常足以引起怀疑并采取进一步行动。 隐蔽通道旨在通过使用通常不打算使用的通信方式来隐藏通信的真实存在。 Covert Channels Evaluation Framework (CCHEF) 是一个灵活的软件框架，用于根据经验评估网络隐写术方法或网络协议中的隐蔽通道。 CCHEF 可用于具有真正公开流量的真实网络（例如在研究测试平台中），但也可以使用来自跟踪文件的公开流量（例如在单个主机上进行评估）来模拟隐蔽通道。 CCHEF 旨在评估隐蔽渠道，而不是（错误地）将它们用于实际的隐蔽通信。 CCHEF 的发送方或接收方是正常的用户空间应用程序，没有任何伪装，不包含任何类似恶意软件的代码，例如它们不会非法获取超级用户权限等。

CTF,ISCC各个隐写总结

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cnn源码matlab #基于深度迁移学习对JPEG图像进行隐写分析 keywords：deep learning,transfer learning,steganalysis ##内容介绍 DCTR_matlab：使用MATLAB实现的残差图像的离散余弦变换算法。 SRNet：隐写分析残差网络实现，CNN网络中加入深度学习短连接（shortcut connections）的残差层。 log：保存tensorboard可视化查看日志文件，可在网页localhost：6060中打开，观察网络和张量的变化以及进行loss，acc曲线图的绘制等。 savemodel：训练过程中保存的训练模型。 conv.py：CNN网络的卷积层等部分，主要用来进行隐写特征提取。 dataload.py：对JPEG图像进行处理生成网络能够读取的格式。 dctr.py：对JPEG图像进行DCTR（残差图像的离散余弦变换）进行DCT基核滤波提取图像在变换域（频域空间）的隐写特征，以及使用高通滤波器进行空间域的特征提取。 distance：计算源域和目标域数据的KV核距离（高斯核和线性核）。 others.py：用

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