隐写分析的深度学习 隐写术和隐写分析 隐秘术是通过稍微修改像素值来隐藏图像中的秘密消息的科学。 内容自适应隐写方案倾向于将消息嵌入复杂区域以逃避检测，这是当今最安全的方法。 空间领域的示例包括HUGO，WOW，S-UNIWARD。 与隐写术相对应，隐写分析是检测图像中隐藏数据的技术。 通常，将此任务表述为二进制分类问题，以区分掩护和隐身。 LSB隐写术封面和隐身术 1：封面（左）和隐秘（右） 2：覆盖物与隐身物相减的结果（有效载荷较小） J-UNIWARD隐写术猫盖和隐蔽物 3：掩护和隐身的减法结果（有效载荷= 0.3） 隐写分析的深度学习 与传统的计算机视觉任务不同，图像隐写分析的目的是要找到对盖子的噪声极低的嵌入操作。 因此，我的网络中没有maxpooling层，可以破坏隐写术引起的少量信息或功能。 一些结果 3：训练过程中，网络开始以50,000步（5个纪元）收敛 4：WOW0.

Audacity是一款ctf中常用的音频隐写工具，常用来提取出摩斯密码等解决问题

音频隐写术算法：音频隐写术和水印算法库

任务目标： 本选题需要学习经典的图像信息隐藏算法，包括基于空域的隐写算法和数字水印算法。 接着你将使用某种编程语言实现这些算法，实现在图片中嵌入一些信息，例如字符串和一些 文件。除此之外，还需要尝试一些基础的隐写检测方法，用于分析图像是否被嵌入了隐藏信 息。最后，将这些算法封装成多个模块，并设计一个友好的 GUI 界面，使用户能方便地进行使用。 任务要求： 1、学习信息隐藏的概念，掌握基本的图像隐写算法； 2、实现 LSB 隐写、DCT 隐写和 F5 隐写，其中 LSB 隐写必须实现，其他两种隐写算法至少选择一个实现，学有余力可以实现其他更好的算法； 3、掌握并实现任意一种 LSB 隐写检测方法，例如基于值对现象的检测方法； 4、设计一个 GUI 界面集成这些功能，可以实现字符串或文件的隐写和读取； 5、还有时间的情况下，实现图片嵌入盲水印的功能。 演示须知： 本次实例使用Pycharm开发 python版本为3.6  特色 1，通过大量调研，学习掌握了信息隐藏的概念，掌握基本的图像隐写算法； 2，实现了基于LSB的隐写术，其他隐写算法实现了原理阐释； 3，设计出了两种

【图像隐藏】基于 DCT的图像隐写matlab源码1.zip

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全国职业院校技能竞赛中职组网络安全隐写术任务环境 国赛也是省赛真实环境

基于PyQt5+SRnet+SSDP网络实现图像隐写分析以及隐写去除_pytorch源码+项目说明.zip 项目主要任务为实现图像隐写分析以及隐写去除，其中隐写分析采用SRNet网络模型，隐写去除采用DDSP网络模型。 ​ 项目中有4个文件夹，分别为: 0.SRNet、1.GUI、2.DDSP、3.SRNet 其中0.SRNet为图像隐写分析，使用Jessica教授的官方源码，框架为tensorflow；1.GUI为隐写嵌入以及隐写分析可视化演示系统，由PyQ5实现；2.DDSP为图像隐写去除，pytorch实现；3.SRNet为图像隐写分析，pytorch实现。其中自己复现的SRNet网络模型其性能弱于官方代码。 本项目隐写分析中使用的隐写术为: S-UNIWARD、HUGO、WOW三种图像空域隐写算法，采用的隐写嵌入率为：0.4bpp、0.7bpp和1.0bpp三种。 为了更好的演示如何实现隐写嵌入和隐写分析，使用PyQt5编写了可视化界面，调用现有的隐写术和训练好的隐写分析模型进行操作。

imagein带使用方法（含CTF群及所有工具）

F5-steganography图片隐写工具，带使用方法，内含CTF群及所有工具包