具有手工特征设计的音频隐写分析（统计机器学习） 基于统计机器学习算法的音频隐写分析。 // @作者： @电子邮件： 希望我们能有一个愉快的沟通。 该项目是我们最近基于统计机器学习进行音频隐写分析的工作的实现，您还可以通过该平台设计自己的算法。 档案 ID 文件 功能 1个 应用 音频隐写分析和隐写发现 2 batch_script 所有批处理脚本，用于特征提取，培训，测试等 3 数据处理 用于QMDCT系数提取和数据集构建的工具 4 feature_extract 用于特征提取的脚本（ADOTP，MDI2，I2C，D2MA，JPBC，共存） 5 情节 图脚本 6 tra

大数据-算法-音频数字水印与隐写分析算法研究.pdf

空域隐写及对抗技术/了解几种常见的空域和变换域图像隐写算法/掌握空域LSB算法的原理并编写代码实现/空域隐写分析算法原理（RS)/实现针对LSB隐写的分析（卡方分析、RS分析）

在介绍信息隐藏技术以及JPEG 图像隐写发展现状的基础上，讨论了JPEG 图像格式以及JPEG 图像隐写算法，并实现了F5 隐写算法。在实现F5 算法的同时，还介绍实现了算法采用的混洗、矩阵编码等提高算法安全性的技术。

stegdetect是一种数字图像隐写分析工具，主要实现JPEG图像的隐秘信息的嵌入的检测，支持检测JSteg、Outguess、Jphide、InvisibleSecrets。github上的源码难以编译，在此分享的是编译好的exe。

本文以数字图像为研究对象,对基于深度学习的隐写分析特征学习和分类进行了研究,论文的主要研究成果包括:(1)提出一种基于深度学习与差异增强的隐写分析模型。

介绍了基于数字图像的信息隐藏技术的基本内容及方法，着重研究了图像信息隐藏的反向检测技术——隐写分析技术，总结了其方法和分类。针对隐写分析中的RS（Regularand Singular groups method）检测算法进行了深入的研究，提出了改进算法，在一定程度上减小了RS检测算法对统计假设的依赖性，并且在不改变像素间相关特性的同时可以对图像进行二次检验，增加了检测结果的准确性。在不同的掩码和嵌入率下进行了大量实验，实验结果验证了该改进算法的有效性，基于该改进算法编写了检测程序，实现了对灰度及彩色图像的LSB（Least Significant Bit）隐藏检测。

用卷积滤波器matlab代码隐写分析 GBRAS-Net：用于空间图像隐写分析的卷积神经网络体系结构 深度学习（DL）的进步为解决各种复杂问题提供了替代方法，包括使用卷积神经网络（CNN）进行空间图像隐写分析的领域。 近年来，已经开发了几种CNN体系结构，这些体系结构提高了隐写图像的检测精度。 这项工作提出了一种新颖的CNN架构，其中包括使用滤波器组增强隐写噪声的预处​​理阶段，使用深度和可分离卷积层的特征提取阶段以及跳过连接。 使用具有不同实验设置的BOSSbase 1.01和BOWS 2数据集评估性能，包括自适应隐写算法，即WOW，S-UNIWARD，MiPOD，HILL和HUGO。 在所有实验环境中，我们的结果都优于过去几年发表的作品。 这项工作提高了所有算法和每像素比特数（bpp）的分类精度，在WOW达到0.2 bpp时达到80.3％，在WOW达到0.4 bpp时达到89.8％，在S-UNIWARD上达到73.6％和87.1％（分别为0.2和0.4 bpp），使用BOSSbase 1.01测试数据，MiPOD（0.2和0.4 bpp）分别为68.3％和81.4％，HILL（0.

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行业分类-设备装置-一种基于图像平滑度变化量特征的隐写分析方法.zip