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

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

这是pdf文挡 有stirmark的下载 按长 等等 是是发是是是是

神经网络相关技术研究，基于生成对抗网络的信息隐藏算法模型，基于生成对抗网络的数字水印算法模型

提出了一种基于离散余弦变换(DCT)系数统计特性的JPEG 图像隐写分析算法。该算 法在分析JPEG 图像DCT 系数的统计特性的基础上，提取了8 维特征向量，通过最小二乘支持向 量机(LS-SVM)分类器对待测图像进行分类，以达到检测载密图像的目的。算法实现简单，计算复 杂度低。实验结果表明，该算法检测速度快，具有较高的检测正确率，能够实现针对各类JPEG 图 像信息隐写算法的有效检测。

MATLAB 实现LSB隐写分析，基于视觉攻击，基于卡方检验

隐写分析LSB算法

对抗基于深度神经网络的隐写分析的对抗示例

高度不可检测的steGO（HUGO隐写术）是近年来提出的一种众所周知的图像隐写术方法。 分析了HUGO隐写技术的安全性，提出了一种基于盲编码参数识别的隐写分析方法。 首先，分析了基于HUGO隐写术的秘密通信原理，以及在HUGO中使用的Syndrome-Trellis码（STC）的特点； 指出了HUGO的潜在安全隐患； 其次，基于信道编码盲参数识别的思想，可以正确识别STC的子矩阵参数，从而可以通过STC的解码算法正确提取HUGO嵌入的消息。 一系列实验结果表明，所提出的隐写分析方法不仅可以可靠地检测出隐匿图像，而且可以正确提取嵌入的信息。 这些都证实了HUGO安全漏洞的存在隐写术。

一种基于浅层卷积神经网络的隐写分析方法 刘明明 对于卷积神经网络进行描述