斯捷高 Stego 是一个用 go 编写的命令行实用程序，允许在 PNG 图像上进行简单的 LSB 隐写术。 它能够编码和解码图像。 它可以存储任何格式的文件。 长度 长度模式可用于对载体图像进行初步检查，以推断它可以存储多大的文件。 长度以字节、千字节和兆字节为单位。 › ./stego -length -imgi plain.png B: 863996 KB: 863.996 MB: 0.863996 写 写入模式用于获取消息并使用 LSB 隐写术将其嵌入到图像文件中，以生成包含您的消息的秘密图像文件。 › ./stego -w -msgi message.txt -imgi plain.png -imgo steged.png › ./stego -w -msgi hideme.png -imgi plain.png -imgo steged.png 读 读取模式用于读取使

形象隐秘 关于 图像隐写术（在图像中隐藏/编码信息（文本））Web应用程序。 使用的框架： 工作图 基于LSB的图像隐写术 LSB隐写术是一种隐写术技术，其中我们通过用要隐藏的消息位替换图像的最低有效位来隐藏图像中的消息，因为LSB仅被更改，因此人类的眼睛无法检测到其中的变化。 加密演算法 开始 输入：Cover_Image，Secret_Message; 将Secret_Message转换为文本； 将文本转换为Binary_Codes； 将BitsPerUnit设置为零； 将消息编码为Binary_Codes； 为bitsPerUnit加2个单位； 输出：Stego_Image; 结尾 解密算法 开始 输入：Stego_Image 计算BitsPerUnit; 解码All_Binary_Codes; 对于bitsPerUnit，移动2个单位； 将Binary_Co

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

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。