在本文中，我们提出了一种新形式的隐写术，即在仪器的输出屏幕上在线隐藏信息。 该方法可用于在公共场所公布秘密信息。私人标记系统使用对称密钥隐写技术，这里使用LSB技术隐藏秘密信息。 隐写术是隐藏信息的艺术，是隐藏嵌入信息存在的一种努力。 它是一种比密码术更好的保护消息的方法，密码术只隐藏消息的内容而不是消息的存在。 原始消息被隐藏在载体中，使得在载体中如此发生的变化是不可观察的。 隐写信息通常首先通过某种传统方式加密，然后以某种方式修改隐藏文本以包含加密信息，从而产生隐写文本。 隐写编码包的检测称为隐写分析。

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.

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

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.

MATLAB实现的一个图像信息隐藏检测算法，可以检测jpeg图像隐藏的信息