-
题名基于中心差分卷积和注意力的空域彩色图像隐写分析
被引量:1
- 1
-
-
作者
魏康康
骆伟祺
刘明林
-
机构
中山大学计算机学院
广东省信息安全技术重点实验室
郑州大学网络空间安全学院
-
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第12期5671-5686,共16页
-
基金
国家自然科学基金(61972430)。
-
文摘
目前,大多数已发表的图像隐写分析方法都是针对灰度图像设计的,因此这些方法无法有效检测广泛应用于社交媒体的彩色图像.为解决这一问题,提出一种基于中心差分卷积和注意力增强的彩色图像隐写分析方法.首先设计一个包含预处理,特征提取和特征分类这3个阶段的主干流.在预处理阶段,对输入的彩色图像进行颜色通道分离,并串联各通道经过SRM滤波后的残差图.在特征提取阶段,构建3个基于中心差分卷积的卷积块来提取更深层的隐写分析特征图.在分类阶段,使用全局协方差池化和带有丢弃操作的两个全连接层来对载体和载密图像进行分类.此外,为了进一步增强主干流在不同时期的特征表达能力,在主干流的前期和后期分别引入一个残差空间注意力增强模块和一个通道注意力增强模块.其中,残差空间注意力增强模块首先使用Gabor滤波核对输入图像进行通道分离卷积再串联相应的残差,然后通过空间注意力机制获取残差特征图的有效信息.而通道注意力增强模块则通过获取通道间的依赖关系来增强模型最后的特征分类能力.进行大量的对比实验,结果表明所提出方法可以显著提高对彩色图像隐写的检测性能,并取得当前最好的结果.此外,还进行相应的消融实验来验证所提出的网络架构的合理性.
-
关键词
隐写分析
隐写
彩色图像
卷积神经网络
注意力机制
-
Keywords
steganalysis
steganography
color image
convolutional neural network(CNN)
attention mechanism
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于噪声模型和通道融合的彩色图像隐写分析
被引量:2
- 2
-
-
作者
綦科
谢冬青
-
机构
广州大学计算机科学与教育软件学院
网络与数据安全四川省重点实验室
-
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2013年第2期307-318,共12页
-
基金
广东省自然科学基金项目(S2012010010004)
广州市科技计划基金项目(12C042011790)
+1 种基金
网络与数据安全四川省重点实验室2011开放项目
广东省高等院校高层次人才项目
-
文摘
彩色图像的隐写分析大多在单信号通道进行,弱化或忽略了彩色图像不同颜色通道的相关性.通过分析彩色图像隐写噪声模型,提出了基于噪声模型和通道融合的通用彩色图像隐写分析算法.算法基于小波滤波,得到待检测图像的噪声小波系数子带,从该类子带中提取刻画噪声通道融合特征的噪声梯度方向序列及噪声梯度和序列,结合描述彩色图像颜色通道融合特征的颜色梯度方向序列及颜色梯度和序列,应用HHT变换提取各序列的振荡特征,构建基于Hilbert谱的特征向量,应用SVM分类器进行分类判别.实验表明,与已有的彩色图像隐写分析算法比较,所提出的算法误检率低,具有更好的检测效果.
-
关键词
彩色图像通用隐写分析
噪声模型
通道融合
梯度和序列
梯度方向序列
-
Keywords
color image steganalysis
noise model
channels integration
gradient sum sequence
gradient orientation sequence,
-
分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
-
题名基于颜色梯度特性的彩色图像隐写分析
被引量:5
- 3
-
-
作者
綦科
张大方
谢冬青
-
机构
湖南大学计算机通信学院
广州大学计算机科学与教育软件学院
-
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第1期27-36,共10页
-
基金
国家高技术研究发展计划("863"计划)基金资助项目(2009AA012420)
国家自然科学基金资助项目(60673156)
广东省自然科学基金资助项目(9151009001000059)~~
-
文摘
基于彩色图像任意2个颜色通道间梯度方向随机序列及颜色梯度和随机序列的振荡特性在隐写前后均有明显变化的特征,提出了一种基于颜色梯度特性的彩色图像盲隐写分析算法。算法应用HHT(Hilbert-Huang transform)提取4个序列在隐写前后的内在振荡特征差异,构建基于Hilbert谱的特征向量,采用SVM分类器进行分类判别。实验表明,该算法误检率低,检测性能优于现有彩色图像隐写分析算法,可以实现彩色图像隐写的可靠检测。
-
关键词
彩色图像隐写分析
MUMFORD-SHAH模型
颜色梯度和序列
颜色梯度方向序列
HHT
-
Keywords
color image steganalysis
Mumford-Shah model
color gradient sum sequence
color gradient orientation sequence
Hilbert-Huang transform
-
分类号
TP911.73
[自动化与计算机技术]
-
-
题名基于MCM和HVS的彩色图像盲隐写分析算法
- 4
-
-
作者
冯帆
王建华
张政保
王惠萍
戚红军
-
机构
白求恩军医学院基础部
军械工程学院计算机工程系
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第11期72-75,109,共5页
-
基金
河北省基金项目(No.052135
No.11213527D)
-
文摘
针对典型算法在描述DCT域相关性方面存在的不足,所引起的隐写检测综合性能不理想的问题,将MCM与HVS进行有机结合,提出一种JPEG彩色图像通用隐写分析算法。设计8-邻域MCM型,全面描述DCT系数之间的相关性,基于HVS分别在YCbCr模型空间Y分量抽取Markov状态转移矩、在其相应RGB三通道抽取Markov状态转移矩的主对角线邻域相似熵作为特征统计量,并进行合理"绑定",采用PCA技术对其进行优化选择,构建高效分类特征向量。实验结果表明该算法对于Jsteg、F5、Outguess、MB1、MB2攻击具有较高的可靠性和检测正确率。
-
关键词
马尔科夫链模型(MCM)
人类视觉系统(HVS)
彩色图像
隐写分析
-
Keywords
Markov Chain Model(MCM)
Human Visual System (HVS)
color images
steganalysis
-
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名以数字图像为载体的隐写分析研究进展
被引量:79
- 5
-
-
作者
王朔中
张新鹏
张卫明
-
机构
上海大学通信与信息工程学院
信息工程大学信息工程学院
-
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第7期1247-1263,共17页
-
基金
国家自然科学基金(60502039
60773079)
国家"八六三"高技术研究发展计划项目基金(2007AA01Z477)资助~~
-
文摘
隐写和反隐写的对抗是关系到信息安全的重要课题.文中针对常用隐写载体之一即数字图像,回顾反隐写技术的最新进展.根据隐写技术快速发展对反隐写研究提出的挑战,对近几年提出的新方法和新思路进行梳理和归纳,给出系统和扼要的评述,供隐写和反隐写研究者参考.重点围绕三方面展开讨论:对于克服了统计不对称性的LSB匹配嵌入法如何进行有效的检测或嵌入率估计;对于小嵌入率隐写进行分析的研究中有哪些进展;面对层出不穷的隐写新方法,如何实现不针对具体嵌入算法的通用隐写分析.对于反隐写研究的发展趋势和面临的新问题也作了讨论.
-
关键词
隐写
隐写分析
LSB匹配
隐写嵌入率
通用隐写分析
-
Keywords
steganography
steganalysis
LSB matching
embedding rate
universal steganalysis
-
分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
-
题名图像隐写分析技术综述
被引量:10
- 6
-
-
作者
张军
熊枫
张丹
-
机构
广东商学院信息学院
四川大学计算机学院
-
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第4期165-168,172,共5页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(60873198)
广东省自然科学基金资助项目(10151032001000003)
+3 种基金
教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(12YJA630157)
广东省哲学社会科学"十二五"规划基金资助项目(GD11CGL16)
广东省高等学校科技创新基金资助项目(2012KJCX0056)
广州市科技计划应用基础研究专项基金资助项目(2012J4100068)
-
文摘
通过归纳典型专用隐写分析方法和通用隐写分析方法的机制,指出在该领域中,低嵌入率的检测问题、图像源不匹配问题和隐写分析方法的适用性问题是3个亟待解决的问题,进而提出基于富模型和数字取证的隐写分析是两大研究趋势,前者合并不同域的差异特征后,利用集成分类器区分载体和含密图像,后者先用数字取方法证识别图像的类型,再采用该类的隐写分析器检测图像,由此克服图像源不匹配问题,提高检测性能。
-
关键词
隐写术
专用隐写分析
通用隐写分析
数字取证
信息隐藏
-
Keywords
steganography
targeted steganalysis
universal steganalysis
digital forensics
information hiding
-
分类号
TP309.2
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
-
题名结合重压缩检测的JPEG图像多类隐写分析
被引量:2
- 7
-
-
作者
李星
张涛
何赞园
李文祥
李开达
平西建
-
机构
解放军信息工程大学信息工程学院
国家数字交换系统工程技术研究中心
解放军信息工程大学 信息工程学院
-
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期190-196,共7页
-
基金
国家“863”高技术研究发展计划基金(No.2011AA010603,No.2011AA010605)
国家自然科学基金(No.60903221,No.61272490)资助
-
文摘
提出一种新的结合重压缩检测的JPEG图像多类隐写分析方法,实现一次压缩和重压缩图像中多种隐写算法的识别.首先基于DCT系数首位数分布规律,提出一种重压缩检测方法,然后从系数直方图、块内相关性、块问相关性和空域块效应中提取盲检测特征用于隐写分析,最后用支持向量机构造JPEG隐写算法多类检测器.实验结果表明,本文方法的重压缩检测性能明显优于已有方法,且对嵌入改变量的鲁棒性较强,隐写分析特征不仅维数较低而且具有更好的检测性能,构造的多类隐写分析器能较好地识别JPEG隐写算法.
-
关键词
JPEG图像
通用隐写分析
重压缩检测
多类检测
-
Keywords
JPEG image
universal steganalysis
recompression detection
multi-class detection
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名采用L-M算法的JPEG图像隐写分析
被引量:3
- 8
-
-
作者
周治平
孙子文
吴志健
-
机构
江南大学通信与控制工程学院
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第14期113-115,163,共4页
-
文摘
提出了一种针对JPEG图像的通用隐写分析系统。首先对实验图像提取其在小波域的细节部分和近似部分系数的特征函数矩和实验图像的第一层小波分解后的对角子带D1再次进行分解所得到的细节部分和近似部分系数的特征函数矩作特征的有效性分析,通过对有效特征的选择和提取,得到一组训练集合,最后采用基于L-M算法的BP神经网络来进行分类。实验结果表明,这是一种有效的、高精度的盲检测方法,能够准确识别出JPEG图像是否含有隐密信息。
-
关键词
通用隐写分析系统
特征函数
特征的提取和选择
L-M算法
-
Keywords
universal steganalysis
characteristic function
feature extract and select
Levenberg-Marquard(tL-M) algorithm
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名一种基于加性噪声的通用隐写分析算法
被引量:1
- 9
-
-
作者
叶学义
张艳
汪云路
鲁国鹏
-
机构
杭州电子科技大学通信工程学院
-
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
2012年第8期681-686,共6页
-
基金
国家自然科学青年基金(60802047)
浙江省自然科学基金(R1090138)
浙江省科技计划重点项目(2008C21092)资助
-
文摘
隐写的过程相当于在原始载体图像中加入噪声"(隐写噪声"),针对加性隐写噪声模型,从突出隐写噪声的角度,利用自然图像相邻像素之间具有一定相关性和统计对称性的特点,提出一种新的通用隐写分析算法。该算法首先利用预测计算得到被分析图像的最大和最小预测误差图像,然后对这两幅预测误差图像计算联合概率分布统计矩阵作为特征向量,最后使用支持向量机(SVM)完成隐写检测。针对三种常用的隐写算法:LSB替换、LSB匹配以及LSB匹配改进算法的隐写结果进行检测,和目前典型的隐写分析算法对比,实验数据表明了该算法的有效性。
-
关键词
通用隐写分析
加性噪声
相关性
最大和最小预测误差
-
Keywords
Universal steganalysis
additive noise
correlation
max and rain prediction-error
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于多样性特征的JPEG图像隐写分析
被引量:3
- 10
-
-
作者
李明则
向阳
张文华
梁礼
-
机构
西安通信学院研究生管理大队
西安通信学院信息服务教研室
西安通信学院基础部
-
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第1期153-157,166,共6页
-
文摘
随着隐写分析技术的发展,新的特征提取算法不断出现,但目前还没有一种较好的通用特征能对JPEG图像进行有效的隐写分析。针对上述问题,提出一种从多域空间提取特征的通用隐写分析算法。采用残差共生矩阵与直方图统计函数计算DCT域、空域、小波域各域系数(像素)之间的依赖性关系,并结合校准方式从中提取特征。对多样性特征维数高的问题,采用前向选择与穷举结合的方法对其降维,以提高分类精度与节约分类时间。对4种典型的JPEG隐写算法在小嵌入率下进行实验,结果表明,与已有的检测方法相比,多域空间提取的多样性特征检测准确率能提高2%以上,适应性更广。
-
关键词
隐写分析
通用特征
盲检测
多样性
小嵌入率
降维
-
Keywords
steganalysis
universal feature
blind detection
diversity
small embedding rate
dimensionality reduction
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于对称α稳态模型的JPEG通用隐写分析
被引量:1
- 11
-
-
作者
吴名强
李薇
朱婷婷
胡伟文
-
机构
海军工程大学理学院
海军工程大学信息安全系
-
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第2期144-147,共4页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(61074191)
湖北省自然科学基金资助项目(2012FFC13201)
海军工程大学自然科学基金资助项目(HGDYDJJ13153)
-
文摘
针对JPEG隐写术检测问题,提出一种基于DCT系数分布模型的通用隐写分析方法。根据DCT系数统计分布规律,建立双参数对称α稳态模型,并将模型参数估计问题转化为离散的函数参数优化问题,利用改进的遗传算法进行求解。提取分布模型的参数作为隐写分析的特征,并运用图像校准技术进行校准以提高特征的敏感性。设计与特征相匹配的、具有线性阶计算复杂度的单类分类器进行隐写判别。实验结果表明,该方法可以有效地检测JPEG隐写术,当嵌入率为25%时,平均检测率达到76.1%,相比传统基于模型的隐写分析方法提高5.5%,具有更高的检测性能。
-
关键词
通用隐写分析
单类分类器
DCT系数
对称α稳态模型
模型参数特征
JPEG图像
-
Keywords
universal steganalysis
one-class classifier
DCT coefficients
Symmetric α-stable(SαS) model
model parameter feature
JPEG image
-
分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
-
题名一种基于LSB序列局部特征的通用隐写检测方法
被引量:11
- 12
-
-
作者
钟尚平
徐巧芬
陈羽中
何凤英
-
机构
福州大学数学与计算机科学学院
-
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期239-247,共9页
-
基金
国家自然科学基金(No.61103175)
福建省自然科学基金(No.2010J01331)
-
文摘
基于短重码间距统计的隐写检测方法对LSB匹配等隐写技术有良好的检测性能.然而该方法为适应不同的应用场合,需要选择适当的短重码维数.这种一元统计分析方法无法考虑多个特征之间存在的联系,从而影响检测能力.本文分析证明了单个短重码间距统计变量的检测能力规律,给出了可减少检测次数的合理选择短重码维数的方法.基于短重码间距统计特征变量之间的相关性选择特征子集,构造局部特征描述向量,进而提出一种基于LSB序列局部特征的通用隐写检测方法.该方法采用GMM生成模型描述多维局部特征,并基于全局序列词汇设计融合GMM生成模型与SVM判别方法的分类器.实验结果表明:本文方法在有效控制虚警率的前提下,对LSB匹配隐写和LSB替换隐写都有较好的检测性能.
-
关键词
通用隐写分析
短重码间距统计
LSB序列
局部特征
高斯混合模型
全局序列词汇
-
Keywords
universal steganalysis
spacing statistics of short duplicate code
LSB sequence
local features
Gaussian mixture model
global sequence vocabulary
-
分类号
TP911.73
[自动化与计算机技术]
-
-
题名采用SVR模型进行嵌入率估计的隐写分析方法
被引量:3
- 13
-
-
作者
孙子文
李慧
-
机构
江南大学物联网工程学院
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第5期84-87,共4页
-
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助(No.JUSRP21131)
-
文摘
为解决大多数通用隐写分析算法不能检测秘密信息长度的问题,提出了一种改进的能估计秘密信息长度的通用隐写分析方法。从隐写图中提取描述DCT域系数相关性的132维特征,用支持向量回归机学习图像特征和相应嵌入改变率之间的映射关系并建立模型,根据映射模型估计测试隐写图的嵌入改变率。使用典型的嵌入算法:F5、outguess与MB进行测验,仿真结果显示提出的秘密信息长度估计算法是切实可行的。
-
关键词
通用隐写分析
支持向量回归
损失函数
核函数
-
Keywords
quantitative steganalysis
support vector regression
loss function
kernel function
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于异常点检测的通用无监督隐写取证算法
被引量:2
- 14
-
-
作者
吴运达
张涛
侯晓丹
徐琛
-
机构
解放军信息工程大学信息系统工程学院
-
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期239-244,251,共7页
-
基金
国家自然科学基金(61572518
61272490)
-
文摘
针对图像隐写分析时存在的载体来源失配问题,提出一种结合图像检索和异常点检测的通用无监督隐写取证算法。对待测图像,从图像数据集中检索具有相似统计特性的载体图像构造辅助图像集,而载密图像可视为载体图像中的异常点,通过异常检测的方法实现载密图像的无监督通用盲检测,避免失配问题和复杂的分类器设计过程。对于低维检测特征和富模型特征,分别使用针对基于密度和基于高维空间的异常检测算法进行隐写检测。实验结果表明,与典型的空域隐写算法相比,该算法具有更高的检测效率。
-
关键词
图像隐写分析
通用盲检测
图像滤波检测
图像检索
局部异常因子
异常点检测
-
Keywords
image steganalyasis
universal blind detection
image filtering detection
image retrieval
Local Outlier Factor(LOF)
outlier detection
-
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
-
题名基于SI-UNIWARD失真函数的改进隐写方案
被引量:2
- 15
-
-
作者
司一帆
魏立线
张英男
刘佳
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机构
武警工程大学密码与信息安全保密重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第5期108-112,共5页
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基金
国家自然科学基金(61379152)
国家自然科学青年基金资助项目(61403417)资助
-
文摘
针对通用小波失真函数(UNIWARD)的失真代价的四舍五入误差为1/2时嵌入失真为零的问题,基于边信息的通用小波失真函数(SI-UNIWARD),提出了一种改进隐写方案。该方案首先对前载体的原始像素值进行四舍五入,然后重新定义了一组间距合理的四舍五入误差,产生了新的嵌入代价,重新使用了在SI-UNIWARD中禁用的00、40、04、44模式中的1/2离散余弦变换(DCT)系数,避免了检测性能的病态饱和,从而解决了零嵌入失真代价问题。实验表明,该方案与SI-UNIWARD相比,DCT系数的更改概率降低了3%,同时降低了空域中像素值间的数量差别和DCT系数的嵌入更改率,提升了检测误差性能,能够较好地利用边信息。
-
关键词
通用小波失真函数
失真函数
图像隐写
自适应隐写
隐写分析
-
Keywords
Universal wavelet relative distortion(UNIWARD)
Distortion function
Steganography
Adaptive steganography
Steganalysis
-
分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
-
题名基于图像复杂度和分类器融合的通用盲检测
- 16
-
-
作者
万宝吉
张涛
-
机构
信息工程大学信息系统工程学院
-
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第1期113-118,共6页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(60903221
61272490)
-
文摘
现有通用盲检测方法大多没有考虑图像内容对隐写分析性能的影响,对此提出一种利用图像内容复杂度进行预分类和多分类器融合的隐写分析方法。在训练阶段,首先根据图像复杂度把图像分为若干类,然后针对每一类别训练分类器,并计算其模糊测度。在测试阶段,先判断待测图像的类别,然后将其送入到已训练好的各个分类器中,得到多个局部决策值,之后对其进行模糊积分融合得到最终的检测结果。实验结果表明,所提方法提升了通用盲检测算法在混合图像库中的检测性能。
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关键词
隐写分析
通用盲检测
图像复杂度
模糊积分
分类器融合
-
Keywords
steganalysis
universal blind detection
image complexity
fuzzy integral
classifier fusion
-
分类号
TP391.411
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-