摘 要

随着网络技术和多媒体技术的快速进步，如何保证信息传输安全就显得很重要了。隐写分析技术作为保护信息安全的重要手段发展迅速。然而在隐写技术未知或隐藏信息嵌入率未知时信息检测效率很低。本文就是为了提高这种情况下的检测效率，提出了基于马尔科可夫模型和图像融合的隐写分析技术。首先对JPEG图像从水平方向、垂直方向和zigzag方向扫面建立差分矩阵，再将其转换为马尔可夫转移概率矩阵得到三个方向的局部特征，在经过加权融合提取出最终特征。在对支持向量机SVM分类机进行训练，确定SVM最优参数。经试验表明此方法对于Outguess,F5,MB1三种隐写技术在不同嵌入率的条件下都有不错的检测率，而且在4:4:2加权融合时检测率都在90%以上。

关键词：隐写分析技术；马尔可夫模型；加权融合；支持向量机；

Abstract

With the rapid development of network technology and multimedia technology, how to ensure the security of information transmission is very important. As an important means of protecting information security, steganography analysis technology is developing rapidly. However, the efficiency of information detection is very low when the hidden information is unknown or the hidden information embedding rate is unknown. This paper is to solve the problem of how to improve the detection rate of steganography in unknown embedding algorithm and unknown embedding rate. Analysis of technology of steganography based on the hidden Markov model (HMM) and image fusion, first of all to JPEG images from the horizontal direction and vertical direction and the zigzag direction scanning to establish differential matrix, then the transformation for Markov transition probability matrix is obtained by the local feature of the three directions, the weighted fusion to extract features, in the training of SVM to determine optimal parameters of SVM is proposed in this paper. The experiments show that this method has good detection rate for Outguess, F5, MB1 three kinds of steganography technology under the condition of different embedding rate, and the detection rate is more than 90% in 4:4:2 weighted fusion.

Key words: Steganography analysis; Markov model; Weighted fusion ; Support vector machine

目录

第1章 绪论 1

1.1课题研究背景及意义 1

1.2国内外研究现状及发展趋势 1

1.3本文的主要研究内容 2

第2章 隐写术 3

2.1囚犯问题 3

2.2数字隐写模型 4

2.3 隐写系统评价 4

第3章 隐写分析技术 5

3.1 数字隐写分析模型 5

3.2 隐写分析的方法 5

3.3.1视觉隐写分析 5

3.3.2结构隐写分析 6

3.3.3统计隐写分析 6

第4章 隐写分析技术方案设计 7

4.1隐写分析对象特点 7

4.2盲隐写分析技术方案的优势 7

4.3盲隐写分析原理 8

4.4基于马尔可夫模型和图像融合的隐写分析技术 9

第5章 隐写分析技术研究 10

5.1 JPEG图像原理 10

5.1.1 JPEG的优点 10

5.1.2 JPEG压缩原理 10

5.2 DCT原理及应用 11

5.2.1概述 11

5.2.2离散余弦变化的原理 11

5.2.3 DCT系数的分布模型 12

5.3 特征的提取 13

5.3.1差分矩阵的构造 13

5.3.2差分矩阵阈值的设定 14

5.3.3二阶统计量马尔可夫模型 15

5.4特征的融合 16

5.4.1 图像融合技术介绍 16

5.4.2特征融合理论在隐写技术中应用 17

5.5分类器的设计与训练 18

5.5.1分类器的原理 18

5.5.2分类器的设计概述 18

5.5.3 分类器的训练 18

5.5.4 SVM分类器原理和训练 19

第6章 仿真结果和分析 21

6.1仿真过程设计 21

6.2检测结果分析 22

总 结 23

参考文献 24

致谢 25

第1章 绪论

1.1课题研究背景及意义

随着科技的进步，计算机技术和网络信息技术得到了迅猛的发展，数字多媒体的研究应用越来越成熟，各种消息在网上方便的流传开来，可以称这个时代是信息爆炸的时代^[1]。然而天下万物有利有弊，我们面临的难题就是怎样保护我们信息的安全，不被恶意窃取和篡改。

在以往的时候我们采取传统加密的方法保护我们的信息安全，但是这种方法的局限性很大，因为只是使我们的信息不被看懂，并不能隐藏信息传送的通道^[2]。这也给不法分子机会，他们可以破坏我们的传送通道来干扰我们的正常通信。为了解决这种情况信息隐藏学因此蓬勃发展。信息隐藏技术就是通过一些方法把重要的信息嵌入载体中，这个载体可以是常见的网页、音频、语音等等。如此处理后重要信息就不会被他人恶意窃取和篡改，别人也无法判断面前的东西是否含有隐藏信息^[3]。

所有的事都有两面性，隐写技术也被一些别有用心的人滥用，对于社会和国家的信息安全造成了很大的威胁。据美国调查局报告，穷凶极恶的本拉登和他的团伙就是通过在大量的互联网图片视频中嵌入指令、攻击时间、攻击地点等，造成了惨绝人寰的飞机袭击事件。我们需要研究隐写分析来对这些隐藏信息作出判断。