针对特定测试样本的隐写分析方法1
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2022-08-04
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软件学报 ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@iscas.ac.cn
Journal of Software,2018,29(4):9871001 [doi: 10.13328/j.cnki.jos.005411] http://www.jos.org.cn
©中国科学院软件研究所版权所有. Tel: +86-10-62562563
针对特定测试样本的隐写分析方法
张逸为
1,2
,
张卫明
1,2
,
俞能海
1,2
1
(中国科学技术大学 信息科学技术学院,安徽 合肥 230027)
2
(中国科学院 电磁空间信息重点实验室(中国科学技术大学),安徽 合肥 230027)
通讯作者: 张卫明, E-mail: zhangwm@ustc.edu.cn
摘 要: 现今主流的图像隐写分析方法主要聚焦于设计检测特征,用以提高通用盲检测(universal blind detection,
简称 UBD)模型的检测准确率,这类检测方法与待测图像无关,难以做到精准检测.在拥有大数据训练资源的前提下,
研究了隐写对图像特征的影响,找出了隐写分析与图像特征之间的重要关系,基于此提出了一种为测试样本选择专
用训练集的隐写分析方法.以经典的 JPEG 隐写算法 nsF5 和主流的 JPEG 隐写分析特征(CC-PEV、CC-Chen、
CF*、DCTR 和 GFR)为例组织实验,结果表明,该方法的检测准确率高于其他同类方法.
关键词: 信息隐藏;隐写分析;特定测试样本;高精度;机器学习
中图法分类号: TP391
中文引用格式: 张逸为,张卫明,俞能海.针对特定测试样本的隐写分析方法.软件学报,2018,29(4):9871001. http://www.jos.
org.cn/1000-9825/5411.htm
英文引用格式: Zhang YW, Zhang WM, Yu NH. Specific testing sample steganalysis. Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software,
2018,29(4):9871001 (in Chinese). http://www.jos.org.cn/1000-9825/5411.htm
Specific Testing Sample Steganalysis
ZHANG Yi-Wei
1,2
, ZHANG Wei-Ming
1,2
, YU Neng-Hai
1,2
1
(School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China)
2
(Key Laboratory of Electromagnetic Spatial Information of the Chinese Academy of Sciences (University of Science and Technology of
China), Hefei 230027, China)
Abstract: Nowadays, the steganalysis of digital image mainly focuses on the design of steganalysis features to improve the universal
blind detection (UBD) model’s detection accuracy. However it has nothing to do with the testing images and is difficult to achieve
high-precision detection. Based on large data training resources, this article studies the influence of steganography on image features to
uncover the important relationship between steganalysis and image feature. Furthermore, the article proposes a steganalysis method for
testing samples to select specialized training sets. The classical JPEG steganography algorithm nsF5 and the mainstream JPEG
steganalysis features, such as CC-PEV, CC-Chen, CF*, DCTR and GFR, are used as an example to organize the experiments. The results
show that the accuracy of this method is higher than that of other similar methods.
Key words: information hiding; steganalysis; specific testing sample;
high precision; machine learning
隐写术(steganography)
[13]
是一种将消息嵌入到数字载体(如图像、视频、音频、文本等)进行隐蔽通信的
技术.近十几年来,隐写术作为一种保护通信安全的手段迅速发展,其中以数字图像为载体的隐写技术最为成
基金项目: 国家自然科学基金(U1636201, 61572452)
Foundation item: National Natural Science Foundation of China (U1636201, 61572452)
本文由“多媒体大数据处理与分析”专题特约编辑赵耀教授、李波教授、华先胜研究员、文继荣教授、蒋刚毅教授、常冬霞
副教授推荐.
收稿时间: 2017-04-30; 修改时间: 2017-06-26; 采用时间: 2017-10-13; jos 在线出版时间: 2017-12-01
CNKI 网络优先出版: 2017-12-04 11:50:47, http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2560.TP.20171204.1150.022.html
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