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分类与分割相结合的JPEG图像隐写分析
分类与分割相结合的JPEG图像隐写分析
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分类与分割相结合的JPEG图像隐写分析
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一种JPEG图像的DCT域隐写分析方法
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提出了一种基于JPEG图像DCT系数差分矩阵统计特征的隐写分析方法。该算法保留了以往算法选用的DCT系数水平和竖直方向的差分矩阵相关特征，通过增加其主副对角线方向上差分矩阵来提取和计算特征向量，进而利用SVM分类器进行分类。实验结果表明，该方法能够有效地对JPEG图像进行检测，并且具有较高的检测正确率。
CAECNNcode:一些用于深度隐写分析的代码
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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
基于JPEG的图像隐写分析研究
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一种针对JPEG图像的通用隐写分析算法
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提出了一种针对JPEG图像的通用隐写分析算法。该算法提取了15个具有良好分类特性的特征参数，输入构建的LS-SVM分类器，以达到检测载密图像的目的。实验结果表明，该算法的检测正确率较高，检测速度快，能够实现针对各类JPEG载密图像的有效检测。
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一种新的多特征相结合的JPEG图像隐写分析方法，王姝懿，张汗灵，小波直方图频域矩特征和DCT分块之间的依赖性特征是对信息嵌入敏感度较高的特征。该文结合了这两类特征来对JPEG图像进行隐写分析。��
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JPEG图像隐写分析研究，黄方军，黄固，JPEG压缩图像是目前应用最为广泛的图像格式之一，JPEG图像隐写和隐写分析是当前信息安全领域的重要课题．本文主要对JPEG隐写分析问题
基于DCT系数统计特性的JPEG图像隐写分析
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提出了一种基于离散余弦变换(DCT)系数统计特性的JPEG 图像隐写分析算法。该算 法在分析JPEG 图像DCT 系数的统计特性的基础上，提取了8 维特征向量，通过最小二乘支持向 量机(LS-SVM)分类器对待测图像进行分类，以...
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特征融合的JPEG图像隐写分析方案，闫屾，赵耀，提出了一种针对JPEG图像隐写术的检测方案。针对现今比较流行的F5、model based steganography (MB1)、MB2、OutGuess等隐写算法进行了检测。利用基
特征融合的JPEG图像隐写分析方案 (2011年)
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提出了一种针对JPEG图像隐写术的检测方案。针对现今比较流行的F5、model based steganography (MB1)、 MB2、OutGuess等隐写算法进行了检测。利用基于图像像素间相关性的空域预测算法、剪裁算法、二维统计直方图等 方法,结合马尔可夫转移概率矩阵,对JPEG图像进行特征提取,进而利用Liblinear分类器作线性分类。实验结果表明: 新方法对上述4种隐写术具有较强的
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提出了一种基于DCT系数统计特性的JPEG图像定量隐写分析算法。该算法在对JPEG图像DCT系数的统计模型进行研究的基础上，提取了能够反映嵌入容量变化规律的特征参数[α]。以特征参数[α]为基础，提出了基于流形学习的特征提取算法，通过LIB-SVM分类器进行训练，估计隐写对DCT系数的更改比率。实验结果表明，与传统的定量分析算法相比，提出的算法具有更高的估计准确率和稳定性。
基于流形学习的JPEG图像定量隐写分析算法 (2014年)
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提出了一种基于DCT系数统计特性的JPEG图像定量隐写分析算法。该算法在对JPEG图像DCT系数的统计模型进行研究的基础上，提取了能够反映嵌入容量变化规律的特征参数α 。以特征参数α为基础，提出了基于流形学习的特征提取算法，通过LIB-SVM分类器进行训练，估计隐写对DCT系数的更改比率。实验结果表明，与传统的定量分析算法相比，提出的算法具有更高的估计准确率和稳定性。
基于DCT域共生矩阵的JPEG图像隐写分析 (2006年)
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提出一种新的针对JPEG图像的通用隐写分析方法，该方法直接提取DCT系数，利用共生矩阵去挖掘出块中低频系数的相关性，最后形成120维特征并用SVM进行分类。针对4种公认的安全性较高的JPEG类嵌入方法F5、Outguess、MB（未去除分块特性MB1，去除分块特性MB2），对CorelDraw1096张图库进行了实验，结果表明，该方法的识别率和运算速度明显优于现有算法。
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基于小波频域统计矩的JPEG图像隐写分析，盛惠珍，赵耀，本文提出了一种针对JPEG隐写图像的通用隐写分析方法。在图像三级小波分解的基础上，对其一阶细节子带作进一步的小波分解，对所有��
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CTF图像隐写分析工具Windows版 stegdetect.exe
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cnn源码matlab-Stego:通过深度迁移学习的JPEG图像隐写分析
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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
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