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题名基于混沌序列和DCT变换的图像零隐藏算法研究
被引量：8
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作者
吴建斌
费潇潇
王年丰
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机构
华中师范大学物理科学与技术学院
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出处
《电子测量技术》
2017年第5期174-179,共6页
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基金
华中师范大学中央高校基本科研业务研究基金(CCNU15A02040)资助项目
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文摘
为提高信息隐藏技术的抗隐写分析能力,对基于图像的零隐藏技术理论模型进行推导,分析了零隐藏技术实现信息隐藏时鲁棒性和预处理的要求,考虑到离散余弦变换(DCT)和混沌序列的各自优势,提出了基于DCT变换和混沌序列的图像零隐藏算法。该算法利用混沌序列对隐秘信息进行预处理加密,建立载体图像DCT变换域直流系数与已加密隐秘信息之间的关系文档,而不是将隐秘信息嵌入到载体图像中。在MATLAB环境下对该算法进行性能测试,结果表明具有嵌入容量大、鲁棒性强以及抗隐写分析能力好的优点。
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关键词
零隐藏算法
离散余弦变换
混沌序列
隐写分析
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Keywords
zero steganography algorithm
discrete cosine transform
chaotic sequence
steganographic analysis
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分类号
TP309.2
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TN918.1
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于卷积神经网络的图像隐写术分析方法
被引量：2
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作者
刘晶晶
夏炎
刘镇
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机构
江苏科技大学计算机学院
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出处
《计算机与数字工程》
2020年第8期1965-1968,共4页
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文摘
为了提高隐写分析的检测准确率,提出了一种改进后的卷积伸进网络的图像隐写分析方法。与深度卷积神经网络相比,使用HPF来提升网络的收敛速度,避免了人工特征提取的时间成本,提高了隐写分析的效率。取消池化层,尤其是在低嵌入率的情况下能够减少嵌入信息的损失。改进的激活函数避免训练过程中的梯度稀疏。实验结果针对HUGO隐写算法,在嵌入率为0.4bpp和0.1bpp的情况下,检测准确率分别能达到89%和80%。
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关键词
隐写分析
神经网络
卷积神经
梯度稀疏
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Keywords
steganographic analysis
neural network
convolution nerve
gradient sparse
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于预测误差变化的视频隐写分析技术研究
被引量：1
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作者
马雨田
陈丹
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机构
南京航空航天大学
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出处
《河南科技》
2017年第15期23-26,共4页
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文摘
将机密信息秘密地隐藏在多媒体数据之中,使发送方和接收方之间能够隐秘地进行通信,但是不会过多影响多媒体数据的质量,如音质和画质,从而将载密的多媒体数据混杂在正常的多媒体数据之间,使攻击者不能发觉到通信的存在。基于预测误差变化的隐写分析就是尽可能地从众多多媒体数据中探查出经过了隐写术处理的载密数据,截取或破坏隐秘通信双方之间传递的信息。
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关键词
隐写分析
运动矢量
预测误差
特征提取
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Keywords
steganographic analysis
motion vector
the prediction error
feature extraction
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名一种基于BMP图像相邻像素的隐写分析方法
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作者
张杰
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机构
西华大学交通与汽车工程学院
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出处
《电脑知识与技术》
2014年第3期1524-1527,共4页
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文摘
首先介绍BMP文件结构及特点以及相邻像素相关的特性，基于此提出了一种新的隐写分析算法，该算法分别计算每个像素与其八个领域像素的异或值的和，再统计根据计算的值归类，以此扫描完成整个图像。最后统计图像中各个异或值和相同的数目，以此来判断是否含有隐秘信息。实验编程环境为VS2008，通过实验结果表明，此检测算法统计量小、实现简单，在隐秘信息嵌入量较多时具有较高检测率。
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关键词
隐写分析
BMP
相邻像素
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Keywords
steganographic analysis
BMP
adjacent pixels
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论][自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于特征融合的加权SVM音频隐写分析算法
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作者
鲜研
潘峰
申军伟
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机构
武警工程大学电子技术系
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出处
《网络安全技术与应用》
2014年第9期45-46,共2页
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文摘
针对隐写分析中特征维数过高的问题,提出一种特征加权支持向量机音频隐写分析算法。利用特征相关性对原始特征进行优化选择,利用增益比率法计算特征权重,提出了改进特征加权支持向量机。与常用的C-SVM进行的对比实验表明,该方法能够有效提高检测率,降低时间复杂度。
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关键词
音频隐写分析
特征融合
特征相关性
加权
增益比率法
支持向量机
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Keywords
audio steganographic analysis
Feature fusion
Characteristics of correlation
Weighted
Gain ratio method
Support vector machine （ SVM ）
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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