摘要
介绍一种新的基于特征统计的JPEG图像隐写分析技术。利用选择的特征组,进行多元回归分析设计一个线性分类器,可以精确地判定图像中隐藏信息的存在性。这种方法可以检测各种JPEG图像信息嵌入系统,如J-Steg,OutGuess和F5算法。相对于现有的基于图像质量度量(IQM)的统计方法,新方法的检测准确率更高(对同一嵌入率,本方法准确性提高了至少10%)。
In this paper, we introduce a new feature-based steganalytic method for JPEG images. The detection method is a linear classifier which is built using multivariate regression on the selected features, This method can detect any embedding scheme, such as J-Steg, Out Guess and F5. Using this mothod the estimating precision is about 10% higher than the existent in the method of IQM ac-cording to the same embedding ratio.
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2007年第4期26-28,40,共4页
Computer Applications and Software
基金
国家自然科学基金资助项目(10171017)
国家自然科学基金重大研究计划(90204013)
上海市科技发展基金(01JC14056)。
关键词
多元回归分析
隐写分析
信息隐藏
特征统计
Multivariate regression analysis Steganalysis Steganography Feature statistic