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基于元学习及域自适应的生成式文本隐写分析方法
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作者 李松斌 杜辉 王津港 《网络新媒体技术》 2024年第1期29-38,共10页
生成式文本隐写方法能够生成流畅、自然的隐写文本,给文本隐写分析带来了巨大挑战。当源域(训练文本)与目标域(测试文本)使用相同隐写算法,且在相同语料库下训练时,基于神经网络的文本隐写分析方法具有较好的检测性能。然而在实际应用中... 生成式文本隐写方法能够生成流畅、自然的隐写文本,给文本隐写分析带来了巨大挑战。当源域(训练文本)与目标域(测试文本)使用相同隐写算法,且在相同语料库下训练时,基于神经网络的文本隐写分析方法具有较好的检测性能。然而在实际应用中,我们无法预测待检测文本是采用何种隐写算法及在何种语料库下训练所生成,导致大多数基于神经网络的文本隐写分析方法难以实用。为解决这个问题,引入了元学习及域自适应的基本思想来提高隐写分析模型的泛化检测能力。我们采用预训练语言表示模型RoBERTa构建了一个词重要性语义编码模块,以充分提取文本语义特征。针对所得特征,提出了一个词间关联多尺度感知模块来关注由隐写导致的存在于相邻词与非相邻词之间的词间关系变化。实验结果表明,在多跨域场景下,该方法相较于现有文本隐写分析方法Fs-Stega检测准确率平均提高了9%。 展开更多
关键词 生成式文本隐写分析 跨域检测 域适应 少样本学习 元学习
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数字图像隐写分析综述
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作者 王子驰 李斌 +1 位作者 冯国瑞 张新鹏 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期723-732,共10页
数字隐写是机密信息安全传递的重要方式,将机密信息隐藏于普通多媒体数据(图像或视音频)中可以实现隐蔽传输。而发现机密信息的隐蔽传输可采用隐写分析技术,隐写分析根据隐写引起的载体数据统计异常来判断多媒体数据是否含有秘密信息。... 数字隐写是机密信息安全传递的重要方式,将机密信息隐藏于普通多媒体数据(图像或视音频)中可以实现隐蔽传输。而发现机密信息的隐蔽传输可采用隐写分析技术,隐写分析根据隐写引起的载体数据统计异常来判断多媒体数据是否含有秘密信息。近年来,隐写与隐写分析在相互对抗中不断进步与发展。随着社交网络的兴起,数字图像已成为社交媒介之一并广泛传播。本文以数字图像为例,梳理了近十余年数字图像隐写分析研究的发展现状;综述了传统隐写分析与深度学习隐写分析;探讨了各类方法面临的挑战,并展望了隐写分析的发展趋势。 展开更多
关键词 隐写分析 数字图像 特征提取 深度学习
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面向隐写算法失配的小样本图像隐写分析方法
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作者 赖鸣姝 翁韶伟 田华伟 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期90-101,共12页
在实际的隐写分析应用场景中,待测隐写算法大多是未知的,难以获得足量带标记的样本,从而导致隐写算法失配问题.为提升在隐写算法未知且仅有少量标记图像时隐写分析的检测性能,提出新型隐写分析网络BTONet.首先,提出结合瓶颈注意力机制... 在实际的隐写分析应用场景中,待测隐写算法大多是未知的,难以获得足量带标记的样本,从而导致隐写算法失配问题.为提升在隐写算法未知且仅有少量标记图像时隐写分析的检测性能,提出新型隐写分析网络BTONet.首先,提出结合瓶颈注意力机制的改进SRNet,即BAMSRNet,作为BTONet的特征提取模块,从空间维度和通道维度对纹理区域进行关注,解决小样本环境下直接使用SRNet会导致检测性能不佳的问题,在带标记图像数量极少的情况下提取有辨识性的特征.然后,将正交投影损失和交叉熵损失有机结合,从特征和预测标签2个角度强化不同类别之间的正交性,提升分类模块的性能.最后,在隐写算法失配的情况下,将BTONet与4个经典空域深度隐写分析算法进行检测准确率、训练时长、测试时长和算法稳定性等方面的比较,并进行消融实验.实验结果表明:相较于目前先进的基于深度学习的隐写分析方法,BTONet在小样本环境下能够取得更优的检测性能,检测性能提升了1.02%~10.35%;同时取得了极佳的稳定性,将检测准确率方差降低至其他隐写算法的1/60~1/20. 展开更多
关键词 隐写分析 瓶颈注意力机制 正交投影损失 小样本学习
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基于多尺度与注意力机制的图像隐写分析
4
作者 李萌 罗维薇 刘长龙 《兰州交通大学学报》 CAS 2024年第3期57-67,共11页
针对目前隐写分析算法对图像复杂纹理区域特征表征能力较弱的问题,提出一种基于多尺度特征融合和注意力机制的隐写分析模型。该模型首先使用空域富模型滤波器对输入图像进行预处理,提取噪声成分残差,降低图像本身内容的影响;其次使用多... 针对目前隐写分析算法对图像复杂纹理区域特征表征能力较弱的问题,提出一种基于多尺度特征融合和注意力机制的隐写分析模型。该模型首先使用空域富模型滤波器对输入图像进行预处理,提取噪声成分残差,降低图像本身内容的影响;其次使用多尺度并行网络提取信号,增强对细微特征的学习;然后引入注意力机制对特征进行自适应加权,强调重要通道特征在分类中的作用,同时抑制非重要通道特征对分类的影响;最后提出一种协方差池化对深度神经网络学习后的各特征之间的相关性进行建模,并选取牛顿迭代法求解平方根矩阵,使网络训练更加高效。实验结果表明:在小波权重隐写算法0.5 bit/像素嵌入率的条件下,所提模型准确率达到了88.6%,证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 隐写分析 卷积神经网络 空域富模型 注意力机制
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彩色图像隐写分析研究进展
5
作者 徐萌 罗向阳 +1 位作者 王金伟 王昊 《网络与信息安全学报》 2024年第4期49-62,共14页
传统的加密通信技术易被察觉,很难满足安全通信的需求。数字隐写术通过对载体修改来隐藏信息,可以实现隐蔽通信。但是,隐写术也可能被用于非法行为,使检测隐写术的隐写分析技术受到了越来越多的关注,因此隐写分析技术具有重大的研究意... 传统的加密通信技术易被察觉,很难满足安全通信的需求。数字隐写术通过对载体修改来隐藏信息,可以实现隐蔽通信。但是,隐写术也可能被用于非法行为,使检测隐写术的隐写分析技术受到了越来越多的关注,因此隐写分析技术具有重大的研究意义。深度学习在计算机视觉、模式识别和自然语言处理等领域取得了很多研究成果,给隐写分析带来了新机遇,提出了新挑战,促使隐写分析产生新思想、新方法。彩色图像是互联网传输过程中的主流载体。但现有的彩色图像隐写分析特征主要依赖于人工设计,且隐写分析特征将彩色图像当成3个独立的灰度图像,并未充分考虑彩色图像三通道间的内部联系,对载密图像的检测能力有待提高。深度学习在彩色图像隐写分析领域中的应用也处于初步阶段。因此在介绍隐写和隐写分析的概念、分类和研究意义,概述其研究现状后,重点介绍了几种针对彩色图像的隐写分析关键技术,对其进行对比和总结,并分析其发展趋势。 展开更多
关键词 隐写分析 深度学习 彩色图像
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基于尺寸变换的图像级特征增强隐写分析方法
6
作者 刘绪龙 李伟祥 +1 位作者 林凯清 李斌 《网络空间安全科学学报》 2024年第1期101-112,共12页
随着深度学习的快速发展,基于深度学习的图像隐写分析技术研究取得了显著进展。然而,在残差特征提取及增强方面,传统图像预处理增强技术往往导致隐写信号的减弱,使得简单的图像预处理方法难以适配于隐写分析。对此,现有的深度学习隐写... 随着深度学习的快速发展,基于深度学习的图像隐写分析技术研究取得了显著进展。然而,在残差特征提取及增强方面,传统图像预处理增强技术往往导致隐写信号的减弱,使得简单的图像预处理方法难以适配于隐写分析。对此,现有的深度学习隐写分析研究倾向于在不损害图像原有信息的基础上,设计固定的滤波核或对残差卷积层优化学习,缺乏对图像层面的隐写特征增强策略的可行性探讨。针对这一现象,提出了一种新颖高效的图像级特征增强隐写分析方法,通过最近邻插值算法扩大图像尺寸,在保留原始隐写信号的基础上进一步拓展分布相同的嵌入信号,从而增强模型对隐写残差特征的提取能力,无须对现有隐写分析流程做出显著改动即可有效提高隐写痕迹的可检测性。实验结果显示,所提方法能够显著提升模型在多种隐写算法下的检测准确率,尤其对于低嵌入率,其准确率最高可提升2.81%。该方法证实了图像层面预处理在隐写残差特征增强上的有效性,为深度学习隐写分析的图像残差特征提取提供了新的研究视角。 展开更多
关键词 隐写分析 深度学习 残差特征增强 图像缩放 最近邻插值
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面向失配的图像隐写分析研究进展
7
作者 李芸伟 张祝薇 +2 位作者 于丽芳 曹鹏 曹刚 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期102-114,共13页
尽管隐写分析在实验室环境下取得了显著的进步,但是在实际应用中,由于训练集和测试集的载体来源、隐写算法和嵌入率经常不同,导致隐写分析器性能下降,这种现象称为失配,严重阻碍了隐写分析的实际应用.因此,对目前面向失配问题的主要隐... 尽管隐写分析在实验室环境下取得了显著的进步,但是在实际应用中,由于训练集和测试集的载体来源、隐写算法和嵌入率经常不同,导致隐写分析器性能下降,这种现象称为失配,严重阻碍了隐写分析的实际应用.因此,对目前面向失配问题的主要隐写分析方法进行了分析与总结.根据解决失配问题的思路,将现有失配隐写分析方法分为3类,即设计训练集、取证辅助和无监督领域适应,并对各类方法进行梳理和对比.基于对比结果,探讨了当前基于无监督领域适应的深度隐写分析模型面临的挑战以及未来的发展方向.研究结果表明:基于无监督领域适应的深度隐写分析模型是目前解决失配问题的最有效方案,领域对齐、中间域桥接、对抗学习等是设计该类深度隐写分析模型的主流思想;引入类别等细粒度信息以提高基于无监督领域适应的深度隐写分析模型的性能是未来研究的方向;针对不平衡样本及单/小样本等更恶劣的失配问题的解决方案仍待进一步探索. 展开更多
关键词 隐写分析 深度学习 失配 无监督领域适应
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一种新的卷积神经网络图像隐写分析模型
8
作者 刘首岳 段学明 +1 位作者 张猛 张春英 《计算机仿真》 2024年第7期237-243,共7页
针对现有卷积神经网络模型在图像隐写分析领域提取特征不充分、检测准确率不高的问题,提出一种融合转置卷积与普通卷积的图像隐写分析神经网络模型TCIS(Transposed Convolution-Convolutional Neural Network Image Steganalysis),包括... 针对现有卷积神经网络模型在图像隐写分析领域提取特征不充分、检测准确率不高的问题,提出一种融合转置卷积与普通卷积的图像隐写分析神经网络模型TCIS(Transposed Convolution-Convolutional Neural Network Image Steganalysis),包括四大模块:一是预处理模块,使用30个高通滤波器,从多个尺度提取图像噪声的残差信息,减少图像内容的影响;二是转置卷积模块,对特征图进行上采样,放大隐写特征;三是普通卷积模块,由卷积层、BN层和激活函数组成,卷积层包括5个,最后一层使用全局卷积的方式精简识别特征;四是分类模块,通过全连接层和Softmax层判断图像是否隐写。实验结果表明,相比于典型卷积神经网络图像隐写分析模型,TCIS模型在嵌入率0.4bpp情况下使用S-UNIWARD和HUGO算法的隐写分析准确率分别提升了2.94%~25.24%和3.92%~21.64%。 展开更多
关键词 隐写分析 转置卷积 卷积神经网络 图像
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基于注意力机制的浅层图像隐写分析模型
9
作者 段明月 李爽 +1 位作者 钟小宇 李丽红 《华北理工大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第1期133-140,共8页
为进一步提高隐写分析模型的检测准确率,提出一种基于注意力机制的浅层图像隐写分析模型,通过使用一个浅层神经网络控制模型参数量和训练时间,引入注意力模块,加速模型收敛,提升模型检测的准确率。实验结果表明,针对3种隐写算法在嵌入... 为进一步提高隐写分析模型的检测准确率,提出一种基于注意力机制的浅层图像隐写分析模型,通过使用一个浅层神经网络控制模型参数量和训练时间,引入注意力模块,加速模型收敛,提升模型检测的准确率。实验结果表明,针对3种隐写算法在嵌入率分别为0.2 bpp和0.4 bpp时,检测准确率比浅层卷积神经网络(Shallow Convolution Neural Network,SCNN)均有提升,最高提升5.5%。 展开更多
关键词 注意力机制 隐写分析 神经网络
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基于CNN和LSTM的图像隐写分析 被引量:3
10
作者 凌宝红 郑钢 +2 位作者 胡敏 彭银银 胡东辉 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第3期320-325,391,共7页
为了进一步降低隐写分析算法的检测错误率,文章提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的隐写分析算法。该算法利用CNN捕获载体图像的结构特征,同时利用LSTM捕获图... 为了进一步降低隐写分析算法的检测错误率,文章提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的隐写分析算法。该算法利用CNN捕获载体图像的结构特征,同时利用LSTM捕获图像的前后时序特征。为了验证混合神经网络的有效性,该算法以XuNet和SRNet为基准隐写分析网络,探讨CNN与LSTM的有效组合方式。实验结果表明,所提方法可以有效提高隐写分析算法的检测能力。 展开更多
关键词 图像隐写分析 卷积神经网络(CNN) 长短期记忆网络(LSTM)
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基于对抗机制的彩色图像隐写分析算法
11
作者 张涛 葛育伟 +2 位作者 韩旭 张昊 汪然 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2023年第4期10-15,共6页
针对彩色图像的隐写分析问题,引入逐通道卷积、多激活模块以及对抗机制,提出了一种应用于彩色图像隐写分析的深度卷积网络。逐通道卷积能够避免削弱不相关噪声信号,保留更多的隐写嵌入特征;多激活模块利用多种激活函数对卷积结果进行非... 针对彩色图像的隐写分析问题,引入逐通道卷积、多激活模块以及对抗机制,提出了一种应用于彩色图像隐写分析的深度卷积网络。逐通道卷积能够避免削弱不相关噪声信号,保留更多的隐写嵌入特征;多激活模块利用多种激活函数对卷积结果进行非线性映射,针对嵌入痕迹做出不同反馈,丰富嵌入特征的多样表达;对抗机制能够将内容信息特征和隐写嵌入特征从域类别上严格划分,从而分离出更多的隐写存在性特征。在PPG-LIRMM-COLOR数据集上针对多种隐写算法进行了检测实验。结果显示:所提算法比对照方法中性能最好的还要高1.83%~4.99%。实验结果验证了该彩色图像隐写分析方法的有效性。 展开更多
关键词 信息 隐写分析 深度学习 多激活模块 对抗机制
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针对LSB隐写的语音隐写分析方法
12
作者 杨勇 邓伟 +4 位作者 李晶 朱作付 贾伟伟 王晨 张岩 《电子器件》 CAS 北大核心 2023年第3期790-794,共5页
对常用的最低有效位(LSB)隐写技术进行了隐写分析。在目前的网络环境中,检测低嵌入率语音隐写信号仍然是一个非常有挑战性的课题。近年来,神经网络模型在许多课题中都取得了显著的性能。神经网络的主流架构包括卷积神经网络(CNNs)和循... 对常用的最低有效位(LSB)隐写技术进行了隐写分析。在目前的网络环境中,检测低嵌入率语音隐写信号仍然是一个非常有挑战性的课题。近年来,神经网络模型在许多课题中都取得了显著的性能。神经网络的主流架构包括卷积神经网络(CNNs)和循环神经网络(RNNs),这两种网络采用了不同的方式来理解各种信号。提出了一种合适的方法来结合这两种架构的优点,然后构造了一个新的模型,即CNN-LSTM网络来检测基于LSB的隐写方法。在所提出的模型中,使用双向长短时记忆循环神经网络(BiLSTM)来捕获信号的长时间上下文信息,然后使用CNN捕获局部特征和全局特征。实验结果表明,该模型相较对比方法对于基于LSB的隐写分析达到了更好的效果。 展开更多
关键词 语音隐写分析 深度神经网络 最低有效位
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基于非线性残差的JPEG图像隐写分析 被引量:2
13
作者 夏超 刘亚奇 +3 位作者 关晴骁 金鑫 张艳硕 许盛伟 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期142-152,共11页
当前JPEG图像隐写分析方法往往只使用线性滤波器生成残差图像,导致残差图像类型过于单一,影响隐写检测性能。鉴于此,提出了基于非线性残差的JPEG图像隐写分析方法。首先,从现有JPEG图像隐写分析方法已有的线性残差图像中选择合适的图像... 当前JPEG图像隐写分析方法往往只使用线性滤波器生成残差图像,导致残差图像类型过于单一,影响隐写检测性能。鉴于此,提出了基于非线性残差的JPEG图像隐写分析方法。首先,从现有JPEG图像隐写分析方法已有的线性残差图像中选择合适的图像组,对其采用逐像素取小和取大运算,在没有明显增加计算复杂度的情况下,得到非线性残差图像。其次,根据JPEG相位,将非线性残差图像划分为子图像,提取子图像直方图特征。再次,充分考虑非线性运算的影响,设计合适的特征对称合并方法。最后,将合并后的直方图特征拼接形成最终的隐写分析特征。实验结果表明,线性和非线性残差图像相结合能够有效地增加残差图像和隐写分析特征的多样性,从而提升JPEG图像隐写检测性能。 展开更多
关键词 信息 隐写分析 JPEG图像
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基于分组卷积和快照集成的图像隐写分析方法 被引量:1
14
作者 赵昊天 钮可 +1 位作者 邱枫 潘晓中 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第4期1203-1207,共5页
现存的大多数隐写分析方法的泛化能力较弱,无法对未知隐写算法有效检测,使得其分类的准确性在实际运用过程中大幅度降低。针对这个问题,提出了一种基于分组卷积和快照集成的图像隐写分析方法(snapshot ensembling steganalysis network,... 现存的大多数隐写分析方法的泛化能力较弱,无法对未知隐写算法有效检测,使得其分类的准确性在实际运用过程中大幅度降低。针对这个问题,提出了一种基于分组卷积和快照集成的图像隐写分析方法(snapshot ensembling steganalysis network, SENet)。首先,残差卷积块和分组卷积块对图像的特征进行提取并利用;其次,在每个训练周期中得到性能最好的模型作为快照模型;最后将选定的快照模型进行集成后对图像进行分类。该方法应用分组卷积和快照集成的技术,避免了传统集成方法的高训练成本以及单一分类器泛化能力有限的问题。实验结果表明,该方法可以提升隐写分析模型的准确率,并且在训练集和测试集失配时,也能够有效地进行分类,具有较高的模型泛化能力。 展开更多
关键词 图像隐写分析 卷积神经网络 快照集成
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基于倒谱图像的语音回声隐写分析方法
15
作者 唐军豪 杜庆治 +2 位作者 龙华 邵玉斌 李一民 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2023年第6期1469-1481,共13页
语音信号回声隐写后其倒谱系数会在回声延迟出产生峰值,传统回声隐写分析主要采用倒谱系数的统计特征作为隐写检测特征,然而在低回声幅度时隐写信号倒谱系数的峰值并不明显,基于统计特征的方法检测性能并不理想。本文将倒谱分析与图像... 语音信号回声隐写后其倒谱系数会在回声延迟出产生峰值,传统回声隐写分析主要采用倒谱系数的统计特征作为隐写检测特征,然而在低回声幅度时隐写信号倒谱系数的峰值并不明显,基于统计特征的方法检测性能并不理想。本文将倒谱分析与图像识别技术结合,提出了一种基于倒谱图像的语音回声隐写分析方法,对语音信号分帧加窗后进行倒谱计算,然后以时间为横轴,倒谱序列点为纵轴,倒谱系数幅值为灰度级生成倒谱图像,将生成的倒谱图像作为隐写检测的输入,采用残差神经网络作为分类器进行回声隐写分析。实验结果表明,在3种经典回声隐写算法上低回声幅度时检测准确率分别达到98.2%、98.6%和96.1%,本文方法在低回声幅度时检测准确率相较传统回声隐写分析方法有较大提升,解决了传统回声隐写分析方法在低回声幅度检测效果不佳的问题。 展开更多
关键词 回声 语音隐写分析 倒谱 图像识别 残差神经网络
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基于隐写噪声深度提取的JPEG图像隐写分析 被引量:1
16
作者 范文同 李震宇 +1 位作者 张涛 罗向阳 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期157-169,共13页
当前基于深度学习的隐写分析方法检测效果受限于其获取的隐写噪声的精确度。为了获取更加准确的隐写噪声,提高隐写分析的准确率,提出了一种基于隐写噪声深度提取的JPEG图像隐写分析方法。首先,设计了隐写噪声深度提取网络,通过有监督的... 当前基于深度学习的隐写分析方法检测效果受限于其获取的隐写噪声的精确度。为了获取更加准确的隐写噪声,提高隐写分析的准确率,提出了一种基于隐写噪声深度提取的JPEG图像隐写分析方法。首先,设计了隐写噪声深度提取网络,通过有监督的学习方式使网络能够准确地提取载秘图像中包含的隐写噪声;而后,利用设计的模型评价指标选择最优的隐写噪声提取网络;最后,根据隐写噪声的特点设计分类网络,实现载秘图像的检测,并将分类网络与隐写噪声深度提取网络融合得到最终的检测网络。实验在两个大规模的公开数据集(BOSSBase和BOWS2)上进行,针对两种自适应JPEG图像隐写方法(J-UNIWARD和UED-JC)在多个不同嵌入率和图像质量因子条件下构建的载秘图像进行检测。实验结果表明,该方法的检测准确率较性能第二的方法分别提高了约2.22%和0.85%。文中方法通过提取更加准确的隐写噪声,减少了图像内容对隐写分析带来的影响,相比于典型的基于深度学习的JPEG图像隐写分析方法,取得了更好的检测效果。 展开更多
关键词 JPEG图像隐写分析 噪声 卷积神经网络 深度学习
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基于多注意力机制的孪生网络图像隐写分析方法 被引量:1
17
作者 蒋明 张宗凯 +3 位作者 刘熙尧 郭标 胡家馨 张硕 《信息安全研究》 CSCD 2023年第6期573-579,共7页
针对从图像中提取更显著的隐写特征来提升隐写分析检测精确度的问题,提出了一种基于多注意力机制的孪生网络图像隐写分析方法.该方法采用特征融合的思想,使隐写分析模型提取更丰富的隐写特征.首先设计由ParNet块、深度可分离卷积块、标... 针对从图像中提取更显著的隐写特征来提升隐写分析检测精确度的问题,提出了一种基于多注意力机制的孪生网络图像隐写分析方法.该方法采用特征融合的思想,使隐写分析模型提取更丰富的隐写特征.首先设计由ParNet块、深度可分离卷积块、标准化注意力模块、压缩激励模块、外部注意力模块组成的孪生网络子网,通过多分支网络结构和多注意力机制提取对分类结果更有用的特征提升模型的检测能力;然后使用Cyclical Focal损失在训练的不同阶段修改训练样本的权重提高模型的训练效果.实验使用BOOSbase 1.01数据集,在WOW,S-UNIWARD,HUGO,MiPOD和HILL这5种自适应隐写算法中进行了实验.实验结果表明,该方法在检测精度上优于SRNet,ZhuNet和SiaStegNet方法,并且参数量更低. 展开更多
关键词 深度学习 图像自适应 图像隐写分析 孪生网络 注意力机制
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以数字图像为载体的隐写分析研究进展 被引量:77
18
作者 王朔中 张新鹏 张卫明 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期1247-1263,共17页
隐写和反隐写的对抗是关系到信息安全的重要课题.文中针对常用隐写载体之一即数字图像,回顾反隐写技术的最新进展.根据隐写技术快速发展对反隐写研究提出的挑战,对近几年提出的新方法和新思路进行梳理和归纳,给出系统和扼要的评述,供隐... 隐写和反隐写的对抗是关系到信息安全的重要课题.文中针对常用隐写载体之一即数字图像,回顾反隐写技术的最新进展.根据隐写技术快速发展对反隐写研究提出的挑战,对近几年提出的新方法和新思路进行梳理和归纳,给出系统和扼要的评述,供隐写和反隐写研究者参考.重点围绕三方面展开讨论:对于克服了统计不对称性的LSB匹配嵌入法如何进行有效的检测或嵌入率估计;对于小嵌入率隐写进行分析的研究中有哪些进展;面对层出不穷的隐写新方法,如何实现不针对具体嵌入算法的通用隐写分析.对于反隐写研究的发展趋势和面临的新问题也作了讨论. 展开更多
关键词 隐写分析 LSB匹配 嵌入率 通用隐写分析
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图像隐写分析技术综述 被引量:10
19
作者 张军 熊枫 张丹 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第4期165-168,172,共5页
通过归纳典型专用隐写分析方法和通用隐写分析方法的机制,指出在该领域中,低嵌入率的检测问题、图像源不匹配问题和隐写分析方法的适用性问题是3个亟待解决的问题,进而提出基于富模型和数字取证的隐写分析是两大研究趋势,前者合并不同... 通过归纳典型专用隐写分析方法和通用隐写分析方法的机制,指出在该领域中,低嵌入率的检测问题、图像源不匹配问题和隐写分析方法的适用性问题是3个亟待解决的问题,进而提出基于富模型和数字取证的隐写分析是两大研究趋势,前者合并不同域的差异特征后,利用集成分类器区分载体和含密图像,后者先用数字取方法证识别图像的类型,再采用该类的隐写分析器检测图像,由此克服图像源不匹配问题,提高检测性能。 展开更多
关键词 专用隐写分析 通用隐写分析 数字取证 信息
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DDAC:面向卷积神经网络图像隐写分析模型的特征提取方法 被引量:9
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作者 王晓丹 李京泰 宋亚飞 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期68-81,共14页
针对基于卷积神经网络的图像隐写分析方法中使用人工设计的滤波器在特征提取过程中有效性低的问题,提出方向差分自适应组合(DDAC)特征提取方法。在计算中心像素与周围不同方向像素的差分后,使用1×1卷积对方向差分进行线性组合。根... 针对基于卷积神经网络的图像隐写分析方法中使用人工设计的滤波器在特征提取过程中有效性低的问题,提出方向差分自适应组合(DDAC)特征提取方法。在计算中心像素与周围不同方向像素的差分后,使用1×1卷积对方向差分进行线性组合。根据损失对组合参数自适应更新来构建多样化的滤波器,使获取的嵌入信息残差特征更有效。使用截断线性单元提高嵌入信息残差和图像信息残差的比率,加快模型收敛速度并提高残差特征提取能力。实验结果表明,该方法使Ye-net、Yedroudj-net模型的准确率在WOW和S-UNIWARD数据集中提高1.30%~8.21%。与固定和更新参数SRM滤波器方法相比,测试模型在不同隐写数据集中的准确率提高0.60%~20.72%,并且训练过程更稳定。对比其他图像隐写分析模型,DDAC-net具有更高的隐写分析效率。 展开更多
关键词 图像隐写分析 卷积神经网络 特征提取 隐写分析富模型 截断线性单元
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