基于贝叶斯分类器的图像隐写分析

集成分类器是目前用于图像隐写分析的主流分类器。为提高集成分类器的检测精度,针对集成分类器基分类器组合方法过于简单,无法体现基分类器之间的内在联系,不能从整体上对结果进行判定的缺点,依据图像特征在集成分类器分类超平面上的投影值服从多维正态分布这一特性,提出了一种基于贝叶斯分类器的图像隐写分析算法。首先基于随机森林算法生成若干基分类器,然后计算类条件概率密度函数与先验概率并训练贝叶斯分类器,最后使用经过训练的贝叶斯分类器代替简单投票方法进行分类判决。算法的检测错误率比以往算法平均降低了1.6%,ROC曲线比简单投票方法更接近于左上角,即具有更高的检测率,AUC值平均增长约2.12%,并且训练时间仅有少量提高,最大提高约2.610s。可以有效提高集成分类器的检测精度。

基于特征排名的图像隐写分析算法

为提高用于隐写分析的集成分类器的检测精度,提出一种基于特征排名的隐写分析算法。首先计算每维检测特征的互信息得分并根据得分高低将特征进行排名,然后设置分界点将特征分为重要特征区域与普通特征区域,依据设定的抽样比例从两个区域随机抽取特征组成不同的特征子空间并训练集成分类器。最后使用集成分类器进行分类。实验结果表明,针对使用nsF5及S-UNIWARD算法进行隐写的频域及空域图像,本算法较传统分类器在检测错误率方面分别平均下降约0.006 5和0.006 2,具有较好的检测效果。针对频域与空域中两种不同的隐写算法,与传统的集成分类器相比,该算法具有更高的检测精度。

多传感器信息融合技术的发展与未来

多传感器信息融合广泛应用于自动目标识别、战场监视、自动飞行器导航与控制、机器人、工业过程控制、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等领域。介绍了多传感器信息融合的定义的发展,融合的功能模型、结构模型及其融合层次,并简要介绍了融合的实现方法和现阶段研究存在的问题,最后对多传感器融合技术进行了展望。

浅析网络安全防御

从计算机网络对抗作战模型的4个层次,深入分析了计算机网络存在的安全隐患,全面阐述计算机网络防御对策。包括实体层次防御对策、能量层次防御对策、信息层次防御对策、感知层次防御对策。