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第1章 简介1

1.1 什么是隐写分析1

1.2 为什么需要隐写分析2

1.3 隐写分析方法4

1.3.1 视觉隐写分析4

1.3.2 结构隐写分析7

1.3.3 统计隐写分析8

1.3.4 学习隐写分析9

1.4 隐写分析的攻击类型9

1.4.1 被动攻击10

1.4.2 主动攻击10

1.5 隐写分析分类11

1.5.1 目标隐写分析11

1.5.2 盲隐写分析12

1.6 隐写分析的信息论基础13

1.6.1 与信息论相关的术语13

1.6.2 隐写系统14

1.7 隐写系统评价17

1.7.1 安全性17

1.7.2 容量19

1.7.3 鲁棒性21

参考文献22

第2章 空域隐写分析24

2.1 LSB算法25

2.1.1 LSB替换原理25

2.1.2 LSB匹配原理（±1）27

2.2 LSB隐写分析28

2.2.1 Chi-Square测试29

2.2.2 RS攻击32

2.2.3 SPA分析34

2.2.4 LSB直方图攻击37

2.3 HCF-COM特征39

2.3.1 加性噪声隐写系统39

2.3.2 加性噪声的影响40

2.3.3 直方图特征函数HFC与HFC-COM40

2.4 ALE特征42

2.4.1 LSB匹配的影响43

2.4.2 二阶局部极值振幅ALE-1043

2.5 位平面隐写分析45

2.5.1 AC特征46

2.5.2 BSM特征48

2.6 IQM50

参考文献53

第3章 频域隐写分析55

3.1 DCT域隐写分析56

3.1.1 DCT基础57

3.1.2 JSteg隐写分析65

3.1.3 F5隐写分析68

3.1.4 OutGuess70

3.1.5 FRI-23特征72

3.2 DWT域隐写分析75

3.2.1 DWT基础76

3.2.2 FARID特征83

3.2.3 基于小波CF的39-D特征85

3.3 二阶统计特征：共生矩阵86

参考文献90

第4章 统计隐写分析93

4.1 载体模型94

4.2 MB1与MB295

4.2.1 MB方法论95

4.2.2 MB隐写与隐写分析97

4.3 隐式马尔可夫模型99

4.3.1 HMM基本理论99

4.3.2 使用HMM的隐写分析101

4.3.3 使用HMFM的隐写分析102

4.3.4 SPAM104

4.4 Rich模型105

4.5 假设测试106

4.6 量化分析108

4.6.1 量化分析基础108

4.6.2 回归模型109

参考文献111

第5章 机器学习的盲隐写分析113

5.1 模式识别114

5.1.1 判别函数114

5.1.2 线性判别分析117

5.1.3 非线性判别分析120

5.1.4 判别分析示例121

5.1.5 决策树128

5.2 特征选择与提取131

5.2.1 特征选择132

5.2.2 特征选择示例135

5.2.3 ANOVA特征选择139

5.2.4 PCA特征提取141

5.3 分类器144

5.3.1 贝叶斯分类器144

5.3.2 支持向量机（SVM）148

5.3.3 KNN分类器164

5.3.4 概率神经网络167

5.3.5 集成分类器171

5.3.6 分类器评价173

5.4 盲隐写分析177

5.4.1 盲隐写分析概述177

5.4.2 盲隐写分析框图178

5.4.3 盲隐写分析的典型特征178

5.5 基于机器学习的盲隐写分析186

5.5.1 数据组织187

5.5.2 多元回归分类的盲隐写分析188

5.5.3 FLD分类的盲隐写分析189

5.5.4 SVM分类的盲隐写分析191

5.5.5 NN分类的盲隐写分析192

5.5.6 YASS隐写与隐写分析194

5.5.7 示例：实验196

5.5.8 未来研究与展望210

参考文献210