袁亚飞，卢伟，冯丙文，翁健

（1. 中山大学数据科学与计算机学院，广东 广州 510006；2. 暨南大学信息科学技术学院，广东 广州 510632）

基于多预训练模型的在线隐写盲分析系统研究与实现

袁亚飞1，卢伟1，冯丙文2，翁健2

（1. 中山大学数据科学与计算机学院，广东 广州 510006；2. 暨南大学信息科学技术学院，广东 广州 510632）

在实际应用中，针对未知隐写算法的盲检测难度非常大，结合实际应用设计实现了一个在线盲检测系统。在SRM算法的基础上，简化特征提取算法，提高特征可用性和提取速率；使用多个预训练检测模型，并采用加权投票策略判定检测结果；设计实现一种3层系统架构，分布式后台更加灵活高效；为了进一步满足实际应用要求，引入多线程技术，加快检测速率。实验表明，单张图片的平均检测时间可达0.97 s，并且对多种未知隐写算法均具有良好的检测结果。

数字图像隐写；隐写分析；多模型；加权投票；在线检测

1 引言

信息隐藏是利用现代新兴的数字化技术发展衍生出的隐秘通信方式，通过利用数字化媒介的冗余信息，将有用信息隐藏在普通媒介中，达到不为人知的目的。根据 Cheddad等在文献[1]中的总结，信息隐藏技术主要包括水印（watermarking）和隐写术（steganography）这2种。两者具有一定的技术相似性，水印多用于数字版权保护、物品真伪识别、防止数字作品非法传播、数字作品盗版追踪等，通过特定方式可以访问嵌入的信息；而隐写术是将隐秘信息嵌入载体媒介中，人的感官很难发现隐秘信息的存在，一般方法也很难检测是否存在秘密信息，提取秘密信息则更加困难。……