邓利芳，党建武，2，3，王阳萍，2，3，王 松，2，3

1.兰州交通大学 电子与信息工程学院，兰州730070

2.甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心，兰州730070

3.兰州交通大学 计算机科学与技术国家级实验教学示范中心，兰州730070

图像隐写术[1-2]是一种重要的隐蔽通信技术，它利用像素值或者DCT系数的微小变化隐藏图像中的秘密信息。作为隐写术的对抗技术，隐写分析通常认为是一个二分类问题，主要是通过对载体图像提取的相关特征进行分析来判断是否存在隐藏信息[3]。近年来，许多隐写分析特性都取得了良好的性能。隐写分析技术的研究进展有利于检测隐写术的安全性；同时有助于阻止机密信息泄露、遏制病毒和恶意代码等有害信息的传播、打击违法犯罪等活动，具有重要的理论意义和现实意义。

通用隐写分析[4-5]是隐写分析技术的研究热点，通常包括特征提取和监督学习两个阶段[6]。Pevny 等人[7]将图像噪声成分建模为马尔可夫链，以样本概率转移矩阵作为隐写分析特征SPAM（Subtractive Pixel Adjacency Model），在不同载体上实现了稳定的性能。Fridrich 等人[8]以SPAM 模型为基础，提出了使用各种高通滤波器对图像滤波得到丰富的残差模型，提取共生矩阵作为空域富模型特征SRM（Spatial Rich Model），提升了检测性能。Holub等人[9]使用随机高通滤波器对残差图像再滤波，提出基于SRM 随机投影的隐写分析方法PSRM（Projection Spatial Rich Model），在多种自适应隐写算法的检测上优于SRM方法，但计算复杂度太高。Denemark等人[10]提出一种结合信道选择策略的隐写分析方法maxSRM，特征维度与SRM相同，性能比SRM有显著改善。……