作者：张敏情，刘佳，杨晓元主编
页数：206页
出版社：西安电子科技大学出版社
出版日期：2019
ISBN：9787560653235
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
本书运用博弈对抗理论, 从隐写和隐写分析两个角度系统地介绍了信息隐藏领域中图像隐写及分析技术的基础理论、关键技术和实现方法。其主要内容包括图像隐写与隐写分析的基本概念、典型的图像隐写方法、基于最小化嵌入失真的图像隐写技术、可逆信息隐藏、密文域可逆信息隐藏、无修改的隐写术、图像隐写分析技术、基于富模型的隐写分析、基于深度学习的图像隐写分析、隐写与隐写分析的博弈对抗等。
作者简介
张敏情，1967年出生，中共党员,博士，现为电子技术系主任，教授，信息安全学科带头人，博士研究生导师，国家百千万人才工程人选，政府特殊津贴获得者，国家教育部信息安全专业教学指导委员会委员，陕西省计算机学会理事，信息隐藏专委会委员。从事教学工作28年，先后主讲了《信息隐藏理论与技术》 《数据库原理与安全》等十余门课程。主讲的“计算机密码学”获国家精品课程，2015年被评为武警部队教学名师。
本书特色
《图像隐写与分析技术》系统地介绍了信息隐藏领域中隐写技术的基础理论、关键技术和实现方法。其主要内容包括图像隐写与隐写分析的基本概念；基于模型的图像隐写方法；基于失真代价函数的图像隐写；图像可逆信息隐藏技术；传统的图像隐写分析方法，以及基于深度学习的图像隐写分析方法；隐写与隐写分析的博弈对抗。附录部分列出了各类典型算法的源程序。
目录
1.1 信息隐藏概述 1
1.1.1 信息隐藏基本概念 1
1.1.2 信息隐藏的主要特征 3
C1.1.3 信息隐藏技术应用 4
1.1.4 信息隐藏的关键技术 4
1.1.5 信息隐藏技术的分类 4
1.2 数字图像的隐写技术 6
1.2.1 传统的图像隐写技术 6
1.2.2 基于编码的图像隐写技术 7
1.2.3 无修改的隐写术 9
1.2.4 基于图像的可逆信息隐藏 9
1.2.5 图像密文域可逆信息隐藏 10
1.3 数字图像的隐写分析技术 10
1.3.1 隐写分析的分类 11
1.3.2 评价指标 12
1.4 本书章节安排 14
本章小结 14
习题1 15
本章参考文献 15
第2章 典型的图像隐写方法 18
2.1 图像隐写方法的类型 18
2.1.1 数字图像的分类 18
2.1.2 图像隐写方法的分类 21
2.2 基于LSB的初级隐写方法 24
2.2.1 LSB在位图图像中的应用 24
2.2.2 LSB在JPEG图像中的应用 26
2.2.3 LSB在调色板图像中的应用 26
2.3 抗隐写分析的隐写方法 27
2.3.1 LSB匹配算法 28
2.3.2 F5算法 28
2.3.3 YASS算法 32
2.4 保持模型的隐写方法 33
2.4.1 OutGuess算法 34
2.4.2 MB算法 35
2.5 基于视觉特性的隐写方法 37
2.5.1 BPCS算法 37
2.5.2 PVD算法 39
2.6 模仿自然过程的隐写方法 39
2.7 鲁棒隐写方法 41
2.7.1 扩频隐写 41
2.7.2 QIM 42
2.8 非共享选择信道的隐写方法 43
2.8.1 基于伴随式编码的湿纸码 44
2.8.2 PQ隐写算法 45
本章小结 46
习题2 47
本章参考文献 47
第3章 基于最小化嵌入失真的图像隐写技术 49
3.1 最小化嵌入失真的隐写框架 49
3.2 STC编码 50
3.2.1 从卷积码到网格码 50
3.2.2 网格码结构 50
3.2.3 STC编码算法 51
3.3 HUGO算法 52
3.3.1 SPAM特征 52
3.3.2 HUGO嵌入过程 53
3.4 使用方向滤波器设计隐写失真函数的WOW算法 54
3.4.1 失真函数设计 54
3.4.2 方向滤波器 55
3.4.3 聚集嵌入适应性 56
3.5 通用失真数字图像隐写方案UNIWARD 56
3.5.1 滤波器的形式 56
3.5.2 空域和JPEG域的UNIWARD计算方法 57
3.5.3 边信息JPEG域嵌入的UNIWARD计算方法 57
3.5.4 UNIWARD的加性形式 58
3.6 基于模型的失真函数设计方法 59
3.6.1 MG算法 59
3.6.2 MVGG算法 60
本章小结 63
习题3 63
本章参考文献 63
第4章 可逆信息隐藏 66
4.1 可逆信息隐藏概述 66
4.1.1 基本概念 66
4.1.2 技术分类 68
4.1.3 评价指标 69
4.2 经典算法介绍 71
4.2.1 无损压缩法 71
4.2.2 整数变换法 72
4.2.3 直方图平移法 74
本章小结 77
习题4 77
本章参考文献 77
第5章 密文域可逆信息隐藏 79
5.1 系统框架与技术难点 80
5.2 关键技术及分类 82
5.2.1 非密文域嵌入算法 82
5.2.2 密文域嵌入算法 85
5.3 三维集成成像密文域可逆信息隐藏技术 95
5.4 密文域可逆信息隐藏的技术展望 102
本章小结 103
习题5 103
本章参考文献 103
第6章 无修改的隐写术 106
6.1 基于载体选择的隐写术 106
6.2 基于纹理合成的数字隐写 111
6.3 基于生成对抗网络的隐写方法 114
6.3.1 生成对抗网络 114
6.3.2 基于ACGAN的无载体信息隐藏 116
6.4 基于生成模型的图像合成隐写——数字化卡登格子 119
6.4.1 生成隐写框架 119
6.4.2 基于图像补全的生成隐写方案 120
6.4.3 实验结果 122
本章小结 124
习题6 125
本章参考文献 125
第7章 图像隐写分析技术 127
7.1 隐写分析方法的分类 127
7.1.1 专用隐写分析 128
7.1.2 盲隐写分析 129
7.2 专用隐写分析方法 130
7.2.1 针对LSB替换的分析 130
7.2.2 针对LSB匹配的分析 132
7.2.3 针对F5的分析 134
7.2.4 针对OutGuess的分析 135
7.3 盲隐写分析方法 137
7.3.1 盲隐写分析检测器的设计步骤 137
7.3.2 常见用于盲隐写分析的特征 139
7.3.3 常见用于盲隐写分析的分类器 146
本章小结 148
习题7 148
本章参考文献 149
第8章 基于富模型的隐写分析 151
8.1 高维特征的需求 151
8.2 富模型 152
8.2.1 残差计算 153
8.2.2 共生矩阵构建 155
8.2.3 子模型组合 157
8.3 集成分类器 164
8.3.1 准备过程 164
8.3.2 训练过程 165
8.3.3 测试过程 165
本章小结 166
习题8 167
本章参考文献 167
第9章 基于深度学习的图像隐写分析 170
9.1 深度学习与图像隐写分析 171
9.2 深度卷积神经网络图像隐写分析 172
9.2.1 深度卷积神经网络 172
9.2.2 基于深度卷积神经网络图像隐写分析 180
9.3 浅层卷积神经网络图像隐写分析 187
9.3.1 隐写方案 187
9.3.2 实验 190
本章小结 194
习题9 194
本章参考文献 194
第10章 隐写与隐写分析的博弈对抗 196
10.1 隐写与隐写分析的博弈 196
10.1.1 博弈论基础知识 196
10.1.2 基于隐写与隐写分析的博弈 197
10.1.3 基于内容自适应的信息隐藏博弈模型 198
10.2 博弈模型上的策略自适应隐写 200
10.2.1 模型框架 200
10.2.2 基于策略自适应算法的嵌入流程 201
10.3 基于生成对抗网络的隐写与隐写分析 203
10.3.1 生成对抗网络 203
10.3.2 基于生成对抗网络的隐写与隐写分析方法 204
本章小结 205
习题10 205
本章参考文献 205
