计算机应用研究

作者：李德维,任魏翔,王丽娜,方灿铭,吴畑,

单位：武汉大学国家网络安全学院空天信息安全与可信计算教育部重点实验室,武汉430072；

关键词：JPEG隐写分析,深度学习,噪声感知,残差网络,JPEG自适应隐写,

基金：国家自然科学基金资助项目(U1836112,61876134,U1536204)；；

为了进一步挖掘自适应JPEG隐写图像中隐写噪声信号特征，提出基于噪声感知残差网络的JPEG隐写分析方法。该方法由噪声感知、噪声分析和判断三部分组成。其中，噪声感知部分提取图像噪声，利用图像去噪网络，更加全面地捕获隐写引入的扰动；噪声分析部分获得噪声信息的统计特征；判断部分确定图像是否携带隐写信息。此外，网络中的残差连接有效融合多尺度特征，并防止训练中出现梯度消失和爆炸。多种条件下的对比实验结果表明，该方法相较于对比算法，能够提升针对JPEG自适应隐写的检测性能并具有更好的泛化能力。

来源：2021年第10期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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