深度学习环境下图像隐写和隐写分析对抗研究及系统实现
发布时间：2023-05-20 10:40
图像隐写术是多媒体安全领域中的一种常用技术,它主要通过对图像载体的像素值或DCT系数的轻微修改来嵌入秘密信息。随着图像隐写术的发展,隐写分析术的目的则是检测图像中是否存在秘密信息。隐写和隐写分析一直在对抗博弈中共同发展,基于最小失真框架的隐写和基于有监督学习的隐写分析成为主流的研究方法。为了提高隐写的安全性能,图像内容自适应隐写算法将修改集中到隐写分析器难以建模的纹理复杂区域。随着深度学习技术在图像处理和计算机视觉领域的成功运用,卷积神经网络成为隐写和隐写分析领域的新兴研究手段。本文正是在深度学习应用于隐写及隐写分析的背景下,探究进一步提高卷积神经网络的隐写分析性能,在针对隐写和隐写分析之间进行博弈对抗分析的基础上,实现了应用系统的开发。本论文主要开展了以下研究工作:(1)在算法实验分析的基础上,开发出了一套面向深度学习环境下的隐写和隐写分析应用系统。该系统主要有三个功能模块组成,分别是隐写图像生成,图像隐写分析,以及隐写者和隐写分析者对抗的博弈分析。系统中不仅整合了目前比较流行的深度学习隐写和隐写分析算法,其中的一种隐写分析算法和一种博弈分析功能是由本文提出的。软件系统的操作模式多样...
【文章页数】：99 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 图像隐写术的发展历史和现状
1.2.1 传统隐写算法
1.2.2 基于深度学习的隐写算法
1.3 图像隐写分析的发展及研究现状
1.3.1 传统隐写分析算法
1.3.2 基于深度学习的隐写分析算法
1.4 博弈论在隐写和隐写分析中的应用
1.5 隐写和隐写分析软件的研究现状
1.6 论文的主要工作
1.7 论文的章节安排
第2章 图像隐写与隐写分析基础及系统实现
2.1 图像隐写术概述
2.1.1 图像隐写术基本原理
2.1.2 隐写术的性能评价指标
2.2 图像隐写分析术概述
2.2.1 图像隐写分析基本原理
2.2.2 隐写分析的性能评价指标
2.3 基于深度学习的隐写和隐写分析模型
2.4 隐写和隐写分析系统需求分析及实现
2.4.1 系统需求分析
2.4.2 系统框架设计
2.4.3 系统开发工具
2.4.4 系统模块实现
2.4.5 系统功能测试结果
2.5 本章小结
第3章 深度学习空域隐写分析的预处理层研究
3.1 相关网络结构介绍
3.2 改进的预处理层
3.2.1 导数滤波器简介
3.2.2 导数滤波器线性滤波
3.2.3 导数滤波器非线性滤波
3.2.4 残差图像的量化和截断
3.3 算法实验结果
3.3.1 数据集和实验环境
3.3.2 实验参数设置
3.3.3 检测性能对比
3.3.4 增加网络各层参数对性能的影响
3.4 改进预处理层的隐写分析模块设计和实现
3.4.1 系统模块的详细设计
3.4.2 模块功能测试结果
3.5 本章小结
第4章 深度学习对抗隐写和隐写分析的博弈分析
4.1 研究动机
4.2 博弈分析的研究方法
4.3 博弈分析的研究基础
4.3.1 符号定义
4.3.2 参数对抗嵌入隐写算法
4.3.3 博弈论简介
4.4 隐写分析和参数对抗嵌入的博弈论框架
4.4.1 贝叶斯决策的ASED博弈
4.4.2 奈曼–皮尔逊决策的ASED博弈
4.4.3 ASED博弈均衡点的分析
4.5 博弈均衡点评估的实现
4.5.1 实验设置
4.5.2 方法探究
4.5.3 β值的量化
4.6 算法实验结果
4.6.1 ASED-NP博弈实验结果
4.6.2 ASED-B博弈实验结果
4.6.3 实验结果总结
4.7 混合策略下进行训练
4.8 对抗隐写和隐写分析的博弈分析模块设计和实现
4.8.1 系统模块的详细设计
4.8.2 模块功能测试结果
4.9 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 本文总结
5.2 未来的展望
参考文献
深圳大学 指导教师对研究生学位论文的学术评语
深圳大学研究生学位(毕业)论文 答辩委员会决议书
致谢
攻读硕士学位期间的研究成果
本文编号：3820966
【文章页数】：99 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 图像隐写术的发展历史和现状
1.2.1 传统隐写算法
1.2.2 基于深度学习的隐写算法
1.3 图像隐写分析的发展及研究现状
1.3.1 传统隐写分析算法
1.3.2 基于深度学习的隐写分析算法
1.4 博弈论在隐写和隐写分析中的应用
1.5 隐写和隐写分析软件的研究现状
1.6 论文的主要工作
1.7 论文的章节安排
第2章 图像隐写与隐写分析基础及系统实现
2.1 图像隐写术概述
2.1.1 图像隐写术基本原理
2.1.2 隐写术的性能评价指标
2.2 图像隐写分析术概述
2.2.1 图像隐写分析基本原理
2.2.2 隐写分析的性能评价指标
2.3 基于深度学习的隐写和隐写分析模型
2.4 隐写和隐写分析系统需求分析及实现
2.4.1 系统需求分析
2.4.2 系统框架设计
2.4.3 系统开发工具
2.4.4 系统模块实现
2.4.5 系统功能测试结果
2.5 本章小结
第3章 深度学习空域隐写分析的预处理层研究
3.1 相关网络结构介绍
3.2 改进的预处理层
3.2.1 导数滤波器简介
3.2.2 导数滤波器线性滤波
3.2.3 导数滤波器非线性滤波
3.2.4 残差图像的量化和截断
3.3 算法实验结果
3.3.1 数据集和实验环境
3.3.2 实验参数设置
3.3.3 检测性能对比
3.3.4 增加网络各层参数对性能的影响
3.4 改进预处理层的隐写分析模块设计和实现
3.4.1 系统模块的详细设计
3.4.2 模块功能测试结果
3.5 本章小结
第4章 深度学习对抗隐写和隐写分析的博弈分析
4.1 研究动机
4.2 博弈分析的研究方法
4.3 博弈分析的研究基础
4.3.1 符号定义
4.3.2 参数对抗嵌入隐写算法
4.3.3 博弈论简介
4.4 隐写分析和参数对抗嵌入的博弈论框架
4.4.1 贝叶斯决策的ASED博弈
4.4.2 奈曼–皮尔逊决策的ASED博弈
4.4.3 ASED博弈均衡点的分析
4.5 博弈均衡点评估的实现
4.5.1 实验设置
4.5.2 方法探究
4.5.3 β值的量化
4.6 算法实验结果
4.6.1 ASED-NP博弈实验结果
4.6.2 ASED-B博弈实验结果
4.6.3 实验结果总结
4.7 混合策略下进行训练
4.8 对抗隐写和隐写分析的博弈分析模块设计和实现
4.8.1 系统模块的详细设计
4.8.2 模块功能测试结果
4.9 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 本文总结
5.2 未来的展望
参考文献
深圳大学 指导教师对研究生学位论文的学术评语
深圳大学研究生学位(毕业)论文 答辩委员会决议书
致谢
攻读硕士学位期间的研究成果
本文编号：3820966
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