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隱寫學原理與技術 版權信息
- ISBN：9787030591173
- 條形碼：9787030591173 ; 978-7-03-059117-3
- 裝幀：平裝膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
隱寫學原理與技術 本書特色
隱寫的主要作用是保護保密通信與保密存儲的事實不被發現，而隱寫分析的主要作用是發現這類事實。隨著網絡與多媒體應用的普及，隱寫與隱寫分析的研究發展很快，它們之間的對抗不斷進入更高級的階段，有必要進行系統的描述與全新的總結。本書將隱寫與隱寫分析作為一個新學科——隱寫學進行了系統闡述，主要內容包括隱寫與隱寫分析的發展背景、主要性能指標、基本的消息嵌入方法、隱寫分布特性保持、矩陣編碼、專用隱寫分析、濕紙編碼、基于±1的分組隱寫編碼、通用隱寫分析、高維特征通用隱寫分析、**嵌入理論、校驗子格編碼、自適應隱寫、選擇信道感知隱寫分析與基于深度學習的隱寫分析，其中各個子領域的內容也概括了**的主要研究成果。此外，本書各章的小結與*后一章給出進一步閱讀和思考的方向，除*后一章外，每章配有用于鞏固知識的思考與實踐，附錄部分給出了相關的基礎知識介紹及實驗方案，有助于讀者全面學習并形成研究能力。
隱寫學原理與技術 內容簡介
本書描述隱寫與隱寫分析領域的主要理論和關鍵技術, 主要內容有數字隱寫基本原理與方法、隱寫編碼、專用隱寫分析、通用隱寫分析、自適應隱寫、主要的圖像與視音頻隱寫實例等 ; 本書還包括了相關國際前沿科技的主要進展情況。
隱寫學原理與技術 目錄
目錄前言第1章 緒言 11.1 從密碼到信息隱藏與隱寫 11.1.1 密碼方法的一些局限 11.1.2 信息隱藏基本概念 21.1.3 隱寫與隱寫分析對抗模型 51.2 隱寫的應用發展 91.3 隱寫安全指標 111.3.1 基于分布偏差的指標 111.3.2 基于抗隱寫分析性能的指標 121.4 本書內容安排 131.5 小結 14思考與實踐 14第2章 圖像編碼與基本嵌入方法 152.1 空域編碼圖像 152.1.1 光柵格式 152.1.2 調色板格式 172.2 變換域編碼圖像 172.3 基本嵌入方法 192.3.1 LSB替換 202.3.2 LSB匹配與加減 1212.3.3 調色板圖像嵌入 212.3.4 量化調制 232.4 小結 25思考與實踐 25第3章 隱寫分布特性保持 263.1 分布保持問題 263.1.1 LSBR分布問題與χ2分析 263.1.2 分布保持及其困難性 293.2 基于調整修改方式的方法 313.2.1 F3隱寫 313.2.2 F4隱寫 323.3 基于預留區的方法 333.3.1 預留補償區的分布恢復 333.3.2 預留“死區”的分布保持 383.3.3 預留補償區的二階分布恢復 413.4 基于統計模型的方法 443.4.1 HPDM隱寫 443.4.2 MB隱寫 453.5 小結 49思考與實踐 50第4章 矩陣編碼 514.1 線性分組糾錯碼的啟發 514.2 矩陣編碼的一般描述 534.2.1 矩陣編碼嵌入與提取 534.2.2 矩陣編碼的一些性質 544.3 典型的矩陣編碼隱寫 564.3.1 F5隱寫 564.3.2 MME隱寫 584.4 小結 60思考與實踐 60第5章 專用隱寫分析 615.1 對空域隱寫的專用分析 615.1.1 RS分析 615.1.2 對彩色圖像的RQP分析 665.1.3 SPA分析 685.1.4 直方圖特征函數質心分析 705.2 對JPEG隱寫的專用分析 735.2.1 對OutGuess的塊效應分析 735.2.2 對MB的直方圖分析 765.2.3 對F 5隱寫的校準分析 785.3 對調色板圖像隱寫的專用分析 825.3.1 奇異顏色分析 825.3.2 顏色混亂度分析 835.4 小結 85思考與實踐 86第6章 濕紙編碼 876.1 濕點與干點 876.2 濕紙編碼算法 896.2.1 編碼原理 896.2.2 消息容量分析 906.2.3 一個基本算法 916.3 典型的濕紙編碼隱寫 946.3.1 量化擾動 946.3.2 抗收縮JPEG隱寫 946.3.3 雙層隱寫 956.4 小結 95思考與實踐 96第7章 基于±1的分組隱寫編碼 977.1 一個特例——LSBM-R 977.2 基于和差覆蓋集的GLSBM 997.2.1 GLSBM基本構造方法 997.2.2 和差覆蓋集的生成 1027.3 小結 103思考與實踐 104第8章 通用隱寫分析 1058.1 通用隱寫分析基本過程 1058.2 通用空域隱寫分析 1068.2.1 小波高階統計特征分析 1078.2.2 SPAM特征分析 1088.3 通用JPEG隱寫分析 1108.3.1 Markov特征分析 1118.3.2 融合校準特征分析 1138.4 通用盲隱寫分析簡介 1168.4.1 隱寫分析的多種工作模式 1178.4.2 算法去失配 1188.4.3 載體去失配 1198.5 通用定量隱寫分析簡介 1208.6 小結 122思考與實踐 123第9章 高維特征通用隱寫分析 1249.1 FLD集成分類器 1249.1.1 基本構造 1259.1.2 參數設置 1269.2 富模型高維特征隱寫分析 1279.2.1 空域富模型特征分析 1279.2.2 JPEG富模型特征分析 1339.3 隨機投影與相位感知分析 1389.3.1 隨機投影特征分析 1389.3.2 相位感知特征分析 1419.3.3 相位感知隨機投影特征分析 1539.4 小結 155思考與實踐 156第10章 *優嵌入理論 15710.1 一般情況 15710.1.1 PLS與DLS問題 15710.1.2 *優修改分布的性質 15810.2 加性模型 16110.2.1 加性模型下的*優嵌入 16110.2.2 加性模型*優修改分布求解 16410.3 *優嵌入模擬 16610.3.1 基于Gibbs抽樣的模擬 16610.3.2 基于子格迭代的模擬 16810.4 小結 170思考與實踐 170第11章 校驗子格編碼 17111.1 STC基本思想 17111.2 STC算法 17311.3 雙層STC 17711.3.1 基于三元嵌入分解 17811.3.2 基于兩層嵌入綜合 18311.4 小結 186思考與實踐 186第12章 自適應隱寫 18712.1 限負載自適應隱寫 18712.1.1 基本框架 18712.1.2 圖像空域自適應隱寫 18912.1.3 JPEG域自適應隱寫 19812.2 限失真自適應隱寫 20112.2.1 基本框架 20112.2.2 限平均失真隱寫 20212.2.3 限平均統計量失真隱寫 20512.3 非加性模型自適應隱寫 20812.3.1 子格嵌入與失真修正 20912.3.2 聯合失真及其分解 21412.4 小結 216思考與實踐 217第13章 選擇信道感知隱寫分析 21813.1 空域圖像選擇信道感知分析 21813.1.1 基于區域選擇的方法 21913.1.2 基于特征權重的方法 21913.2 JPEG圖像選擇信道感知分析 22413.3 小結 226思考與實踐 226第14章 基于深度學習的隱寫分析 22714.1 深度卷積神經網絡簡介 22714.2 針對空域隱寫的CNN分析 23114.2.1 基本框架的形成 23114.2.2 支持選擇信道感知的CNN分析 23614.3 針對JPEG域隱寫的CNN分析 23914.3.1 混合深度學習網絡 23914.3.2 支持相位感知的CNN分析 24114.4 小結 244思考與實踐 246第15章 其他與后記 24715.1 其他進展 24715.2 部分問題 252參考文獻 256附錄A 部分基礎知識提要 274A.1 數學與統計學 274A.1.1 群、子群與陪集 274A.1.2 環與域 276A.1.3 線性回歸及其誤差估計 277A.1.4 Lagrange乘子法*優化求解 279A.2 信息論與編碼 280A.2.1 信息量單位與轉換 281A.2.2 Fisher信息 281A.2.3 KL散度性質 283A.2.4 Huffman編碼 285A.2.5 線性分組糾錯碼 286A.3 模式識別 290A.3.1 分類問題與判別函數 290A.3.2 Bayes分類器 291A.3.3 線性分類器 292A.3.4 支持向量機 295A.3.5 神經網絡基礎 299A.4 信號處理與檢測 304A.4.1 離散Fourier變換 304A.4.2 離散余弦變換 305A.4.3 離散小波變換 306A.4.4 *小均方誤差直方圖修正 307A.4.5 假設檢驗 308附錄B 實驗 313B.1 圖像隱寫工具的使用 313B.2 圖像專用隱寫分析 316B.3 JPEG圖像通用隱寫分析 318B.4 空域圖像自適應隱寫 320B.5 JPEG圖像自適應隱寫 322B.6 富模型空域圖像隱寫分析 324B.7 選擇信道感知隱寫分析 326B.8 空域圖像CNN隱寫分析 328名詞索引 331
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