基于卷积神经网络的网络隐写分析方法研究
基于深度卷积生成对抗网络的信息隐藏技术
基于深度卷积生成对抗网络的信息隐藏技术
[摘要] 传统基于载体修改的信息隐藏算法渐渐已经难以抵抗更加先进的基于机器学习的隐写分析算法的检测，为提高图像信息隐藏的安全性，本文提出一种基于深度卷积生成对抗网络的新型图像信息隐藏算法，将秘密信息映射为噪声向量，并使用训练的生成器神经网络模型基于噪声向量生成载密图像。实验结果表明，与基于载体修改的传统方法相比，该系统具有抗分析能力强的优势。
[关键词]信息隐藏，生成式隐写，深度卷积生成对抗网络 当今时代网络化水平越来越高，网络通讯和计算机技术得到了极速发展，网络的发展让通信变得愈加方便和快捷，与此同时这也使得信息的安全通信更容易遭到侵犯，信息安全也愈发引起人们的重视。传统的信息隐藏算法通过修改载体来嵌入秘密信息，例如LSB匹配的传统嵌入式技术来隐藏秘密信息[1]。无载体信息隐藏与传统的信息隐藏方法相比，不再需要额外的载体，而是直接以秘密信息为驱动来“生成/提取”含密载体。本文提出一种基于深度卷积生成对抗网络的新型图像无嵌入的信息隐藏方法。
1 相关技术 1.1 生成对抗网络（GAN） GAN是Goodfellow等在2014年提出的一种非常有效的生成模型,GAN的思想来源于博弈论中的纳什均衡,其主要结构由一个生成器和一个判别器组成,任意可微分的函数都可以用来表示GAN的生成器(G)和判别器(D)[2]。GAN从2014年提出后主要应用在无监督学习上,它能从输入数据动态的采样并生成新的样本.GAN通过同时训练以下两个神经网络进行学习（设GAN的输入分别为真实数据X和随机变量Z）： 生成模型(G)：以噪声Z的先验分布 作为输入,生成一个近似于真实数据分布 的样本分布 。
判别模型(D)：判别目标是真实数据还是生成样本.如果判别器的输入来自真实数据,标注为1;如果输入样本为 ,标注为0。
2.2 深度卷积生成对抗网络（DCGAN） 深度卷积生成对抗网络(Deep Convolution Generative Adversarial Networks，DCGAN)是2014年IanJ.Goodfellow创造GAN之后，将GAN和卷积神经网络结合形成的新的生成对抗网络模型。DCGAN生成模型和判别模型都运用了深度卷积神经网络。卷积神经网络的原理就是。输入一个图片，经过卷积层提取它的一些特征信息。池化层进行亚采样，再经过卷积层池化层。将信息逐层深入“抽丝剥茧”地“理解”一张图片去解析。是将复杂的图像简单化。而“反”卷积神经网络由简单到复杂地反向生成。DCGAN结构中的Generator(生成网络)就是利用了类似反卷积的神经网络模型。而Discriminator(判别网络)利用了卷积的神经网络模型。作者还将学习到的特征应用于新的任务上比如图像分类，结果表明这些特征是非常好的通用图片表达，具有非常好的泛化能力。这为无嵌入的信息隐藏创造了条件。
基于卷积神经网络的数字水印算法研究
基于卷积神经网络的数字水印算法研究数字水印是一种将信息嵌入到数字媒体中，以实现版权保护和身份认证等功能的技术。
随着数字媒体技术的不断发展，数字水印也逐渐成为一个热门的研究方向。
其中，基于卷积神经网络的数字水印算法被认为是一种高效、可靠的数字水印方案。
本文将对这一算法进行研究分析。
一、数字水印简介数字水印是一种基于信息隐藏技术的技术，它可以将一些不可见的或不易察觉的信息嵌入到数字媒体中，如图片、音频、视频等。
数字水印技术具有不可逆性、不可篡改性等特点，可以用于数字版权保护、身份认证、图像鉴定等领域。
数字水印技术的核心在于可嵌入性和鉴别性。
可嵌入性指数字水印应该被嵌入到媒体中而不影响媒体本身的质量；鉴别性指数字水印可以被准确地提取出来，而且不容易被篡改、掩盖。
二、卷积神经网络简介卷积神经网络是深度学习中的一种重要的神经网络模型，最初用于图像识别。
卷积神经网络可以从输入层自动提取出一些特征，这些特征可以通过多个卷积层和池化层来表示，并通过多个全连接层来进行分类或预测。
卷积神经网络可以通过训练样本来学习到表示样本的特征，并具有很强的泛化能力。
三、基于卷积神经网络的数字水印算法原理基于卷积神经网络的数字水印算法主要是在卷积神经网络中嵌入数字水印。
具体地，数字水印可以嵌入到神经网络的输入层或者隐含层中。
在嵌入数字水印时，数字水印信息作为神经网络的一部分参与训练，以达到对数字水印的保护目的。
数字水印嵌入过程主要分为以下几个步骤：1. 将原始数字媒体（如图片、音频等）表示为数学矩阵形式，作为卷积神经网络的输入；2. 将数字水印信息嵌入到数学矩阵中；3. 将带有数字水印信息的矩阵送入卷积神经网络，进行训练；4. 在提取数字水印时，将含有数字水印的数字媒体输入到训练好的卷积神经网络中，通过网络输出提取嵌入的数字水印。
四、基于卷积神经网络的数字水印算法的优势相较于其他数字水印算法，基于卷积神经网络的数字水印算法有以下几个优势：1. 鲁棒性强：卷积神经网络中的参数可以通过训练自动学习到某些特征，这使得数字水印算法对于各种媒体的变形和干扰都具有很好的鲁棒性。
基于BP神经网络的隐写分析分类器设计
基于BP神经网络的隐写分析分类器设计作者：李红蕾吴汉炜谭毓银来源：《信息安全与技术》2014年第09期【摘要】设计并实现了基于BP神经网络的隐写分析分类器。
首先对图像库中的图像进行格式变换，并使用扩展修改方向和钻石编码两种隐写方法进行不同嵌入率的隐写嵌入，然后计算载体图像和载密图像中平面域、DCT域和小波域的一些属性值作为特征。
利用Matlab的模式识别工具箱搭建BP神经网络，用已知类别的图像特征训练分类器并进行分类测试。
实验结果表明，多域综合特征可以实现良好的分类效果，能以较高的准确率识别出载体图像和载密图像。
【关键词】 BP神经网络；隐写分析；分类器【中图分类号】 TP309 【文献标识码】 AA Classifier of Steganalysis based on BP Neural NetworksLi Hong-lei Wu Han-wei Tan Yu-yin（School of Information Science and Technology，Hainan University HainanHaikou 570228 ）【 Abstract 】 A classifier of steganalysis based on back propagation neural network is designed and realized. Firstly，the images in image database are turned into gray-scale images， then some attribute values of carrier images and stego-images are computed from the images’ spatial domain，DCT domain and wavelet domain. And the Matlab pattern recognition toolbox is adopted to establish the BP neural？network classifier. The results show that the BP neural？network classifier based on three domains attribute values performs well in classifying.【 Keywords 】 back propagation neural network ； steganalysis ； classifier1 引言信息隐藏是目前信息安全领域的一个重要研究方向，其目的是在载体中隐藏秘密信息而不被人察觉。
基于卷积神经网络CNN的手写数字识别算法研究
基于卷积神经网络CNN的手写数字识别算法研究作者：张文王意刘天宇来源：《电脑知识与技术》2023年第35期摘要：手写数字识别是图像分类的常见应用方向，可广泛应用于快递编码识别、简历电话号码识别、电脑自动判卷等方面。
为了解决BP神经网络在手写数字识别中全连接模型参数过多、网络计算数据量大、识别准确率低等问题，采用卷积神经网络CNN进行手写数字识别。
采用PyTorch搭建了网络模型，对MNIST数据集进行训练，手写数字识别；采用交叉熵损失函数和Adam优化算法，并设置学习率为0.001；经过100个Epoch后，识别准确率达到了99%，通过GUI界面可以识别自制的手写数字，具有很强的鲁棒性。
关键词：卷积神经网络；PyQt5；MNIST数据集；手写数字识别中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）35-0027-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）0 引言目前在国内外，针对手写体数字识别技术已经比较成熟，相较于传统光学字符识别（OCR）图像识别技术，基于深度學习的卷积神经网络算法可以在复杂场景下快速、准确、有效地获取并识别场景中文字[1-2]。
本文引用的文献中关于手写数字识别研究测试时采用的是与MNIST数据集同样类型的黑色背景白色字体图像均没有涉及测试白色背景黑色字体类型的图像，为了解决这个问题，本文基于卷积神经网络CNN对MNIST数据集进行训练，采用PyTorch搭建自制网络模型，使用PyQt5设计GUI界面，并最终实现CNN与GUI界面结合，从而在GUI界面可以测试手写数字，实现识别自制的黑色背景白色字体和白色背景黑色字体的手写数字准确率均达到预期。
1 卷积神经网络卷积神经网络CNN流程主要是先传入图像，然后进行卷积、池化操作，特征图展平后进行全连接，最后返回类别结果，其中输入层传入的灰色图像则是单通道，如图1所示。
卷积层与池化层涉及的参数如表1所示。
深入解析信息隐藏技术中的隐写分析方法(四)
深入解析信息隐藏技术中的隐写分析方法随着信息技术的发展，信息隐藏技术如今已经成为了信息安全领域中的重要研究课题之一。
其中，隐写术作为信息隐藏技术的重要组成部分，具有隐藏性、鲁棒性和安全性等优势，被广泛应用于数据传输中。
而隐写分析方法则是破解隐写术的关键，它通过检测和分析数据中的隐藏信息，以揭示其中隐藏的秘密。
本文将从隐写分析方法的原理、技术手段以及应用领域三个方面进行探讨。
一、隐写分析方法的原理隐写术是通过在载体数据中嵌入隐藏信息，使得外部观察者无法察觉隐藏信息的存在。
而隐写分析方法则是从载体数据中提取出隐藏信息的过程。
隐写分析方法主要基于两个假设，即存在变化检测和统计分析。
变化检测是隐写分析方法的首要任务，其原理在于比较载体数据的差异。
通常，隐写术会对载体数据进行修改或嵌入，以隐藏秘密信息。
因此，可以通过比对原始和修改后的载体数据之间的差异，来判断是否存在隐藏信息的存在。
在变化检测的基础上，隐写分析方法可以细化到对具体的隐写术进行分析和破解。
统计分析则是隐写分析方法的重要补充。
它基于隐写术对载体数据的改变会导致统计特征的变化这一假设，利用统计模型对载体数据进行分析，找出其中的异常情况，从而揭示隐藏信息的存在。
常见的统计分析手段包括卡方检测、频谱分析和相关性分析等。
二、隐写分析方法的技术手段隐写分析方法包含多种技术手段，根据实际情况选择合适的手段对目标数据进行分析和破解。
常见的隐写分析方法技术包括：图像隐写分析、文本隐写分析和音频隐写分析等。
图像隐写分析是通过对图像载体数据进行检测和分析，揭示其中隐藏的信息。
这一技术手段利用图像的特殊性质，如像素值、颜色变化和频域特征等，进行隐写分析。
例如，可以通过分析像素值的变化、分析直方图或频谱图等方法，来检测是否存在隐写信息。
文本隐写分析则是通过对文本载体数据进行检测和分析，揭示其中的隐藏信息。
这一技术手段利用文本的特征，如字符频率分布、词汇使用和语法结构等，进行隐写分析。
基于卷积神经网络的图像检索算法研究
基于卷积神经网络的图像检索算法研究一、引言随着图像数据不断增加，如何高效地管理和检索这些海量的图像数据成为了一个重要的研究方向。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)作为一个强大的图像识别工具，已经广泛应用于图像处理领域。
因此，基于卷积神经网络的图像检索算法也成为当前研究的热点之一。
二、相关工作基于卷积神经网络的图像检索算法已经有着广泛的研究和应用。
在这些算法中，通常采用的是将图像的特征进行编码，然后根据编码后的特征进行相似度计算。
下面列举几个较为典型的方法：1. Siamese NetworkSiamese Network双塔网络是一种经典的图像对比较方法。
它用两个相同的卷积神经网络分别提取两张图像的特征，然后将这两个特征向量进行拼接，最后采用欧几里得距离或余弦相似度等作为相似性度量，判断两张图像之间的相似度。
2. Triplet NetworkTriplet Network三塔网络基于Siamese Network的思想，增加了一个负样本，其中正样本和负样本与查询样本的距离之间的差距要大于一定的阈值，从而能够区分图像的相似性。
3. Deep learning to HashDeep learning to Hash是基于深度学习的哈希技术。
它将卷积神经网络用于特征提取，然后通过哈希函数将特征编码成二进制码。
这种哈希编码有着较高的检索效率。
三、研究重点基于卷积神经网络的图像检索算法，其本质上是图像相似度匹配。
因此，关键在于如何选择合适的相似度度量方法。
1. 欧几里得距离欧几里得距离是一种常见的相似度度量方法，在图像检索中也被广泛应用。
其公式如下：$d(x,y)=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i-y_i)^2}$其中，x和y表示图像的特征向量，n表示特征向量的维度。
2. 余弦相似度余弦相似度是一种基于向量夹角的相似度度量方法。
其公式如下：$similarity=\cos(\theta)=\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_iy_i)}{\sqrt{\sum _{i=1}^{n}(x_i)^2}\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(y_i)^2}}$其中，x和y表示图像的特征向量，n表示特征向量的维度。
基于卷积神经网络的异常检测方法研究
基于卷积神经网络的异常检测方法研究随着社会的发展，计算机和人工智能技术已经成为了各个领域的核心技术，其中，人工智能技术的深度学习已经成为了近年来最具有前景和潜力的技术之一。
在深度学习的各个方向中，卷积神经网络（CNN）的应用最为广泛。
CNN不仅在图像和语音识别等领域有着广泛应用，还在异常检测方面有着深刻的研究和应用。
本文将就基于卷积神经网络的异常检测方法进行探究和研究。
一、基本概念异常检测是一种通过分析数据集中的异常值来进行检测的技术。
其中，异常值是指与数据集中其他数据点显著不同的元素。
在数据分析的应用中，异常检测有着广泛的应用，例如：金融风险检测、工业制造中的缺陷检测和医疗诊断等。
在深度学习算法中，利用卷积神经网络进行异常检测可以有效提高模型的准确率。
二、基于卷积神经网络的异常检测方法利用卷积神经网络进行异常检测的过程可以简单分为以下步骤：1. 数据预处理在训练模型之前，需要对数据进行预处理。
一般情况下，需要将数据进行标准化处理、归一化处理等操作，以便更好地将原始数据转换为卷积神经网络能够识别和处理的格式。
2. 数据分割在进行训练模型之前，需要对数据进行分割，将数据集分为训练集和测试集。
其中，训练集用于训练模型，测试集用于验证模型的准确性。
3. 卷积神经网络模型在利用卷积神经网络进行异常检测时，需要构建一个卷积神经网络的模型。
在模型的构建中，需要考虑到许多因素，例如网络层数、节点数、学习率和损失函数选择等，以提高模型的准确率和性能。
4. 训练模型在构建完卷积神经网络的模型之后，需要对模型进行训练。
一般情况下，训练模型的方法有两种，分别为无监督学习和监督学习。
在无监督学习中，模型不需要任何外部信息，通过自主学习来识别数据中的异常值。
这种方法具有良好的鲁棒性和适用性，在数据集不确定的情况下依然可以有效地进行异常检测。
在监督学习中，模型需要在训练阶段提供异常值的标签信息，以便更好地识别和分析数据中的异常值。
基于多示例学习图卷积网络的隐写者检测
基于多示例学习图卷积网络的隐写者检测
钟圣华;张智
【期刊名称】《自动化学报》
【年(卷),期】2024(50)4
【摘要】隐写者检测通过设计模型检测在批量图像中嵌入秘密信息进行隐蔽通信的隐写者,对解决非法使用隐写术的问题具有重要意义.本文提出一种基于多示例学习图卷积网络(Multiple-instance learning graph convolutional
network,MILGCN)的隐写者检测算法,将隐写者检测形式化为多示例学习(Multiple-instance learning, MIL)任务.本文中设计的共性增强图卷积网络(Graph convolutional network, GCN)和注意力图读出模块能够自适应地突出示例包中正示例的模式特征,构建有区分度的示例包表征并进行隐写者检测.实验表明,本文设计的模型能够对抗多种批量隐写术和与之对应的策略.
【总页数】19页(P771-789)
【作者】钟圣华;张智
【作者单位】深圳大学计算机与软件学院;香港理工大学电子计算学系
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于半监督学习的JPEG图像通用隐写检测方法
2.基于JPEG图象隐写算法的统计不可检测性比较分析
3.基于检测熵的自然语言隐写术检测算法
4.基于深度学习
的数字图像隐写和隐写分析术研究概述5.基于改进标签图的图卷积网络管道缺陷检测模型
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基于卷积神经网络的网络隐写分析方法研究
网络隐写是指在网络传输中，将秘密信息隐藏在看似正常的信息中而不被察觉的技术。
而隐写分析则是指通过分析网络数据包来检测目标数据包是否包含隐含信息的过程。本文
针对基于卷积神经网络的网络隐写分析方法进行研究和探讨。
一、卷积神经网络简介
卷积神经网络是一种前馈神经网络，其主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处
理等领域。它的主要特点是权重共享和卷积操作，能够有效地学习图像等数据中的局部特
征。
网络隐写分析主要包括传统的线性方法和基于深度学习的方法，其中基于卷积神经网
络的方法逐渐成为主流。
1、网络隐写分析数据集的构建
网络隐写分析需要大量的数据集支持，以用于卷积神经网络的训练。数据集可在公共
数据集库进行下载，如KDD Cup、NSL-KDD等。
2、卷积神经网络的设计和训练
针对网络隐写分析，可以通过设计相应的卷积神经网络模型，并对其进行训练。一般
情况下，网络隐写分析中使用的卷积神经网络主要由输入层、卷积层、池化层、全连接层
和输出层等构成。
3、网络隐写分析模型的优化
为提高模型的准确率，同时避免模型在过拟合、欠拟合等情况下的训练误差，可以采
用正则化、Dropout等方法进行模型的优化。
三、实验结果及分析
通过实验分析，本文发现基于卷积神经网络的网络隐写分析方法能够检测出含有隐写
信息的数据包，同时准确率和召回率均高。
四、总结
本文通过研究和探讨，总结出基于卷积神经网络的网络隐写分析方法的实现步骤和优
化方法，并通过实验结果进行验证。基于卷积神经网络的网络隐写分析方法的研究对网络
安全具有重要意义，值得更深入的研究和探讨。