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基于噪声感知残差网络的JPEG隐写分析方法

JPEG steganalysis based on image noise-aware residual network

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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.

李德维、任魏翔、王丽娜、方灿铭、吴畑

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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

JPEG隐写分析 深度学习 噪声感知 残差网络 JPEG自适应隐写

U183611261876134U1536204

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2021.01.0081

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(10)
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