由于互联网技术的飞速发展,数字图像相比于从前变得更加容易获取,更加容易传输,并且其在多种领域都有涉及。在此种情况下,不管是从商业机密,还是医疗信息又或者是个人隐私来说,对数字图像安全性的保护变得极其重要。其中感知加密算法是一种有效的方法,它可以只加密部分有用的信息来防止多媒体视觉内容的泄露,同时又减少了加/解密的开销。正因为这些优点,如何对感知加密图像的安全性评价变得非常重要。传统的安全性分析方法并不适用于感知加密图像,而视觉安全性分析方法（Visual Security Assessment,VSA）是专门为感知加密图像设计的视觉安全分析方法。近些年来,研究者们已经提出了一些方法来分析感知加密图像的视觉安全性。这些方法大体可以分为两种:一种是图像质量评价方法（Image Quality Assessment,IQA）,另一种是专门为感知加密图像设计的VSA方法。然而,现有的这两种方法都有一些限制,IQA的方法并不适用于对感知加密图像的评估,原因是它是针对高质量图像设计的;目前专门为感知加密图像设计的VSA方法大多数是基于有参考的情况下,它们仅仅用于参考可用的情况下。同时,大多数VSA方法都是基于手工特征提取的,因为加密图像通常是低质量的,对它们进行手工提取特征是比较困难的。本论文的主要研究工作包括:1.本文提出了一种基于元学习的无参考视觉安全分析方法,这也是首次将元学习的思想应用到感知加密图像安全性的分析。同时元学习本身就是针对小样本的问题,而感知加密图像的安全性分析也是小样本问题,基于此理论,元学习是适用的。此方法首先对图像进行归一化处理来去除其相关性信息。并通过双梯度下降法的优化思想来得到先验知识模型。元测试阶段时,通过对先验模型进行微调得到最终模型,之后便对测试的图像进行评价输出测试图像的安全性分数。本方法在公开的加密数据集上进行测试,结果表明此方法的性能优于大多数的方法。2.本文提出了一种基于注意力机制的无参考视觉安全分析方法。其同样也是利用了元学习的思想。其是对基于元学习的无参考视觉安全分析方法进行了改进。首先是在预处理模块中增加了多分辨处理模块。通过对输入图像进行多分辨率处理来模拟人类视觉系统的层次特征,并用归一化去除图像相关性信息。同时本文又考虑了图像显著性这一特点,在网络中增加了注意力模块。实验结果证明,此方法相较于其他方法可以取得好的性能。3.本文设计了一种无参考的视觉安全系统,此系统是由四个主要的模块组成即登陆模块、加密方式选择模块、图像预处理模块、模型测试模块。此系统的目的主要是对加密图像进行视觉安全性分析来获取其预测的安全分数,通过此安全分数达到对加密方法分析的目标。