数字图像被广泛传递于各类网络平台,与此同时由其带来隐私泄露和数据窃取的现象也频繁出现,时刻威胁着信息内容的安全。网络环境下的图像信息隐藏因此成为信息隐藏领域的研究热点,但目前流行方法在安全性和鲁棒性等方面仍有待提高。为实现网络环境下的隐私保护和隐蔽通信,本文深入研究面向云存储的安全密文域可逆信息隐藏方法和面向社交网络的实用鲁棒隐写方法;在不可信的云网络环境下,通过结合可逆信息隐藏和图像加密来达到载体内容保护和秘密信息传递的双重目的;在开放的社交网络环境下,通过借鉴数字水印和纠错编码实现了有损信道下的隐蔽通信。为厘清可逆信息隐藏的研究现状和发展趋势,全面梳理了以明文图像和密文图像为载体的各种方法,涵盖了明文域的代表性方法和密文域的近期进展;不仅从率失真的角度总结了现有方法,还进一步指出其在安全性和鲁棒性等方面存在的问题。针对已有方法往往存在嵌入容量低和安全性不足的问题,提出一种基于自适应预测误差标记的密文域可逆信息隐藏方法。首先,利用像素预测误差的分布特点并结合多直方图修改的思想,将预测误差划分为高频和低频两类;然后,通过直接标记高频误差的绝对值,间接标记低频误差的相似度,完成预测误差的自适应标记;其次,设计自适应预测误差标记策略和图像加密结合的两种方式,以降低标签信息对内容不可见性和抗检测性的影响。在BOSSbase等图像库上的实验结果表明,该方法在安全性方面优于传统方法,而且平均嵌入容量可以提高0.5比特/像素。针对已有方法往往存在鲁棒性、抗检测性差和实用性不足的问题,提出一种基于自适应嵌入域选择的鲁棒隐写方法。首先,依赖于压缩前后不易改变的DCT符号构造嵌入域,并以8×8的DCT块来表示选择的鲁棒嵌入域;然后,借助于位置图模拟秘密信息的嵌入,同时移除纠错编码并改进失真函数;最后,通过反复选择具有不变隐写元素的鲁棒嵌入域,实现一定质量因子范围压缩下嵌入信息的无误提取。在BOSSbase图像库上的实验结果表明,所提出的方法具有良好的抗检测性,而且嵌入信息的提取正确率为100%,能够应用于真实社交网络平台,如Facebook、Twitter和Wechat等。