随着新一代编码技术H.265/HEVC的发展,越来越多的视频文件采用HEVC作为编码标准,并使用互联网进行传输。新一代编码技术的优良特性使得视频信息隐藏技术也越来越多的将HEVC视频作为信息嵌入的载体。在信息隐藏技术因此而发展的同时,非法的信息隐藏操作也给互联网环境的安全问题带来严重的威胁。为此,针对HEVC视频信息隐藏的检测算法研究对于维护网络安全有着重要意义。本文首先对视频隐写分析技术的研究背景做了介绍,随后对国内外的研究现状做了详细的阐述,指出本研究的必要性,并针对HEVC视频信息隐藏的检测算法做了如下工作:1.分析HEVC视频编码原理,介绍了HEVC编码的主要环节,如帧内预测、帧间预测、变换量化、熵编码等。并针对帧内预测环节进行了详细介绍,分析了HEVC帧内预测编码的新特性、帧内编码像素值的计算、帧内预测模式的筛选等等,从而为后文分析修改预测模式的隐写算法奠定了理论基础。2.在对修改帧内预测模式隐写算法分析的基础上,提出了一种基于预测模式相关性的隐写检测算法。首先对原始视频和载密视频进行分析,指出信息的嵌入对帧内预测模式造成的影响。其次结合帧内编码特点,构造了预测模式相关性特征,通过实验证明信息隐藏对预测模式相关性造成了较大影响,并从中选择变化较为突出的相关性数据作为视频特征。最后将视频特征输入SVM分类器进行实验分析。实验结果表明,利用预测模式相关性特征可以很好的实现隐写检测,在对不同分辨率、不同内容的视频检测率均在96%以上,且算法复杂度低。3.详细分析了HEVC帧内预测中预测单元PU在尺寸上的选择过程,并提出一种基于重压缩前后预测单元变化率的隐写检测算法。首先分析修改预测模式的隐写算法对预测单元尺寸划分带来的影响,其次通过实验客观的展现出预测单元在信息嵌入后的变化情况。利用校准思想,对载密视频进行相同参数的重压缩,实验表明预测单元在数量上有向原始视频恢复的倾向,并以此现象构造适宜的特征进行实验检测。实验结果表明,本文算法对不同分辨率、不同内容的视频均有较好的检测效果,对高分辨率视频可达到98%以上。