随着计算机技术和网络多媒体技术的飞速发展,信息安全越来越受到人们的关注。隐写分析技术作为信息安全研究领域新的分支,主要对隐蔽信道中载体信息进行有效的检测,为信息安全的发展注入了新的活力。特别是美国发生9.11事件以来,隐写分析更加受到重视,它对国家、国防以及军事安全方面起到极其重要的作用。隐写分析技术近几年发展非常迅速,为信息检测提供了比较成熟的方案。因此,隐写分析具有较高的学术研究价值和广泛的应用价值。本文首先介绍了信息隐藏和隐蔽通信的基本理论及发展现状,然后介绍了隐写术和隐写分析的概念、相互关系、理论模型和应用领域,尤其重点分析了隐写分析技术的研究现状和存在的问题。在以上分析的基础上,本文重点围绕通用隐写分析技术展开研究工作,取得了一些有价值的研究成果。本文主要成果性工作包括:(1)通过研究图像在隐写前后DCT系数的变化,提出了一种基于DCT系数和支持向量机(SVM)的图像隐写分析算法。该算法首先引入图像预测技术,然后对图像DCT系数建立Gaussian模型,根据最大似然函数法预测Gaussian分布参数,进一步计算参数的均值和方差作为统计特征向量进行分类。(2)研究图像空域矩和频域矩的概念及相互关系,引进特征缩放技术,提出了图像小波系数高阶统计特征缩放的通用隐写分析算法。该算法首先统计小波系数的直方图,然后计算直方图的频域矩,同时对矩特征进行缩放处理,将缩放后的特征作为分析特征参与分类。(3)分类器的设计。通过分析分类器的性能以及特征向量的有效性,在分类过程中使用支持向量机分类器,并与“最近邻”分类器的分类结果进行了比较和分析,实验取得了很好的效果。