隐写术作为信息安全中的一项重要技术,随着互联网与通信技术的蓬勃发展引起了广大学者和相关部门的高度重视,针对隐写术这一隐蔽通信手段,反隐写技术—隐写分析术也成为近年来信息安全领域中研究的热点问题,然而由于已经提出的大量的隐写分析算法特点各异,在实际应用中难以选择和取舍,因此有效评价各类隐写分析算法也成为一个急需要解决的问题。通过深入研究隐写分析算法的基础理论和相关技术,针对现阶段已有的多数通用隐写分析方法检测正确率不高的缺点,提出一种新的JPEG图像的通用隐写分析方法。该方法把JPEG图像的DCT系数分解到小波域,计算出各个子带小波系数的一系列高阶统计特征,并引入特征缩放技术,使得缩放后的特征对细微差异更加敏感,最后用支持向量机来完成图像的可靠检测。实验结果表明了该方法提高了算法的检测正确率,是一种有效的隐写分析方法。针对现阶段已有的多数隐写分析评价方法计算复杂,权重分配不尽合理的现象,本文通过将灰色关联理论和熵权法相结合,利用加权灰色关联分析法计算出待评指标向量与最优指标向量之间的加权灰色关联度,来解决隐写分析算法的可靠性评价问题。通过实例仿真,证明了该方法能够合理地评价出各类隐写分析算法的优劣,是一种可行的评价方法。运用加权灰色关联分析法,对改进的小波高阶统计量隐写分析算法进行评价,评价结果再次证明了改进算法的优越性。