数字图像隐写是一种将秘密信息嵌入到可公开的数字图像中进行信息隐藏并实现信息传递的隐蔽通信技术。其可用于军事、商业等领域，在为社会带来一种新的隐蔽通信手段的同时也带来了新的威胁。数字图像隐写分析是数字图像隐写的对抗技术，其主要是通过统计分析的方法来对图像隐写实施检测，用来确认数字图像中是否存在秘密信息，从而达到监控和破坏隐秘通信的目的。隐写和隐写分析在相互对立的同时又相互促进发展，在数字多媒体信息安全领域已受到普遍重视。由于JPEG图像在网络上被广泛使用，因此对JPEG图像进行隐写分析具有良好的应用前景。F5算法是目前公认的安全性较高的JPEG图像隐写算法，对其进行针对性的隐写分析有重要的现实意义。本文据此展开研究，主要工作如下：提出了一种基于DCT系数二阶统计特征的JPEG图像通用隐写分析方法。该方法首先对Jsteg、OutGuess和F5三种JPEG图像隐写算法提取共生矩阵特征和差分特征共50维特征向量，然后利用支持向量机(SVM)在非线性及高维模式识别效果很好的特点对特征向量进行隐写分析实验。实验结果表明，该方法对于JPEG图像隐写算法的检测效果(包括检测正确率、误检率和虚检率)较现有的方法有所提高。提出了一种针对F5算法的隐写分析算法。该算法针对经F5嵌入信息后图像DCT系数直方图产生的收缩效应提取了11维特征向量，然后利用支持向量机进行相关实验，结果表明该算法能对F5隐写算法进行有效的检测。本文的两种隐写分析方法都有着较低的特征维数和运算复杂度，检测正确率相对较高。